«Сейчас все кинулись внедрять ИИ, думая, что нейросеть решит все проблемы. Нам тоже хотелось „волшебную кнопку“. Но эксперты настояли: сначала ручная работа, потом автоматизация. Они прослушали 100 звонков и показали — мы общались со всеми клиентами одинаково, хотя инвесторы бывают разными. ИИ мы подключили позже, и теперь текущая система работает эффективнее. Мы отказались от собственного отдела ОКК (QA), перешли полностью на работу с коллегами».
— Цитата руководителя отдела продаж
Но главное — первые 100 часов прослушки, сделанные вручную экспертами, выявили критическую проблему: отсутствие типологии клиентов. После внедрения ролевых скриптов под разные типы инвесторов конверсия в первый депозит показала устойчивый рост.
Как мы внедрили ИИ-прослушку и типологию клиентов, увеличив конверсию в первый депозит
Внедрение системы ИИ-анализа звонков позволило автоматизировать контроль качества в отделе первичных продаж из 14 менеджеров.
Инвестиционная компания (брокер) — участник рынка ценных бумаг, работающий с частными инвесторами.
Основной продукт — брокерское обслуживание и доступ на биржи.
В отделе первичных продаж (Sales) работает 14 менеджеров. KPI отдела — конверсия из холодного звонка в первый депозит.
Основной продукт — брокерское обслуживание и доступ на биржи.
В отделе первичных продаж (Sales) работает 14 менеджеров. KPI отдела — конверсия из холодного звонка в первый депозит.
Руководитель физически не мог прослушать достаточное количество звонков, чтобы увидеть закономерности.
Менеджеры жаловались, что скрипты «не работают» с некоторыми клиентами, но системного понимания причин не было.
В компании уже были скрипты продаж, их даже периодически обновляли. Но конверсия стояла на месте.
Внедрить систему, которая позволит масштабировать лучшие практики.
Понять, почему единый скрипт «не заходит» части клиентов.
Выявить причины стагнации конверсии в первый депозит.
Автоматизировать контроль качества: Научить И И анализировать звонки 14 менеджеров, чтобы увеличить выборку прослушек и видеть полную картину.
Внедрить ИИ-аналитику, но не потерять качество экспертизы
Ручная экспертиза → Типология → ИИ-автоматизация
-
Ручной аудит: первые 100 звонков
Мы отказались от идеи сразу подключить ИИ и «слушать всё подряд». Вначале мы провели глубинный ручной аудит:- Эксперты прослушали первые 100 звонков 14 менеджеров.
- Каждый звонок был проанализирован по системе красный/желтый/зеленый.
- Выявились не просто ошибки, а паттерны поведения.
-
Типология клиентов
Ручная прослушка показала, что менеджеры неосознанно «играют разные роли» в зависимости от того, кто на линии. Но делают это хаотично, не системно. Мы выделили четкие типажи клиентов-инвесторов:- «Аналитик»: Требует цифр, графиков, статистики. Не терпит «воды», эмоции мешают.
- «Скептик»: Изначально не верит брокерам. Задает провокационные вопросы, проверяет на прочность.
- «Новичок»: Боится сделать первый шаг. Нуждается в поддержке и простых объяснениях.
Проблема: Старый скрипт был один на всех. Когда менеджер говорил с «Аналитиком» как с «Новичком» — клиент сливался. Когда со «Скептиком» говорили доверительно — он воспринимал это как слабость. -
Разработка ролевых скриптов под каждый тип
На основе выявленной типологии мы разработали 4 варианта ведения диалога:- Для «Аналитика» — язык цифр и фактов, минимум лирики.
- Для «Скептика» — жесткая работа с возражениями, спокойная уверенность, преодоление «нет» минимум 3 раза.
- Для «Новичка» — ликбез, поддержка, снятие страхов.
Менеджеров обучили на старте звонка определять тип собеседника и переключаться на нужную «роль». -
Автоматизация: ИИ-прослушка на базе экспертных критериев
После того как ручная система была отлажена, мы подключили искусственный интеллект.- Обучили ИИ на 100 прослушанных звонках: Нейросеть научилась распознавать не просто «слова-паразиты», а ролевые модели.
- Автоматизация контроля: Подключили И И для увеличения эффективности, скорости и объема прослушки менеджерами отдела контроля качества
- Масштабирование: ИИ начал подсвечивать:
— Правильно ли менеджер переключился, если клиент «поменял маску» в процессе диалога?
— На каких типах клиентов у конкретного менеджера провалы?
Мы выстроили систему, где ИИ работает на базе человеческой экспертизы, а не вместо нее. Важно! Мы также оставили и ручную прослушку, чтобы выявлять искажения, которые может давать ИИ.
Что изменилось (ДО / ПОСЛЕ)
Искусственный интеллект не заменит эксперта. Но эксперт, вооруженный ИИ, становится незаменим.
Мы сначала прослушали 100 звонков руками, увидели, что проблема не в словах, а в отсутствии типологии клиентов, внедрили ролевые скрипты, и только потом обучили ИИ ловить нужные паттерны. В результате автоматизация не убила качество, а усилила его и увеличить выборку прослушек.
ИИ нуждается в модерации
Этот кейс разрушает миф о том, что ИИ можно «включить и забыть». Без ручной экспертизы нейросеть будет просто генерировать красивые отчеты, не ведущие к росту прибыли.
Смотрите другие наши кейсы →