ИИ и речевая аналитика: как по-новому контролировать продажи по звонкам

На рынке кажется, что все решения для контроля звонков внезапно «стали ИИ». Каждый второй вендор пишет про «умный контроль качества», «AI-анализ звонков» и «цифрового супервайзера».

Но если отмотать всего на 3–4 года назад, становится ясно: речевая аналитика уже давно умеет контролировать качество работы отдела продаж. Её базовая задача проста и понятна руководителю:

1. не нужно вручную слушать каждый звонок;
2. система автоматически расшифровывает разговор в текст;
3. вы настраиваете теги, привязываете их к этапам скрипта;
4. затем смотрите, где менеджеры соблюдают сценарий, а где нет.

То есть всё то, что сегодня часто описывают как «новый уникальный AI-продукт», уже много лет делает самая обычная речевая аналитика. Логичный вопрос:

«Ребят, а почему то, что мы давно используем для контроля качества звонков, внезапно начали продавать как инновационный ИИ-инструмент — и что на самом деле изменилось?»

Чтобы на это честно ответить, полезно разделить решения на три поколения: от классической речевой аналитики до полноценных ИИ-систем, которые оценивают не только скрипт, но и реальное качество работы менеджера в продажах по звонкам.

Три поколения контроля качества звонков

Условно рынок сегодня можно поделить на три подхода:

1. Классическая речевая аналитика
2. Речевая аналитика с тегами и правилами (условно «2.0»)
3. Полноценный ИИ-контроль качества (LLM-системы последнего поколения)

Разберём, как работает каждый, что он может — и где начинаются ограничения.

Поколение 1: классическая речевая аналитика

«Расшифровали звонок и сверили со скриптом»

Базовая речевая аналитика делает одну простую вещь:

1. Звонок переводится из аудио в текст.
2. Текст сравнивается со скриптом и набором ключевых фраз.
3. Система показывает, что менеджер сказал, а что — пропустил.

Логика прозрачная: есть эталонный сценарий звонка — и есть факт. Система проверяет соответствие: поздоровался ли менеджер, представил ли компанию, выявил ли потребность, задал ли уточняющие вопросы и т.д.

Где это хорошо работает

1. Массовые обзвоны.
2. Стандартизированные процессы: банковские операции, simple support, сервисные линии.
3. Ситуации, где важно строгое соблюдение структуры разговора и обязательных фраз (регуляторные требования, юридически значимые формулировки и т.п.).

Где начинаются проблемы

Как только мы выходим в живые продажи — особенно в B2B, в сложных продуктах, в консультативных продажах — жёсткий скрипт начинает мешать.

Когда менеджер начинает говорить только по скрипту — это слышно клиенту, особенно на фоне робозвонков.

Клиенту всё важнее, чтобы с ним разговаривал живой человек, а не человек, который «читается» как бот.

Один и тот же хороший звонок может идти по разным траекториям: клиент сам задаёт вопросы, уходит в детали, возвращается к старому опыту — и это нормально.

Классическая речевая аналитика в таких ситуациях продолжает оценивать: «сказал / не сказал фразу», а не «достиг нужного результата в разговоре». Отсюда и ощущение, что инструмент «строго формальный» и не отражает реальное качество коммуникации.

Поколение 2: речевая аналитика с ИИ-тегами и правилами

«Не только скрипт, но и то, что менеджер должен выяснить»

Следующий шаг эволюции — системы, которые позволяют описать не просто скрипт, а логическую структуру хорошего звонка.

Вы задаёте алгоритм, что менеджер должен:

1. выяснить (бюджет, сроки, ЛПР, текущий поставщик, боли клиента и т.п.);
2. отработать (возражения, риски, сомнения);
3. донести (ценность продукта, следующий шаг до контракта, договорённости).

Появляются:

1. ИИ-теги и категории,
2. правила вроде «если клиент сказал X, менеджер должен сделать Y»,
3. первые промпты для анализа качества разговора, а не только попадания в скрипт.

Такие продукты начали активно появляться примерно 1,5–2 года назад и действительно стали шагом вперёд: они двигают фокус от формального «проговорил / не проговорил» к оценке структуры диалога.

Где сложность

Цена этого шага — высокая нагрузка на методологию:

1. Нужно детально прописать стандарты качества: какие шаги обязательны, какие опциональны, какие сценарии возможны.
2. Нужно обучать систему: настраивать ИИ-теги, логику, ветвления, исключения.
3. Практически всё сводится к алгоритмам вида «да / нет / другое». Любая нестандартная ситуация превращается в «другое» — а там уже либо ручная проверка, либо рост сложности правил.

Отсюда ограничения:

1. Такой подход подходит компаниям с относительно понятным и повторяющимся процессом продаж.
2. Но плохо масштабируется на сложные технические продукты, где у одного клиента может быть несколько линий бизнеса, разные сценарии, несколько возможных путей развития разговора.
3. Каждую новую ветку приходится дословно описывать: система не «понимает» смысл, она исполняет набор «if then else», как в программировании.

Поколение 3: полноценный ИИ-контроль качества

«Система понимает звонок как человек — и оценивает его по смыслу»

Третий тип решений — это продукты последнего года-полугода, которые используют не только распознавание речи, но и современные модели ИИ.

Здесь происходит качественный сдвиг.

Что меняется принципиально

1. Вместо жёстких алгоритмов — работа со смыслом и контекстом. Система не просто ищет фразы или отмечает теги. Она анализирует, о чём говорили, как выстраивался диалог и к чему он привёл (или потенциально может привести).
2. Вместо «да / нет / другое» — полноценная оценка качества работы менеджера. Можно задать критерии: выявлена ли потребность; насколько глубоко разобраны боли; была ли предложена релевантная ценность; были ли сняты ключевые возражения; был ли согласован следующий шаг.

И модель оценит это не по отдельным словам, а по смыслу разговора и даже по интонациям.

3.  Вместо бесконечных настроек — обучение на материалах компании. Критерии качества можно описать: внутренними регламентами и стандартами, «книгами продаж», примерами хороших и плохих звонков, даже описанием эмоционального фона общения: что для вас считается «ок» и что — нет.

То есть вы даёте системе рамку и примеры, а не миллион правил «если клиент сказал Х, а менеджер ответил Y».

4. Прогноз результата звонка, а не только оценка соответствия. Современные ИИ-системы могут не только констатировать «хорошо / плохо», но и оценивать вероятность результата:

1. насколько звонок усилил шанс сделки;
2. закрыл ли менеджер следующий шаг (встреча, демо, КП);
3. на какой стадии воронки по факту находится клиент после общения.

5. Гибкость в сложных сценариях

В сложных B2B-продажах один «идеальный скрипт» часто не существует. Есть несколько равноценных стратегий ведения диалога. LLM-система может видеть, что звонок прошёл по одному из допустимых успешных паттернов — даже если он не совпадает с классическим скриптом.

Кейс

В одном из проектов мы внедрили ИИ-тренажёр продаж и переговоров для крупной компании с активной воронкой: ассистент обучается на реальных звонках и диалогах команды и затем тренирует продавцов и клиентских менеджеров — от холодных контактов до сложной работы с возражениями. 

Менеджер выбирает тип клиента, а система генерирует реалистичный сценарий разговора с характерными возражениями, по ходу диалога подсвечивает упущенные моменты (например, неуточнённую текущую схему работы) и даёт развёрнутую обратную связь по тому, насколько уверенно и полно он отработал запрос. При этом можно задавать сложность, отрасль, «характер» собеседника и формат коммуникации. За счёт такого ИИ-контроля качества и регулярных тренировок компания получила рост продаж на 10% и смогла оптимизировать ФОТ онбординг-отдела на 40%.

Кому достаточно классической речевой аналитики

Классическая речевая аналитика и решения второго поколения никуда не исчезают — у них есть своя устойчивая ниша:

1. большие колл-центры с массовым потоком однотипных обращений;
2. процессы, где ключевая задача — соблюдение регламентов и юридически значимых формулировок;
3. ситуации, когда важно быстро увидеть нарушения скрипта, а глубина общения вторична.

Если ваша основная цель — контроль формального соответствия стандарту, и у вас действительно массовый поток однотипных звонков — возможно, уже существующих решений хватит.

Когда без ИИ уже не обойтись

Полноценный ИИ-контроль качества становится критичным, когда:

1. чек сделки и стоимость ошибки высоки;
2. продажи сложные, многошаговые, с несколькими ЛПР;
3. продукт непростой — много технических деталей, интеграций, ограничений;
4. менеджер должен вести живой диалог, адаптироваться, мыслить, а не «читать с листа».

В таких сценариях руководителю отдела продаж нужен не просто ответ «скрипт соблюдён / не соблюдён», а:

1. почему менеджер не вывел клиента на следующий шаг;
2. где именно разорвалась логика разговора;
3. отвечает ли поведение менеджера вашим стандартам работы с возражениями, ценообразованием, дедлайнами;
4. насколько команда в целом работает в одной логике — или каждый продаёт «по-своему».

Именно эти задачи и закрывает новое поколение ИИ-систем: они оставляют машинам рутину анализа, а менеджерам и руководителям — принятие решений и развитие команды.

Вместо вывода: вопрос не «что моднее», а «что решает вашу задачу»

Речевая аналитика сама по себе — не устаревшая технология. Это рабочий инструмент для задач, где достаточно контроля скрипта. Но называть любую расшифровку звонков с подсветкой фраз «ИИ-контролем качества» — действительно маркетинговое преувеличение.

И выбирать между ними стоит не по хайпу вокруг «ИИ», а по тому, насколько конкретное решение помогает вам лучше продавать, точнее прогнозировать результат и быстрее развивать команду.

И если хотите увидеть, как ИИ-контроль качества может работать именно на ваших звонках, оставьте заявку на демо OSMI AI на нашем сайте. Покажем на реальных диалогах вашей команды, где теряется выручка, как растёт конверсия и какие решения стоит внедрять в первую очередь.