ИИ-агент для контроля качества отдела продаж: рост выручки на 28% и высвобождение времени РОПа

Демовстречи — один из этапов воронки, где решается судьба сделки. Именно здесь клиент формирует доверие к продукту и команде. Но без системного контроля даже сильный отдел начинает терять эффективность. Руководитель не видит полной картины диалогов и реагирует уже на последствия в цифрах. В кейсе показываем, как автоматизация контроля через ИИ ускоряет работу отдела.

В отделе продаж всегда есть задачи, которые напрямую влияют на выручку, но при этом требуют много времени и концентрации. Одна из них — контроль качества переговоров. Прослушивание записей встреч, выставление оценок, формирование рекомендаций — это обязательная, но утомительная работа.

Можно пойти классическим путем и нанять дополнительного сотрудника для контроля. Но мы решили иначе: подключить ИИ-агента, который не устает, не отвлекается и работает по единым критериям.

Проблема отдела

Мы давно определили, что ключевой этап воронки продаж — это онлайн-демовстречи. Они проходят в формате видеоконференции и длятся в среднем 30–45 минут.

Перед встречей клиент записывается и проходит скоринг по категориям A, B или C. Это позволяет менеджерам сосредоточиться на наиболее перспективных контактах.

Во время демо происходит двусторонний диалог:

1. мы уточняем задачи клиента;
2. клиент понимает, какие процессы может закрыть Аспро.Cloud.

Именно на этом этапе формируется реальное намерение сотрудничать. Поэтому контроль качества встреч критически важен.

В отделе работают 3 менеджера. Если каждый проводит по 5 демо в день, руководителю нужно просмотреть около 7,5 часов видео. Иногда объем еще больше.

Полностью посвящать рабочий день просмотру записей невозможно. А даже если попытаться — внимание снижается, появляется усталость, часть деталей теряется.

Алина Шкурко, руководитель отдела внедрения:

«Поскольку этап ключевой, его нужно более тщательно контролировать. Поэтому это постоянная, монотонная работа для руководителя».

Ранее мы проверяли встречи выборочно. Например, брали демо клиента категории A и делали выводы по нему. Одних сотрудников контролировали чаще, других реже.

Но такой подход не давал полной картины. Часть встреч оставалась без анализа, а значит — без обратной связи и точек роста.

Решаем проблему с помощью ИИ

Давно рассматривали возможность внедрения ИИ в процессы продаж. Когда стало понятно, что контроль качества — узкое место, мы перешли к проектированию решения.

Формулировка задачи звучала просто: нужен инструмент, который автоматизирует анализ демовстреч и сократит ручную нагрузку.

Определили обязательные требования:

1. Полная автоматизация. Менеджер не должен вручную загружать файлы или писать промпты.
2. Итог встречи в структурированном виде: договоренности и задачи.
3. Проверка по существующему чеклисту контроля качества.
4. Фиксация оценок в единой таблице с возможностью аналитики.
5. Расчет средней оценки менеджера с влиянием на KPI и зарплату.

В качестве исходных данных использовали транскрибацию Zoom — сервис формирует ее автоматически. Расшифровка передается в LLM.

Языковая модель получает чеклист из 16 критериев и:

1. анализирует встречу;
2. выставляет оценки;
3. формирует комментарии;
4. заполняет онлайн-таблицу.

В таблице фиксируются:

1. дата встречи;
2. менеджер;
3. баллы по каждому критерию;
4. текстовая оценка в формате Good / Improve / Work on.

Таким образом, у нас появляется база для аналитики и построения сводных отчетов.

Дополнительно LLM отправляет данные в Аспро.Cloud в виде комментария к сделке.

В нем содержатся:

1. рекомендации менеджеру;
2. готовый шаблон итогов встречи для клиента;
3. процент соответствия чеклисту;
4. файл расшифровки.

По сути, вся информация по встрече сразу оказывается в системе.

Контроль ИИ

Мы понимали, что ИИ нужно откалибровать. Поэтому на первом этапе вели две параллельные таблицы:

1. ручные оценки руководителя;
2. оценки, выставленные LLM.

Это позволило сравнить результаты и донастроить промпт. Изначально модель была слишком лояльной и ставила баллы там, где руководитель их бы не поставил.

После корректировок удалось добиться совпадения оценок и получить объективную картину.

Важно: при любой автоматизации на базе ИИ необходимо проводить первичную проверку и периодический контроль.

Дополнительная автоматизация

Параллельно мы настроили отчеты по выставленным счетам. Они автоматически отправляются в Telegram исполнительному директору и руководителям подразделений.

Это усилило прозрачность финансовых показателей и сократило время на сбор информации.

Точки роста

Текущая версия — первая итерация. Мы уже определили направления развития:

1. вывести виджет оценки менеджеров прямо в интерфейс Аспро.Cloud;
2. протестировать другие языковые модели;
3. корректировать критерии чек-листа с учетом сезонности и приоритетов;
4. перейти к более детальной шкале оценки с шагом 0,25 вместо 0,5.

Результаты

После внедрения ИИ-агента:

1. руководитель освободил более 50% рабочего времени;
2. менеджеры получают обратную связь сразу после встречи;
3. контроль стал системным и объективным;
4. накопленные данные можно анализировать через ИИ для выявления слабых мест.