Мы попросили AI отличить успешный звонок от неуспешного. Но сами не смогли показать ему разницу
Первый запуск остановился не из-за модели. Мы не определили, какой конкретно звонок и какое событие считаем успехом.
Серия
От анализа звонков к управляемому действию
Практическая история о том, как AI-анализ звонков прошёл путь от спорных интерпретаций до одного проверяемого действия и управленческого цикла.
Публикации серии
Мы нашли десятки возражений клиентов. Управленческого ответа от этого больше не стало
Один звонок мог одновременно содержать цену, недоверие, сроки и необходимость согласования. Чтобы выбрать главную причину, потребовалось отдельное правило.
Хороший промт начинается не с формулировок, а с правил оценки
Промт не создаёт стандарт вместо команды. Сначала нужно определить факты, границы, исключения и примеры, по которым люди оценивают звонок одинаково.
Мы научились точнее оценивать звонки. Продажи от этого автоматически не изменились
Точный отчёт показывает, что произошло. Но чтобы изменить поведение команды, руководителю нужно выбрать один критерий, вернуть его в работу и повторно измерить.
Первые 30 звонков дали ноль. Проблема была не только в менеджерах
Контакт в CRM не равен бывшему клиенту. До оценки менеджеров нужно определить, кому звонить, зачем и в каких разговорах предложение действительно уместно.
Мы перестали анализировать весь звонок и начали проверять один факт
Один критерий не описал весь бизнес, но создал управленческий цикл: действие менеджера, реакция клиента, встреча и коммерческий результат.
Не начинайте с промта: как быстрее запустить AI-контроль звонков
Сокращённый маршрут от спорного управленческого вопроса до одного проверяемого действия и решения руководителя.