Ручная прослушка покрывала 5% разговоров
Колл-центр обрабатывает около 27 000 звонков в день. Контроль качества держался на 2–3 специалистах, которые прослушивали записи и оценивали работу операторов, — при таком объёме проверить удавалось лишь каждый двадцатый звонок.
Параллельно операторы работали сразу в нескольких системах: CRM отдельно, телефония отдельно. Звонки терялись, время обработки росло.
Задача: сделать контроль качества сплошным и автоматическим — и убрать переключения между системами во время звонка.
Выборка не показывала картину
Ручные процессы не справлялись с объёмом обращений — ни в контроле качества, ни в самой работе со звонками.
Выборочная проверка скрывала системные проблемы
До 40% операторов отклонялись от скрипта, но узнавали об этом постфактум — из жалоб клиентов.
Обратная связь опаздывала
Нарушение всплывало, когда исправить ситуацию было уже нельзя.
Две системы — потерянные звонки
Оператор переключался между CRM и корпоративной телефонией: на переключениях терялись звонки и росло время обработки.
Вебфон + речевая аналитика в одном окне
Сначала убрали переключения между системами, затем — подключили ИИ-обработку каждого завершённого звонка.
Вебфон-виджет в CRM
Разработали веб-приложение и встроили его в CRM как drag-n-drop виджет: определение звонящего, зашифрованная передача персональных данных, массовый обзвон, перезвоны, таймеры дозвона, precall. Весь звонок проходит в одном окне BPMSoft.
No-code подключение ИИ
Создали no-code модуль подключения Yandex SpeechSense к BPMSoft. После завершения звонка — автоматическая транскрибация, суммаризация и скоринг.
Метрики скоринга
Настроили ИИ-скоринг по метрикам качества: соблюдение скрипта, вежливость оператора, ключевые слова.
Контроль стал сплошным
Покрытие анализа выросло с ~5% до 100% — видны системные паттерны, а не единичные случаи.
Затраты на контроль качества снизились на 300–400 тыс ₽ в месяц.
Пропущенных звонков стало меньше на 4% — около 1000 в день.
Команда QC перефокусировалась на обучение операторов и мониторинг автоконтроля.
Контроль качества — тот случай, где ИИ окупается первым: звонки уже пишутся, а оценка сводится к чек-листу. По тому же принципу мы подбираем и другие сценарии автоматизации.