Можно проводить десятки встреч в неделю и не наращивать выручку. Причина часто скрыта не в продукте, а в том, как менеджеры общаются с клиентами. Проверять каждую встречу вручную долго и тяжело, поэтому контроль становится сложным. Руководитель устает, внимание рассеивается, важные детали ускользают. В кейсе рассказываем, как навести порядок в контроле и увидеть реальное качество продаж с помощью ИИ.
В отделе продаж всегда есть задачи, которые напрямую влияют на выручку, но при этом требуют много времени и концентрации. Одна из них — контроль качества переговоров. Прослушивание записей встреч, выставление оценок, формирование рекомендаций — это обязательная, но утомительная работа.
Можно пойти классическим путем и нанять дополнительного сотрудника для контроля. Но мы решили иначе: подключить ИИ-агента, который не устает, не отвлекается и работает по единым критериям.
Проблема отдела
Мы давно определили, что ключевой этап воронки продаж — это онлайн-демовстречи. Они проходят в формате видеоконференции и длятся в среднем 30–45 минут.
Перед встречей клиент записывается и проходит скоринг по категориям A, B или C. Это позволяет менеджерам сосредоточиться на наиболее перспективных контактах.
Во время демо происходит двусторонний диалог:
- мы уточняем задачи клиента;
- клиент понимает, какие процессы может закрыть Аспро.Cloud.
Именно на этом этапе формируется реальное намерение сотрудничать. Поэтому контроль качества встреч критически важен.
В отделе работают 3 менеджера. Если каждый проводит по 5 демо в день, руководителю нужно просмотреть около 7,5 часов видео. Иногда объем еще больше.
Полностью посвящать рабочий день просмотру записей невозможно. А даже если попытаться — внимание снижается, появляется усталость, часть деталей теряется.
Алина Шкурко, руководитель отдела внедрения:
«Поскольку этап ключевой, его нужно более тщательно контролировать. Поэтому это постоянная, монотонная работа для руководителя».
Ранее мы проверяли встречи выборочно. Например, брали демо клиента категории A и делали выводы по нему. Одних сотрудников контролировали чаще, других реже.
Но такой подход не давал полной картины. Часть встреч оставалась без анализа, а значит — без обратной связи и точек роста.
Решаем проблему с помощью ИИ
Давно рассматривали возможность внедрения ИИ в процессы продаж. Когда стало понятно, что контроль качества — узкое место, мы перешли к проектированию решения.
Формулировка задачи звучала просто: нужен инструмент, который автоматизирует анализ демовстреч и сократит ручную нагрузку.
Определили обязательные требования:
- Полная автоматизация. Менеджер не должен вручную загружать файлы или писать промпты.
- Итог встречи в структурированном виде: договоренности и задачи.
- Проверка по существующему чеклисту контроля качества.
- Фиксация оценок в единой таблице с возможностью аналитики.
- Расчет средней оценки менеджера с влиянием на KPI и зарплату.
В качестве исходных данных использовали транскрибацию Zoom — сервис формирует ее автоматически. Расшифровка передается в LLM.
Языковая модель получает чеклист из 16 критериев и:
- анализирует встречу;
- выставляет оценки;
- формирует комментарии;
- заполняет онлайн-таблицу.
В таблице фиксируются:
- дата встречи;
- менеджер;
- баллы по каждому критерию;
- текстовая оценка в формате Good / Improve / Work on.
Таким образом, у нас появляется база для аналитики и построения сводных отчетов.
Дополнительно LLM отправляет данные в Аспро.Cloud в виде комментария к сделке.
В нем содержатся:
- рекомендации менеджеру;
- готовый шаблон итогов встречи для клиента;
- процент соответствия чеклисту;
- файл расшифровки.
По сути, вся информация по встрече сразу оказывается в системе.
Контроль ИИ
Мы понимали, что ИИ нужно откалибровать. Поэтому на первом этапе вели две параллельные таблицы:
- ручные оценки руководителя;
- оценки, выставленные LLM.
Это позволило сравнить результаты и донастроить промпт. Изначально модель была слишком лояльной и ставила баллы там, где руководитель их бы не поставил.
После корректировок удалось добиться совпадения оценок и получить объективную картину.
Важно: при любой автоматизации на базе ИИ необходимо проводить первичную проверку и периодический контроль.
Дополнительная автоматизация
Параллельно мы настроили отчеты по выставленным счетам. Они автоматически отправляются в Telegram исполнительному директору и руководителям подразделений.
Это усилило прозрачность финансовых показателей и сократило время на сбор информации.
Точки роста
Текущая версия — первая итерация. Мы уже определили направления развития:
- вывести виджет оценки менеджеров прямо в интерфейс Аспро.Cloud;
- протестировать другие языковые модели;
- корректировать критерии чек-листа с учетом сезонности и приоритетов;
- перейти к более детальной шкале оценки с шагом 0,25 вместо 0,5.
Результаты
После внедрения ИИ-агента:
- руководитель освободил более 50% рабочего времени;
- менеджеры получают обратную связь сразу после встречи;
- контроль стал системным и объективным;
- накопленные данные можно анализировать через ИИ для выявления слабых мест.