Контроль качества демовстреч через ИИ в Аспро.Cloud: как усилить воронку без роста нагрузки

В отделе продаж Аспро работает 3 менеджера. Ключевой этап воронки — онлайн-демовстречи, которые длятся 30–45 минут. Каждый менеджер проводит в среднем по 5 таких встреч в день. Это создает нагрузку в 7,5 часов видео ежедневно, которое руководителю отдела необходимо прослушивать для контроля качества, выставления оценок и формирования рекомендаций.

Главная проблема: Полностью посвящать рабочий день монотонному просмотру записей невозможно. При выборочной проверке (например, только встречи с клиентами категории А) часть провалов оставалась незамеченной, а сотрудники не получали своевременную обратную связь. Руководитель тратил десятки часов на рутину, вместо того чтобы заниматься стратегией и развитием отдела.

Цель: Автоматизировать контроль качества переговоров, сделать его тотальным и объективным, сократить ручную нагрузку на руководителя и интегрировать результаты оценки в KPI менеджеров.

Мы спроектировали и внедрили ИИ-агента на базе языковой модели (LLM), который полностью автоматизировал анализ демовстреч. В качестве источника данных используется автоматическая транскрибация Zoom. ИИ получает расшифровку диалога и чек-лист из 16 критериев оценки.

Мы определили ключевые требования к системе: полная автоматизация (без ручных загрузок), структурированный итог встречи (договоренности, задачи), проверка по чек-листу, фиксация оценок в таблице и интеграция с CRM для влияния на KPI.

Настроили передачу данных из Zoom в LLM. Разработали промпт, который содержит 16 критериев качества. Модель научили не просто выставлять баллы, но и формировать комментарии в формате Good / Improve / Work on, а также готовить шаблон итогов встречи для клиента.

Чтобы избежать «лояльности» ИИ, мы запустили параллельное тестирование: руководитель вручную оценивал встречи, а ИИ — автоматически. Первоначально модель завышала оценки. Мы сравнили результаты, донастроили промпт и добились полного совпадения с экспертным мнением руководителя.

Финальные данные (оценки, комментарии, файлы расшифровок) LLM автоматически отправляет в Аспро.Cloud в виде комментария к сделке. Параллельно мы настроили автоматическую отправку отчетов по выставленным счетам в Telegram руководителям для повышения финансовой прозрачности.

Внедрение ИИ-агента дало системный эффект и измеримые результаты:

1. Руководитель освободил более 50% рабочего времени, которое раньше тратил на прослушку записей. Теперь он занимается развитием отдела и стратегией.

2. Мгновенная обратная связь: Менеджеры получают разбор встречи (с рекомендациями ИИ) сразу после ее окончания, а не через несколько дней.

3. Объективность и тотальность: Контроль стал системным (анализируются 100% встреч) и непредвзятым. Оценки ИИ привязаны к KPI и влияют на зарплату.

4. Аналитика данных: Мы накапливаем базу оценок, которую можно анализировать для выявления слабых мест в продажах и корректировки чек-листов.