Речевая аналитика imot.io: сравнение с SalesAI

Речевая аналитика imot.io часто встречается как более дешевая альтернатива SalesAI. Давайте разберемся, в чем разница между imot.io и SalesAI. В этой статье мы подробно рассмотрим возможности каждой из них, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящее решение для вашего бизнеса. Вы узнаете, как каждая платформа справляется с задачами расшифровки аудио в текст, мониторинга эмоциональных состояний, маркировки диалогов, а также создания отчетов и уведомлений. Мы также сравним традиционные методы речевой аналитики по ключевым словам с современными технологиями на базе крупных языковых моделей (LLM), такими как SalesAI, чтобы показать, как новые технологии могут значительно улучшить ваши бизнес-процессы.

Обзор функционала речевой аналитики Imot.io

Преобразование аудио в текст

Технология распознавания речи в Imot.io базируется на анализе ключевых словосочетаний, что позволяет достигать точности до 70%. Следующим этапом будет проверка вручную этого массива данных, чтобы обеспечить более высокую точность распознавания.

Анализ эмоциональных состояний

Определение эмоциональных состояний с точностью 70%, что помогает выявлять проблемные звонки и улучшать качество обслуживания.

Выделение ключевых аспектов диалогов

Сервис позволяет выделять важные аспекты разговоров для последующего анализа.

Формирование наглядных отчетов: Руководители могут получать подробные отчеты, которые помогают лучше понимать динамику взаимодействий с клиентами.

Поиск разговоров по ключевым словам

Быстрый поиск нужных разговоров или сообщений по ключевым словам.

Настройка параметров обработки данных

Возможность настраивать параметры обработки звонков и сообщений в зависимости от задач и потребностей компании.

Создание отчетов и уведомления

Система отправляет уведомления в Telegram в течение 3-5 минут после звонка при возникновении проблем. Есть возможность создания кастомизированных отчетов под индивидуальные задачи.

Один из клиентов imot.io после проведенного пилота поделился своими впечатлениями:

1. Проблемы с оценкой вопросов: Влад отметил, что система, с которой они работали ранее, имела рабочий инструмент, но не позволяла задавать смысловые блоки для оценки вопросов. Система требовала ручного ввода всех возможных интерпретаций слов и их расположения в предложении, что значительно увеличивало трудозатраты и сложность настройки оценки коммуникаций.
2. Обещания не оправдались: Первоначально подрядчики обещали подключить нейросеть для автоматизации оценки более сложных вопросов (например, отслеживание уменьшительно-ласкательных слов в речи менеджеров). Однако на практике инструмент оказался недоработанным, и такие функции либо не работали, либо стоили значительно дороже, чем ожидалось.
3. Высокая стоимость использования: В процессе пилотирования выяснилось, что использование системы речевой аналитики imot.io обходилось в значительные суммы. Например, тарифы за анализ одного запроса (токена) составляли полтора рубля за минуту, что привело к значительным затратам при анализе большого объема запросов и большого количества звонков.

Влад выразил разочарование как в возможностях системы, так и в её стоимости, несмотря на первоначальные ожидания относительно использования нейросетей и других автоматизированных решений.

Сравнение старых и новых технологий речевой аналитики

В современном мире бизнеса точность и скорость анализа данных играют ключевую роль в успешном функционировании компаний. Одной из важнейших областей анализа данных является речевая аналитика. Подробнее остановимся на отличиях между старой технологией речевой аналитики по ключевым словам и новой технологией LLM (Large Language Models), которая способна распознавать смыслы и контексты, предоставляя пользователям значительные преимущества.

Технология речевой аналитики по ключевым словам

Традиционная технология речевой аналитики (imot.io) основывалась на распознавании ключевых слов и фраз в аудиозаписях разговоров. Этот метод имеет свои преимущества и недостатки.

Преимущества речевой аналитики старого поколения:

1. Простота реализации и дешевизна: Использование ключевых слов для анализа речи не требовало сложных алгоритмов и высоких вычислительных мощностей.
2. Быстрота обработки: Технология могла быстро обрабатывать большие объемы данных, выделяя нужные ключевые слова и фразы.

Недостатки речевой аналитики 1.0:

1. Ограниченная точность:

Анализ по ключевым словам часто приводил к ошибкам, так как не учитывал контекст разговора. Например, слово могло быть употреблено в разных значениях, что приводило к ложным срабатываниям.

2. Отсутствие глубинного анализа:

Не позволяла выявлять более глубокие смысловые связи и анализировать настроение, намерения и эмоции говорящих.

3. Необходимость настройки:

Система требовала постоянного обновления и настройки списков ключевых слов, что занимало время и ресурсы.

Новая технология анализа речи на базе LLM

Технология LLM (Large Language Models) представляет собой качественно новый уровень речевой аналитики. Использует нейронные сети для анализа транскрибированной речи, что позволяет распознавать смысловые и контекстные связи в разговорах.

Технологические преимущества продукта на базе LLM

1. SalesAI учитывает контекст и смысловые связи в разговоре, что позволяет значительно повысить точность анализа. Например, модель способна различать разные значения одного и того же слова в зависимости от контекста.

2. Позволяет выявлять эмоции, намерения и настроение говорящих, что даёт возможность более детально анализировать взаимодействие с клиентами.

3. SalesAI постоянно совершенствует свои алгоритмы на основе новых данных, что позволяет системе адаптироваться к изменениям и улучшать свою точность без необходимости ручного вмешательства.

4. Технология используется не только для анализа телефонных разговоров, но и для обработки текстовых сообщений, писем и других видов коммуникации.

Функциональные преимущества речевой аналитики SalesAI

SalesAI – это продукт на основе технологии LLM, обеспечивающий высокую точность распознавания речи и контекста. Она автоматизирует процесс анализа звонков, определяя эмоции, намерения и настроения говорящих. Основные преимущества включают автоматическое обучение, интеграцию с популярными CRM и автоматическое заполнение полей данными, что снижает количество рутинных задач для менеджеров. Технология LLM позволяет выявлять смысловые связи в разговорах, обеспечивая глубинный анализ и повышая качество обслуживания клиентов. SalesAI помогает увеличивать продажи за счет эффективной обработки возражений и объективной квалификации лидов.

По мнению Влада SalesAI выигрывает по нескольким причинам:

Семантический анализ без необходимости ручной настройки: В отличие от imot.io, где требуется вручную настраивать возможные интерпретации слов и их расположение в предложении (это и есть семантическое ядро), SalesAI использует передовые нейросети для анализа смысла коммуникаций. Это позволяет сократить время на настройку и снизить вероятность ошибок в оценке разговоров.

Гибкая система оценки качества общения: SalesAI автоматически оценивает выполнение чек-листов и сценариев на основе смысловых блоков. Это облегчает работу операторов и управленцев, делая процесс оценки более прозрачным и объективным.

Низкие затраты на использование: В отличие от imot.io, где стоимость анализа одной минуты коммуникации была высокой, SalesAI предлагает более доступные и гибкие тарифы для речевой аналитики, что делает его экономически выгодным для компаний с большими объёмами данных.

Автоматизация обработки сложных запросов: SalesAI уже реализовал функции по контролю обработки возражений и отслеживанию критических факторов, таких как упоминание конкурентов или определённых условий сделки. Это сокращает необходимость ручного вмешательства и повышает точность анализа.

Интеграция с внутренними системами аналитики: В отличие от imot.io, SalesAI поддерживает интеграцию с внутренними системами аналитики, такими как Superset, что позволяет клиентам настраивать отчеты и анализировать данные в удобном для них виде.

Высокая точность распознавания речи

Использование технологии распознавания речи YandexSTT позволяет достигать самой высокой точности распознавания русского языка на рынке, чем в сервисе Imot.io  — в SalesAI этот показатель выше 98%. Нейросеть SalesAI анализирует не только текст, но и интонации, что позволяет получать более точные результаты.

Детализированная аналитика звонков

Сервис SalesAI предоставляет детальную статистику по каждому звонку и сотруднику. Для оценки качества работы используется более 63 метрик, среди которых: установление менеджером раппорта, эмоциональный фон во время разговора, соблюдение чек-листа, эффективность отработки базовых возражений и соблюдение других ключевых стандартов коммуникации.

В системе Imot.io в статистике используется только базовый набор основных параметров, которые можно выявить на основе анализа ключевых слов и расчета макропараметров: длительности звонка, фактов перебивания собеседника, наличия ключевых слов и тому подобных базовых характеристик.

За счет большего количества параметров оценки система SalesAI позволяет получать более объемный и подробный срез аналитики. Это дает возможность быстро и точно корректировать проблемы в коммуникации и увеличивать продажи.

Автоматизация процессов продаж

SalesAI полностью автоматизирует процесс контроля качества работы отделов продаж и колл-центров и сразу после звонка выдает итоговый анализ.

• SalesAI сразу после звонка автоматически заносит все данные в CRM. Система легко интегрируется с различными CRM.
• По итогам звонка составляет КП и протокол встречи (без участия менеджера, что экономит его время и позволяет не упускать важные детали).
• Руководители автоматически получают данные на удобном дашборде и отчеты в конце недели. Это экономит их время и позволяет видеть объективную картину по всем звонкам и оперативно принимать решения.

В Imot.io нет такого широкого набора функций по автоматизации процессов. В этой системе руководители получают только общие данные с использованием основных метрик, что дает лишь часть той информации, которую предоставляет SalesAI.

Рекомендации по оптимизации продаж

SalesAI дает точные рекомендации по оптимизации процессов с учетом сильных и слабых сторон каждого сотрудника отдела продаж. Это включает подсказки и рекомендации каждому менеджеру, которые помогают более эффективно закрывать возражения клиентов и увеличивать конверсию.

За счет большого количества метрик нейросеть выдает подробную картину по каждой сделке, производит скоринг лида и дает прогноз по сделке. Такой функционал снимает нагрузку с руководителей, экономит ресурсы компании и помогает выходить на новые результаты по продажам.

Основные функции SalesAI

Увеличение продаж на 15-38%

SalesAI помогает командам продаж повысить производительность и увеличить объемы продаж на 38%. Это достигается за счет использования чек-листов для контроля качества звонков и эффективности работы менеджеров. Каждый звонок анализируется в режиме реального времени, что позволяет своевременно выявлять и исправлять ошибки.

Эффективная обработка возражений

SalesAI обеспечивает автоматический контроль обработки возражений на каждом этапе взаимодействия с клиентом. Платформа анализирует типичные возражения и предлагает эффективные способы их отработки, что помогает увеличить конверсию и ускорить процесс продаж.

Качественное заполнение CRM

Интеграция SalesAI с популярными CRM (Bitrix24, AmoCRM, RetailCRM и др.) позволяет автоматически заполнять поля данными. Это значительно снижает количество рутинных задач для менеджеров и повышает точность введенной информации.

Эффективный онбординг и обучение менеджеров

SalesAI ускоряет процесс онбординга новых сотрудников благодаря использованию нейросетей для анализа и контроля их работы. Подробные отчеты помогют менеджерам быстрее адаптироваться и начать работать эффективно.

Объективная оценка качества лидов

SalesAI автоматически определяет качество лидов, выделяя самые горячие из них. Это позволяет командам продаж фокусироваться на наиболее перспективных клиентах и избегать неэффективной траты рабочего времени на лидов, которые с меньшей вероятностью совершат покупку. Такой подход увеличивает общую эффективность команды продаж, способствует росту доходов и избавляет от конфликтов с маркетингом.

SalesAI предлагает комплексные решения для автоматизации и оптимизации процессов продаж, что помогает компаниям достигать лучших результатов и повышать свою конкурентоспособность.

Сравнивая старую технологию речевой аналитики по ключевым словам с SalesAI на базе технологии LLM, можно увидеть значительные преимущества последней. Высокая точность, возможность глубинного анализа и автоматическое обучение делают SalesAI незаменимым инструментом для компаний СМБ, стремящихся расти быстрее конкурентов. Внедрение SalesAI позволяет не только повысить эффективность работы сотрудников, но и значительно увеличить продажи: