Нейро-контроль качества звонков

Ключевые выгоды внедрения:

— Рост оборота на 3–5% за счёт улучшения качества работы с клиентами.
— Снижение расходов на 1–4% от оборота за счёт автоматизации функций контроля качества (замена менеджеров КК).
— Освобождение 10–25% времени руководителей отдела продаж (РОПов).
— Обеспечение 100% контроля всех коммуникаций (звонков, презентаций).

Сравнение с обычным сотрудником контроля качества (на примере 30-минутного звонка):

— Скорость обработки: 5 минут (Нейро) против 45 минут (Обычный).
— График работы: 24/7 (Нейро) против 9–18, пн–пт (Обычный).
— Качество отчётов (оценка РОПа): 95% (Нейро) против 60–70% (Обычный).
— Цена за анализ: 3–10 руб (Нейро) против 150–250 руб (Обычный).

Пример внедрения (Компания по продаже автомобилей):

— Исходные данные: Оборот 20 млн руб/мес, 20 менеджеров, 2 РОПа.
— Результат внедрения:
— Экономия: 400 000 – 1 000 000 руб/мес (если ранее был отдел КК).
— Прирост прибыли: 600 000 – 1 000 000 руб/мес (за счёт улучшения продаж).
— Повышение эффективности РОПов: ранее 2 РОПа контролировали 20 менеджеров, теперь могут 28.

Примеры аналитических отчётов:

— Выявление потребностей клиента (например: фриланс, развитие, создание проекта, улучшение работы в текущей компании).
— Анализ действий менеджера (следование скрипту, работа с возражениями и т.д.).
— Система может сравнивать свои выводы с оценкой РОПа для калибровки.

Процесс внедрения и разработки:

1. Сбор и структурирование базы знаний: Включает всю информацию о компании, продуктах, ценах, акциях, регламентах.
2. Создание промтов: Разработка детальных инструкций и сценариев для AI, определяющих логику его работы и формат отчётов. Процесс занимает время и требует тестирования множества вариантов. Промты — это инструкции для chatGPT, по которым работает нейро-сотрудник.
3. Python-разработка: Создание скриптов для:
— Распознавания речи.
— Интеграции с CRM, телефонией и другими IT-системами.
— Настройки уведомлений для РОПов.
— Постановки задач в CRM.
Python является основным языком для разработки нейро-сотрудников на базе chatGPT и интеграций.
4. Тестирование: Сравнение результатов работы нейро-контроля с оценками РОПов, выявление и исправление ошибок.
5. Интеграция в Production: Встраивание протестированной системы в существующую IT-инфраструктуру компании или создание нового интерфейса.
6. Выбор Production-среды: Telegram-бот, мобильное приложение, внутренняя система, сайт — зависит от удобства.

Конфиденциальность и альтернативы:

— Для компаний с высокими требованиями к безопасности данных (около 30% не могут использовать облачные AI) возможно внедрение на базе контурных (локальных) моделей (например, Llama-2, Saiga).
— Сравнение моделей:
— chatGPT (облачная): Быстрее (16 сек), высокое качество (8-10), работает по API, но не гарантирует конфиденциальность данных.
— Контурные модели (локальные): Скорость зависит от сервера (от 6 сек до 5 мин), качество зависит от мощности (6-10), работают полностью внутри контура компании (высокая конфиденциальность), требуют покупки серверов и мощных видеокарт.

Команда проекта:

— Project Manager
— Архитектор базы знаний
— Промт-инженер
— Python-разработчик
— Копирайтер
— Тестировщик

Сроки внедрения:

— Типовой проект по созданию нейро-контроля качества звонков занимает около 6 месяцев.
— Сроки включают: сбор базы, разработку промтов, Python-разработку, тестирование, интеграцию и запуск.

Как начать:

— Для старта проекта необходимо заполнить краткий бриф о вашей компании и задачах.