100% звонков · не 3–5% Холодный звонок разбирается по правилам компании, а не «на слух»

Категория RAG & AI-ассистенты

Тип проекта Коммерческий продукт

Бюджет Ориентир для похожего проекта: от 35 000 ₽

Стек и технологии: Telegram + LLM

Whisper / STT Анализ речи Sales Audit LLM Чеклисты

Измеримый эффект:

Аудит 100% записей по единому чеклисту вместо 3–5% выборочного прослушивания. Разбор — секунды, не часы расшифровки.

🔗 Открыть бота в Telegram

Обсудить похожее решение

RAG & AI-ассистенты

Холодный звонок разбирается по правилам компании, а не «на слух»

РОП не прослушивает каждый звонок. Бот принимает запись, сверяет диалог с регламентом и выдаёт оценку по чеклисту компании.

Задача

Качество холодных звонков проверяют выборочно — обычно не больше 3–5% записей. Прослушать десятки часов субъективно и дорого: легко пропустить нет представления, формальные возражения, нет следующего шага. Регламент есть в документе, в разговоре его нет.

Что сделали

Бот в Telegram: запись (mp3 или видео) → транскрипт по ролям → сверка с правилами компании. На выходе список замечаний: представление, разрешение на разговор, роль собеседника, выгода, открытые вопросы, возражения, фиксация договорённости, завершение. Пример: @Dialog_analyse_bot.

Результат

100% звонков по чеклисту вместо выборочных 3–5% записей
8 пунктов представление, ЛПР, ценность, потребности, возражения, next step и завершение
секунды транскрипт и замечания без ручной расшифровки часа аудио

Инструменты

Telegram + LLM · Whisper / STT, Анализ речи, Sales Audit, LLM, Чеклисты

Следующий этап

Сводка по команде (кто стабильно проваливает пункты чеклиста), выгрузка оценки в CRM и персональный коучинг-план менеджеру, а не разовый разбор одного файла.

Хотите автоматизировать похожий процесс?

Заказать аудит Все кейсы