Речевая аналитика звонков с помощью ИИ: как перевести разговоры с клиентами в конкретные цифры и инсайты

Почему старая речевая аналитика по стоп-словам больше не работает

Системы прошлого поколения искали в транскрипции фиксированные слова из словаря: например, считали звонок «успешным», если менеджер произнёс слово «акция», или ставили тревогу на слово «жалоба». На практике живая речь устроена тоньше:

• клиент может вежливо сказать «давайте вернёмся к этому в следующем квартале» — по ключевым словам всё вежливо, а по смыслу это необработанный отказ;
• менеджер может произнести все дежурные фразы приветствия, но проигнорировать прямой вопрос покупателя о сроках поставки и гарантии;
• клиент называет конкурента и его цену — эту информацию нужно сразу вытащить в сводную таблицу для отдела маркетинга и закупок.

ИИ-агент анализирует полный смысл диалога: он отличает дежурную отговорку от реального возражения, видит, перехватил ли менеджер инициативу, и фиксирует конкретные договорённости с датами и суммами.

Как работает разбор телефонных разговоров в Aether Lab

1. Получение записей из АТС или архива. Через встроенную интеграцию с телефонией Телфин агент сам получает журнал вызовов за день или неделю, фильтрует целевые разговоры (например, длительностью от 40 секунд) и скачивает записи в рабочую песочницу.
2. Точная расшифровка речи в текст (transcribe_audio_to_text_file). Каждая аудиозапись автоматически переводится в текстовый файл .stt.txt с сохранением всех деталей беседы: сумм, артикулов, сроков и условий.
3. Смысловой разбор и структурирование. По каждой расшифровке агент выделяет карточку звонка: цель обращения клиента, названный бюджет, ключевые возражения, соблюдение скрипта и согласованный следующий шаг.
4. Математическая сводка в Python-песочнице. Чтобы не путаться в процентах на десятках звонков, агент агрегирует результаты Python-скриптом и формирует точную таблицу Excel или интерактивный график.

Пять отчётов, которые можно получить из записей звонков за 10 минут

Частые вопросы