Сравнение речевой аналитики 1.0 и 2.0 становится всё более актуальным вопросом для компаний, стремящихся к точному и масштабируемому управлению продажами. Речевая аналитика уже давно перестала быть вспомогательным инструментом — сегодня это полноценная часть стратегического контура управления качеством, обучением и ростом эффективности отдела продаж. Благодаря анализу звонков, система помогает не просто фиксировать факты коммуникации, а разбираться в том, почему менеджер не справился с возражением, на каком этапе теряется клиент, и как изменить сценарий диалога, чтобы увеличить конверсию.
Компании используют речевую аналитику для мониторинга соблюдения скриптов, оценки качества обслуживания, выявления типовых ошибок и подготовки сотрудников к сложным ситуациям. Это особенно важно в условиях высокой конкуренции, когда каждая сделка — на вес золота.
Однако не все аналитические решения одинаково эффективны. Сегодня на рынке представлены два разных поколения аналитики:
Речевая аналитика 1.0 — это решения, построенные на механическом распознавании речи и подсчёте ключевых слов. Они подходят для базового контроля — отфильтровать звонки по слову «скидка», подсчитать, кто дольше говорит, и сформировать простую метрику. Но они не видят сути общения и часто требуют ручной валидации.
Речевая аналитика 2.0 — это интеллектуальные системы, использующие искусственный интеллект, технологии обработки естественного языка (NLP) и крупные языковые модели (LLM). Эти решения способны понимать контекст, эмоции, структуру диалога и намерения клиента. Они помогают не только анализировать прошлое, но и управлять будущим результатом — через обучение, прогнозирование и оперативную коррекцию коммуникаций.
В этой статье мы подробно рассмотрим различия между двумя подходами, покажем, в чём заключаются реальные преимущества аналитики 2.0, и почему платформа SalesAI считается полноценным представителем этого нового поколения.
Речевая аналитика 1.0: возможности и ограничения
Появление речевой аналитики первого поколения стало настоящим прорывом для бизнесов, стремящихся контролировать работу с клиентами без необходимости вручную прослушивать каждый звонок. На тот момент сама возможность автоматической расшифровки диалога и поиска по ключевым словам выглядела революционной. Однако технологии не стоят на месте — и сегодня становится очевидно, насколько ограниченным был функционал аналитики 1.0.
Что умеет аналитика 1.0:
Автоматически распознаёт речь: аудио конвертируется в текст, который затем можно анализировать.
Ищет ключевые слова и фразы: по заданным шаблонам система определяет, были ли в разговоре слова вроде «скидка», «доставка», «проблема», «дорого».
Создаёт базовые отчёты: строит статистику по длине звонков, частоте слов, количеству упоминаний.
Позволяет фильтровать разговоры: например, найти все звонки, где клиент упомянул «дорого» или менеджер говорил менее 30 секунд.
Эти функции стали основой для первичного контроля качества и создали иллюзию прозрачности процессов. Однако при более глубоком использовании вскрылись системные ограничения подхода.
Почему аналитика 1.0 больше не справляется:
Нет понимания контекста. Система фиксирует слово «скидка» — но не понимает, кто его сказал, в каком тоне, с каким намерением, и к чему оно привело. Один и тот же термин может означать разные вещи в разных диалогах.
Много ложных срабатываний. Любое совпадение по слову автоматически помечается как «триггер», даже если это не имело значения для клиента. Требуется ручная валидация, что снижает эффект автоматизации.
Отсутствие эмоционального анализа. Нет понимания, был ли клиент раздражён, менеджер напряжён, состоялся ли настоящий контакт. Система оценивает только «буквы», не слыша «тона».
Слабая польза для развития сотрудников. Аналитика 1.0 может указать, что менеджер произнёс «доставка» 10 раз, но не подскажет, правильно ли он отработал возражение, насколько убедителен был его аргумент или нарушил ли он этап выявления потребностей.
Не видно причин, только симптомы. Вы можете узнать, что продажи упали, но не поймёте — из-за чего. Неэффективное начало диалога? Пропущенная финализация? Слишком много монолога? Аналитика 1.0 этого не покажет.
В результате такие решения больше подходят для отчётности, чем для развития. Они могут сигнализировать о проблеме, но не объясняют её природу. Поэтому сегодня бизнес всё чаще обращается к решениям нового поколения — аналитике 2.0, которая предлагает совершенно иной уровень точности и глубины.
Речевая аналитика 2.0: новые технологии и преимущества
Современные решения в сфере речевой аналитики вышли далеко за рамки транскрипции и поиска слов. Они строятся на основе искусственного интеллекта, технологий обработки естественного языка (NLP) и крупных языковых моделей (LLM). Это качественно новый уровень, где в фокусе — не просто содержание разговора, а его смысл, динамика и результат.
Если решения первого поколения «слышат» слова, то речевая аналитика 2.0 понимает, что стоит за этими словами.
Контекстный анализ диалога Система «видит» не только то, что было сказано, но и кто, кому и в каком порядке это сказал. Она отслеживает логику диалога, определяет, соблюдались ли этапы воронки, задавались ли нужные вопросы, и как менеджер реагировал на возражения. Платформа умеет отличать инициированное действие от реактивного, понимает, в каком месте звонок «сломался» и что именно пошло не так.
Эмоциональный и поведенческий анализ Речевая аналитика 2.0 определяет тональность, напряжение, раздражение, неуверенность и другие эмоциональные маркеры — как со стороны клиента, так и со стороны менеджера. Это особенно важно для оценки качества обслуживания и создания персонализированной обратной связи.
Автоматическое выявление ошибок и отклонений Система сама фиксирует, если: – Менеджер не поздоровался; – Не задал ключевой вопрос; – Пропустил финализацию; – Перебивал клиента; – Превысил допустимое время монолога; – Нарушил последовательность скрипта. Раньше всё это требовало ручного разбора, теперь — автоматизируется.
Формирование персонализированных рекомендаций На основе анализа звонков, система не просто ставит оценки, а предлагает, что улучшить: «Добавьте финализацию», «Избегайте длинных монологов», «Сформулируйте цель звонка в начале». И это — не универсальные советы, а индивидуальные, сформированные по данным конкретного менеджера.
Интеграции с CRM, BI и внутренними системами Речевая аналитика 2.0 не живёт отдельно. Она передаёт данные в CRM, обогащает BI-системы, участвует в построении KPI и прогнозов. Это превращает аналитику в основу управленческих решений, а не просто инструмент контроля.
Масштабируемость и адаптация Такие решения легко масштабируются на десятки и сотни сотрудников, не требуя роста команды аналитиков. Более того, они адаптируются к конкретному бизнесу — отстраиваются под отраслевые стандарты, типовые возражения и структуру скриптов.
Что это даёт бизнесу?
Более точную диагностику проблем в отделе продаж;
Быстрое выявление и исправление критичных ошибок в коммуникации;
Повышение качества обслуживания;
Ускоренное обучение новых сотрудников;
Прозрачную обратную связь для каждого менеджера.
По сути, речевая аналитика 2.0 превращает каждый звонок — в обучающий кейс, каждый диалог — в источник роста. Это уже не отчёт, а инструмент стратегического управления качеством и результатами. Именно поэтому такие решения становятся стандартом для компаний, где важны не только объёмы, но и качество.
Сравнение речевой аналитики 1.0 и речевой аналитики 2.0
Параметр
Речевая аналитика 1.0
Речевая аналитика 2.0 (например, SalesAI)
Технологическая основа
Поиск ключевых слов, базовая обработка текста
Контекстный анализ с применением искусственного интеллекта, NLP и собственной LLM
Точность распознавания речи
В среднем около 80% — зависит от качества аудио, дикции и шума
До 97% — благодаря нейросетевым моделям, обученным на звонках из сферы продаж
Учет контекста диалога
Нет — система фиксирует отдельные слова, но не понимает, как и зачем они сказаны
Да — платформа понимает логику разговора, структуру скрипта, определяет этапы и оценивает взаимосвязь между репликами
Анализ эмоций и интонаций
Отсутствует — все оценки строятся только на тексте
Да — учитываются эмоции, тональность, напряженность, неуверенность и другие признаки поведения
Автоматизация обработки
Частичная — система помогает сортировать звонки, но требует ручного разбора для принятия решений
Почти полная — система сама расставляет приоритеты, отмечает ошибки, формирует отчёты и рекомендации менеджерам
Интеграции с другими системами
Ограниченные — чаще всего доступен экспорт отчётов или базовая интеграция
Расширенные — двусторонняя интеграция с CRM (Bitrix24, amoCRM, 1С и др.), BI-системами, автоматическое заполнение карточек и аналитики
Ценность для бизнеса
Контроль факта: позволяет узнать, что звонок был, и было ли сказано нужное слово
Повышение эффективности: помогает развивать сотрудников, находить точки роста, автоматизировать контроль, улучшать клиентский опыт
Использование в обучении
Ограниченное — отчёты нужны для ручного разбора и обучения
Системное — AI-тренер даёт рекомендации, сравнивает с лучшими кейсами и помогает новичкам адаптироваться быстрее
Масштабируемость
Требует увеличения штата аналитиков по мере роста звонков
Не требует дополнительных ресурсов — нейросеть обрабатывает тысячи звонков ежедневно
Обзор функционала SalesAI — современного решения 2.0
SalesAI использует LLM, обученную на миллионах реальных диалогов, что позволяет понимать не только текст, но и структуру разговора, намерения участников и эмоции. Это обеспечивает глубокий контекстный анализ — принципиальное отличие от решений 1.0.
Что анализирует платформа:
Полную структуру диалога: приветствие, выявление потребностей, презентацию, работу с возражениями, финализацию;
Нарушения скрипта: пропущенные этапы, логические ошибки, несвоевременные реплики;
Распределение времени: сколько говорит менеджер, сколько — клиент, есть ли баланс;
Качество контакта: как выстроено взаимодействие, насколько менеджер управляет разговором;
Это позволяет не просто «оценить звонок», а понять, почему он сработал или провалился.
Автоматическое заполнение CRM
Одна из самых заметных функций SalesAI — автоматизация рутины. Система интегрируется с любыми популярными CRM:
Bitrix24
amoCRM
RetailCRM
PlanFix
1С CRM
и другими.
Что делает SalesAI автоматически:
Вносит имя клиента, его интерес и этап сделки;
Фиксирует основные возражения и договоренности;
Обновляет статус лида;
Добавляет комментарии на основе разговора.
В результате менеджеры не тратят время на «бумажную работу», а руководитель получает чистую, актуальную и полную воронку — без провалов и пропущенных полей.
Контроль качества и персонализированные рекомендации
Каждый звонок проходит сквозь алгоритмы оценки качества по стандартам компании. Но вместо сухой статистики SalesAI предоставляет:
Видна динамика по каждому сотруднику: как он рос, где застопорился, где нужен коучинг;
Возможность построения треков обучения на основе реальных разговоров.
Это делает процесс обучения непрерывным и естественным: сотрудник развивается в реальном времени, а не раз в квартал на тренинге.
Как выбрать подходящее решение для анализа звонков
На рынке представлено множество решений для речевой аналитики, и выбор между ними — это не просто вопрос бюджета или бренда. Это выбор между разными подходами к управлению продажами и командой. Чтобы выбрать платформу, которая действительно даст результат, важно ответить на 5 ключевых вопросов.
Какие задачи вы хотите решать?
Определите, чего вы ожидаете от системы речевой аналитики.
Цель
Подходит аналитика 1.0
Подходит аналитика 2.0
Проверить факт звонка
да
да
Найти звонки с определёнными словами
да
да
Понять, почему не была закрыта сделка
нет
да
Выявить слабые места в скриптах
нет
да
Помочь менеджерам расти и учиться
нет
да
Получать автоматические рекомендации
нет
да
Если ваша цель — просто проверять формальные метрики, вроде количества звонков или использования нужных слов — подойдёт речевая аналитика 1.0. Если вы хотите управлять качеством, обучением и эффективностью команды, без 2.0 уже не обойтись.
Насколько вам важна точность и глубина анализа?
Это главный водораздел между поколениями аналитики.
Аналитика 1.0:
Работает по принципу: “услышала слово — зафиксировала”.
Не понимает, как сказано слово — с иронией, агрессией или в рамках скрипта.
Часто выдает ложноположительные или ложноотрицательные сигналы — приходится проверять вручную.
Аналитика 2.0 (на примере SalesAI):
Работает на собственной LLM, понимающей контекст, интонацию, эмоции, намерения.
Показывает не просто «что было сказано», а почему это сработало/не сработало.
Анализирует более 40 параметров каждого звонка: от продолжительности монолога до уровня стресса у клиента.
Именно глубина анализа позволяет руководителю увидеть не «отчёт», а настоящую картину работы команды.
Насколько большой у вас объём звонков?
Это определяет уровень нужной автоматизации.
До 10 звонков в день — можно анализировать вручную или по ключевым словам.
От 100 звонков в день и выше — без автоматической обработки и фильтрации вы будете работать вслепую.
SalesAI обрабатывает любой объём: 500, 5 000 и более звонков в день. Причём без участия аналитиков или супервайзеров — всё делается автоматически, с понятными выводами.
Платформа показывает, что важно, а не просто сваливает все звонки в «поиск по тегам».
Насколько гибкой должна быть интеграция?
Современная аналитика не должна жить отдельно от вашей инфраструктуры. Вопросы, которые стоит задать:
Может ли система автоматически заполнять карточки в вашей CRM?
Умеет ли она работать с BI-системами, строить отчёты по API?
Сможет ли она использовать данные для контроля онбординга, конверсии и ретеншена?
Работает как AI-тренер: помогает новичкам быстрее выйти на план, а опытным — прокачивать сильные стороны.
Контроль — это важно. Но развитие — это путь к росту продаж. Именно это и даёт аналитика 2.0.
Заключение
За последние годы речевая аналитика эволюционировала из простого инструмента распознавания слов в полноценную систему управления продажами. Переход от решений первого поколения к аналитике 2.0 — это не вопрос моды, а стратегический шаг для компаний, которые хотят не просто контролировать, но действительно улучшать коммуникацию с клиентами и повышать конверсию.
Если речевая аналитика 1.0 — это, по сути, пассивный отчёт о том, что уже произошло, то аналитика 2.0, реализованная в таких решениях, как SalesAI, — это активный инструмент изменений. Он не просто показывает метрики, а помогает:
выявлять причины провалов в переговорах;
обучать менеджеров на основе их же звонков;
усиливать сильные стороны команды;
находить точки для роста ещё до того, как проблема станет критичной;
масштабировать процессы без роста нагрузки на руководителей.
Если вы хотите управлять не людьми, а результатом — SalesAI станет вашим главным операционным инструментом. Если вы стремитесь превратить звонки из формальности в конкурентное преимущество — переходите на аналитику 2.0 уже сегодня.
Это не про технологию. Это про то, как вы управляете бизнесом.
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
В мире бизнеса решение о выборе технологий может стать критическим фактором успеха или неудачи, ведь риски экономии на технологиях – огромные. Иногда компании, стремясь сократить расходы, выбирают более дешевые решения, не задумываясь о долгосрочных последствиях. Но что, если такая экономия в итоге приведет к потерям времени, ресурсов и доверия сотрудников? В этой статье мы расскажем поучительную историю одной строительной компании, которая сначала выбрала более доступное решение, но позже вернулась к проверенному решению, столкнувшись с неожиданными проблемами.
Когда дешевле — не значит лучше
Одна строительная компания, работающая в сфере малоэтажного домостроения, решила оптимизировать свои расходы на технологии для анализа звонков. Они выбрали более бюджетное решение, рассчитывая, что оно обеспечит необходимую функциональность за меньшие деньги. На первый взгляд, это казалось разумным шагом: экономия средств, простота интеграции, обещания поставщика. Но реальность оказалась далека от ожиданий.
Уже через несколько месяцев работы стали проявляться серьезные недостатки:
Потеря данных. Примерно 30–40% звонков просто не фиксировались системой. Это означало, что значительная часть клиентских запросов оставалась вне поля зрения, что влияло на качество обслуживания и управление продажами.
Неудобные отчеты. Вся аналитика предоставлялась в виде массивных таблиц, которые были не только громоздкими, но и требовали много времени для анализа. Это вызывало раздражение у менеджеров и замедляло принятие решений.
Медленная поддержка. Любые технические сбои устранялись с большими задержками. Например, на устранение проблемы с интеграцией уходило до нескольких дней, что парализовало работу отдела продаж.
Эти проблемы начали сказываться на эффективности всей компании. Руководство столкнулось с тем, что выбранное решение не только не помогало, но и создавало дополнительные трудности.
Почему они вернулись к проверенному решению?
После нескольких месяцев разочарований компания решила пересмотреть свой выбор. Они обратились к SalesAI — системе, которая уже зарекомендовала себя на рынке как надежный инструмент для управления продажами. Причины, по которым компания решила вернуться, говорят сами за себя:
Полный контроль данных. SalesAI гарантирует, что каждый звонок фиксируется и попадает в отчеты. Это исключает ситуации, когда важная информация теряется, и обеспечивает полную прозрачность процессов.
Удобная аналитика. Вместо громоздких таблиц SalesAI предлагает интуитивно понятные дашборды. Вся информация представлена структурировано, что позволяет руководителям быстро находить нужные данные и принимать обоснованные решения.
Оперативная поддержка. Любые технические вопросы решаются в кратчайшие сроки. Это позволяет компании избегать простоев и сохранять высокий уровень продуктивности.
Гибкость и масштабируемость. SalesAI адаптируется под потребности бизнеса, включая настройку индивидуальных чек-листов, отслеживание KPI и создание кастомизированных отчетов.
Контроль выполнения скрипта нейросетью SalesAI
Уроки, которые стоит вынести
Экономия на технологиях, особенно на тех, которые связаны с управлением клиентскими данными, может обернуться большими проблемами. В случае этой строительной компании последствия были следующими:
Снижение качества управления. Отсутствие полной картины работы отдела продаж привело к упущенным возможностям.
Потеря доверия. Сотрудники, вынужденные работать с неудобными инструментами, начали терять мотивацию и интерес к работе.
Дополнительные расходы. В итоге компании пришлось тратить больше времени и денег на исправление ситуации, чем если бы изначально был выбран надежный поставщик.
Преимущества SalesAI: почему это решение работает
SalesAI — это не просто инструмент, это ваш стратегический партнер. Мы понимаем, что управление продажами требует не только точности, но и оперативности. Наша система предлагает:
Надежность. Вы можете быть уверены, что все данные будут сохранены и доступны в любое время.
Прозрачность. Интуитивно понятные дашборды обеспечивают полный контроль над процессами.
Гибкость. Решения SalesAI легко адаптируются под задачи любой компании, будь то небольшая фирма или крупный холдинг.
Контроль звонков и производительности каждого менеджера
Заключение
Персонализированный подход и надежные технологии — ключ к успешному бизнесу. История этой компании показывает, что экономия на стратегически важных инструментах может стоить дороже, чем кажется. SalesAI предлагает решения, которые помогут вам избежать подобных ошибок, обеспечить прозрачность процессов и достичь новых высот в управлении продажами.
Не рискуйте будущим своего бизнеса — выбирайте качество и надежность с самого начала:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Технологии речевой аналитики — это решения, которые анализируют звонки и диалоги в компаниях для извлечения полезной информации. В последние годы это становится важнейшим инструментом для бизнеса, особенно для быстрорастущих компаний. Меняющиеся ожидания клиентов, повышение конкуренции и необходимость эффективного управления ресурсами требуют от компаний применения передовых технологий для оптимизации процессов. В этом контексте речевая аналитика выходит на первый план.
Зачем нужна речевая аналитика?
Современные технологии речевой аналитики позволяют выявлять ключевые моменты из звоноков: обработка возражений, качество работы менеджеров, удовлетворенность клиентов. Основная цель — оптимизация процесса общения с клиентами и улучшение бизнес-процессов.
Эти данные позволяют принимать управленческие решения, которые ведут к снижению затрат и повышению качества обслуживания.
Технологии речевой аналитики
Существуют разные подходы к речевой аналитике, которые используются в зависимости от задач компании:
Транскрипция и анализ текста: метод заключается в том, что звонки переводятся в текст, который анализируется на наличие ключевых слов и фраз. Помогает выявлять, как менеджеры отвечают на возражения, следуют ли они скриптам, и какие темы чаще всего затрагиваются в разговоре.
Анализ тональности: технология позволяет определять эмоциональную окраску разговоров — довольны ли клиенты, напряжены или, возможно, недовольны. Это особенно важно для повышения удовлетворенности клиентов и профилактики конфликтных ситуаций.
AI-анализ: Современные решения используют искусственный интеллект для автоматического анализа звонков в реальном времени. AI помогает оценивать качество взаимодействий с клиентами и предлагать рекомендации по улучшению. Например, если клиент высказал возражение, AI может подсказать менеджеру оптимальный ответ, основываясь на предыдущем успешном опыте обработки подобных ситуаций.
Чем отличаются технологии речевой аналитики?
Каждая технология имеет свои особенности и области применения. Например:
Транскрипция полезна для создания отчетов и автоматической оценки соответствия скриптам. Она помогает следить за тем, чтобы менеджеры следовали определенным шаблонам общения, но не всегда позволяет глубоко анализировать контекст разговора.
Анализ тональности помогает выявить эмоциональное состояние клиента, что особенно важно в обслуживании клиентов и продажах, где эмоциональная связь с клиентом имеет огромное значение. Эта методика позволяет предсказать риск потери клиента.
ML-аналитика позволяет не просто анализировать прошлые разговоры, но и в реальном времени подсказывать менеджерам лучшие сценарии поведения. Это наиболее прогрессивный метод, который интегрируется с CRM и помогает анализировать лидов, прогнозировать успешность сделок и улучшать конверсии.
Как выбрать лучшее решение для вашего бизнеса?
На рынке существует множество решений для речевой аналитики, и выбор зависит от специфики бизнеса. При выборе системы стоит учитывать:
Способность анализировать как текстовые данные, так и эмоциональные аспекты разговоров.
Возможности AI для анализа звонков в реальном времени.
Гибкость настроек и возможность адаптации под бизнес-процессы вашей компании.
Полный обзор технологий речевой аналитики России 2024-2025
Если вы хотите узнать больше о современных решениях в сфере речевой аналитики, присоединяйтесь к нашему вебинару23 октября. Мы сделаем полный обзор рынка, проведем анализ текущих технологий и расскажем, как выбрать лучшее решение для вашего бизнеса. Не упустите возможность внедрить передовые технологии для повышения эффективности вашего отдела продаж!
Также вас ждет на мероприятии:
10 самых частых ошибок в скриптах продаж: Эксперты-скриптологи раскроют секрет, почему ваши скрипты не работают. Они покажут, как их улучшить для увеличения выручки уже в первые месяцы.
Эффективные скрипты без превращения менеджеров в роботов: как выстроить масштабируемый процесс продаж с индивидуальным подходом к клиентам.
Новая технология обработки возражений: SalesAI представят уникальные разработки для анализа и контроля возражений во время звонков, чтобы каждый звонок был результативным.
Кейс внедрения нейросети: Вы узнаете, к чему на самом деле привело внедрение нейросети в отдел продаж крупной компании.
Yandex Cloud о речевых технологиях: Узнайте, как Yandex SpeechKit помогает бизнесу с помощью голосовых технологий.
25 инсайтов из звонков с помощью нейросети: Научитесь анализировать звонки менеджеров и превращать данные в решения для повышения продаж.
Возражения клиентов — это один из самых важных и критических моментов в процессе продаж. Грамотно обработанные возражения могут превратить сомневающегося клиента в покупателя, но если на них не обратить внимание, это может привести к потере потенциального клиента. Однако, как гарантировать, что каждый звонок менеджера контролируется и возражения всегда обрабатываются на высоком уровне?
ИИ дает возможность кардинально изменить подход к контролю работы менеджеров по продажам, и искусственный интеллект играет в этом ключевую роль. Давайте разберем, какие методы использовались ранее и как современные технологии могут улучшить процесс.
Традиционные методы контроля звонков: почему они не работают?
Руководители отделов продаж долгое время полагались на прослушивание звонков и оценку работы менеджеров вручную. В лучшем случае выборочно, поскольку анализ всех звонков — это огромная работа, которая требует колоссальных ресурсов.
Основные проблемы традиционных методов контроля возражений клиентов:
Выборочный контроль: Невозможно прослушивать каждый звонок. В итоге множество возражений остаются незамеченными, а ошибки менеджеров повторяются.
Человеческий фактор: Оценка эффективности обработки возражений часто субъективна, так как разные сотрудники могут иметь разные подходы к анализу звонков.
Задержка в обратной связи: Проблемы в обработке возражений могут быть выявлены слишком поздно, когда клиент уже потерян.
Таким образом, традиционные методы контроля уже не справляются с возросшими требованиями к скорости и качеству анализа звонков.
Как контролировать возражения клиентов с помощью нейросети?
С появлением нового поколения технологий речевой аналитики, появилась возможность полностью автоматизировать анализ звонков.
Качество Обработка возражений клиентов каждым менеджером
Автоматизировать контроль всех звонков, а не только выборочных. Нейросеть анализирует все звонки без исключений, что исключает возможность пропустить важные моменты.
Мгновенно выявлять ошибки в обработке возражений. Нейросеть не просто фиксирует факт возражения, но и оценивает, насколько эффективно менеджер справился с его обработкой. Это позволяет вам своевременно корректировать работу команды и обучать сотрудников.
Анализировать тональность диалога. Система может оценивать эмоциональное состояние клиента, что помогает глубже понять его реакцию и улучшить взаимодействие.
Теперь успех отделов продаж будет зависеть от сочетания двух ключевых факторов: внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и сотрудничества между поколениями. Молодые поколения, такие как поколение Z, быстро адаптируются к новым технологиям, включая ИИ, и используют их для улучшения взаимодействия с клиентами и ускорения рабочих процессов. В то же время старшие поколения начинают осознавать, что ИИ позволяет снизить рутинную нагрузку и сосредоточиться на стратегических задачах. Разница в подходах поколений играет важную роль в формировании продуктивных и инновационных команд продаж.
Особенно остро это чувствуется в отделах продаж, где взаимодействие с клиентами и оперативность являются ключевыми показателями успешности. Современные компании стремятся внедрять искусственный интеллект для оптимизации процессов, и именно новое поколение сотрудников играет ключевую роль в этой трансформации.
Различия между поколениями
Коммерческий директор компании “Автостронг-М” Дмитрий Сухина, в чей отдел продаж SalesAI внедрили искусственный интеллект, поделился своим опытом работы с разными поколениями сотрудников:
Зумеры — молодое поколение, которое уже с детства окружено технологиями. Эти сотрудники легко адаптируются к новым инструментам, будь то CRM или нейросети. Они охотно принимают новшества и готовы использовать ИИ в своей работе. Охотно подключаются к дашбордам и включаются в соревнование с другими менеджерами. Однако зумерам часто не хватает опыта и глубины понимания процессов, что может снижать их самостоятельность при решении сложных задач.
Миллениалы — это поколение, которое уже накопило опыт и активно внедряет технологии. Для них важно видеть результаты своей работы и эффективность каждого действия. Поэтому нейросети для миллениалов стали настоящим помощником, который позволяет сэкономить время и улучшить качество взаимодействия с клиентами. Однако они иногда чувствуют недоверие к автоматизированным системам, предпочитая проверять данные вручную.
Как показал опыт Дмитрия, нейросети оказались незаменимым инструментом для работы с разными поколениями сотрудников. Для зумеров нейросеть — это возможность проявить себя и ускорить карьерный рост. Для миллениалов — инструмент для повышения собственной эффективности и контроля качества работы. А для бумеров — способ сократить рутинную работу и сосредоточиться на более стратегических задачах.
Однако при внедрении ИИ важно учитывать особенности каждого поколения. Для зумеров необходимо создавать возможности для обучения и развития, чтобы они могли максимально эффективно использовать нейросеть. Миллениалам важно давать четкие метрики эффективности, показывая, как ИИ помогает улучшить их показатели. А для бумеров — акцент на простоте использования и на том, как нейросеть освобождает их от рутины.
Приглашаем вас на вебинар 23 октября
Полную историю внедрения нейросетей в “Автостронг-М”, как адаптировались руководство и команда, какие получили результаты и что компания планирует делать дальше мы обсудим на нашем вебинаре 23 октября.
Также обсудим:
Почему ваши скрипты не работают? Как исправить ошибки в скриптах и увеличить продажи. Построение структурированного процесса продаж.
Как узнать, каких лидов сливают менеджеры? 25 инсайтов из звонков с помощью нейросетей.
Обзор рынка речевой аналитики России 2024-2025: Как выбрать лучшее решение.
Какие тайны содержатся в ваших старых звонках? Process Mining для анализа звонков и предсказания сделок.
Узнайте, как ИИ может помочь вашей компании стать эффективнее
Компания, работающая в банковском секторе B2B, столкнулась с проблемой контроля качества работы отдела продаж. Банк специализируется на выдаче кредитов под залог недвижимости и стремится быть активным на рынке залогового кредитования. Однако акционеры банка начали замечать, что менеджеры по продажам совершают большое количество звонков, но их качество оставляет желать лучшего. Руководство не имело четких данных о том, как именно сотрудники проводят звонки, и насколько эффективны их коммуникации с клиентами.
Вызов усугублялся тем, что сотрудники делали звонки хаотично и без четкой структуры. Даже в случае уже одобренной заявки, скрипты звонков не соблюдались должным образом. Такая неопределенность в работе приводила к негативу со стороны акционеров и клиентов. Требовалось найти способ, который помог бы оперативно контролировать звонки, анализировать их содержание и повышать результативность менеджеров.
Поиск решения проблемы контроля звонков
Для решения проблемы руководители банка стали искать инструмент, который мог бы заменить рутинное прослушивание звонков сотрудниками и автоматизировать процесс оценки качества. Вопрос требовал комплексного подхода: система должна была не только давать обратную связь сотрудникам, но и быть интегрированной с CRM банка. Однако, как отмечают в компании, телефония банка не была связана с заявками и клиентами в CRM.
Первая попытка внедрить речевую аналитику как процесс была предпринята два года назад, когда банк обратился к крупной российской компании. Однако стоимость решения была чрезмерно высокой и не давала гарантий немедленного результата. После неудачной попытки руководство продолжило искать доступное и технологичное решение.
Почему внедрили умную речевую аналитику SalesAI?
После долгих поисков банк остановился на внедрении SalesAI. Причинами выбора стали несколько факторов:
Адекватная стоимость и возможность отказаться от использования в случае, если система не оправдает ожиданий.
Техническая поддержка и обучение команды. Сотрудники SalesAI оказывали консультации и помогали банку разобраться в том, как максимально эффективно использовать систему.
Важно было и то, что компания готова была тестировать разные сценарии использования и находить наиболее комфортный результат, адаптированный под потребности банка.
Ожидания от внедрения умной речевой аналитики в банке
Руководство банка ожидало, что SalesAI поможет избавиться от рутинного прослушивания звонков, обеспечит прозрачность в оценке работы менеджеров и позволит улучшить качество коммуникации с клиентами. Цель заключалась в том, чтобы получить четкие данные о каждом звонке в режиме реального времени. Кроме того, система должна была стать инструментом для повышения качества обслуживания и увеличения продаж.
Руководство также рассчитывало на то, что интеграция SalesAI с CRM позволит связать звонки с конкретными клиентами и заявками, а не просто оценивать их содержание. Это обеспечило бы комплексный подход к анализу каждого контакта с клиентом.
Преодоление проблем на пути внедрения SalesAI
Процесс внедрения новой технологии редко проходит гладко, и SalesAI не стал исключением. На пути к успешной интеграции были выявлены некоторые проблемы, которые необходимо было преодолеть.
Во-первых, система на первых этапах некорректно классифицировала часть звонков. Это приводило к ложным срабатываниям и ошибкам в оценках. Точность системы на холодном пуске составляла 65%. Для такого класса нейросетей – это стандартная точность. Но для решения проблемы клиента – это очень низкий уровень. Потребовалось провести дополнительное обучение нейросети, чтобы она могла лучше различать типы звонков, специфичные для данного бизнеса, и давать точные оценки на основе разработанных чек-листов.
Во-вторых, отсутствие интеграции телефонии с CRM затрудняло связывание данных звонков с конкретными заявками и клиентами. Это препятствовало комплексному анализу каждого контакта с клиентом. Чтобы преодолеть эту проблему, потребовались дополнительные настройки и создание скриптов, позволяющих более эффективно отслеживать звонки и сопоставлять их с базой данных.
Еще одной проблемой стало обучение сотрудников работе с новой системой. Поначалу менеджеры испытывали дискомфорт и даже сопротивлялись внедрению SalesAI, опасаясь контроля со стороны искусственного интеллекта. Однако проведение обучающих сессий и демонстрация преимуществ системы помогли им адаптироваться и понять, что SalesAI — это помощник, а не инструмент надзора.
Скорость внедрения также играла большую роль: банку требовалось как можно быстрее увидеть положительные результаты, поэтому SalesAI оперативно реагировала на запросы по оптимизации и доработке. Постоянная коммуникация с технической поддержкой SalesAI и доработка сценариев работы системы помогли преодолеть возникающие сложности и достичь поставленных бизнес-целей.
Реальность от внедрения умной речевой аналитики SalesAI в банке: Бизнес-результаты
Внедрение SalesAI в банке не только позволило автоматизировать прослушивание звонков, но и принесло ряд бизнес-результатов. Система взяла на себя рутинную работу отдела контроля качества, предоставляя анализ каждого звонка в режиме реального времени. Благодаря SalesAI банк смог выявить неэффективные звонки, снизить количество ошибок и повысить стандарты обслуживания клиентов.
В результате внедрения выросла производительность менеджеров по продажам. Теперь они имеют возможность получать своевременную обратную связь, которая помогает им улучшать свои навыки. Более того, прозрачность работы отдела продаж и эффективность использования скриптов позволили повысить конверсию по обработке заявок. Сотрудники стали более осведомленными о том, как правильно проводить беседы и какие ключевые моменты должны быть затронуты в разговоре. Это позитивно сказалось на продажах и лояльности клиентов, а также улучшило имидж банка как надежного партнера в сфере B2B-залогового кредитования.
Система также позволила банку экономить время и ресурсы: процесс контроля качества звонков стал автоматизированным, и высвободившиеся ресурсы были перераспределены на более стратегические задачи. Руководство банка теперь обладает полной картиной эффективности коммуникации менеджеров с клиентами, что облегчает принятие решений по дальнейшему развитию отдела продаж и повышению качества услуг.озможным проводить обучение более адресно, сокращая затраты на прослушивание и анализ звонков вручную.
Рекомендации от CDTO банка при выборе решения речевой аналитики:
Определите четкие цели внедрения системы речевой аналитики
Прежде чем выбирать инструмент речевой аналитики, необходимо понять, что вы хотите улучшить: качество звонков, скорость анализа или эффективность менеджеров.
Старайтесь связывать анализ звонков с данными в CRM, чтобы оценивать работу не только по содержанию разговора, но и по его влиянию на конкретные заявки и продажи.
Терпение и вовлеченность команды. Внедрение новой технологии — это всегда процесс. Важно, чтобы сотрудники активно включались в работу с системой и не боялись вносить предложения по ее улучшению.
FAQ: ответы на частые вопросы
Какая основная проблема была у банка?
Банк испытывал сложности с контролем качества звонков в отделе продаж и эффективностью коммуникации менеджеров.
Какую роль теперь играет SalesAI в работе банка?
SalesAI помогает анализировать звонки в режиме реального времени, предоставляя обратную связь менеджерам и помогая выявлять слабые места в чек-листах и сценариях.
Какие сложности возникли при внедрении речевой аналитики в банке?
Основные сложности были связаны с ложными срабатываниями системы и отсутствием четкой связи с CRM.
Как SalesAI повлияла на работу отдела продаж?
Система улучшила прозрачность в работе, позволила быстро выявлять неэффективных сотрудников и повысила качество коммуникации с клиентами.
Что следует учитывать при выборе системы речевой аналитики?
Учитывайте стоимость, качество технической поддержки, гибкость настройки и возможность интеграции с CRM.
Какие преимущества у речевой аналитики SalesAI?
Среди преимуществ — точный и оперативный анализ звонков, повышение эффективности работы отдела продаж и возможность адаптации под конкретные потребности компании.
Стоит ли внедрять речевую аналитику SalesAI в своем бизнесе?
Если ваша компания сталкивается с проблемами контроля качества звонков и работы менеджеров по продажам, внедрение SalesAI может стать эффективным решением для улучшения процессов и повышения продаж.
Заключение: путь к эффективным продажам с SalesAI
Внедрение речевой аналитики в банковский сектор стало важным шагом для оптимизации работы отдела продаж и улучшения качества обслуживания клиентов. Опыт банка, интегрировавшего SalesAI, показал, что современные технологии на основе искусственного интеллекта способны не только заменить ручной труд, но и кардинально повысить эффективность бизнес-процессов. Несмотря на трудности на этапе внедрения, банк получил оперативную обратную связь, выявил слабые звенья и повысил качество своих коммуникаций.
Если вы хотите сделать свой бизнес более эффективным, автоматизировать рутинные процессы и увеличить продажи, стоит обратить внимание на возможности умной речевой аналитики: SalesAI поможет не только повысить производительность менеджеров, но и улучшить качество обслуживания клиентов.
Готовы вывести отдел продаж на новый уровень?
Свяжитесь с командой SalesAI прямо сейчас и узнайте, как искусственный интеллект может улучшить результаты вашего бизнеса.
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы