Решение
Полная автоматизация контроля качества через AI
Единый pipeline вокруг Zoom и Bitrix24
Подключили Zoom и Bitrix24 к единой цепочке автоматизации. После завершения каждой встречи:
- Система забирает запись и транскрипт звонка из Zoom
- По уникальному ID матчит звонок с конкретной сделкой в Bitrix24
- Вся аналитика привязывается к карточке, а не "где-то в облаке"
Менеджеру не нужно ничего нажимать: закончил Zoom — запись уже "живет" внутри сделки.
Обучили AI работать по методологии клиента
Мы не просто "прогнали запись через модель". Сначала вместе с заказчиком собрали полноценную базу знаний:
- Скрипты продаж, чек-лист РОПа, типовые возражения
- Критерии хорошего созвона
- Все положили в vector-хранилище (PgVector) и подключили к анализу как контекст
В итоге AI при разборе встречи опирается не на "общее ощущение", а на конкретную методологию продаж компании.
Автоматический разбор каждой встречи
Для каждого звонка система делает одно и то же, без усталости и человеческого фактора:
- Строит summary встречи: о чем говорили, какие боли клиента
- Выделяет следующие шаги: что обещал менеджер, договоренности
- Оценивает звонок по чек-листу РОПа: квалификация, работа с рисками, закрытие на следующий шаг
- Выставляет итоговый балл качества
Все данные автоматически прикрепляются к сделке в Bitrix24. Открывая карточку, сразу видно: что обсуждали, что делать дальше и насколько хорошо отработал менеджер.
Еженедельный отчет для РОПа
Раз в неделю система собирает аналитику по всем созвонам и строит наглядный отчет:
- Общий индекс качества созвонов за неделю
- Доля целевых лидов и количество оплаченных сделок
- Топ-риски недели в скриптах и поведении менеджеров
- Рекомендации на следующую неделю
- Загрузка и эффективность по каждому менеджеру
Дашборд для руководителя
Руководителю достаточно 5-7 минут, чтобы понять: кто тянет команду, а кому нужна помощь; что в скриптах просело на этой неделе; где конкретно теряется конверсия.