Управление продажами на новом уровне: Как перевод аудио в текст стал незаменимым помощником.

Котик доволен, котику больше не надо слушать телефонные разговоры.

Второй час прослушивания ежедневных разговоров менеджеров отдела продаж тянулся бесконечно. Сон клонил к глазам, мысли блуждали где-то в отпуске. Все было хорошо...

... работы выполнятся узкими специалистами...

Эта фраза вырвала меня из сладкой дремы.

— Маша, позвольте поинтересоваться, кто такие "узкие специалисты"? Специализированных я знаю, а вот "узких" — нет.

— Ну, как... Узкоспециализированные (Маша с трудом произнесла это слово). Ну, то есть узкие, если коротко.

Грусть охватила меня. Интересно, сколько ещё новых слов и специальностей мне предстоит узнать, если я смогу проанализировать не один-два часа из четырёх, а все? Ну, типа как Чак Норрис: он отжимается все разы, а я анализирую все звонки (мощь :-D ).

Мозг упорно рисовал бутылочку Saigon, а совесть твердила, что душевные травмы заказчиков от новых слов важнее.

Котик грустит, но вариантов нет. Кому-то проблему придется решать.

Было принято решение искоренять проблему комплексно. Сначала выписываем проблемы.

1. Отдел продаж генерирует примерно 3-4 часа аудио в день. Внимания хватает на час, максимум два.
2. Выборка не репрезентативна. Я не знаю что слушать. Покрываю максимум 50% в день (на самом деле меньше). Нет никаких гарантий, что я прослушаю именно проблемные звонки. Скорее наоборот. Я послушаю где все хорошо, а вся дичь останется в тумане войны.
3. При открытии сделки (мы, кстати, используем amocrm) на карточке несколько звонков. Комментарии хорошо если есть. Не всегда. О чем говорили не понятно. Как дальше жить-тоже.

Пожалуй хватит проблем. Поехали придумывать решения!

Что мне надо из инструментов:

1. Очевидно, что слушать даже на х3-долго. Надо переводить аудио в текст. whisper поможет!
2. Текст надо анализировать. Буду использовать локальную LLM модель типа gemma-2-27b-it (потому что протестировал кучу всего, и это самое адекватное).

Описываю алгоритм работы

1. Заканчивается звонок;
2. Уведомление об окончании уходит на сервер (опишу как настроить сервер в следующих публикациях);
3. В чулане стоит компьютер с RTX 3090 на борту, который смотрит раз в минуту сервер из п2, и забирает оттуда новые аудиозаписи;
4. Перевожу из аудио в текст (whisper);
5. Задаю вопросы через LLM;
6. Публикую результат в amocrm;
7. Наслаждаюсь Держусь за сердце от происходящего.

Итак, погнали в реализацию.

За уведомления об окончании звонка в amocrm отвечают следующие вебхуки

1. Примечание доб. в контакте
2. Примечание доб. в компании
3. Примечание доб. в покупателя

Создаю webhook на свой сервер на эти события. Идем пить чай. По возвращению видим примерно следующую картину

Список звонков.

Список звонков есть, качаем и перевожу в текст.

По завершению перевода в текст задаю вопросики. Пока вопросов не много, но этого должно хватить.

Промпт для LLM:

Ты руководитель отдела продаж. Твоя задача проанализировать данный текст и выдать сводку по нему. В качестве ответа используй следующий шаблон

1. Цель звонка:
2. Что обсуждали:
3. Результат звонка:
4. Следующее действие:

Пилю результат в amocrm.

Пара скриншотов ДО и после.

Два звонка. Что обсуждали? О чем договорились. Будем на связи, пишите.

У каждого звонка теперь есть общая сводка

Теперь листая сделку я могу прочитать краткие выводы из звонка. Получилось интересно, но это пока только первый шаг в направлении улучшения процессов. Следующий шаг - анализ на соответствие скрипту (но это не точно).

Хочешь также? Пиши, https://t.me/Serger01

Предварительный анализ до 10 часов проведу бесплатно.