Анализ звонков менеджеров с помощью ИИ устроен так: сервис переводит запись разговора в текст, делит его на реплики менеджера и клиента и по каждому звонку отвечает на вопросы вашего чек-листа. Руководитель отдела продаж больше не слушает звонки наугад. Он открывает те, где провален важный пункт.
Толк от этого будет, если записи чистые, лучше всего двухканальные, а критерии проверяются по тексту разговора. Ещё одно условие - оценка должна попадать в карточку сделки, где её увидят. Всё это можно проверить до оплаты на ваших же звонках, обычно такая проверка укладывается в неделю.
В наших проектах есть расшифровка голосовых и ИИ-ассистент, который отвечает покупателям. Ниже - то, что мы проверили бы сами, прежде чем подключать анализ звонков.
Как ИИ разбирает звонок менеджера?
Коротко: распознавание речи, разделение ролей и оценка по чек-листу. Оценку ставит либо языковая модель, либо поиск по словам из скрипта. От этого зависит, какие критерии вообще получится проверять, поэтому способ оценки стоит узнать у продавца первым делом.
Сначала модель распознавания превращает запись в текст. Потом система решает, какие фразы сказал менеджер, а какие клиент. Ошибка на этом шаге тянется дальше: вежливость клиента запишется менеджеру, возражение менеджера - клиенту.
Третий шаг - оценка, и тут сервисы устроены по-разному. Одни ищут в расшифровке слова из скрипта. Например, так настраивается проверка по чек-листу в речевой аналитике Mango Office. Другие отдают расшифровку языковой модели вместе с вопросами. Битрикс24 выделяет критерии из вашего скрипта продаж и проверяет по ним разговор. В UIS можно задать до 25 критериев и получить оценку по 10-балльной шкале.
«Назвал ли менеджер своё имя» поиск по словам найдёт. С вопросом «выяснил ли менеджер, для чего клиенту товар» так не выйдет: клиент может рассказать это сам, без единого слова из скрипта, и поиск засчитает провал.
Когда анализ звонков с ИИ не нужен?
Коротко: когда звонков мало и руководитель успевает их слушать сам, когда записей нет или нет понятного скрипта. Ещё один случай - проблема и так видна в отчётах CRM. Тогда начинать стоит с неё.
Три менеджера и двадцать звонков в день руководитель прослушает сам и услышит то, что ИИ пропустит: интонацию, паузу перед ценой, раздражение клиента. Сервис нужен там, где звонков больше, чем человек успевает прослушать, и хочется проверять каждый, а не выборку.
Без скрипта или хотя бы списка того, что менеджер обязан сделать в разговоре, ИИ тоже бесполезен. Модель проверяет звонок по вашим правилам. Если правил нет, она вернёт общие слова про «активное слушание», и спорить с ними будет не о чем.
Бывает, что проблема видна и без анализа звонков. Менеджеры не перезванивают по заявкам, сделки висят без задач, клиенты ждут ответа по два дня. Это показывает отчёт CRM. Такие задачи часто решаются без всякого ИИ и втрое дешевле.
Почему стерео-запись важнее выбора сервиса?
Коротко: в стерео менеджер и клиент записаны в разные каналы, и система точно знает, кто что сказал. В моно роли угадывает алгоритм по звучанию голосов и иногда путает. Узнайте до выбора сервиса, как пишет звонки ваша АТС: это проверяется за пять минут.
В стерео-записи голос менеджера лежит в одном канале, голос клиента - в другом. Система распознаёт каждый канал отдельно, и путать роли ей не из чего. В моно оба голоса смешаны в одну дорожку, и модель разделяет их сама. Это называется диаризацией.
AssemblyAI в справке отвечает прямо: раздельные каналы точнее, потому что звук каждого участника обрабатывается независимо. Deepgram в документации разбирает телефонный заказ, где продавец и покупатель записаны в разные каналы. Угадывать говорящих там не нужно, запись достаточно разделить по каналам.
Сервис анализа звонков обычно работает поверх чужого распознавания речи, и у российских движков свои ограничения:
- Яндекс SpeechKit различает говорящих только в моно-записях и не больше двух голосов. Звонок с переводом на коллегу, где говорят трое, в эту схему не помещается;
- у SaluteSpeech от Сбера есть отдельная модель для телефонных звонков, но разделять говорящих умеет только другая, общая модель. Спросите у продавца, какой моделью он распознаёт звонки и как при этом отделяет менеджера от клиента. Ответ «модель сама разберётся» - плохой. А в быстром режиме распознавания из стерео-файла берётся только первый канал, так что голос второго участника может пропасть.
Бывает и наоборот: Mango Office делит одноканальные записи на канал сотрудника и канал клиента при загрузке на проверку. Значит, для моно у сервиса есть решение, и проверять его надо на ваших звонках.
Проверить свою запись просто. Скачайте из АТС один звонок и откройте его в любом аудиоредакторе, например в бесплатном Audacity. Если видны две дорожки и громкость на них скачет в разные моменты, запись стерео. Одна дорожка или две одинаковые - моно. В этом случае спросите у АТС, можно ли включить двухканальную запись, а у продавца сервиса - как он делит роли и что будет со звонком на троих.
Как переписать чек-лист, чтобы ИИ его понял?
Коротко: каждый критерий должен стать вопросом, на который можно ответить «да» или «нет», прочитав расшифровку, и подтвердить цитатой. Нужен и третий ответ - «не применимо». Оценки вроде «был доброжелателен» ИИ ставит нестабильно, их лучше оставить человеку.
Обычный чек-лист руководителя продаж написан для человека, который слушал звонок и помнит контекст. Модель видит только текст. Поэтому каждый пункт стоит переписать так, чтобы ответ можно было найти в тексте разговора.
| Было в чек-листе | Стало | Почему так |
|---|---|---|
| Выявил потребность | Задал ли менеджер хотя бы один вопрос о том, для чего клиенту товар или услуга? Процитируй вопрос | Проверяется по тексту, цитату руководитель откроет за секунду |
| Работал с возражениями | Если клиент сказал, что дорого или что подумает, ответил ли менеджер по существу или закончил разговор? | Условие «если» убирает штраф там, где возражений не было |
| Был доброжелателен | Убрать из автоматической оценки, слушать выборочно | Тон слабо виден в тексте, результат будет плавать от звонка к звонку |
| Закрыл на следующий шаг | Назвал ли менеджер конкретную дату или время следующего контакта? | «Созвонимся на неделе» и «во вторник в 11» теперь различаются |
| Презентовал продукт | Назвал ли менеджер цену и хотя бы одно отличие от того, что клиент упомянул как альтернативу? | Проверяемо, если в звонке была альтернатива. Иначе ответ «не применимо» |
Без варианта «не применимо» модель будет штрафовать менеджера за пункт там, где он был не нужен. Цитата к каждому ответу нужна по другой причине: без неё руководитель не проверит оценку быстро, и спор о ней затянется.
Сленг, сокращения и эмоциональную окраску разговора ИИ понимает плохо. Это признавали и сами разработчики речевой аналитики: по их словам, сленг и сокращения клиента способен понять только человек. Критерии про тон, уверенность и «энергию» оставьте руководителю.
Отдельная беда - названия ваших товаров. Распознавание легко пишет незнакомый артикул или бренд похожим по звучанию словом, и критерий «назвал модель» проваливается на ровном месте. В нашем голосовом секретаре для этого есть общий словарь: названия и имена бот пишет правильно, даже если распознавание записало их неточно. Спросите у продавца, можно ли загрузить свой список товаров и терминов.
Как проверить точность на своих звонках до оплаты?
Коротко: возьмите 30-50 своих звонков, пусть руководитель оценит их сам, не глядя на результат ИИ, и сравните ответы по каждому критерию отдельно. Критерии, где расхождений много, перепишите или уберите до того, как считать по ним премии.
Проценты точности распознавания на страницах сервисов мало что говорят о ваших звонках. Их снимали на чужих записях, с другим шумом и другими названиями товаров. Опубликованных замеров качества на русской телефонной речи мы в документации Яндекса и Сбера не нашли.
Проверка на своих звонках идёт так:
- Отберите 30-50 разных записей: удачные продажи, провалы, короткие недозвоны, шумные звонки с мобильного, звонки с переводом на коллегу.
- Руководитель оценивает их по новому чек-листу сам, без результата ИИ перед глазами.
- Те же записи прогоняются через сервис на тестовом доступе.
- Ответы сравниваются по каждому критерию отдельно. Общий балл может совпасть, даже если ИИ ошибся в двух пунктах из пяти: ошибки просто погасили друг друга.
- Расхождения разбираются по одному. Часто виноват сам критерий, который и люди понимают по-разному.
Если по какому-то критерию ИИ и руководитель расходятся регулярно, премию менеджеров по нему считать рано, сначала критерий надо переписать. Спорные звонки лучше отправлять руководителю на ручную проверку. Так устроен наш проект обработки первичных документов: всё, в чём система не уверена, уходит человеку и автоматически не записывается. Сверку с эталоном на заранее отобранных примерах мы предложили и в проекте ИИ-ассистента, чтобы решить спор о качестве ответов.
Что с персональными данными, когда записи уходят в сервис?
Коротко: запись звонка содержит персональные данные клиента, и отвечаете за них вы. Сервис, который обрабатывает записи по вашему заданию, работает по поручению обработки. Если распознавание или модель за рубежом, добавляется уведомление Роскомнадзора о трансграничной передаче. Схему стоит показать юристу до подключения.
Если некогда вникать, перешлите этот раздел юристу вместе с ответами продавца на вопросы 5 и 6 из списка в конце статьи.
В разговоре клиент называет имя, телефон, адрес доставки, иногда номер договора. Всё это персональные данные, и оператор здесь вы. Законность самой записи разговоров и текст уведомления клиента - вопрос к вашему юристу. Здесь только то, что меняется, когда записи уходят в сервис анализа.
- Поручение обработки. Сервис, который обрабатывает записи по вашему заданию и не использует их в своих целях, работает по поручению. По ч. 3 ст. 6 152-ФЗ в поручении указываются перечень данных, действия с ними, цели, обязанность соблюдать конфиденциальность и принимать меры защиты. Там же сказано, что поручать обработку можно с согласия клиента, если закон не предусматривает иное, - какое основание подходит вам, решает юрист. Перед клиентом за действия сервиса отвечаете вы (ч. 5 той же статьи).
- Трансграничная передача. Если распознавание или языковая модель работают за рубежом, до начала передачи нужно уведомить Роскомнадзор (ст. 12). Спросите продавца, где физически обрабатываются записи и чья модель пишет оценку.
- Согласие. Если данные клиентов обрабатываются на основании согласия, с 1 сентября 2025 года оно оформляется отдельно от других документов (ч. 1 ст. 9, изменения внесены законом № 156-ФЗ).
- Биометрия. По ст. 11 биометрическими считаются сведения, которые оператор использует для установления личности. Если сервис не определяет по голосу, кто говорит, по тексту закона запись биометрией не становится. Это наше прочтение закона, отдельного разъяснения Роскомнадзора про записи разговоров мы не нашли.
- Хранение. Спросите, сколько сервис хранит записи и расшифровки и как их удалить. Яндекс SpeechKit, например, хранит результаты распознавания на сервере 3 суток. У готовых сервисов анализа сроки свои, и в договоре их стоит видеть.
Часть данных можно не отдавать языковой модели. В нашем голосовом секретаре имена, телефоны и номера документов заменяются метками до отправки в модель и возвращаются на место в ответе. Саму запись это не защищает: распознавание речи она проходит целиком. Если записи нельзя выносить совсем, распознавание и модель придётся держать в своём контуре, на своих серверах.
Как посчитать расход до подключения?
Коротко: узнайте, в чём сервис считает объём - в минутах, звонках, запросах или менеджерах, - и умножьте на свой реальный поток. Отдельно спросите про короткие звонки и недозвоны. В Битрикс24 полный разбор одного звонка стоит четыре запроса к ИИ.
Хорошо видно, что считать, на примере Битрикс24. Расшифровка разговора, резюме и заполнение полей в карточке - три запроса к ИИ, оценка звонка по скрипту после этого - ещё один.
Посчитаем. 15 менеджеров делают по 40 звонков в день, это 600 звонков и 2400 запросов в день. В российской зоне Битрикс24 без ограничения по числу запросов работает только подписка «BitrixGPT + Маркетплейс». Автоматическая проверка звонков тоже требует этой подписки и доступна только в версии для компьютера.
Сумму в рублях мы здесь не пишем: цены подписок меняются и зависят от тарифа, их надо смотреть на странице продавца в день покупки. А число запросов в день поможет сравнить свой поток с лимитом тарифа и понять, хватит ли его.
У других сервисов единицы свои. Перед оплатой спросите:
- считаются ли недозвоны, автоответчики и звонки короче 20-30 секунд;
- что происходит, когда лимит на месяц кончился: звонки копятся в очереди, не проверяются или списываются по другой цене;
- можно ли проверять не все звонки, а только входящие или только звонки по сделкам на определённой стадии.
Куда должен попадать результат проверки?
Коротко: в карточку сделки или клиента в CRM, а при провале важного критерия - в задачу руководителю. Отчёт в отдельном кабинете часто открывают первую неделю, а потом забывают.
Руководитель отдела продаж работает в CRM. Оценка звонка в карточке сделки, рядом с записью, попадётся ему на глаза, когда он будет разбирать сделку. Встроенные модули так и делают: Битрикс24 заполняет поля в карточке, МТС Exolve передаёт результаты в Битрикс24 комментарием в карточку контакта.
Критерии полезно разделить на обычные и важные. Обычные копятся в недельном отчёте по менеджеру. Важные создают задачу руководителю в тот же день: менеджер пообещал скидку, которой нет, клиент прямо сказал, что уходит к конкуренту. Такое правило настраивается в CRM или пишется отдельно, и договориться о нём лучше до запуска.
Модуль в CRM, отдельный сервис или своя разработка?
Коротко: модуль в CRM или АТС - самый быстрый старт, если ваша система его поддерживает. Отдельный сервис берут, когда нужно больше критериев и отчётов. Своя разработка нужна, когда проверка должна опираться на данные из CRM и учёта или записи нельзя выносить наружу.
| Модуль CRM или АТС | Отдельный сервис анализа | Своя разработка | |
|---|---|---|---|
| Примеры | Битрикс24, речевая аналитика Mango Office, UIS, МТС Exolve | Сервисы речевой аналитики с интеграцией в CRM | Распознавание, модель и правила под ваш процесс |
| Как оценивает | Критерии из скрипта, у части - поиск по словам | Свои чек-листы и отчёты, обычно больше настроек | Как вы опишете, включая сверку с данными CRM и учёта |
| Куда пишет результат | В карточку своей CRM | Через готовые интеграции | Куда нужно, включая расчёт премий |
| Где обрабатываются записи | У провайдера CRM или АТС | У сервиса, иногда у его подрядчика по распознаванию | Можно оставить в своём контуре |
| Когда подходит | CRM и телефония уже в одной связке, критерии стандартные | Модуль не прошёл проверку на ваших звонках | Своя CRM, нестандартная АТС, записи нельзя выносить, нужна сверка с прайсом или складом |
С amoCRM отдельная история: встроенного анализа звонков в справке amoCRM мы на сентябрь 2026 года не нашли. Анализ подключается через виджеты или через модуль телефонии, например Mango Office.
Своя разработка оправдана, когда критерий нельзя проверить по одному разговору. Менеджер назвал цену - совпадает ли она с прайсом на дату звонка? Пообещал доставку в четверг - есть ли товар на складе? Готовые сервисы обычно оценивают только расшифровку, а здесь нужны данные из учётной системы.
Такую задачу мы разбираем до разработки: какие критерии, откуда берутся данные для сверки, что считается ошибкой. Поэтому цену и срок фиксируем до первой строки кода. Почему это важно для заказчика, мы разбирали в статье про фиксированную цену и почасовую оплату. Опишите задачу, пришлём состав работ и смету за 24 часа. Похожий выбор между готовым сервисом и своей разработкой есть и в распознавании документов для 1С.
Что спросить у продавца перед оплатой?
Коротко: десять вопросов, ответы на которые покажут, будет ли сервис работать на ваших звонках. Уклончивый ответ на любой из первых пяти - повод не спешить с оплатой.
- Как вы делите роли менеджера и клиента, если наша АТС пишет в моно? Что будет со звонком на троих?
- Оценку ставит языковая модель или поиск по словам из скрипта?
- Даёте ли вы цитату из расшифровки к каждому ответу по критерию?
- Можно ли прогнать 30-50 наших звонков на тестовом доступе до оплаты?
- Где физически обрабатываются записи и чья модель распознаёт речь и пишет оценку? Работаете ли вы по поручению обработки персональных данных?
- Сколько вы храните записи и расшифровки и как их удалить?
- В чём считается объём: минуты, звонки, запросы, менеджеры? Считаются ли недозвоны?
- Куда попадает результат: поле в карточке сделки, комментарий, отдельный кабинет? Можно ли создать задачу руководителю при провале критерия?
- Как меняются критерии: сами в интерфейсе или через вашу поддержку?
- Можно ли загрузить список наших товаров и терминов, чтобы распознавание писало их правильно?
Источники
- Битрикс24, справка: скрипты продаж и речевая аналитика с AI, запросы к AI и подписка
- Mango Office: речевая аналитика, речевая аналитика в интеграции с amoCRM
- UIS: речевая аналитика ИИ
- МТС Exolve: речевая аналитика для Битрикс24
- Яндекс SpeechKit: определение дикторов, асинхронное распознавание
- SaluteSpeech: модели и разделение спикеров, синхронное распознавание
- AssemblyAI: раздельные каналы или разметка спикеров
- Deepgram: multichannel vs diarization
- 152-ФЗ «О персональных данных», КонсультантПлюс: ст. 6, ст. 9, ст. 11, ст. 12
- Федеральный закон от 24.06.2025 № 156-ФЗ, ст. 7 о вступлении в силу
- vc.ru, Calltracking.ru, 2022: речевая аналитика для оценки звонков
Если анализ звонков нужно связать с вашей CRM, учётом или своей телефонией, опишите задачу: пришлём состав работ и смету за 24 часа.