Баги и сбои продукта
Остаются незамеченными месяцами: клиенты жалуются в диалогах, но сигналы не доходят до продукта и разработки.
Транскрибация, оценка и аналитика 100% разговоров — а не выборочные 3–10%. Голосовые звонки и текстовые диалоги в одной платформе.
100% коммуникаций под контролем — проблемы продукта, ошибки операторов и сигналы клиентов видны на массиве, а не в случайной выборке.
Контакт-центры проверяют 3–10% диалогов — выборочно, вручную, по чек-листу супервизора. Остальные 90–97% разговоров никто не слышит и не читает.
Остаются незамеченными месяцами: клиенты жалуются в диалогах, но сигналы не доходят до продукта и разработки.
Не фиксируются: супервизор слышит только выборку, большая часть ошибок остаётся без коррекции.
Недовольство и намерение уйти скрыты в 97% разговоров — критичные диалоги не приоритизируются.
Потребности, идеи, частые вопросы — всё, что клиенты говорят напрямую, не доходит до тех, кто принимает решения.
Типичный контакт-центр среднего бизнеса генерирует объём разговоров, который невозможно прослушать вручную. Системные сигналы теряются в массиве.
Средний контакт-центр — звонки, чаты, мессенджеры, все каналы одновременно.
Объём коммуникаций, из которых супервизоры физически могут прослушать лишь доли процента.
Что заставило клиента позвонить? Системные причины — неудобный интерфейс, сломанный процесс, непонятные условия — скрыты в массиве разговоров и не агрегируются.
Баги, сбои в работе продукта, недовольство условиями обнаруживаются через месяцы — когда клиенты уже ушли или публично пожаловались.
Нарушения скриптов, некорректные ответы, грубость, слабая работа с возражениями остаются без внимания — массовое обучение не прицельное.
Лия обрабатывает и голосовые звонки, и текстовые диалоги — одной платформой. Каждый разговор транскрибируется, анализируется и размечается автоматически, без ручной работы супервизора.
Разговоры поступают из телефонии, CRM или мессенджеров — автоматически. Дальше их обрабатывает пайплайн: последовательность шагов, настроенная один раз и работающая без участия человека.
Аудио и чаты поступают из телефонии, CRM, helpdesk-систем и мессенджеров. Или загружаются вручную через веб-интерфейс и API.
Каждый разговор запускается через настроенную последовательность шагов. Без ручных действий, с дедупликацией по идентификатору.
Речь превращается в текст с разделением по спикерам и временными метками. Для текстовых диалогов шаг пропускается.
Языковая модель применяет промпт: извлекает темы, оценки, настроение, ключевые моменты. Результат — структурированный JSON.
Результаты появляются в списке разговоров, виджетах и дашбордах. Руководитель видит картину по контакт-центру сразу.
По каждому диалогу супервизор получает оценки по критериям, резюме, ключевые моменты и извлечённые метаданные. Никаких «послушайте сами» — всё уже размечено.
Критерии с баллами, статистика токенов и времени анализа, статус решения, стенограмма диалога — всё в одном окне. Фильтры слева сегментируют разговоры по периоду, каналу, оператору и полям анализа.
Метрики качества, распределение причин обращений и тренды — всё обновляется автоматически по мере поступления разговоров. Дашборды собираются в Magic View из текстовых описаний, без SQL.
Средняя оценка диалогов — взвешенная по критериям скрипта, корректности и работы с возражениями
Негативных диалогов — разговоров с негативной тональностью клиента, в фокусе у супервизора
Диалогов в день — обработано автоматически, голос и текст. Охват — 100%
После анализа 10 000 диалогов у одной компании обнаружились три конкретных инсайта — каждый превратился в действие и измеримый результат.
На 100% разговоров LLM выделил общую тему и сгруппировал обращения. Видно, что у трети клиентов — одна и та же механика проблемы с уведомлениями о сроках доставки. До анализа это было незаметно: отдельные жалобы воспринимались как разовые.
На персональных картах операторов видно: у троих — провал по работе с возражениями, ещё у 25% команды — ошибки в конкретных частях скрипта. До анализа обучение шло массово, вслепую.
Частота одного и того же вопроса — 2 000 раз в месяц. Клиенты ищут ответ, не находят его, обращаются в поддержку. На 100% массива такие паттерны видны за пару кликов.
Проанализируем часть ваших реальных диалогов и покажем конкретные выводы по вашей команде и продукту — за несколько дней, без SQL и BI-аналитика.
Четыре направления, где речевая аналитика меняет работу контакт-центра — и три платформенных механики, на которых это работает.
Аналитика на естественном языке и дашборды из текстовых описаний. Без SQL, 9 типов графиков, коллекция виджетов.
Чат-интерфейс: описываете, что анализировать — система сама генерирует промпт, JSON-схему и виджеты. Тестирование на реальных диалогах.
Массовый анализ дешёвой моделью на 100% + точечный дорогой на интересных сегментах. Выбор из 6+ LLM-провайдеров.
автоматический сбор из телефонии, CRM и мессенджеров · API для интеграции с внутренними системами · версионирование промптов
Задайте вопрос текстом — «какие основные темы обсуждались?», «где операторы не соблюдают скрипт?», «что клиенты спрашивают чаще всего?» — и получите структурированный ответ на выбранном массиве диалогов. Без SQL, без дашбордов и BI-аналитиков.
Перед полным внедрением — ограниченный пилотный анализ части ваших звонков или чатов. Ценность оценивается на вашем контакт-центре, а не на синтетических примерах.
Часть ваших реальных звонков или чатов поступает в систему — через интеграцию с телефонией, CRM или прямой загрузкой. Настраиваем критерии анализа под вашу специфику.
LLM обрабатывает диалоги, выставляет оценки и размечает темы. Формируются первые отчёты и дашборды по срезам вашего контакт-центра.
Вы видите реальные выводы по вашему контакт-центру: системные причины, проблемы операторов, запросы клиентов. На основе этого — решение о масштабировании.
Пилот даёт оценить ценность на ваших данных — без рисков, без длинных обязательств, с первыми выводами за дни, а не месяцы.
"
В первый месяц с командой Лии мы достигли покрытия в размере 51,2%. Спустя год оно выросло до 78,61%, при этом процент ошибок в распознании намерений клиентов составил менее 5%
"
Настроили умную маршрутизацию обращений с приоритетами по темам и странам. Моментально отвечаем, почему готовим без перчаток и не кладём к заказу салфетки :)
"
Лию можно назвать полноценным членом команды поддержки Localrent. Это подмечают наши клиенты. И это отмечают сотрудники, ощущая существенную помощь Лии в часто задаваемых вопросов. Лия помогает оставаться на связи с клиентами даже в ночные часы, позволяя специалистам восстановить силы.
"
Снизилось выгорание сотрудников из-за большого количества чатов, увеличилась их вовлечённость в решении вопросов
"
Лия помогает нам быть ближе к своим клиентам и всегда успевать им помочь. Скорость ответа в кикшеринге очень важна, и Лия однозначно делает нас быстрее
Обращений автоматизировано
%Экономия на каждом обращении
руб.Экономия на каждом обращении
%Обращений автоматизировано
%Обращений автоматизировано
%Экономия на каждом обращении
Сокращение времени решения вопроса
%Сокращение времени решения вопроса
Обращений закрыто ботом
%Экономия на каждом обращении
Созвонимся, пройдёмся по задачам вашего контакт-центра и согласуем условия пилотного анализа. Ответ — в течение рабочего дня.
