Речевая аналитика группы ЦРТ — это высокотехнологичный инструмент с 34-летним опытом разработки в области голосовых технологий, безопасности и автоматизации. Она изначально создавалась под нужды крупных предприятий и госструктур, где критичны масштабируемость, надежность и соответствие требованиям информационной безопасности. За десятилетия работы решения ЦРТ внедрялись в инфраструктурные отрасли, банки, энергетику, телеком и даже судебную систему. Однако сегодня платформа активно развивается и на рынке коммерческой аналитики звонков — как универсальный продукт для контроля качества, протоколирования коммуникаций и повышения эффективности контактных центров.
Сравнивать речевую аналитику группы ЦРТ и платформу SalesAI логично: обе работают с голосовыми коммуникациями, но делают это с разной архитектурой и ориентацией на разные бизнес-задачи. Первая — фокусируется на технологической стабильности, безопасности и интеграции с государственными системами. Вторая — предлагает интеллектуальные AI-инструменты для роста конверсии, автоматизации обучения и развития менеджеров. В этой статье мы разберёмся, в чём различия между этими подходами и какое решение выбрать, если ваша задача — качественный и масштабируемый анализ звонков.
Речевая аналитика группы ЦРТ — обзор функционала
Речевая аналитика группы ЦРТ — это один из самых технологически зрелых и универсальных продуктов на российском рынке, ориентированный на компании с высокими требованиями к безопасности, масштабируемости и стабильности процессов. Под брендом SpeechPro компания предлагает широкую экосистему инструментов, каждый из которых выполняет конкретную функцию в цепочке управления коммуникациями.
SpeechXplore — центральное аналитическое решение, предназначенное для обработки звонков. Оно позволяет классифицировать обращения, фильтровать по ключевым словам, тегам и длительности, а также проводить базовую оценку качества общения. В связке с другими модулями формирует полноценный контур контроля звонков.
Smart Logger II — система для записи, хранения и архивирования голосовых данных. Она поддерживает долгосрочное хранение аудио, защищённое от несанкционированного доступа, и отвечает требованиям регуляторов к сохранности данных.
VoiceKey.IVR и VoiceKey.PLATFORM — модули для голосовой биометрии, с помощью которых можно идентифицировать клиента по голосу при звонке. Это особенно актуально для банков, страховых компаний и госсектора, где критично подтвердить личность без лишней нагрузки на операторов.
ChatNavigator — система для работы с текстовыми каналами (чаты, мессенджеры), что позволяет обеспечить омниканальный контроль качества.
Основные возможности:
Технологическая база. Платформа использует ASR (автоматическое распознавание речи), TTS (синтез речи) и голосовую биометрию. Также поддерживается интеграция с российским языковым модулем GigaChat API, что расширяет сценарии применения, включая автоматизацию диалогов и ответы в чатах.
Контроль качества. SpeechPro обеспечивает 100% запись и разметку звонков, что особенно важно для финансовых и инфраструктурных клиентов. Используется QM Analyzer — инструмент оценки качества, а также готовые шаблоны для коучинга и аудита. Все действия фиксируются, обеспечивая юридически значимую прозрачность.
Безопасность. За счёт биометрических решений и многоуровневой авторизации, платформа позволяет реализовать протоколы борьбы с мошенничеством, снизить риски по утечкам и повысить доверие к цифровым каналам обслуживания.
Отраслевые решения. ЦРТ реализует проекты для банков, энергетики, транспорта, медицины, розницы и госсектора. Это не просто продукт «из коробки», а адаптируемая система под конкретные задачи ведомства или предприятия.
Интеграции. Платформа легко встраивается в существующие ИТ-ландшафты крупных компаний: есть поддержка подключения к IVR, CRM-системам, внутренним БД и BI-платформам. Возможны масштабные внедрения в распределённые контакт-центры.
Отчётность и доказанная эффективность. Используются теги звонков и шаблоны для анализа. В публичной сфере регулярно появляются кейсы с ростом качества обслуживания, снижением затрат на обработку звонков и успешной борьбой с фродом. Это подтверждает зрелость и эффективность платформы в сложных бизнес-средах.
отслеживать динамику по воронке и каждому этапу продаж;
сравнивать показатели между менеджерами;
видеть, кто применяет рекомендации и как это влияет на результат;
выявлять проблемные участки — например, отделы или каналы, где теряются лиды.
Все отчёты подходят для BI-аналитики, могут быть экспортированы и встроены в корпоративную систему мониторинга.
Интеграции. SalesAI встраивается в существующую инфраструктуру без дополнительных доработок. Поддерживаются прямые и двусторонние интеграции с: amoCRM, Bitrix24, PlanFix, Hubspot, RetailCRM, 1С CRM и другими.
Интеграция позволяет синхронизировать статусы, задачи, заметки, карточки и не требует ручного переноса данных.
Регуляторная совместимость. SalesAI соответствует требованиям 152-ФЗ и нормативам Роскомнадзора, что делает платформу безопасной для внедрения в компаниях из высокорисковых отраслей: финансы, телеком, страхование, медицина, образование.
Таким образом, SalesAI — это не просто аналитика, а системный инструмент развития команды, роста конверсии и автоматизации контроля качества общения с клиентами.
Сравнительный анализ ключевых характеристик
Характеристика
SpeechPro (ЦРТ)
SalesAI
Технологии
Используются ASR/TTS (распознавание и синтез речи), биометрия, интеграция с GigaChat API. Платформа базируется на многолетнем опыте в разработке речевых технологий и решений для госструктур.
Основан на собственной LLM (крупной языковой модели), построенной специально под задачи речевой аналитики в продажах. Применяет AI-тренер, NLP, анализ контекста и поведения клиента.
Автоматизация
Основной акцент — на автоматизации обслуживания клиентов и борьбе с мошенничеством. Поддерживает масштабные потоки, минимизирует ручную нагрузку в контакт-центрах.
Автоматизирует рутинные задачи отдела продаж: заполнение CRM, выявление отклонений от скрипта, формирование отчетов, обучение и контроль качества на основе анализа звонков.
Контроль качества
Включает систему QM Analyzer, шаблоны коучинга, полную запись всех переговоров. Используется в крупных инфраструктурных внедрениях.
Анализирует 40+ параметров каждого звонка: эмоции, интонации, структура, ошибки, нарушения скрипта. Формирует интерактивные дашборды и чек-листы по каждому менеджеру.
Интеграции
Интеграция с внутренними БД, IVR, CRM. Поддерживает масштабируемость и централизованные архитектуры.
Поддержка двусторонней интеграции с популярными CRM: Bitrix24, amoCRM, PlanFix, Hubspot, 1С CRM и другими. Обеспечивает автоматическую синхронизацию и обработку данных.
Сферы применения
Оптимален для госсектора, банков, энергетики, телекоммуникаций, здравоохранения, транспорта и крупных контакт-центров.
Ориентирован на SMB и корпоративные отделы продаж, а также контакт-центры, где приоритет — рост эффективности, качества и скорости обработки лидов.
Кейсы и эффекты
Подтвержденные кейсы по росту конверсии, снижению издержек, выявлению мошенничества. Акцент на безопасность и соответствие внутренним регламентам.
Доказанные результаты по росту конверсии на 15–25%, сокращению времени онбординга, снижению потерь на этапе звонка, улучшению навыков менеджеров.
Рекомендации менеджерам
Не предусмотрены. Контроль осуществляется через отчёты и шаблоны.
Да, платформа формирует персональные рекомендации после звонка на основе конкретных ошибок и отклонений, помогает менеджеру расти.
Теги звонков
Да. Есть система тегирования и фильтрации обращений.
Да. Теги генерируются автоматически на основе анализа содержания.
Регуляторика
Высокий уровень соответствия требованиям безопасности, сертификация, масштабируемость. Подходит для чувствительных данных.
Полное соответствие 152-ФЗ и требованиям Роскомнадзора. Подходит для банков, страховых компаний, медицины и других регулируемых отраслей.
Для каких задач и компаний подходит каждое решение
Выбор речевой аналитики напрямую зависит от целей бизнеса, отраслевых требований и масштаба операций. Речевая аналитика группы ЦРТ и SalesAI опираются на разные подходы и фокусируются на разных приоритетах — от безопасности и инфраструктуры до обучения и роста эффективности отдела продаж. Ниже мы подробно рассмотрим, какие задачи лучше решает каждая из платформ и для каких компаний они подойдут.
Речевая аналитика группы ЦРТ
Кому подходит:
Крупные компании и государственные организации, где первостепенное значение имеют масштабируемость, стабильность и безопасность.
Банки, энергетика, транспорт, госсектор, телеком, для которых критично соответствие высоким регуляторным требованиям.
Организации с разветвлённой сетью контакт-центров и необходимостью полного протоколирования всех клиентских взаимодействий.
Ключевые задачи:
Идентификация клиентов по голосу — с помощью биометрических решений VoiceKey, предотвращение фрода и повышение безопасности доступа.
Протоколирование массовых коммуникаций — запись 100% звонков и хранение данных по требованиям отраслевых стандартов.
Автоматизация обслуживания — использование речевых технологий в IVR и других клиентских точках.
Выявление отклонений и аномалий — обнаружение нарушений стандартов, эмоционально окрашенных разговоров и других инцидентов в потоке звонков.
Коучинг и контроль качества на базе QM Analyzer — внедрение шаблонов оценки и улучшения обслуживания.
Когда выбирать:
— Если важна надежность на уровне всей инфраструктуры, нужно автоматизировать контакт-центры на десятки тысяч звонков в день, и особенно если приоритет — безопасность и соответствие регламентам.
SalesAI
Кому подходит:
Отделам продаж любого масштаба, от малого бизнеса до корпоративных call-центров.
Контакт-центрам, где приоритет — скорость реакции, рост эффективности и обучение менеджеров.
HR- и коммерческим директорам, стремящимся к гибкому и прозрачному управлению командой.
Ключевые задачи:
Повышение конверсии — через анализ качества звонков, выявление слабых этапов и ошибок менеджеров.
Снижение потерь на этапах воронки — благодаря выявлению причин, по которым клиент не дошёл до сделки.
Автоматический контроль качества — анализ 40+ параметров звонка: от соблюдения скриптов до эмоционального интеллекта.
Быстрый онбординг новых сотрудников — AI сразу показывает, где новичок ошибается, и помогает корректировать поведение.
Развитие команды через персональные рекомендации — каждый сотрудник получает советы по улучшению именно своей работы, без участия тренера.
CRM-интеграция и автоматизация отчётности — экономия времени руководителей и аналитиков.
Когда выбирать:
— Если вы хотите двигать бизнес через рост продаж, развивать команду без дополнительных ресурсов, и получать аналитику, которая не требует вручную слушать звонки.
Заключение
Речевая аналитика группы ЦРТ — это зрелая технологическая платформа, идеально подходящая для крупных компаний с высоким уровнем требований к безопасности, масштабируемости и комплексной автоматизации. Её сильные стороны — биометрия, работа с массовыми потоками обращений, контроль качества на уровне инфраструктурных и государственных проектов.
SalesAI — это речевая аналитика нового поколения, заточенная под рост продаж, развитие команды и максимальную управляемость коммуникациями. Платформа не просто фиксирует разговоры, а помогает разобраться в причинах успеха или неудачи, обучает менеджеров и выводит отдел на новый уровень эффективности.
Если ваш приоритет — аналитика ради развития, быстрый онбординг, сокращение потерь на всех этапах воронки и реальная помощь менеджерам, SalesAI станет оптимальным выбором для вашего бизнеса:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Сильные и слабые стороны менеджеров — это не абстрактные категории, а конкретные поведенческие паттерны, от которых зависит результат всей команды продаж. Руководитель, который точно знает, кто из сотрудников умеет налаживать контакт, кто теряется при работе с возражениями, а кто стабильно игнорирует этапы скрипта, получает не просто контроль, а управляемость. Именно такая управляемость определяет устойчивость бизнеса в долгосрочной перспективе.
Особенно критично понимать сильные и слабые стороны менеджеров в отделах продаж, где качество индивидуальной коммуникации напрямую влияет на воронку, цикл сделки и выручку. Один сотрудник может «тянуть» показатели, несмотря на невысокий трафик. Другой — терять десятки лидов на одном и том же этапе. Без объективного анализа эти различия остаются незаметными, а система мотивации и обучения — неэффективной.
Традиционные методы оценки — такие как выборочное прослушивание звонков, ручной разбор отчетов или субъективная обратная связь от тимлидов — работают фрагментарно. У одного супервайзера свои критерии «качества», у другого — свои. В условиях потока звонков и высокой нагрузки прослушать каждый диалог физически невозможно. В результате — одни менеджеры получают незаслуженные «минусы», другие — недополучают обратную связь, а руководитель не видит полной картины.
Решения на базе искусственного интеллекта, такие как SalesAI, меняют подход к этой задаче. Платформа анализирует не один-два звонка, а все коммуникации сотрудника: телефонные разговоры, темп, интонации, отклонения от скрипта, стиль работы с клиентом. Алгоритмы выявляют устойчивые шаблоны: кто слишком много говорит, кто уходит от сути, кто плохо выявляет потребности. Но главное — AI делает это масштабируемо и без потери точности.
Благодаря этому SalesAI позволяет объективно оценить сильные и слабые стороны каждого менеджера, без личных интерпретаций и субъективных «ощущений». Система не просто показывает, что было не так — она объясняет, почему это мешает конверсии, и что нужно изменить. Именно поэтому AI становится незаменимым инструментом не только для оценки, но и для развития команды. В этой статье мы разберем, как именно это работает — на уровне метрик, сценариев и рекомендаций.
Почему важно выявлять сильные и слабые стороны менеджеров
Выявление сильных и слабых сторон менеджеров — это не просто часть HR-аналитики, а стратегический инструмент управления отделом продаж. Команда, в которой каждый сотрудник работает на своих сильных сторонах и получает точную обратную связь по зонам роста, достигает результатов быстрее, стабильнее и с меньшими издержками.
Повышение эффективности команды начинается с понимания того, как работает каждый конкретный менеджер. Кто-то блистательно справляется с первичным контактом, но теряется при обработке возражений. Кто-то наоборот — медленно входит в контакт, но отлично «закрывает» клиента на сделку. Без диагностики эти нюансы теряются. А с помощью AI и регулярного анализа коммуникации можно ставить перед каждым сотрудником реалистичные и достижимые задачи, которые учитывают его сильные стороны и развивают слабые. В результате команда не просто «средне» справляется, а синхронно движется к плану.
Персонализированное обучение — ещё один важный аргумент. В условиях высокой конкуренции универсальные тренинги уже не работают: сотрудник с проблемами на этапе презентации не получит пользы от разбора возражений, а тот, кто теряет клиента на приветствии, не продвинется, если его учат «жёстко финализировать». И наоборот — зная, где каждый менеджер «буксует», можно выстраивать точечную программу: короткие сессии, живые примеры, корректировка конкретных формулировок. Это ускоряет развитие и снижает нагрузку на тимлидов и наставников.
Снижение текучести напрямую связано с тем, чувствует ли сотрудник, что его не просто контролируют, а помогают стать лучше. Когда менеджеру дают обратную связь по фактам, показывают прогресс, предлагают конкретные шаги, у него появляется ощущение, что он растёт как профессионал. Это снижает эмоциональное выгорание, повышает лояльность и удерживает ценных людей в команде.
Оптимизация процессов — ещё один важный эффект. Когда известно, что один менеджер силён в работе с холодными лидами, а другой отлично дожимает «тёплых», можно гибко перераспределить входящие заявки. Не по принципу «кто свободен», а по эффективности. Это позволяет улучшить клиентский опыт, сократить цикл сделки и использовать ресурсы максимально рационально.
Как AI анализирует работу менеджеров: ключевые методы
В отличие от простого распознавания речи, AI анализирует структуру и содержание общения. SalesAI не просто «читает» текст диалога — система понимает, что происходит внутри коммуникации. Как менеджер начал разговор? Были ли заданы уточняющие вопросы? Как клиент реагировал? Были ли попытки обработать возражения?
LLM-модель, обученная на миллионах реальных диалогов, распознаёт поведенческие паттерны и скрытые сигналы: эмоциональное напряжение, смену риторики, нарушение логики аргументации. Это делает возможным не просто оценить «что сказал менеджер», а понять — как он общался и что в итоге произошло.
Оценка соблюдения скриптов
Один из ключевых показателей — насколько менеджер следует утверждённой логике общения. AI отслеживает:
были ли пройдены все этапы воронки (приветствие, потребности, предложение, работа с возражениями, финализация);
не нарушена ли последовательность (например, аргументация до выявления потребностей);
сколько времени ушло на каждый этап;
были ли пропущены обязательные блоки, вроде финального согласования или уточнения следующего шага.
Эта оценка исключает субъективность: платформа считает, что финализации не было — значит, её действительно не было. Не «показалось» супервайзеру, а зафиксировано алгоритмом.
был ли голос раздражённым, напряжённым или, наоборот, пассивным;
насколько речь «бодрая» или «вялая».
Иногда именно тональность и подача решают судьбу сделки. AI помогает понять, почему звонок, который по скрипту выглядел идеальным, на деле не дал результата.
Сравнение с успешными кейсами
Каждый диалог сравнивается с эталонными примерами — успешными звонками, которые привели к результату. Это позволяет AI обнаруживать отклонения не абстрактно, а в сравнении с тем, как действовали лучшие менеджеры:
использовал ли сотрудник проверенные формулировки;
была ли логика взаимодействия последовательной;
нарушал ли темп диалога или оставлял клиента без ответов.
Такой метод снимает вопрос: «А как должно быть?» — система показывает, как делали те, у кого получилось.
Контекстуальное понимание
Это ключевое преимущество решений на основе LLM. AI не ищет отдельные слова — он анализирует весь смысл диалога:
умеет ли менеджер слышать клиента или просто проговаривает скрипт;
задаёт ли вопросы по делу или «для галочки»;
выстраивает ли аргументацию последовательно и убедительно;
выходит ли на закрытие, когда клиент уже готов, или теряет момент.
Контекстный анализ даёт то, чего нет в классических оценках: понимание управляемых причин успеха или провала.
Все эти методы работают в комплексе и создают единую, объективную картину работы менеджера. Сильные стороны становятся очевидными (например, отличная работа с аргументацией), слабые — измеримыми и исправимыми (например, игнорирование этапа финализации). А значит, отдел продаж начинает расти не только в цифрах, но и в качестве — системно, прозрачно и без постоянного микроменеджмента.
Основные метрики и показатели для оценки менеджеров с помощью AI
Современные AI-платформы, такие как SalesAI, позволяют перейти от абстрактных оценок к измеримым, детализированным метрикам. Эти показатели помогают не просто понимать, кто хорошо работает, а кто — нет, но и конкретно видеть, что именно делает менеджер не так, и где он может расти.
точно определить, на каком этапе чаще всего теряются клиенты;
сравнить эффективность разных сотрудников на каждом этапе;
понять, кто не умеет продавать, а кто просто не умеет слушать.
контроль чек-листа
Например, менеджер теряет 50% клиентов на стадии аргументации — значит, проблема в подаче продукта, а не в скрипте или лидогенерации.
Продолжительность монолога менеджера
Идеальная коммуникация — это диалог. Но на практике многие менеджеры превращают звонок в монолог. Если сотрудник говорит 80% времени, это прямой индикатор:
отсутствия активного слушания;
перегрузки клиента информацией;
неспособности задавать вопросы.
AI фиксирует это в каждой беседе и формирует рекомендации: «Сократите монолог», «Дайте клиенту возможность говорить».
была ли попытка перевести разговор в конструктивную плоскость.
Это позволяет объективно оценить навык работы с сопротивлением клиента.
Доля звонков без финализации
Один из самых болезненных и недооценённых показателей. Финализация — это конкретный результат разговора: встреча, договоренность, следующая задача. Если звонок закончился словами «Ну ладно, всего доброго» — клиент, скорее всего, ушёл.
SalesAI отмечает все такие случаи и даёт сигнал:
менеджер не ведёт клиента к результату;
нет навыка завершать диалог продуктивно;
отсутствует контроль за логикой общения.
Применение рекомендаций AI
Платформа отслеживает, как менеджер использует полученные советы:
скорректировал ли речь в следующих звонках;
сократил ли количество перебиваний;
начал ли использовать закрывающие вопросы;
стал ли чаще проходить через этап «выявление потребностей».
Это позволяет видеть не просто факт ошибок, а прогресс в обучении и готовность меняться. Руководитель получает метрику вовлечённости: кто «прокачивается», а кто игнорирует развитие.
Индекс вежливости и внимания
AI анализирует не только «что сказано», но и как сказано. Вежливость в общении с клиентом — важнейший фактор в B2B и B2C-продажах. Платформа фиксирует:
перебивал ли менеджер;
задавал ли уточняющие вопросы;
как реагировал на паузы или молчание клиента;
был ли тон нейтральным, напряжённым, раздражённым.
Индекс формируется на основе десятков сигналов, и позволяет объективно судить об уровне сервиса.
Все эти метрики доступны в одном дашборде и обновляются после каждого звонка. Благодаря этому руководитель видит не только итоговую конверсию, но и причины — где зарыты потери, кто тормозит команду, а кто может стать наставником. Это делает AI не просто инструментом контроля, а механизмом непрерывного роста и развития команды.
Персональный AI-тренер для развития и обучения менеджеров
Такой комплексный анализ позволяет видеть не просто ошибки, а их причины и контекст — почему сотрудник теряет клиента, где сбивается логика, какие паттерны мешают продавать.
Индивидуальные рекомендации по улучшению
SalesAI включает AI-тренера — интеллектуальный инструмент, который анализирует более 40 параметров звонка и формирует персональные рекомендации для каждого менеджера. Система оценивает структуру диалога, соблюдение скрипта, эмоциональный фон, реакцию на возражения и длительность монолога.
Рекомендации конкретны и понятны. Например: «Сократите вступление», если менеджер тратит слишком много времени на представление компании; «Активнее напоминайте о прошлом взаимодействии», если отсутствует отсылка к предыдущим контактам; «Выделяйте больше времени на выявление причин отказа», если возражения клиента не прорабатываются.
Каждый сотрудник видит динамику своей работы, а руководитель получает карту сильных и слабых сторон команды. Новички с первого звонка получают обратную связь и быстрее входят в рабочий ритм.
Это создаёт эффект внутреннего коучинга, когда сотрудник видит результат своих усилий и растёт не по ощущениям, а по цифрам. Повышается мотивация, включённость и профессиональная ответственность.
Картина по всей команде для руководителя
Руководитель получает сводную аналитику по всей команде:
кто быстро прогрессирует и берёт рекомендации в работу;
у кого есть устойчивые ошибки (например, перебивает клиента или игнорирует финализацию);
кто стабильно выполняет стандарты и может стать наставником.
Такой обзор позволяет персонализировать подход к управлению: кому дать дополнительную поддержку, кого отметить, а кого направить на дообучение. Это избавляет от необходимости вручную прослушивать десятки звонков.
Поддержка онбординга и адаптации новых сотрудников
Это ускоряет выход на плановые показатели и делает процесс обучения структурированным и объективным.
Почему это важно
Классические тренинги — это общий теоретический контент. Персональный AI-тренер — это ежедневная практика, встроенная в работу, без отрыва от реальных задач. Он не заменяет руководителя или наставника, но делает их работу более точной, экономит время и повышает прозрачность процессов.
Второе — экономия времени. Руководителям больше не нужно вручную слушать записи: система уже выявила ошибки и подготовила рекомендации. Это особенно важно при большой нагрузке и большом числе менеджеров.
Третье — масштабируемость. AI-тренер одинаково эффективно работает с командами любого размера, не теряя в точности.
Также повышается вовлечённость сотрудников: они получают адресную обратную связь, видят прогресс и заинтересованы в росте. В результате речь становится более уверенной и структурированной, клиенту легче понять предложение, а конверсия растёт.
Заключение
AI открывает новые горизонты в оценке и развитии менеджеров по продажам. Он помогает увидеть реальную картину: кто умеет убеждать, кто теряет клиентов, кто не слышит собеседника. Это не просто цифры, а основа для принятия решений.
SalesAI предлагает инструменты следующего поколения: анализ речи, рекомендации, интерактивные отчёты и карту сильных/слабых сторон каждого сотрудника. Всё это делает работу отдела продаж прозрачной, управляемой и результативной.
Если вы хотите, чтобы команда не просто работала, а росла в эффективности — внедрите AI-тренера уже сегодня:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
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
Сезонные спады в продажах — неизбежное явление, с которым сталкиваются практически все компании. Они проявляются как закономерные волны снижения спроса, связанные с погодой, календарём, праздниками, отпускными периодами или отраслевыми циклами. Например, в B2C-сегменте это особенно заметно: зимой резко падает интерес к путешествиям и туристическим услугам, летом — к образовательным продуктам и онлайн-курсам, весной — к товарам для ремонта и строительства. В B2B-рынке сезонность тоже выражена, но может быть завуалирована, например, в виде изменения сроков принятия решений или снижения активности закупщиков.
Проблема в том, что снижение продаж почти всегда затрагивает не только выручку. Оно сказывается на всей цепочке: падает загрузка менеджеров, простаивают склады и логистика, снижается эффективность маркетинга. Руководители пытаются компенсировать ситуацию привычными способами — уменьшают рекламный бюджет, объявляют скидки, оптимизируют затраты, сокращают персонал или «пережидают». Однако такие действия носят реактивный, а не стратегический характер. Они запускаются уже после того, как ситуация ухудшилась, и в большинстве случаев не предотвращают убытки, а лишь частично их смягчают.
Именно здесь в игру вступают технологии — в первую очередь, искусственный интеллект. Современные AI-системы не просто фиксируют факт спада, они могут его предсказать, понять, почему он происходит, и предложить наилучшую реакцию до того, как он начнётся. В отличие от человека, алгоритм способен обработать тысячи параметров: данные о поведении клиентов, динамику прошлых лет, внешние факторы (погода, праздники, инфоповоды), внутренние метрики компании и даже рыночные тренды. На основе этой информации AI строит модели, которые помогают заранее понять, когда произойдёт снижение спроса и какие сегменты будут затронуты в первую очередь.
Таким образом, AI-технологии меняют сам подход к управлению сезонностью: вместо реагирования по факту компания получает возможность готовиться к спаду заранее, оптимизируя запасы, перенастраивая маркетинговую активность и перераспределяя ресурсы. Это позволяет не только сократить потери, но и найти новые точки роста именно в периоды, когда конкуренты снижают активность.
Почему сезонные спады в продажах представляют проблему для бизнеса
Сезонные спады в продажах — это не просто временное снижение спроса, а комплексная проблема, влияющая на ключевые бизнес-показатели. Они затрагивают выручку, эффективность операционной деятельности, запасы, маркетинг и стратегическое планирование. Ниже подробно разберём, почему сезонность представляет серьёзную угрозу для устойчивости бизнеса.
1. Потеря выручки и недозагрузка ресурсов
Когда снижается клиентский трафик, падают и продажи. Однако затраты на содержание бизнеса — аренда, зарплаты, коммунальные услуги, подписки на сервисы — остаются прежними. В таких условиях каждая непроданная услуга или товар увеличивает долю фиксированных расходов в общей структуре затрат. Это приводит к снижению рентабельности, а иногда и к убыткам. Особенно болезненно это сказывается на отделах продаж, где сотрудники продолжают работать, но с гораздо меньшей эффективностью: объем звонков и встреч падает, а KPI не выполняются. Это демотивирует команду, снижает вовлечённость и может привести к росту текучести персонала.
2. Избыточные или недостаточные запасы
Отдел закупок планирует товарные остатки, опираясь на исторические данные, интуицию или рекомендации поставщиков. При неправильной оценке сезонного спроса компания может оказаться в двух критических ситуациях:
Избыток запасов: склады переполнены, заморожены оборотные средства, возрастает риск уценки или списания. Это особенно опасно для скоропортящихся товаров или сезонных коллекций.
Дефицит товара: спрос появился — а предложить нечего. Клиенты уходят к конкурентам, теряется потенциальная выручка, подрывается лояльность.
Обе ситуации приводят к финансовым потерям и ухудшают оборачиваемость запасов — одного из ключевых показателей эффективности торгового бизнеса.
3. Неоптимальные маркетинговые расходы
Маркетинг часто работает по шаблону: кампании запускаются по квартальному или годовому плану, основанному на прошлогоднем опыте. Однако поведение аудитории меняется: люди могут реагировать иначе в зависимости от экономической ситуации, погоды, новостного фона или даже банального усталости от каналов коммуникации. Если маркетинговая активность не адаптирована к текущей фазе спроса, результат будет слабым: конверсии снижаются, стоимость лида растёт, а возврата инвестиций в рекламу (ROMI) не происходит. В итоге компания тратит бюджет, не получая эквивалентной отдачи — особенно обидно в условиях, когда каждый рубль на счету.
4. Ошибки в планировании
Все бизнес-подразделения — от HR до логистики — строят планы, опираясь на исторические данные и внутреннюю статистику. Но эти данные не всегда отражают реальность, особенно в быстро меняющемся мире. Например:
HR может запланировать наём персонала в момент, когда загрузка минимальна.
Логистика может не справиться с внезапным всплеском спроса, если он не был учтён.
Финансовый отдел может заложить некорректные бюджеты на закупки или маркетинг.
Сезонность требует гибкости в принятии решений. Но без точного и своевременного прогноза компании действуют «вслепую», что приводит к ошибкам и потере конкурентного преимущества.
Таким образом, сезонные спады — это не просто про «меньше клиентов». Это о системных сбоях в ключевых бизнес-функциях, которые в совокупности влияют на выручку, прибыль и устойчивость компании. Решить эту задачу помогает только комплексный подход с опорой на точные данные и предиктивную аналитику — в первую очередь, с использованием искусственного интеллекта.
Возможности AI в прогнозировании сезонных колебаний
Сезонные изменения спроса — явление не новое, но точное прогнозирование их масштабов и сроков всегда было сложной задачей. Ручной анализ данных, основанный на прошлогодней статистике и наблюдениях менеджеров, часто запаздывает и не отражает реальную картину. В этом контексте искусственный интеллект (AI) предлагает бизнесу кардинально иной подход. Проактивный, масштабируемый и глубоко аналитический. Вот как он работает:
1. Анализ больших и разнородных данных
AI-системы способны обрабатывать одновременно десятки источников информации. Историю продаж, активность клиентов на сайте и в мессенджерах, поведение конкурентов, региональную экономику, изменение цен, праздники, погодные условия и даже события из новостной повестки. В отличие от человека или даже BI-системы, AI не требует предварительной агрегации — он сам находит смысл в необработанном массиве данных.
2. Обнаружение скрытых взаимосвязей
Одно из ключевых преимуществ AI — способность выявлять корреляции, которые не видны невооружённым глазом. Например:
снижение среднего чека может предвещать спад спроса в следующем квартале;
активизация определённой группы клиентов — сигнал к началу нового сезона;
рост запросов на сопутствующие товары — индикатор нарастающей волны интереса.
AI не ограничивается одним прогнозом. Он способен смоделировать сразу несколько вариантов развития событий:
оптимистичный сценарий — при сохранении положительной динамики;
базовый сценарий — с учётом текущих рыночных трендов;
негативный сценарий — с поправкой на внешние риски, например, снижение покупательной способности или рост цен.
Это помогает руководителям принимать более взвешенные решения по закупкам, планированию производства, маркетинговым кампаниям и работе команды.
4. Гибкая адаптация к изменениям в режиме реального времени
Классические отчёты отражают прошлое, а AI — реагирует на настоящее. Как только появляются новые данные (например, изменение спроса, поведение клиента, колебания валют), модель автоматически их учитывает и обновляет прогноз. Это особенно важно в условиях нестабильной экономической ситуации, где прошлогодний опыт может оказаться неактуален.
Благодаря таким возможностям искусственный интеллект превращается из аналитического инструмента в полноценного стратегического помощника. Он не просто фиксирует изменения, а заранее подсказывает, где и когда они произойдут — и что с этим делать.
Практические способы применения AI в SalesAI для минимизации последствий сезонных спадов
Воронка — это не просто этапы CRM. Это последовательность действий, от которых зависит результат. SalesAI показывает, на каком этапе происходят провалы: менеджер не поздоровался, не выявил цель, не озвучил решение, не закрыл диалог. Такие детали часто незаметны при поверхностном анализе, но именно они определяют успех. Во время спада эта аналитика особенно важна: каждый лид — на вес золота. Платформа позволяет обнаружить, что «проваливается» чаще всего и перекроить поведение команды точечно, а не переписывать весь процесс.
«Слишком длинный монолог — клиент говорил 18% времени»
«Нет финализации — клиент не понял, что делать после звонка»
Такой подход позволяет учиться на собственных ошибках, без дополнительного участия тренеров. Команда не просто «работает на входящие», а системно развивается — даже в периоды снижения потока.
4. Оптимизация рутинных процессов
Сезонное затишье — лучший момент для наведения порядка. SalesAI фиксирует, где в коммуникации зарыт ручной труд: менеджер тратит время на формальности, забывает зафиксировать данные, дублирует шаги. Платформа автоматически:
Освобождённое время можно направить на проработку качественных сценариев или индивидуальную работу с клиентами, которые действительно «на грани».
5. Объективная аналитика и быстрая коррекция стратегии
Обычно руководитель узнаёт о проблеме, когда план уже сорван. С SalesAI ситуация меняется: данные обновляются ежедневно, дашборды показывают не только итоги, но и динамику: — что происходит со скоростью отклика, — сколько заявок обрабатывается с ошибками, — как меняется воронка, — как реагирует команда на рекомендации AI.
— скорректировать поведение отдельных сотрудников; — перезапустить неработающую гипотезу; — изменить расстановку внутри команды.
И всё это — в моменте, без недельной паузы на сбор отчетов и совещания.
Преимущества использования AI для управления сезонностью
Когда спрос нестабилен, нельзя полагаться только на опыт или интуицию — особенно в продажах. Нужен инструмент, который анализирует, прогнозирует и помогает адаптировать действия под текущие реалии. SalesAI именно такой. Вот ключевые преимущества платформы в условиях сезонных спадов:
Снижение издержек за счёт точной аналитики и автоматизации
SalesAI помогает оптимизировать работу команды в «низкий» сезон: выявляет слабые места, убирает лишние действия, автоматизирует заполнение CRM, контроль скриптов и формирование отчётов. Это снижает нагрузку на менеджеров, убирает дублирование задач и позволяет руководителю сократить затраты на «ручной» контроль, тренинги и корректировку скриптов.
Улучшение клиентского опыта в момент, когда это особенно важно
В период спада каждый клиент на счету. SalesAI помогает команде не просто «отрабатывать заявки», а говорить с клиентом понятным языком, точно попадать в потребность, избегать типичных ошибок. Персонализированные рекомендации менеджерам помогают сохранять высокий уровень коммуникации даже при низкой активности, что напрямую влияет на лояльность.
Гибкость принятия решений на основе ежедневной аналитики
Сезонные спады в продажах — неизбежная часть бизнес-цикла, но при грамотном подходе они могут стать не угрозой, а возможностью. В это время важно не просто наблюдать за падением активности, а понимать, почему это происходит и что можно изменить.
Искусственный интеллект — это инструмент, который помогает увидеть тенденции заранее, оценить слабые звенья в воронке и принять обоснованные решения. Платформы вроде SalesAI дают не просто цифры, а конкретные рекомендации: где теряются клиенты, кого стоит дообучить, как усилить работу в моменте.
Дашборды аналитики продаж становятся незаменимым инструментом для руководителя, который ежедневно принимает десятки решений. От точности этих решений зависит не только выполнение планов, но и эффективность всей команды, динамика выручки и уровень клиентского сервиса. Чтобы не опираться на догадки, а действовать на основе фактов, нужны визуальные панели с данными — дашборды, которые показывают не просто цифры, а взаимосвязи между действиями менеджеров и результатами.
Платформа SalesAI предлагает дашборды нового поколения, которые раскрывают не только итоговые метрики, но и глубинные причины — ошибки в коммуникации, нарушения скриптов, слабые этапы воронки, снижение интереса со стороны клиента. В этой статье разберёмся, какие данные должен видеть руководитель, чтобы управлять продажами не интуитивно, а осознанно.
Почему стандартных отчётов недостаточно
Стандартные отчёты в CRM — это лишь верхушка айсберга. Они отображают базовые метрики: сколько было звонков, на каком этапе находится сделка, какова общая конверсия за период. Такой подход может быть полезен для общего мониторинга, но он не даёт ответа на главный вопрос: почему результат оказался именно таким.
Когда снижается конверсия, обычные отчёты не покажут, в чём причина: это усталость менеджеров, пропущенные заявки, нарушения скриптов или неудачные формулировки в начале звонка? Руководитель видит симптом, но не может поставить диагноз. А значит — не может оперативно вмешаться и скорректировать процесс.
В современных условиях этого недостаточно. Отдел продаж — это живая система, в которой каждый сбой, даже небольшой, влияет на результат. Например:
менеджер стал говорить дольше обычного и перестал слышать клиента — CRM покажет, что звонки идут, но не расскажет, что клиент перестал участвовать в диалоге;
один из сотрудников пропускает этап выявления потребности — отчёт покажет факт сделки, но не объяснит, почему она не закрылась;
качество обработки входящих лидов резко просело — без анализа содержания звонков сложно понять, в чём причина: тон менеджера, реакция на возражение или сбитая структура.
Дашборды аналитики продаж — это не просто красивая визуализация метрик. Это рабочий инструмент руководителя, который позволяет принимать решения на основе реальных данных, а не интуиции. В SalesAI дашборды построены по блочной логике: каждый блок отвечает на конкретный управленческий вопрос. Вместе они дают объёмную, динамическую картину того, что происходит в отделе продаж — от общей загрузки команды до качества конкретных звонков.
этапы воронки — присутствуют ли выявление потребности, работа с возражениями, финализация.
Это не просто описание факта — это расшифровка причин, почему клиенты не покупают. Например, если видно, что 30% звонков заканчиваются без предложения следующего шага, очевидно, что менеджеры не финализируют диалог — и это легко исправить.
Появляется возможность не просто разбирать «случай по жалобе», а видеть закономерность — и устранять её для всей команды.
Почему SalesAI — это больше, чем отчёт
Обычные отчёты говорят “что произошло”. SalesAI отвечает на вопрос “почему — и что с этим делать”.
В отличие от статичных CRM-отчётов или простых дашбордов, SalesAI использует собственную крупную языковую модель (LLM), обученную специально на диалогах в сфере продаж. Это означает, что платформа не просто сопоставляет звонки с шаблонами, а понимает суть диалога — как бы вчитываясь в его структуру, контекст и эмоциональную окраску.
Не все ошибки очевидны. Иногда менеджер ведёт разговор уверенно, но забывает задать один ключевой вопрос. Или не фиксирует этап «подтверждение потребности». SalesAI обнаруживает эти упущения автоматически, опираясь на сравнение с тысячами успешных звонков и лучших практик команды.
4. Корректная сегментация лидов
Продвинутый AI позволяет грамотно классифицировать тип клиента, его потребности, интерес и поведение. Платформа различает: просто интересуется, сравнивает, готов к покупке или сомневается. Это помогает не тратить ресурсы на холодных и вовремя фокусироваться на «горячих» лидах.
Всё это делает дашборды аналитики продаж в SalesAI не просто удобной визуализацией, а инструментом развития, который ежедневно повышает эффективность команды. Не “отчёты ради отчётов”, а действия на основе точных данных.
Как использовать дашборды в работе
Дашборды аналитики продаж — это не просто красивая визуализация. Это инструмент ежедневного управления. Чтобы извлечь из них максимальную пользу, важно не только смотреть на цифры, но и уметь правильно их интерпретировать.
1. Начинайте день с данных
Привычка номер один для руководителя отдела продаж: утро начинается с дашборда. Оцените:
сколько заявок поступило за сутки;
как изменились статусы лидов;
насколько активно команда взаимодействовала с системой;
упал ли процент успешных звонков.
Эти 3–5 минут позволяют не строить догадки, а сразу понимать, где фокус сегодняшнего дня.
2. Ищите отклонения, а не усреднения
Средняя длительность звонка, средняя конверсия — это лишь фон. Главное — увидеть, кто и где выбивается из норм. Менеджер с высокой активностью, но нулевым результатом? Высокая доля отказов на одном этапе? Команда начала чаще игнорировать рекомендации AI? Каждое отклонение — сигнал для действий.
3. Реагируйте быстро
Аналитика эффективна, только если по ней принимаются решения. Если 40% звонков завершились без финализации — соберите короткий разбор с командой. Если менеджер систематически нарушает этап выявления потребности — назначьте ему коуч-сессию. SalesAI уже показал, где проблема — остаётся только действовать.
4. Дашборды — это не про наказание
Ключевая ошибка — использовать дашборды только для контроля и штрафов. SalesAI показывает, где сотруднику нужна помощь, какие навыки требуют развития, какие ошибки повторяются. Ваша задача — помочь менеджеру вырасти, а не «зафиксировать недочёт».
Используйте данные как повод для диалога, обучения и поддержки. Тогда платформа становится не просто системой мониторинга, а реальным помощником в росте команды.
Заключение
Эффективный дашборд — это не просто набор цифр. Это управленческий инструмент, который соединяет аналитику и действие. SalesAI помогает выйти за пределы стандартных отчётов и увидеть то, что действительно важно: динамику, причины ошибок, реакцию клиентов, слабые и сильные звенья команды.
Платформа показывает не только «что произошло», но и «почему это произошло» — а значит, даёт руководителю точку для осознанного управленческого решения. Кто не финализирует сделки? Где ломается скрипт? Какие рекомендации игнорируются? Вы больше не гадаете — вы точно знаете.
Руководитель, который использует дашборды SalesAI, не контролирует воронку — он управляет ростом продаж. И чем раньше вы начнёте — тем быстрее увидите результат.
Попробуйте дашборды SalesAI в работе — и вы увидите, как меняется эффективность команды. Это не просто визуализация — это инвестиция в результат:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Речевая аналитика Тинькофф — одно из наиболее заметных решений на рынке инструментов для контроля качества и оценки эффективности общения с клиентами. В условиях высокой конкуренции и растущих ожиданий со стороны потребителей компании всё чаще обращаются к таким технологиям, чтобы не просто фиксировать звонки, но извлекать из них бизнес-ценность: понимать эмоции клиентов, выявлять слабые места в скриптах и обучать сотрудников на реальных кейсах.
Современные платформы речевой аналитики работают по-разному. Некоторые делают акцент на скорость и масштаб обработки, другие — на глубину анализа и развитие команды. Среди ведущих решений сегодня можно выделить Тинькофф Речевую аналитику, которая изначально разрабатывалась для внутреннего использования в крупном банке, а позже стала доступна для внешних клиентов, и SalesAI — специализированную платформу, заточенную под отделы продаж.
В этой статье мы подробно сравним обе системы: от точности распознавания и глубины анализа до способов интеграции, функциональности AI и подходов к обучению менеджеров. Материал поможет вам понять, какое из решений лучше соответствует задачам вашей компании — масштабной стандартизации качества или точечной прокачке команды продаж.
Обзор функционала речевой аналитики Тинькофф
Речевая аналитика Тинькофф — мощный инструмент для компаний, которым важно системно контролировать качество клиентских коммуникаций. Платформа разработана с учетом масштабных задач: она справляется с большими объёмами звонков и сообщений, подходит для распределённых команд и позволяет оперативно выявлять проблемы в обслуживании.
Основные возможности:
Тинькофф поддерживает не только обработку телефонных разговоров, но и анализ текстовых чатов, а также уникальную функцию — прослушку офлайн-коммуникаций с помощью аудиобейджей. Это особенно актуально для розничных точек и фронт-линий, где критично важно отслеживать соблюдение стандартов обслуживания.
Система позволяет:
записывать и расшифровывать звонки и переписки;
отслеживать соблюдение стандартов сервиса;
работать с чатом, телефонией и аудиобейджами в едином интерфейсе;
фильтровать и группировать обращения по более чем 10 параметрам — от продолжительности до тематики и эмоций.
Речевая аналитика:
Платформа обеспечивает точность распознавания речи до 96%, что делает её надёжным источником для первичного анализа. Встроенная речевая аналитика Тинькофф позволяет искать обращения по ключевым словам, тегам и темам, фильтровать по эмоциональной окраске и даже выполнять семантический поиск.
Особенность системы — использование LLM (большой языковой модели) для автоматической группировки тем. Это позволяет быстрее находить паттерны в большом объёме обращений и выявлять повторяющиеся проблемы без ручной разметки.
Контроль качества:
В платформу встроен полноценный модуль развития персонала. Сотрудники и руководители имеют доступ к личным кабинетам, где можно изучить историю звонков, получить обратную связь по оценке качества и — что важно — оспорить результаты анализа, если сотрудник не согласен с выводами. Такой подход делает контроль прозрачным и мотивирует команду к развитию.
Интеграции:
Система интегрируется с корпоративной телефонией, чатами и аудиобейджами, обеспечивая сквозную аналитику по всем каналам связи. На старте доступен бесплатный период: до 500 минут звонков или 2 000 чатов. Это позволяет протестировать функционал без рисков и понять, насколько решение подходит под задачи компании.
Платформа построена на собственной крупной языковой модели (LLM), обученной на миллионах диалогов в сфере продаж. Эта модель учитывает не только текстовую часть разговоров, но и:
интонации и эмоциональный фон;
структуру скриптов и отклонения от них;
поведение клиента и реакцию менеджера;
скрытые сигналы, указывающие на успешность или проблемность звонка.
SalesAI понимает не просто слова, а смысл происходящего в разговоре.
Речевая аналитика
Платформа обеспечивает транскрибацию звонков с точностью до 97%. При этом анализ включает более 40 параметров, таких как:
Такой подход позволяет выявлять не только технические ошибки, но и «мягкие» зоны роста — например, недостаточную инициативу, слабую аргументацию или неуверенность.
Автоматизация
SalesAI глубоко интегрируется в бизнес-процессы:
поддерживает двустороннюю интеграцию с популярными CRM (Bitrix24, amoCRM, PlanFix, RetailCRM, Hubspot, 1С CRM);
Каждое замечание — это не шаблон, а вывод, основанный на реальных слабых местах конкретного диалога. Примеры:
Управление эмоциями: «Снизьте уровень печали в разговоре, добавьте больше ободряющих формулировок. Клиенту важно чувствовать уверенность и поддержку».
Представление компании: «Сократите вступительную часть и начните с ключевой выгоды — это сократит время на разогрев и быстрее включит клиента в разговор».
Напоминание о предыдущем контакте: «Уделяйте больше внимания истории клиента — это повышает доверие и снижает уровень сопротивления».
AI-тренер не просто указывает на ошибки, а объясняет, как их исправить.
Регуляторная совместимость
SalesAI полностью соответствует требованиям законодательства РФ в части обработки персональных данных:
сертифицирован по 152-ФЗ;
проходит регулярную проверку на соответствие регуляторным требованиям;
может быть использован в банках, страховых, телекоммуникационных компаниях, медицине и других чувствительных отраслях.
Это делает платформу безопасным и устойчивым решением как для SMB, так и для корпоративного сектора.
Сравнительный анализ ключевых характеристик
На первый взгляд, Тинькофф Речевая аналитика и SalesAI решают схожие задачи — анализ звонков, контроль качества и помощь в развитии сотрудников. Однако при детальном сравнении становится очевидным: платформы отличаются по глубине анализа, подходу к автоматизации и уровню персонализации.
Тинькофф Речевая аналитика — это мощный инструмент для масштабного контроля качества, особенно в больших контакт-центрах и сетевых структурах. Она фокусируется на стандартах обслуживания, отчётности и типизации обращений.
SalesAI, в свою очередь, ориентирован на развитие отдела продаж: глубже анализирует речь, фиксирует эмоциональные и поведенческие паттерны, даёт рекомендации каждому менеджеру и сокращает цикл онбординга. Его сильная сторона — персонализированный подход, внедрение AI-тренера и автоматизация рутинных процессов.
Ниже — таблица, которая поможет быстро оценить различия между платформами и выбрать решение, соответствующее целям вашего бизнеса
Сравнительная таблица ключевых характеристик
Характеристика
Речевая аналитика Тинькофф
SalesAI
Точность распознавания речи
До 96%. Высокий уровень качества транскрибации при анализе звонков, поддержка большого объёма аудиоданных
До 97%. Точная транскрибация, включая нестандартные фразы, паузы, акценты
LLM
Используется для группировки тем обращений и семантической классификации, без глубокого контекстного анализа
Собственная LLM, обученная на миллионах звонков в продажах. Учитывает не только текст, но и структуру, эмоции, интонации, намерения и поведение клиента
Автоматизация отчетности
Более 10 параметров: фильтрация по длительности, словам, темам, тегам, операторам. Требуется ручная настройка и работа с отчётами
Полная автоматизация: интерактивные дашборды, автоотчёты без участия аналитика. Отчёты обновляются в реальном времени и доступны в пару кликов
Анализ эмоций и негатива
Анализ по интонации, словарям, синонимам. Определяет негатив через ключевые слова и отклонения от нейтрального тона
Глубокий контекстный анализ: отслеживает изменение эмоционального состояния клиента, реакцию на фразы менеджера, поведение в диалоге, уровень вовлечённости и доверия
Контроль качества
Модули развития качества: личные кабинеты операторов и руководителей, возможность оспаривания оценок, обратная связь по стандартам сервиса
Встроенный AI-тренер: автоматическая оценка звонков, индивидуальные рекомендации каждому менеджеру, отслеживание прогресса и зон роста без участия руководителя
Интеграция с CRM
Интеграция с телефонией, чатами, аудиобейджами. Основной фокус на анализ коммуникаций в разных каналах
Двусторонняя интеграция с CRM. Платформа сама заполняет карточки клиента после звонка, извлекая ключевые данные без ручного труда
Рекомендации менеджерам
Предоставляются в модуле обратной связи. Зависит от участия руководителя, возможна субъективность при оценке
Персонализированные советы по итогам каждого звонка без участия супервайзеров
Бесплатный доступ
Доступно до 500 минут записи звонков или 2 000 чатов на тестовом периоде
Бесплатное демо
Ценообразование
Гибкие тарифы в зависимости от объема обрабатываемых данных и набора функций. Тарифная сетка ориентирована на крупные компании
Стоимость зависит от тарифа и объема звонков. Доступны решения для компаний любого масштаба, от SMB до enterprise
Регуляторная совместимость
Соответствие требованиям обработки персональных данных
Полное соответствие 152-ФЗ и требованиям Роскомнадзора
Заключение
Тинькофф Речевая аналитика — это мощная и универсальная платформа для комплексного контроля качества общения в крупных компаниях. Она особенно эффективна там, где задействованы десятки операторов, множество каналов коммуникации (звонки, чаты, аудиобейджи) и требуется формализованный подход к оценке сотрудников. Возможность сегментации по метрикам, гибкая отчётность и встроенные модули развития делают её хорошим выбором для сетевых структур, банков, розничных сетей и сервисных команд с высокими стандартами обслуживания.
SalesAI — решение иного порядка. Это специализированная AI-платформа, ориентированная на развитие отдела продаж. Её сила — в глубоком контекстном анализе, индивидуальных рекомендациях, автоматическом контроле за качеством и обучении менеджеров без участия руководителя. За счёт собственной LLM, персонализированных отчётов и AI-тренера платформа позволяет быстрее адаптировать новичков, выявлять ошибки в работе с лидами и системно повышать конверсию.
Если ваша задача — масштабный мониторинг коммуникаций и контроль за соблюдением стандартов обслуживания, обратите внимание на Тинькофф Речевую аналитику. Если приоритет — рост продаж, развитие сотрудников и снижение нагрузки на команду — оптимальным выбором станет SalesAI:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
