Как Oxem создали Neurosales: сайт и сервис ИИ-аналитики отделов продаж — под ключ

Мы уже давно сотрудничаем с создателями Neurosales — за 6 лет запустили несколько сайтов и сервисов для других бизнес-юнитов коллег. В этот раз коллеги пришли к нам с задачей — сделать промо-сайт для сервиса Neurosales, который компания только собиралась разрабатывать.

На тот момент у клиента была только идея — создать сервис на базе ИИ, который будет анализировать работу отдела продаж.

Сервис должен оценивать диалоги менеджеров с клиентами и давать рекомендации по улучшению коммуникации. А также передавать РОПу полную картину по качеству работы каждого менеджера: какие сотрудники растят конверсию и повторные продажи, а у кого потерянные клиенты и упущенная прибыль.

В ходе обсуждения проекта мы презентовали коллегам наши технологичные проекты из портфолио, подтвердили экспертизу в разработке ИИ-сервисов — и получили доверие на разработку сразу двух продуктов:

✔️ Разработку сайта Neurosales;

✔️ Создание с нуля сервиса Neurosales под ключ.

Поскольку изначально у клиента не было полного понимания функциональности сервиса Neurosales и чёткого скоупа задач, мы предложили применить MVP-подход. То есть сначала запустить самый важный для развития бизнеса функционал — и дальше итерационно дорабатывать его.

Совместно с командой клиента мы под ключ создали промо-сайт Neurosales и сам сервис Neurosales:

✔️ Собрали ИИ-ядро сервиса — выбрали, протестировали и подключили LLM-модели для транскрибации звонков в текст и для дальнейшей аналитики транскриптов.

✔️ Реализовали систему оценки и рекомендаций — ИИ-движок всего сервиса. Спроектировали и запустили уникальную систему критериев для оценки звонков, а также интерфейс для гибкой настройки данных критериев, чтобы систему можно было точно настроить под каждый конкретный бизнес. Благодаря этому, система расшифровывает записи звонков и определяет, насколько они соответствуют скриптам. Звонки с оценками стали основой для всех функций системы, от отчетов до дополнительных инструментов повышения конверсии.

✔️ Дали РОПам возможность оценивать эффективность работы менеджеров в удобных отчетах. Система подсвечивает руководителю пробленые места и зоны роста, дает сводную и детализированную информацию по звонкам, статистику по работе каждого менеджера и всего отдела и ряд других отчетов.

✔️ Интегрировались с популярными платформами — Mango Office, AmoCRM и Битрикс24. Благодаря интеграции с телефонией записи звонков автоматически подгружаются в сервис.

✔️ Проанализировали задачи руководителей отделов продаж, сложности в работе менеджеров. В результате дополнили сервис полезными функциями, такими как слив-контроль (контроль вовлеченности менеджеров), ИИ-тренер для менеджеров, автозаполнение полей в CRM и др.

✔️ С нуля под ключ разработали сайт Neurosales: подошли к задаче со всей тщательностью — проанализировали задачи, боли аудитории, сайты конкурентов, создали прототипы, отрисовали дизайн и запустили сайт.

В результате руководители отделов продаж, использующие Neurosales, могут оперативно получать информацию о качестве работы менеджеров, видеть ошибки сотрудников, оценивать качество их работы, вовлеченность и отслеживать все показатели в динамике.

Опираясь на отчеты, которые генерирует система, руководитель может принимать объективные управленческие решения, например, о необходимости дообучить сотрудника, доработать скрипты продаж, инвестировать в новые рекламные каналы и др.

До старта работ мы провели серию брифингов с заказчиком. Синхронизировались в видении сервиса Neurosales, систематизировали ключевые боли пользователей, собрали задачи, который должен решать РОП, отчеты, которые нужны руководителям и самим менеджерам.

На основе продуктового анализа разработали гибкий план создания двух продуктов Neurosales — с постоянной итерацией и корректировкой на основе новых инсайтов в процессе реализации.

Постепенно, в процессе работы мы собирали видение функционала будущего сервиса:

• Ядром сервиса должна стать система оценки разговоров — сервис будет транскрибировать аудиозаписи звонков, а затем анализировать полученный текст. Сервис может автоматически получать записи звонков из сервисов телефонии и CRM, а менеджеры могут подгружать записи, сделанные на оффлайн-встречах с клиентами. Для транскрибации и оценки мы будем использовать разные ИИ-модели.

• Чтобы понятно объяснить LLM-модели, как оценивать звонки, мы разработаем систему критериев для каждого этапа воронки, а также шкалу их оценки.

• Сервис будет давать пояснения к оценке, что на нее повлияло и что можно улучшить. Это поможет руководителям и менеджерам оперативно исправлять ошибки в коммуникации с клиентами, а новички смогут быстрее вникнуть в процесс и освоить специфику работы.

• Основой для дальнейших решений станут проанализированные и оцененные звонки — они будут в разных разрезах использоваться в нескольких отчетах: по звонкам, по менеджерам, по эффективности маркетинговых каналов и т.д. Отчеты помогут руководству видеть, что происходит в продажах, как работают сотрудники, кто из менеджеров придерживается скриптов, а кто — абсолютно не вовлечен в диалог с клиентом, не отрабатывает возражения и систематически теряет лиды.

• До старта проекта мы с клиентом наметили примерный список дополнительных фич, таких, слив-контроль, ИИ-тренер продаж, автозаполнение CRM. В процессе, попутно с разработкой ключевых функций сервиса, мы прорабатывали детальнее эти фичи.

• К запуску сервиса реализуем интеграцию с тремя самыми популярными сервисами — это Mango Office, из которого будем автоматически получать записи звонков, а также amoCRM и Битрикс24, которые используются в качестве CRM. В дальнейшем добавим импорт звонков непосредственно из amoCRM и Б24, это позволит клиентам использовать любые сервисы телефонии.

Верхнеуровнево схема работы сервиса, которую мы разработали на этапе анализа, выглядит следующим образом:

А вот так выглядит полная схема всех взаимосвязей, действий, источников данных и результатов: от поступления звонка на транскрибацию до получения пользователем нужного отчета — это то, как работает сервис сейчас:

В основе сервиса лежат две разные ИИ-модели. Мы сознательно взяли полностью российские решения, чтобы избежать проблем с трансграничной передачей чувствительных данных и возможными нарушениями законодательства. Так мы уверены в том, что все данные хранятся на территории РФ.

Первая модель отвечает за расшифровку и перевод в текст аудиозаписей звонков. Для этой задачи мы используем Yandex SpeechKit — эта модель качественно распознает речь, выделяет всех участников разговора и в целом почти не делает ошибок, даже если в звонке присутствуют посторонние шумы. Это значит, что для бизнеса риск потерять важную информацию из диалога с клиентом — минимален.

Для аналитики расшифрованного звонка мы используем LLM-модель YandexGPT 5.1 Pro — это флагманская модель Яндекса для обработки текстов. Она умеет работать с длинным контекстом и имеет высокую точность ответов, а также эффективно работает с системным промптом — инструкциями, которые задают поведение модели для конкретной задачи.

Это очень важная функциональность для задачи анализа звонков, где нужно оценивать диалоги по заданным критериям — система точно поймет все наши инструкции.

Благодаря выбранным нами инструментам сервис работает с точными расшифровками аудио, без потерь важной информации из разговоров. Звонки анализируются в точном соответствии с заданными правилами, без «галлюцинаций», а значит руководители, работающие с сервисом, могут быть уверены в точности полученных данных.

Фактически, сервис анализирует, насколько точно менеджер следует конкретному скрипту и правильно ли он закрывает боли клиента. Оценка происходит в несколько шагов.

ШАГ 1. После того, как менеджер пообщался с клиентом, Neurosales автоматически расшифровывает запись созвона. Затем система выбирает нужные правила, по которым LLM-модель будет оценивать разговор. Правила зависят от того, был ли это первичный или повторный звонок, к какой воронке продаж он относится, на каком этапе воронки находится сделка и т.д.

Каждое правило содержит определенный набор критериев оценки, например, выявил ли менеджер потребность, корректно ли презентовал продукт, отработал ли возражения, договорился ли о следующем шаге. У каждого критерия есть описание (что именно проверяем), шкала оценки, рекомендация (что улучшить, если поставлен низкий балл) и объяснение оценки. Каждый набор критериев компании могут сформировать кастомно под свои собственные процессы и скрипты.

ШАГ 2. Как только выбрана группа критериев, к работе подключается AI-модель: мы передаем ей текст звонка, общий системный промпт (общую логику анализа) и инструкции для каждого критерия.

Для того чтобы оценки были стабильными и точными, мы используем few-shoting: можем добавлять примеры кусочков текстовых расшифровок диалога, которые заранее оценены человеком как хорошие, приемлемые или плохие. Так LLM-модель лучше понимает, как ей оценивать диалог.

ШАГ 3. После анализа AI возвращает результат по каждому критерию: его оценку в баллах, объяснение оценки и рекомендацию по улучшению работы. Все оценки по критериям собираются в общую оценку звонка.

Neurosales сохраняет звонки в своей базе данных вместе со всей информацией: детальная оценка и рекомендации по каждому критерию, дата, время и длительность, данные менеджера, перешла ли сделка на новый этап или была закрыта неуспешно. Из этой базы данных сервис в дальнейшем берет информацию для всех отчетов, которые помогают РОПу или руководителю компании в разных разрезах изучать данные об эффективности работы менеджеров.

Используя информацию о звонках и их оценки, Neurosales показывает РОПу полную картину по отделу продаж, подсвечивает проблемные зоны и зоны роста. Руководитель может видеть, кто прокачивает отдел, улучшает конверсию и делает повторные продажи, а у кого есть потерянные клиенты и упущенная прибыль.

К первому релизу мы разработали 5 основных отчетов, а в дальнейшем добавим еще несколько.

✔️ Отчет по звонкам. Это основный отчет, в который подтягиваются сами звонки, их параметры (длительность, источник и т.д.), а также подробные оценки.

В этом отчете руководитель видит общую картинку по коммуникациям с клиентами — количество звонков за выбранный период и их динамику, может открыть список звонков, увидеть все входящие, исходящие, отвеченные, сброшенные и т.д., провалиться в каждый звонок, послушать его, изучить оценку, данную ИИ.

✔️ Отчет по менеджерам. В нем руководитель может оценить эффективность работы каждого сотрудника, посмотреть, сколько звонков он успевает делать в определенный период времени, как система оценивает его диалоги с клиентом, какова доля звонков, которые привели к конверсии лида и другие метрики.

✔️ Отчет по критериям. Показывает руководителю самые частые ошибки менеджеров — группы критериев и конкретные критерии, в которых они не дотягивают до требуемого уровня.

Также благодаря этому отчету можно корректировать настройки системы. Например, система показывает, что по какому-то критерию у большинства менеджеров низкие оценки, хотя при проверке звонка оказывается, что они все делают верно. Тогда, возможно стоит поправить промпт для него или вообще отказатся от этого параметра оценки.

✔️ Отчеты по источникам. Предназначены в большей степени для маркетологов. Они показывают, откуда пришел лид и насколько он был качественный. Это помогает понять, в какие источники рекламы стоит вкладываться, а какие не стоит включать в рекламный бюджет.

✔️ Отчет «Эффективность работы». Показывает общую картину по отделу. В нем можно изучить средний уровень конверсии у каждого менеджера — то есть общее количество успешных звонков у него, а также общую конверсию по всему отделу.

Помимо системы умной аналитики и разнообразных отчетов, мы реализовали еще несколько важных функций из нашего фич-листа.

➕ Слив-контроль. Научили систему автоматически анализировать неудачные звонки и оценивать, мог ли менеджер сделать что-то еще, чтобы удержать клиента, были ли он достаточно вовлечен в диалог и проблемы клиента.

Звонки по сделкам, которые менеджер в CRM переводит в неуспешные, автоматически анализируются LLM-моделью. Если ИИ понимает, что шанс продать все же был и это недочет менеджера, то к такому звонку добавляется соответствующий комментарий, а сделка возвращается в CRM в статусе активной и передается РОПу для дальнейших действий.

➕ ИИ-тренер. Раз в неделю система собирает 20 худших звонков менеджера и выделяет слабые стороны, которые он стабильно показывает в диалогах. На основе этой статистики сервис дает аккуратные рекомендации для улучшения качества работы, подсвечивает зоны роста.

Информация по всем менеджерам регулярно отправляется РОПу, и если ситуация станет критической, он сможет вести диалог с сотрудником, имея на руках полную информацию о его эффективности.

➕ Автозаполнение полей в CRM. Мы решили, что эта фича — уже мастхэв для отдела продаж, поэтому в обязательном порядке добавили ее в Neurosales. Эта функциональность настраивается под каждого клиента — мы даем ИИ-модели список полей, которые есть в карточке сделки, и указываем те, которые обязательно нужно заполнить. ИИ анализирует расшифровку звонка, выбирает нужные данные и заносит их в соответствующие поля. При этом, если в поле уже есть какая-то информация, система не переписывает ее.

Для Neurosales мы с нуля продумали весь интерфейс — реализовали удобный UX и UI, продумали представление сложных графиков и таблиц, простые элементы управления и настройки системы. Сервис должен быть интуитивно понятным, чтобы пользователь мог легко в нем ориентироваться.

В концепцию сервиса мы положили идею минимализма и технологичности, чтобы отразить суть продукта. Важным ориентиром было для нас — использовать в интерфейсе привычные пользователю паттерны, похожие на близкие по смыслу сервисы аналитики.

Поэтому мы еще на этапе аналитики изучили популярные сервисы, важной частью которых является представление информации в виде таблиц или графиков, и проработали дизайн сервиса Neurosales.

При разработке дизайна сервиса для нас было важно решить две задачи: с одной стороны, создать уникальный, интересный по визуалу продукт, при этом сделать его максимально удобным. В дизайне мы избегаем шумов, лишних деталей, чтобы не переключать внимание пользователя от важных для него задач — не отвлекать от изучения информации. 

Мы остановились всего на двух простых шрифтах и подобрали цвета так, чтобы создавать в интерфейсе нужные акценты. На первом этапе в качестве основного цветового решения была выбрана темная тема. В дальнейшем планируется добавить в систему также и светлую тему.

Для того, чтобы пользователю было удобно работать с сервисом, тщательно продумали дизайн всех элементов управления, модальных окон, вспомогательных деталей — выстроили полноценную дизайн-систему.

Учитывая, что пользователю придется работать с большим количеством данных, мы сделали интерфейс максимально эргономичным, чтобы требовалось как можно меньше действий для решения его задач. Например, при скролле фиксируем шапку таблицы, а также футер с постраничной навигацией и горизонтальным скроллом.

В дизайне нет лишних элементов и даже многочисленные микроанимации в карточках, тултипах и других элементах закрывают определенные интерфейсные задачи, например, дают подсказки по работе с сервисом.

Отдельно проработали представление информации на графиках и в таблицах — здесь пришлось реализовывать кастомные решения, так как во многих отчетах используются вложенные таблицы и сложные графики.

Мы настолько детально проработали интерфейс, продумали дизайн, вложили душу в каждый элемент экранов, что клиент принял наши предложения сразу и без каких-либо замечаний!

Это очень значимый результат, особенно учитывая масштабы проекта и объем проделанной работы.

Для того чтобы привлечь потенциальных клиентов и рассказать им о новом сервисе, мы сделали для Neurosales отдельный имиджевый сайт. К этой задаче подошли также тщательно, как и к любому другому сайту из нашего портфолио:

✔️ Обсудили с клиентом задачи сайта и боли потенциальных пользователей сервиса,

✔️ Продумали структуру и логику блоков, контент, изображения;

✔️ Проанализировали похожие по смыслу сайты.

Затем отрисовали вайрфреймы и согласовали их с заказчиком.

Дизайн сайта сделали очень похожим на интерфейсы самого сервиса: использовали те же цвета и шрифты, но добавили еще немного анимаций и переходов, чтобы усилить впечатление, сразу дать понять пользователю, что речь идет о высокотехнологичном решении.

Сверстали сайт Neurosales на базе фреймворка Astro, наполнили его контентом, добавили анимации и call to action-блоки — протестировали его и запустили. Все анимации на сайте реализованы чистой версткой, без использования изображений или видео. Каждая из них — это полностью интерактивная js-анимация.

✔️ Сервис Neurosales

Несмотря на изначально общее видение клиента по сервису Neurosales, мы совместно с заказчиком сформировали оптимальный скоуп работ и в результате разработали первую версию сервиса — готовую к масштабированию и монетизации.

• Отлаженные ИИ-модели для расшифровки и анализа звонков;

• 5 детальных отчетов для РОПа, руководителя и менеджеров;

• 3 интеграции с популярными сервисами телефонии и CRM;

• 6 дополнительных фич, которые помогают повышать конверсию.

Сейчас Neurosales уже работает на реальных компаниях и помогает их отделам продаж увеличивать показатели без дополнительных затрат на маркетинг и расширения штат. Пользователи сервиса могут анализировать эффективность работы менеджеров, видеть полную картину работы с лидами и принимать управленческие решения на основе четких данных.

Благодаря сервису Neurosales клиенты уже демонстрируют впечатляющие результаты:

💥 +92% конверсий: юридическая компания увеличила конверсию из записи в приезд с 21% до 40%;

💥 +56% конверсий: кредитный брокер увеличил конверсию из целевого лида во встречу в офисе с 50% до 78%.

✔️ Сайт Neurosales

Сайт проекта работает на привлечение потенциальных клиентов: подробно объясняет потенциальным пользователям все возможности и преимущества сервиса, рассказывает о фичах и результатах, которые может получить бизнес, внедрив в свои процессы Neurosales.

Сейчас мы продолжаем развивать и поддерживать сайт и сервис Neurosales, разрабатываем новые фичи и синхронизируем с клиентом планы на следующий релиз.