Анализ звонков отдела продаж с ИИ: пошаговое руководство по аналитике

Как же надоело переслушивать звонки менеджеров, тратить на это уйму времени и сил. А ещё ведь надо не только послушать, но и сделать выводы, найти ошибки… Знакомо? Если да, у меня есть отличный способ автоматизировать оценку менеджеров и их звонков — конечно, не без помощи нейросетей.

Вам необходимо ПРАВИЛЬНО собрать выборку звонков. Под «правильно» я подразумеваю выбор звонков из разных стадий вашей воронки. Например, возьмите пять звонков, которые привели к сделке, и пять провалившихся звонков. Важно: держите одинаковую пропорцию статусов для всех менеджеров — иначе сравнение будет кривым.

Кроме того, вам нужна возможность скачивать записи звонков. Если её нет, подключайте ОАТС/CRM с функцией записи разговоров.

Десяти звонков на менеджера будет достаточно для первичного анализа.

Для последующей обработки записей нейросетями лучше перевести аудиофайлы в текстовый формат. Так нейросети будет проще с ними работать и сравнивать звонок со скриптом отдела продаж. Для транскрибации (перевода аудио в текст) я пользуюсь Perplexity, но вы можете выбрать любой другой сервис — их очень много, легко найти в поисковике.

Если вы тоже решите воспользоваться Perplexity, рекомендую следующий алгоритм транскрибации:

Загружайте по одному аудиофайлу в нейросеть. Так ей будет проще. Если попытаться загрузить несколько файлов сразу, сеть может путаться и «галлюцинировать».
К прикреплённому аудиофайлу напишите такой промт:
«Транскрибируй данный аудиофайл звонка менеджера [Имя менеджера]. Транскрибируй весь диалог как есть. Если какие-то слова неразборчивы, замени их на подходящие по смыслу или укажи “неразборчиво” в текстовом файле».
После перевода аудио в текст ИИ выдаст вам текстовый файл. Сохраните его на компьютер, указав в названии файла порядковый номер звонка, а также имя и фамилию менеджера. Это пригодится для дальнейшего анализа.

Пожалуй, это самый важный этап анализа, поэтому подойдите к нему максимально ответственно. Если у вас уже есть скрипт для менеджеров — прекрасно, опирайтесь на него. Если нет, ниже приведён базовый вариант, который легко адаптировать под свои задачи. Сразу уточню: здесь под «скриптом» я имею в виду не классическую разветвлённую структуру с блоками «если — то», а чек-лист ключевых моментов, которые менеджер обязан озвучить.

Обратите особое внимание на конкурентные преимущества, которые менеджер должен упомянуть. Если они есть, обязательно включите их в скрипт.

Представление: менеджер назвал своё имя и компанию?
Выявление потребностей: уточнил, зачем клиент обратился и что для него важно?
Уточняющие вопросы: «копнул» глубже, разобрался в критериях выбора?
Работа с возражениями: ответил по сути, клиент удовлетворён?
УТП: озвучено ваше ключевое отличие/выгода?
Следующий шаг: зафиксирована договорённость — когда, что и кто делает?
Отказ: если клиент отказывается — выявлена причина?

«Оцени звонок менеджера [Имя менеджера] по скрипту отдела продаж. Каждому пункту скрипта дай оценку от 0 до 2 баллов, где 0 — полностью не выполнено, 1 — частично выполнено, 2 — полностью выполнено. Представь оценки в виде таблицы по каждому пункту и укажи общую оценку менеджера как сумму баллов.»

Важное замечание. Почему шкала именно 0–2? Трёхбалльная система позволит затем построить наглядную «светофорную» визуализацию (красный / жёлтый / зелёный) сильных и слабых сторон менеджеров и отдела продаж в целом. Если захотите, можно поэкспериментировать и с более детализированными шкалами.

В общем, вставляем наш промт и прикрепляем к нему текстовый файл скрипта и один звонок менеджера. ИМЕННО ОДИН! Это очень важно, чтобы получить достоверные данные и чтобы ИИ не запуталась в своём анализе.

На выходе получаем примерно такой ответ нейронки:

Строки — звонки, столбцы — пункты вашего скрипта.
Ячейки — оценка каждого пункта скрипта для соответствующего звонка.
Настройте условное форматирование для ячеек таблицы, где: 0 — красный, 1 — жёлтый, 2 — зелёный.
Посчитайте общий балл по каждому звонку (сумма баллов по пунктам).
Посчитайте средний балл по каждому пункту чек-листа и по общему баллу.

Строки — ваши менеджеры, столбцы — всё те же пункты скрипта.
Ячейки — средний балл каждого менеджера по каждому пункту (скопируйте его из индивидуальных таблиц).
Условное форматирование нужно чуть-чуть изменить от предыдущей таблицы. Красный — от 0 до 0,6; жёлтый — от 0,6 до 1,3; зелёный — от 1,3 до 2.
Дополнительно посчитайте общий и средний баллы по каждому менеджеру и по отделу в целом.

Как видно на условном примере выше, менеджер Евгений проседает по многим пунктам скрипта и имеет самый низкий балл, Алексей и Егор — середнячки, а Влад — абсолютный лидер.

Если обнаружите проблемы у конкретного менеджера, советую вручную прослушать его звонки, чтобы глубже разобраться в причинах.

На выполнение всех шагов у меня ушло около трёх часов (при готовом скрипте) вместо нескольких дней непрерывного прослушивания звонков. Просто сказка!

Самое интересное в работе с аналитикой — то, что вы можете не останавливаться на этой инструкции, а доработать её под себя. Например, если считаете, что один пункт скрипта важнее другого, — добавьте на этапе оценки менеджеров удельный вес и перемножайте его с оценкой по каждому пункту. Правда, цветовую индикацию тоже придётся перестроить под новую систему оценки.

Также для большей объективности рекомендую добавить столбец «Продажи» для каждого менеджера, чтобы оценивать разговоры не в вакууме, а с ориентиром на реальный результат. Может оказаться, что топовый сотрудник игнорирует какой-то пункт скрипта, но продаёт лучше всех. Это повод задуматься и переработать скрипт.

Кстати, если вы используете CRM Bitrix24, найдите раздел «Скрипты и речевая аналитика AI» в блоке «Продажи». Туда можно загрузить свой скрипт и оценивать звонки менеджеров вручную или автоматически с помощью Copilot.

Плюсы: увидите оценку от ИИ для каждого звонка по вашему скрипту без транскрибации и без скачивания аудио. Битрикс24 посчитает среднюю оценку для каждого менеджера и оценит, насколько он соблюдает скрипт.

Минусы: сервис не сформирует таблицу по каждому пункту скрипта, а даст лишь общую картину соответствия скрипту (от 0 до 100%). Можно открыть каждый звонок и прочитать, что пошло не так, но там будет только качественный разбор без количественной детализации.

В целом, как первая ступень индикации эффективности отдела продаж — сойдёт. Если же нужно копнуть глубже, придётся поработать вручную. Не исключено, что в будущем разработчики расширят функциональность ИИ-анализа, и всё можно будет делать прямо в CRM.

Анализ звонков отдела продаж

Чек-лист: анализ звонков отдела продаж с помощью ИИ

Шаг 1. Сбор звонков

Шаг 2. Перевод аудио в текст

Шаг 3. Составьте скрипт для ваших звонков

Чек-лист (скрипт) для отдела продаж

Шаг 4. Готовим промт и анализируем звонок

Шаг 5. Оценка менеджера

Шаг 6. Оценка отдела продаж

А что ещё?

Аналитика звонков в Битрикс24

Если у вас будут вопросы…