Лидеры года — новая категория на Workspace Digital Awards! Номинируйте вашу команду, продукты и проекты.
Aiston
Контроль качества в аптеке: как мы нашли точки роста продаж через анализ 6 000 диалогов
Aiston
#ИИ и нейросети

Контроль качества в аптеке: как мы нашли точки роста продаж через анализ 6 000 диалогов

4 
Aiston Россия, Москва
Поделиться: 0 0 0
Контроль качества в аптеке: как мы нашли точки роста продаж через анализ 6 000 диалогов
Сфера

Медицина и ветеринария

Сдано

Май 2026

Задача

В начале 2026 к нам обратилась федеральная аптечная сеть с 300 точками по всей России. Задача стояла вполне понятная.

Несмотря на выстроенную систему управления, компания не знала, что происходит у кассы: одинаково ли работают сотрудники на разных точках, соблюдают ли стандарты провизора, не теряют ли клиентов прямо в момент обслуживания. А ведь именно на кассе решается, купит ли человек товар и вернётся ли снова.

Клиент поставил задачу: выстроить контроль качества, который можно масштабировать на всю сеть аптеке.

Решение

Внедрили систему контроля качества в аптеке на основе речевой аналитики: она автоматически записывает разговоры у касс, транскрибирует и анализирует их с помощью ИИ.

Для этого:

  • изучили, как устроен типичный разговор у кассы: какие сценарии встречаются чаще всего, где покупатель уходит без покупки, где провизор теряет инициативу;

  • выстроили методику — что система фиксирует в каждом разговоре, как обязанности провизора и качество их выполнения, и что это значит для бизнеса;

  • научили систему разбирать диалог провизора с покупателем, а также определять название препаратов и узкие термины;

  • установили записывающие устройства на базе Raspberry Pi у касс каждой из пяти точек с учетом пространства;

  • сформировали отчёты.

Система работает без участия сотрудников — пишет весь рабочий день, каждый час отправляет данные на сервер и сразу начинает следующую запись. Запустили пилот на пяти точках.

Результат

За несколько месяцев система обработала 6 000 разговоров на пяти точках.

По сути она решает 3 задачи.

Первая — увеличение продаж в аптеке за счёт работы с допродажами, альтернативами при дефиците и выявления потребностей нерешительного клиента.

Вторая — снижение издержек на контроль работы аптек: вместо тайных покупателей и ручных проверок система автоматически оценивает каждый разговор по всей сети.

Отдельный эффект — лояльность. Сейчас качество работы провизора в каждой точке зависит от конкретного человека. Когда стандарт станет нормой, клиент будет получать одинаковый сервис в любой точке сети и возвращаться именно за этим.

Сейчас система масштабируется на всю сеть.

https://aiston.ru/cases/vnedrenie-recevoi-analitiki-v-set-aptek-dlia-uveliceniia-prodaz/

Оцените кейс
Спасибо за оценку
Выскажите мнение
Авторизуйтесь, чтобы добавить свой комментарий.
оставить заявку

Хотите заказать похожий проект?

Aiston с удовольствием обсудит вашу задачу

Оставить заявку