Интеграция сервиса речевой аналитики в CRM клиента
- Backend
- API
- PM
- QA
- DevOps
- ML
- NLP
- NLU
- CI/CD
- Speech-to-Text
У вас есть задача?
Давайте обсудим?
О клиенте
Компания оказывает комплексные услуги в сфере недвижимости: покупка, продажа и аренда жилья, подбор ипотечных программ, дизайн интерьеров, организация ремонта, а также сопровождение флиппинг-сделок. Дополнительно бизнес развивает цифровые решения — онлайн-платформу для поиска объектов на первичном и вторичном рынках и CRM для риэлторов.
О проекте
Сотрудники агентства ежедневно обрабатывает сотни звонков от потенциальных покупателей. Поскольку ключевыми приоритетами компании являются высокий уровень сервиса, индивидуальный подход и оперативное реагирование на запросы, возникла необходимость в более глубоком анализе звонков и повышении эффективности работы менеджеров.
Описание задачи
Команде RedLab требовалось внедрить сервис для речевой аналитики звонков. Программа должна была автоматически проверять соблюдение скриптов, выявлять возможные недопонимания в общении и генерировать персонализированные рекомендации для менеджеров на основе предыдущих диалогов.
Основные цели проекта:
- Обеспечить более быструю и точную обратную связь на клиентские запросы.
- Усилить персонализацию обслуживания через анализ предпочтений и поведения пользователей.
- Повысить удовлетворенность аудитории за счет эффективных консультаций.
Реализация
Совместно с заказчиком ML-инженеры RedLab изучили типовые сценарии звонков, выявили ключевые KPI по качеству консультаций и требования к структуре диалогов. Это позволило точно определить зоны, подлежащие автоматизации и аналитике. Далее приступили к разработке ИТ-продукта:
- Спроектировали модульную архитектуру, обеспечивающую гибкую интеграцию с существующими системами — CRM и телефонией, а также масштабируемость на новые каналы взаимодействия.
- Написали модуль интеграции с CRM по API для автоматического получения информации о клиентах и прикрепления результатов анализа к карточке пользователя.
- Реализовали автоматическую отправку записей звонков на обработку в TurboScribe, с последующей генерацией текстовой расшифровки в реальном времени.
- Создали модуль взаимодействия с API ChatGPT для отправки промтов, получения текста, аналитики и рекомендаций.
- Добавили дашборд с рейтингами звонков, оценками качества диалога и комментариями ИИ-аналитики. Теперь руководители команд могут отслеживать работу менеджеров и выявлять системные проблемы.
- Составили техническую документацию, что облегчило сопровождение и модернизацию компонентов инфраструктуры в дальнейшем.
Результат
• На 15% рост конверсии и KPI: выявление типовых ошибок в диалогах улучшило скрипты продаж и работу менеджеров.
• На 30% снижение издержек на контроль качества: автоматизация анализа звонков помогла отказаться от ручной проверки записей.
• На 20% рост эффективности менеджмента: отчеты дали полную картину эффективности каждого сотрудника.
• На 10% ускорилась адаптация новых специалистов: обучающие материалы строятся на основе реальных разговоров и ошибок.
Переходите по ссылке, чтобы узнать об аутсорсинге ML-разработчиков больше.
