Numbado
Назад до кейсів
NLPLLMLLM-judge

Аналітика дзвінків відділу продажів (NLP + LLM)

Перетворюємо записи дзвінків вашого відділу продажів на зрозумілі метрики: чим закінчилася розмова, наскільки менеджер дотримувався скрипту і як опрацював заперечення. Ви бачите не окремі дзвінки, а живу картину роботи відділу — і точки, де губляться угоди.

Клієнт: B2B-постачальник з активним відділом холодних продажів. Менеджери працюють за заздалегідь заданим скриптом з обов'язковими запитаннями і комерційними пропозиціями клієнту.

Вступ

Записи дзвінків зазвичай лежать мертвим вантажем: переслухати сотні розмов вручну неможливо, тому відділ продажів оцінюють «на око». Ми робимо ці записи робочим інструментом — розкладаємо кожен дзвінок по фактах і збираємо в дашборд, який читається за хвилину.

Біль → Запит

Керівник бачив підсумкові продажі, але не розумів, що відбувається всередині дзвінків: чи ставлять менеджери потрібні запитання, чи доходять до пропозиції, як реагують на відмови. Менеджери звітували «все нормально», а перевірити це можна було лише вручну. Запит був простий — зробити роботу відділу прозорою без ручного прослуховування.
ТранскриптМетрикиСкрипт
00:42 — озвучена ціна
01:05 — опрацювання заперечення
01:40 — призначено зустріч
Транскрипт дзвінка з розміткою за скриптом

Опис проєкту

Клієнт передав нам свій алгоритм розмови, ми прослухали дзвінки і по кожному звірили сказане з тим, що закладено в скрипт. На виході — дашборд із трьох метрик: результат дзвінка з воронкою і звіркою з CRM, відповідність скрипту на кожному кроці, і робота із запереченнями — які виникали і як менеджер їх закривав.
Запис дзвінка
Розшифровка
Оцінка за скриптом
Звіт
Як працює рішення: від дзвінка до звіту

Ефекти від впровадження

Стало видно, де саме відділ відхиляється від стандарту: які запитання пропускаються, які пропозиції не доходять до клієнта, на яких запереченнях розвалюються угоди. Розбіжності між реальним результатом дзвінка і записами в CRM виходять на поверхню.

Висновок

Ми не рахуємо абстрактні бали, а показуємо за фактами, де губляться гроші в дзвінках і чому. Це не одноразовий звіт, а повторювана перевірка, яку можна проганяти регулярно і бачити, як змінюється якість опрацювання з часом.
100%
дзвінків проаналізовано
не 5%
як при ручній вибірці
Покриття аналізу: було / стало

Технології

NLPLLMLLM-judge

Схожа задача?