AI-аналітика дзвінків: коли кожен злитий клієнт - це втрачені рекламні гроші
Система слухає кожен дзвінок менеджера, розуміє, чи виконав він поставлену задачу, і миттєво сигналізує керівнику, коли клієнта зливають. Реклама дорожчає - кожна розмова має продавати.
- Кожен дзвінок транскрибується й аналізується - без вибіркового прослуховування
- Миттєвий алерт керівнику, щойно менеджер злив клієнта чи не виконав задачу
- Дві ШІ-моделі: Whisper (голос → текст) + локальна LLM (аналіз розмови)
- Звірка з базою: хто менеджер, хто клієнт, які товари згадували
Ви платите за рекламу, щоб задзвонив телефон. А далі - як пощастить із настроєм менеджера. Один клієнт вагається «це чи це?», менеджер не дотиснув - і замовлення злилося. Ніхто цього не почув. Гроші за цей дзвінок ви вже заплатили.
Ця система слухає кожен дзвінок і одразу каже, де втратили продаж.
Біль власника
Перед менеджерами завжди стоять задачі: допродати, підняти чек, реалізувати залежалий чи сезонний товар. Але виконують їх не завжди - іноді просто не хочеться зайвий раз подумати. А перевірити неможливо: вручну прослухати всі дзвінки ніхто не буде.
📉 Зливають клієнтів
- Клієнт вагався - менеджер не дотиснув і відпустив
🙄 Ігнорують задачі
- Не допродають, не піднімають чек, не штовхають потрібний товар
💸 Згорає реклама
- Кожен дзвінок оплачено рекламою, а продажу немає
Як це працює
IP-телефонія віддає кожен завершений дзвінок у систему. Далі - дві ШІ-моделі: перша перетворює голос на текст, друга аналізує розмову й звіряє учасників із базою.
У вебхуку вже є ім'я менеджера, час і телефон клієнта - тож у звіті точно видно, хто з ким говорив.
Окремий крок відсіює «порожні» дзвінки (тиша, недозвон), щоб аналітику не засмічувало шумом. Підключення бази товарів робить аналітику чіткою: навіть якщо назву товару в розмові розпізнано неточно, вона звіряється з каталогом - і звіт усе одно правильний.
Що система ловить у кожному дзвінку
✅ Чи виконано задачу
- Чи був допродаж
- Чи піднімали чек
- Чи пропонували потрібний товар
⚠️ Де втратили
- Закінчив розмову не на твердій позиції
- Злив замовлення
- Відпустив клієнта, що вагався
👤 Менеджер: Олена · 🕒 14:32
📞 Клієнт: +380•• ••• •• 47
📝 Менеджер лише продиктував вміст кошика, умови оплати й доставку - жодного товару на допродаж не запропоновано. Задачу з підняття чека не виконано.
➡️ Провести бесіду з менеджером, з'ясувати причину, чому не продавав.
Це не лише контроль - це джерело даних
Уся розмова тепер у тексті, а отже з неї можна добувати цінне і для продажів, і для маркетингу.
🎓 Корпоративний університет
- Виловлювати «гачки» й якорі, якими найкращі менеджери схиляють до покупки
- Збирати найкращі практики й автоматично будувати навчання для новачків
🧭 Сигнали для маркетингу
- Фіксувати незадоволений попит: чого клієнт просив, а в наявності не було
- Дані для нових категорій і лінійок продукції
Кому це потрібно
Будь-якому бізнесу, що багато спілкується по телефону й має IP-телефонію: інтернет-магазин, відділ продажів, підтримка, консультанти по продукту. Скрізь, де перед менеджером стоїть задача - і де її невиконання коштує грошей.
Рішення відчутно навантажує сервер (працюють дві моделі одночасно), тож воно для власної інфраструктури з GPU - дані дзвінків і клієнтів не виходять за периметр.
Кожен дзвінок коштує рекламних грошей. Дозволити собі не знати, що в ньому сталося, - найдорожча економія.
Потрібне схоже рішення?
Опишіть задачу - підберу архітектуру під ваш бюджет і дані.