Платформа разбирает все диалоги с клиентами — звонки, чаты и разговоры в торговом зале — и показывает, где линия теряет выручку, из-за чего растёт отток и что именно стоит поправить в работе операторов.
Контакт-центр редко живёт в одном канале: клиент звонит, пишет в чат и приходит в точку продаж. Аналитика собирает эти диалоги в одну картину и оценивает их по единым правилам.
Входящая и исходящая линия целиком: каждый разговор переводится в текст с разделением по ролям.
Текстовые обращения разбираются по тем же критериям, что и звонки, — без отдельного отчёта.
Общение сотрудника с клиентом вживую записывается аудиобейджем и анализируется так же, как звонок.
Платформа выделяет конверсионные диалоги и частые ошибки: видно, какие формулировки доводят до сделки, а какие обрывают разговор.
Отчёты показывают, на что чаще всего жалуются и по каким вопросам клиенты обращаются повторно, — значит, что именно нужно исправить в продукте или процессе.
Видно, как операторы работают с негативом и держат ли стандарт. Скрипты и сценарии правятся по фактам, обучение — точечно.
Клиенты сами рассказывают, чего им не хватает и что вызывает раздражение. Эти формулировки становятся материалом для продукта и маркетинга.
Супервизор перестаёт слушать записи вручную: чек-листы заполняет система, человек работает с готовыми выводами и спорными случаями.
Единые критерии для всей линии и цитаты вместо субъективных оценок — сравнение сотрудников перестаёт быть поводом для спора.
Заводим личный кабинет и роли: супервизор, руководитель, оператор.
Телефонию, чаты и аудиобейджи — поверх текущей инфраструктуры, без её замены.
Ваш чек-лист качества, обязательные фразы, темы обращений и триггеры уведомлений.
Разбираем массив реальных разговоров и сверяем оценки системы с оценками супервизора.
Аналитика работает в фоне: отчёты, уведомления и динамика по каждому оператору.
Контакт-центр — самый большой и самый недооценённый источник исследований в компании: каждый день клиенты бесплатно рассказывают, что им мешает, чего не хватает и почему они уходят. Обычно эти данные остаются в записях, которые никто не слушает.
Речевая аналитика превращает поток диалогов в ответы на конкретные вопросы: чем клиенты недовольны, почему обращаются в поддержку повторно, какие условия вызывают возражения, что спрашивают перед покупкой. Выводы подтверждаются цитатами и частотой — их можно нести и в продукт, и в маркетинг.
Тысячи диалогов обрабатываются за минуты, поэтому проверка гипотезы перестаёт быть отдельным исследованием: вопрос задаётся к массиву разговоров, ответ приходит сразу.
Недовольство определяется по смыслу и интонации, а не только по наличию ключевой фразы.
Система группирует возражения и показывает, на каких из них чаще всего обрывается разговор.
Видно темы, по которым клиент возвращается снова: это прямой сигнал о проблеме в процессе.
Реальные формулировки для скриптов, карточек продукта и рекламных сообщений.
Отчётность настраивается под задачу, а поиск работает не только по точным словам: диалог можно найти по смыслу и по последовательности реплик.
Разрезы по операторам, группам, темам, длительности, наличию фраз и оценкам чек-листа.
Слова, синонимы и близкие формулировки — а не только точное совпадение.
Например: клиент был недоволен, оператор сгладил негатив, клиент поблагодарил.
Настройки поиска сохраняются и регулярно выгружаются в отчёты.
Триггеры задаёте вы: угроза уйти к конкуренту, обещание жалобы, мат, отказ.
Из отчёта — сразу к нужному фрагменту разговора, без прослушивания целиком.
Сотрудник видит собственные результаты и понимает, что именно улучшить, — без разбора на общей планёрке.
Показатели по каждому оператору и группе, проблемные диалоги и динамика качества по неделям.
Замечания и рекомендации ведутся в одном окне: видно, что выдано сотруднику и что он с этим сделал.
Если оператор не согласен с разбором, он может оспорить оценку — спор решается по цитате, а не по памяти.
Первые смены разбираются с первого дня, а эталонные диалоги становятся учебным материалом.
Качество перестаёт зависеть от того, кто принял обращение: критерии одни для всей смены.
Оставьте телефон — разберём массив ваших обращений, сверим оценки с вашим чек-листом и покажем отчёт.
| Метрика | Без аналитики | С речевой аналитикой OrbitAI |
|---|---|---|
| Покрытие контроля качества | Выборка записей, которую успевает послушать супервизор | 100% звонков и чатов с оценкой по чек-листу |
| FCR — решение с первого обращения | Причины повторных обращений неизвестны | Темы повторов сгруппированы и измерены |
| Конверсия в продажу | Понятен итог, но не причина | Видно, какие реплики доводят до сделки, а какие обрывают диалог |
| Негатив и отток | Всплывает в отзыве или при уходе клиента | Определяется в диалоге, с уведомлением ответственному |
| Время супервизора | Уходит на прослушивание и чек-листы | Уходит на обучение и спорные случаи |
| Адаптация новичка | Разбор первых смен — когда дойдут руки | Обратная связь с первого дня работы на линии |
Величина эффекта зависит от объёма линии и текущего уровня контроля — её считаем на пилоте по вашим разговорам. Ниже — результаты клиентов OrbitAI.
Операторы не выявляли потребность и не предлагали следующий шаг. Скрипт переписали по данным аналитики, обязательные шаги закрепили как контрольные точки.
Менеджеры теряли клиентов на презентации предложения. Возражения, на которых обрывались сделки, разобрали и превратили в готовые аргументы.
Что говорят перед покупкой, на каких возражениях уходят, какие формулировки работают. Материал для скриптов, офферов и рекламных сообщений.
Оценка по чек-листу для всей линии, задачи сотрудникам и тренировки на реальных кейсах в ИИ-тренажёре.
Подсказка оператору в реальном времени по регламентам и базе знаний — короче обработка и выше доля решённых с первого раза.
Это платформа, которая автоматически расшифровывает и анализирует диалоги с клиентами: звонки, переписку в чатах и мессенджерах, а также офлайн-разговоры, записанные аудиобейджами. Она оценивает разговоры по заданным критериям, размечает темы и находит проблемные диалоги без ручного прослушивания.
Поиск по словам находит фразу, аналитика понимает смысл: определяет недовольство по интонации и формулировкам, различает причины возражений, учитывает последовательность реплик в диалоге.
Да. Чаты, мессенджеры и почта разбираются по тем же критериям, что и звонки. Разговоры в торговом зале или точке продаж записываются аудиобейджами и попадают в общую аналитику.
Нет. Аналитика работает поверх текущей инфраструктуры: нужен доступ к записям и, при необходимости, интеграция с CRM. Рабочее место оператора не меняется.
Подключение источников — обычно несколько дней. Основное время уходит на настройку критериев: чек-лист собирается из ваших стандартов, проверяется на реальных диалогах и уточняется вместе с супервизором.
Стоимость зависит от объёма диалогов, количества каналов и глубины разбора. После пилота на ваших разговорах мы называем конкретную сумму под вашу линию.
На серверах в России. Обработка персональных данных — по 152-ФЗ, доступ к записям и отчётам разграничен по ролям: оператор видит своё, супервизор — группу, руководитель — всю линию.
Какие сигналы в разговорах предшествуют уходу клиента и как заметить их заранее.
Почему важны интонация и темп речи, а не только текст фразы.
Статьи о речевой аналитике, контроле качества, обучении операторов и работе с клиентскими разговорами.
Расскажите об объёме линии и каналах — разберём массив ваших диалогов, покажем отчёт и посчитаем стоимость. 20–30 минут, ни к чему не обязывает.
Контакт-центр производит больше данных о клиентах, чем любое исследование, — и почти все они остаются неиспользованными. Речевая аналитика для контакт-центра снимает это ограничение: платформа расшифровывает звонки и переписку, оценивает каждый диалог по чек-листу качества, размечает темы обращений и находит негатив по смыслу и интонации, а не по списку стоп-слов.
Для руководителя это переход от выборочного контроля к сплошному. Анализ звонков операторов перестаёт зависеть от того, сколько записей успел послушать супервизор: оценку получают все обращения, а сравнение сотрудников строится на одинаковых критериях и подтверждается цитатами. Освободившееся время супервизора уходит туда, где оно действительно нужно, — в обучение и разбор сложных случаев.
Для бизнеса речевая аналитика — инструмент выручки, а не только качества. Она показывает, какие диалоги приводят к продаже, на каких возражениях линия теряет клиентов, из-за чего люди обращаются повторно и что предшествует оттоку. Эти выводы можно измерять, сравнивать по неделям и проверять после изменений в скриптах и процессах.
Внедрение опирается на то, что у контакт-центра уже есть: телефонию с записью разговоров, чаты и мессенджеры, стандарты обслуживания и чек-лист контроля качества. Платформа подключается поверх существующей инфраструктуры, поэтому менять АТС, омниканальную платформу или CRM не требуется, а рабочее место оператора остаётся прежним.
Дальше настраиваются критерии: обязательные шаги скрипта, темы обращений, триггеры уведомлений о сложных диалогах. Система разбирает массив реальных разговоров, оценки сверяются с оценками супервизора и уточняются — только после этого аналитика переводится на полный поток. Руководитель, супервизор и оператор работают каждый в своём кабинете: у сотрудника — собственные результаты и рекомендации, у супервизора — группа и задачи, у руководителя — вся линия.
Эффект усиливают смежные продукты платформы: провальные диалоги превращаются в сценарии для ИИ-тренажёра, а удачные формулировки — в подсказки ИИ-суфлёра оператору в реальном времени. Записи и расшифровки хранятся на серверах в России, обработка персональных данных — по 152-ФЗ, доступ разграничен по ролям. Стоимость рассчитывается от объёма диалогов и числа подключённых каналов.