Речевая аналитика ИИ

Настроить сценарий нужно для того, чтобы продукт Речевая аналитика ИИ начал работать. Без сохраненного и включенного сценария звонки проходить через анализ с ИИ не будут. Этот раздел отвечает за автоматическую проверку звонков на соответствие вашему скрипту, присвоение тегов и определение успешности разговора.

Подключение доступно на тарифной опции «Речевая аналитика ИИ».

Общая логика работы

После сохранения сценария система:

1. Отбирает звонки по заданным фильтрам.
2. Прогоняет их через STT (распознавание речи).
3. Проверяет соответствие пунктам сценария.
4. Проставляет теги по заданным правилам.
5. Делает саммари/сводку разговора.
6. Рассчитывает итоговую оценку (от 0 до 10).
7. Определяет успешность звонка (если задан порог).

Если сценарий не заполнен:

• Оценки у звонков не будет.
• Теги и фильтры продолжат работать.

Для того, чтобы продукт включился и заработал необходимо настроить правила анализа звонков.

Для этого нужно перейти в «Настройки» → «Оценка коммуникаций» → «Правила анализа звонков» → Кнопка «Создать сценарий» в правом верхнем углу.

Название сценария квалификации

В поле укажите понятное и конкретное название. Лимит для поля — 70 символов.

Пример:

• «Запись пациента к врачу»
• «Продажа первичной консультации»
• «Обработка входящего лида — недвижимость»

Кнопка «Выбрать шаблон»

Вы можете:

• выбрать индустриальный шаблон (например, медицина, недвижимость),
• выбрать ранее созданный сценарий из своего списка.

После выбора система автоматически:

• заполнит пункты сценария,
• добавит рекомендуемые теги,
• применит базовые фильтры.

Это ускоряет старт и помогает избежать типовых ошибок.

Содержание сценария квалификации

Пример: если у вас 5 пунктов, каждый будет весить 2 балла (10 / 5).

Как добавлять пункты сценария

Каждый пункт — это одно конкретное действие оператора.

1. Представление оператора

Примеры неоднозначных/субъективных формулировок (точность результатов будет хуже):

• Оператор корректно представился.
• Оператор нормально начал разговор.
• Оператор был вежлив при представлении.
• «Корректно», «нормально», «вежливо» — субъективные оценки.
• Невозможно однозначно определить, выполнено ли условие.

2. Уточнение данных клиента

Примеры неоднозначных/субъективных формулировок (точность результатов будет хуже):

• Оператор собрал данные клиента.
• Оператор все уточнил.
• Оператор правильно оформил запись.
• Слишком общее.
• Непонятно, какие именно данные проверяются.
• LLM будет интерпретировать слишком широко.

3. Озвучивание информации о записи

Хорошо:

• Оператор озвучил дату и время записи.
• Оператор подтвердил дату и время записи перед завершением звонка.
• Оператор повторил клиенту параметры записи.

Плохо:

• Оператор договорился с клиентом.
• Оператор все объяснил.
• Запись была оформлена корректно.
• Нет конкретного действия.
• Невозможно проверить через текст разговора.

4. Стоимость услуги

Хорошо:

• Оператор озвучил стоимость услуги.
• Оператор сообщил итоговую стоимость при записи.

Плохо:

• Оператор обсудил цену.
• Оператор объяснил финансовые условия.
• Оператор правильно рассказал про оплату.
• «Обсудил» — не означает, что цена была названа.
• «Правильно» — субъективно.

5. Работа с возражениями

Хорошо:

• Оператор предложил альтернативную дату при отказе клиента.
• Оператор предложил альтернативную услугу при невозможности записи.
• Оператор задал уточняющий вопрос при возражении клиента.

Плохо:

• Оператор хорошо обработал возражение.
• Оператор убедил клиента.
• Оператор постарался удержать клиента.
• Оценочные формулировки.
• «Убедил» — зависит от результата, а не действия.

6. Завершение звонка

Хорошо:

• Оператор попрощался с клиентом.
• Оператор поблагодарил клиента за обращение.
• Оператор уточнил, остались ли дополнительные вопросы.

Плохо:

• Оператор корректно завершил разговор.
• Разговор закончился позитивно.
• Клиент остался доволен.
• Невозможно объективно проверить.
• «Клиент остался доволен» — это гипотеза.

7. Медицинский пример

Хорошо:

• Оператор уточнил наличие температуры у пациента.
• Оператор предупредил о необходимости прийти с законным представителем (для ребенка).
• Оператор уточнил возраст пациента.

Плохо:

• Оператор проверил состояние пациента.
• Оператор все уточнил по здоровью.
• Оператор соблюдал регламент.
• Слишком общее.
• Нет проверяемого факта.

8. Двойные критерии (ошибка объединения)

Плохо:

• Оператор представился и уточнил имя клиента.
• Оператор озвучил стоимость и предложил альтернативу.
• Оператор попрощался и поблагодарил клиента.
• Если выполнена только часть — как оценивать?
• Невозможно корректно распределить вес.

Правильно — разделять:

• Оператор представился.
• Оператор уточнил имя клиента.

9. Зависимость от результата вместо действия

Плохо:

• Клиент записался на прием.
• Клиент согласился.
• Сделка была закрыта.
• Это результат, а не действие оператора.
• На результат могут влиять внешние факторы.

Лучше:

• Оператор предложил запись.
• Оператор озвучил преимущества услуги.
• Оператор предложил альтернативную дату.

Универсальная формула хорошего критерия

Хороший пункт сценария:

1. Проверяет одно действие.
2. Формулируется через «Оператор сделал X».
3. Может быть однозначно подтвержден текстом звонка.
4. Не содержит оценочных слов.
5. Не зависит от результата разговора.

Настройка приоритета и веса

Вы можете выбрать:

1. Очень низкая
2. Низкая
3. Средняя
4. Высокая
5. Очень высокая
6. Своя (ручная настройка веса)

Система автоматически пересчитает веса так, чтобы сумма осталась равной 10.

Улучшение текста с помощью ИИ

Рядом с пунктом есть кнопка улучшения.

Как работает:

1. Открывается попап и сразу же применяется поиск улучшенной формулировки.
2. LLM предлагает более точную формулировку.
3. Вы выбираете — сохранить новую или оставить старую.

Используйте эту функцию, если:

• формулировка размыта,
• есть риск неоднозначной интерпретации

Кнопка «Вставить сценарий»

Позволяет вставить сразу список пунктов из:

• заметок,
• Word,
• Google Docs.

Каждая строка станет отдельным критерием.

Рекомендуется использовать при массовом переносе скриптов.

Процент успешности сценария

В отдельном поле укажите число от 1 до 100.

Это порог, при котором звонок считается успешным.

Правила постановки тегов

Теги позволяют фиксировать контекст и ключевые темы разговора.

Как задать правило постановки тега

Присвоить тег «Название тега», если:

• говорил: клиент / оператор
• и речь содержит контекст целевого действия.

Теги как значения

Тег может быть:

• строкой,
• числом,
• процентом,
• мульти-селектом.

Примеры использования:

1. Пользователь хочет видеть какой у его клиентов бюджет, но не просто метку о наличии бюджета, а конкретное значение. В данном случае стоит выбрать тип поля: «Число»
2. Пользователь хочет видеть какая у его клиента процентная ставка. Ему лучше выбрать тип поля: «Процент».
3. Пользователь хочет видеть какие у его клиента пожелания. Ему лучше выбрать тип поля: «Строка».
4. Мульти-селект нужно будет выбирать для тех, кто хочет видеть результаты AI CA в своих CRM, когда команда интеграций доделает «Автозаполнение полей для CRM». По сути мульти-селект это костыль. Его можно выбирать и он будет работать и возвращать результаты в AI CA.

Фильтрация разговоров

Фильтры определяют, какие звонки попадут в анализ.

Если звонок не соответствует фильтрам — он не будет:

• оценен,
• проверен по сценарию,
• обработан по тегам.

Базовые фильтры

1. Анализировать только последний трансфер звонка

По умолчанию включен.

Если выключить:

• будут транскрибироваться все «ноги» звонка,
• оценка оператора все равно считается только по последней ноге,
• в карточке звонка будет доступна расшифровка всех частей.

2. Длительность разговора

По умолчанию: больше 1 секунды.

Можно изменить на большее значение.

Дополнительные фильтры (отображаются в соответствии с подключенными клиенту компонентами)

Вы можете добавлять условия по:

• сегментам
• направлению звонка
• номеру вызываемой стороны
• контакту и ФИО
• группам контактов
• номеру абонента
• виртуальному номеру
• рекламной кампании
• номеру обращения
• сайту и странице входа
• сценарию ВАТС
• сценарию лидогенератора
• сотруднику и его группам
• уже проставленным тегам
• длительности ожидания
• длительности разговора
• переадресации
• выбранной группе
• причине завершения
• региону номера
• оценке оператора
• URL страницы обращения
• статусу звонка
• внутренним звонкам
• и другим доступным параметрам

Как работает подбор сценария

Для каждого звонка применяется правило выбора сценария:

1. Сначала проверяются фильтры сценариев.
2. Если фильтры не пересекаются — звонок анализируется только тем сценарием, под условия которого он попал.
3. Если фильтры пересекаются — система использует LLM для определения наиболее подходящего сценария.

На выбор сценария моделью влияют:

• название сценария,
• текст скрипта,
• список тегов.

Чем понятнее и уникальнее эти элементы, тем точнее работает подбор.

Пример 1. Два сценария с одинаковыми фильтрами

У пользователя два сценария:

• «Покупка недвижимости»
• «Аренда недвижимости»

Фильтры у обоих сценариев одинаковые (например, только «длительность звонка от 10 секунд»).

Процесс:

1. Получаем полный транскрипт звонка.
2. Передаем его в LLM.
3. Спрашиваем, к какому сценарию звонок подходит больше, учитывая название, скрипт и теги.

Пример 2. Один сценарий

Даже если сценарий всего один, правило подбора все равно применяется.

Процесс:

1. Весь транскрипт передается в LLM.
2. Проверяется, соответствует ли звонок сценарию.

Если подходит — выполняется полный анализ (оценка, теги, саммари).

Если не подходит — звонок отображается в отчетах без оценки и не влияет на средние показатели.

Пример 3. Два сценария с разными фильтрами

Если фильтры сценариев не пересекаются:

• звонок может попасть строго под первый сценарий,
• либо строго под второй,
• либо не попасть ни под один.

В этом случае:

• если звонок соответствует фильтрам одного сценария — применяется только он;
• если не соответствует ни одному — звонок не попадет в AI CA анализ.

При этом механизм подбора сценария через LLM все равно используется внутри группы сценариев, под фильтры которых попал звонок.

Рекомендации по настройке

Гайд по вкладке «Речевые метрики»

Вкладка «Речевые метрики» дополняет оценку по сценарию и анализирует поведенческие и речевые характеристики оператора во время звонка.

В отличие от сценария, метрики не добавляют баллы — они могут только снижать итоговую оценку.

Общая логика работы

1. Сначала рассчитывается оценка по сценарию (от 1 до 10).
2. Затем система проверяет речевые метрики.
3. Если метрика срабатывает — из итоговой оценки вычитается заданное значение.
4. Минимальная итоговая оценка за звонок — 1.

Если метрики не сработали — оценка остается максимальной.

Настройка метрик

По умолчанию доступно 7 метрик.

Пользователь может:

• включить или отключить любую из них,
• задать размер штрафа,
• полностью убрать влияние метрик на оценку.

Допустимый диапазон штрафа для каждой метрики:

от 0.1 до 9.9 балла.

Это значение будет вычитаться из общей оценки каждый раз при срабатывании.

Описание метрик

1. Тон сотрудника

Определяется как:

• положительный,
• нейтральный,
• отрицательный.

Метрика помогает понять общий эмоциональный фон разговора.

Если фиксируется отрицательный тон — применяется снижение оценки.

Рекомендуется использовать как индикатор сервиса и клиентского опыта.

2. Перебивание клиента

Срабатывает, если оператор перебил клиента и не дал закончить мысль.

Это может указывать на:

• недостаток внимания,
• спешку,
• нарушение стандартов коммуникации.

Если перебивание происходит несколько раз — штраф суммируется.

3. Тишина в разговоре

Срабатывает при паузе 4 секунды и более.

Может указывать на:

• неуверенность оператора,
• отсутствие информации,
• технические проблемы,
• низкую вовлеченность.

Если длинные паузы повторяются — штраф применяется повторно.

4. Нецензурная лексика

Фиксирует наличие грубых или нецензурных выражений в речи оператора.

Критически важная метрика для:

• контроля качества сервиса,
• соблюдения стандартов бренда,
• юридических рисков.

Если необходимо жесткое правило — можно задать высокий штраф (например 1 или более).

5. Скорость речи оператора

Сравнивает темп речи оператора с темпом клиента.

Если оператор говорит быстрее или медленнее более чем на 20% — фиксируется несоответствие.

Слишком высокая скорость может:

• затруднять понимание,
• вызывать раздражение.

Слишком низкая — создавать ощущение неуверенности.

6. Понятность речи

Срабатывает, если клиент:

• переспрашивает,
• уточняет сказанное,
• демонстрирует непонимание.

Причины могут быть:

• нечеткая дикция,
• плохое качество связи,
• сложные формулировки.

Метрика помогает выявить проблемы коммуникации.

7. Постановка на удержание

Фиксирует случаи перевода звонка в режим удержания.

Часто связано с:

• поиском информации,
• отсутствием уверенности,
• передачей звонка.

Если удержание используется слишком часто — это может снижать качество сервиса.

Как задавать штраф

В поле «Снижает оценку на» указывается число от 0.1 до 9.9.

Пример:

• Нецензурная лексика — 1
• Перебивание клиента — 0.2
• Тишина — 0.1

Если оператор:

• перебил клиента 3 раза,
• сделал одну длинную паузу,

и заданы значения 0.2 и 0.1,

то итоговый штраф составит:

0.2 × 3 + 0.1 = 0.7 балла.

Рекомендации по настройке

Когда отключать метрики

Можно временно отключить:

• при тестировании нового сценария,
• при анализе только скрипта,
• при аудите логики LLM.