Как застройщик BM Group перешел от выборочного анализа звонков к 100%, сократил время контроля качества в 8 раз и сэкономил более 1 млн руб. за год

Когда отдел продаж растет, ручной контроль звонков быстро перестает справляться с объёмом. Руководитель уже физически не успевает слушать все диалоги, а ошибки менеджеров начинают напрямую влиять на конверсию и потерю лидов.

В этом кейсе расскажем, как застройщик BM Group автоматизировал контроль качества звонков с помощью Аихаб, сократил время на анализ диалогов в 8 раз, избежал найма дополнительных сотрудников и получил прозрачную систему управления качеством продаж.

Почему контроль звонков становится проблемой в недвижимости

В недвижимости цена ошибки менеджера особенно высокая. Один неотработанный лид – это потерянная сделка на миллионы рублей. При этом в большинстве отделов продаж контроль качества всё ещё строится вручную: руководитель выборочно слушает звонки, заполняет таблицы и пытается найти закономерности «на слух».

Пока команда маленькая, это ещё работает. Но когда растет количество объектов, менеджеров и рекламного трафика, ручной подход начинает ломаться.

Именно с такой ситуацией столкнулся BM Group – девелопер из Воронежа. За год отдел продаж вырос с 3 до 5 менеджеров, а количество обращений стало быстро увеличиваться. В компании ежемесячно проходило около 700 звонков и 6000–7000 минут разговоров, при этом весь контроль качества фактически держался на одном человеке.

Раньше менеджер контроля качества вручную прослушивал звонки, заполнял чек-листы, писал рекомендации и собирал аналитику в таблицах. Только по одному менеджеру было необходимо прослушать 40-50 звонков в неделю, и на подобную задачу уходил почти весь рабочий день.

Евгения Фурсова

Менеджер по развитию корпоративного университета BM Group

С утра садишься слушать звонки, потом обед, и дальше снова слушаешь и даешь рекомендации до конца рабочего дня. В какой-то момент уже просто замыливается внимание.

В компании понимали: дальше масштабировать продажи по такой модели уже невозможно. Либо пришлось бы нанимать дополнительных сотрудников контроля качества с расходами минимум 120 000 ₽ в месяц, либо мириться с потерей управляемости отдела продаж – а это уже прямые потери лидов и выручки. 

При объеме около 7000 диалогов в месяц и средней стоимости лида 2 500–3 000 ₽ даже потеря 5–10% обращений из-за ошибок менеджеров могла обходиться компании примерно в 875 000–2 100 000 ₽ потенциально потерянного рекламного бюджета ежемесячно.

Как BM Group автоматизировали контроль качества звонков

До внедрения Аихаб компания рассматривала другие решения – Mango Office и Сбер. Но коробочные продукты не подошли: где-то не хватало гибкости, где-то аналитика работала слишком поверхностно, а часть решений была слишком дорогой для полноценного запуска.

BM Group искали не просто сервис расшифровки звонков, а систему, которую можно адаптировать под собственный процесс продаж.

Если разбирать проект по этапам, то всё началось с интеграции с MacroCRM. Именно оттуда мы начали забирать звонки и данные по менеджерам. 

На старте подтягивали вообще все звонки подряд, но затем исключили недозвоны, гудки и слишком короткие разговоры, которые не дают ценности для анализа. Для этого мы добавили фильтр и оставили только звонки длительностью от 60 секунд. В среднем через систему стало проходить около 500–600 звонков в месяц.

Основой проекта стал кастомный чек-лист оценки звонков, который BM Group до этого использовала вручную. Мы упростили и переработали часть критериев, после чего внедрили уже обновлённую систему оценки, где в основе анализа используются GPT-модели. Теперь каждый звонок анализируется по десяткам параметров:

1. поздоровался ли менеджер;
2. спросил ли имя клиента;
3. выявил ли цель звонка;
4. предложил ли встречу;
5. зарезюмировал диалог;
6. и другие.

Отдельно мы внедрили систему оценки в процентах. Каждый критерий звонка имеет формат «да/нет»: если действие выполнено – менеджер оценивается по процентной шкале.

Такой подход позволил сравнивать эффективность менеджеров между собой. В итоге формируется средний процент по каждому сотруднику, и руководитель сразу видит, кто стабильно отрабатывает звонки сильнее, а у кого системно проседают отдельные этапы общения с клиентом.

Дополнительно мы собрали дашборды. Теперь руководители видят:

1. эффективность каждого менеджера (при выборе его в фильтре);
2. количество звонков;
3. проблемные этапы диалога;
4. статистику по отказам и возражениям;
5. эффективность отдела продаж в целом.

Причём аналитика полностью интерактивная: например, можно нажать на блок «не договорились» и сразу открыть все проблемные звонки для разбора.

Отдельно внедрили ИИ-анализ групп звонков. Например, система может автоматически собрать отчёт по 30 звонкам конкретного менеджера или по всем диалогам, где клиент отказался от встречи. Внутри такого отчёта ИИ уже сам показывает типовые ошибки, зоны внимания и рекомендации для руководителя отдела продаж.

На выходе команда BM Group получила личный кабинет со всей аналитикой. Внутри можно открыть любой звонок, посмотреть расшифровку, краткое содержание разговора, результаты проверки чек-листа и при необходимости вручную скорректировать оценку.

Процесс тестирования строился через прямое сравнение работы системы с живой ручной оценкой. Менеджер контроля качества прослушивала звонки самостоятельно и параллельно смотрела, какие выводы и рекомендации формирует Аихаб. 

Евгения Фурсова

Менеджер по развитию корпоративного университета BM Group

Для меня это был главный критерий: если я как человек, который руками долго этим занимался, вижу в звонке одно и то же, что показывает система, значит, она реально работает корректно.

При этом тестирование не завершилось на этапе внедрения. Даже после запуска системы периодически сохраняется выборочная ручная проверка звонков, особенно в спорных ситуациях. Однако нагрузка на команду существенно снизилась: теперь достаточно открыть отчёт и точечно проверить только те диалоги, где есть сомнения, а не прослушивать весь поток звонков вручную.

В результате время на контроль качества сократилось в 8 раз – с 8 часов до 1 часа в день. Благодаря прозрачной системе управления продажами руководитель сразу видит:

1. кто из менеджеров стабильно проседает;
2. где теряются лиды;
3. какие возражения плохо отрабатываются;
4. какие этапы скрипта чаще всего пропускают.

Благодаря автоматизации BM Group отказались от найма двух специалистов контроля качества. По данным компании, такой сотрудник обходится примерно в 60 000 ₽ в месяц – то есть расширение команды стоило бы до 2 × 60 000 × 12 = 1 440 000 ₽ в год.

Внедрение Аихаб обошлось компании кратно дешевле этой суммы. В итоге функция контроля качества стала стоить примерно на 70% меньше, чем содержание двух штатных сотрудников, а вложения в систему окупились за счёт экономии на ФОТ за 3,6 месяца – после чего компания начала получать прямой экономический эффект от автоматизации.

При этом Аихаб помог сохранить управляемость продаж на фоне роста компании: за год отдел вырос с 3 до 5 менеджеров без потери контроля качества.

Отдельно нужно подчеркнуть эффект, который сложно измерить только деньгами. До внедрения контроль качества строился на выборочной проверке: при общем объеме около 7 000 диалогов в месяц вручную прослушивалось примерно 0,5% или 40 звонков на одного менеджера. Фактически решения принимались на основе небольшой выборки.

После автоматизации от Аихаб компания перешла к анализу 100% контролируемых звонков. Это позволило отказаться от управления «на ощупь», видеть системные ошибки менеджеров и находить точки потерь лидов без ручного поиска проблем в отдельных диалогах.

Для команды BM Group одним из главных эффектов после внедрения Аихаб стала сильная разгрузка сотрудников контроля качества. Их работа стала менее стрессовой и более разнообразной. Вместо бесконечной прослушки звонков команда теперь занимается управлением качеством продаж – обучением менеджеров, аналитикой, разбором проблемных кейсов и развитием отдела продаж.

Планы на будущее

Для BM Group готовая речевая аналитика стала частью системы управления продажами, которая помогает быстрее обучать менеджеров и быстрее находить причины просадки конверсии.

На следующем этапе развития застройщик планирует ещё глубже использовать речевую аналитику в обучении менеджеров и управлении продажами. Компания хочет не просто находить ошибки в звонках, а строить на основе аналитики полноценную систему развития команды: быстрее выявлять слабые места, разбирать типовые возражения, адаптировать новых сотрудников и усиливать контроль качества на разных этапах диалога.

Если вы тоже хотите увидеть, где именно теряются ваши лиды и какие ошибки менеджеров снижают конверсию, оставьте заявку на сайте. На демо покажем на примерах действующих клиентов, как Аихаб находит точки потерь в звонках и какие из них можно быстро исправить без увеличения команды контроля качества.