ИИ-РОП
{ о проекте }
клиент — компания «Наследие». в существующую CRM требовалось интегрировать интеллектуальный модуль ИИ-РОП — искусственный интеллект для оценки работы отдела продаж. модуль должен автоматически обрабатывать записи разговоров, превращая их в структурированные данные: расшифровки, краткие выжимки, оценки звонков по критериям и агрегированные метрики для руководителя отдела продаж.
{ год }
2025
{ клиент }
Наследие
{ теги }
crm · ИИ · РОП
{ задача }
автоматизировать анализ звонков и оценку менеджеров — настроить приём событий из crm, обработать аудио на собственном сервере (без передачи данных третьим лицам), записать в crm расшифровку и выжимку по каждому звонку, посчитать оценку по критериям и вывести среднюю/медианную оценку по отделу в отдельной вкладке для РОП.{ проблемы отдела продаж }
- РОП тонет в прослушках, успевает анализировать до 5% звонков — 90% ошибок остаются в тени
- фидбэк с опозданием = потерянный клиент, менеджеры узнают об ошибках, когда клиент уже у конкурента
- менеджеры повторяют одни и те же ошибки — новички буксуют, опытные выгорают
- неясно, где главная проблема в продажах — решения принимаются на догадках
- менеджеры сливают возражения и дожим — клиенты уходят, маржа падает, сделки рушатся на финале
{ что сделали }
команда GordovCode спроектировала и реализовала полностью автономный конвейер обработки звонков — от вебхука из crm до вкладки аналитики для РОП.{ шаг 1 — приём событий из crm }
- вебхук: при статусе «звонок завершён» crm отправляет post-запрос на защищённый сервер
- в запросе передаётся ссылка на аудиофайл и id менеджера
{ шаг 2 — обработка на сервере GordovCode }
- сервер загружает аудио, приводит его к единому формату
- кастомная модель распознавания речи — Whisper + дообучение на тематике клиента
- полная расшифровка + выделение ключевых фраз (цена, отказ, согласие, перебивание)
- данные не передаются третьим лицам — всё на собственном сервере
{ шаг 3 — запись расшифровки и выжимки в crm }
- расшифровка добавляется в стандартное поле «примечание» карточки звонка
- краткая выжимка (3–5 предложений) — в отдельное кастомное поле
{ шаг 4 — оценка звонка по критериям для РОП }
- ИИ анализирует расшифровку по 5 критериям: «приветствие», «отработка возражений», «завершение сделки» и др.
- каждый критерий — балл от 0 до 2
- итоговая оценка (сумма баллов) появляется у РОП в интерфейсе crm рядом со звонком
{ шаг 5 — вкладка аналитики для РОП }
- отдельная вкладка в crm «ИИ-РОП: аналитика»
- средняя оценка за месяц — сумма баллов всех звонков / количество
- медианная оценка за месяц — устойчива к выбросам, отражает реальный уровень команды
- динамика по дням и неделям
- график и сравнение оценки каждого менеджера со средним по отделу
{ технологический стек }
- бэкенд обработки — python (fastapi) + gpu-сервер для инференса модели
- распознавание — дообученный Whisper + gpt для суммаризации
- интеграция с crm — rest api, вебхуки, batch-обновления записей
- хранение метрик — postgresql + timescaledb для агрегации по месяцам
{ результат }
полностью автономный конвейер: звонок завершился — появилась расшифровка, выжимка и оценка. РОП видит средний балл по команде за месяц в отдельной вкладке crm. за 3 месяца оценка отдела выросла на 28%.{ отзыв заказчика }
«заказал у GordovCode интеграцию ИИ-расшифровки звонков в нашу crm. хотел, чтобы всё само работало: закончился звонок — появилась расшифровка, выжимка, оценка. и чтобы я видел средний балл по команде за месяц. ребята сделали. всё в crm, ничего лишнего. теперь не гадаю, как менеджеры общаются, а вижу цифры. за 3 месяца оценка отдела выросла на 28%. рекомендую. мой честный отзыв.»
