Голосовой анализ менеджеров в финансовом секторе
Запрос клиента:
Банк из топ-30 с колл-центром на 400 операторов сталкивался с низкой эффективностью: конверсия звонков в продажи — всего 12%, обучение новичков занимало 3 месяца, текучка доходила до 45% в год.
Руководство не понимало, какие именно факторы влияют на результат: почему одни менеджеры закрывают сделки в 2–3 раза чаще, а другие остаются внизу списка. Не было внедрено внутренней аналитики, которая помогала бы управлению принимать решения на основе данных.
Решение SCG:
Мы внедрили платформу AI Voice Analytics, которая анализировала звонки в реальном времени: определяла эмоциональный фон, соответствие скрипту, сильные и слабые стороны каждого сотрудника. Руководители получили инструмент объективной оценки, а менеджеры — систему подсказок во время звонка, система Co-pilot
Техническая реализация:
- ASR (Automatic Speech Recognition) для точной расшифровки звонков.
- Sentiment Analysis + Prosody Detection для анализа эмоций и интонации.
- NLP-модель на базе BERT для проверки соответствия скрипту.
- Real-time coaching: подсказки во время разговора.
- Карта успешных паттернов звонков для HR-аналитики и персонализированного обучения.
Результат:
- Конверсия звонков в продажи выросла с 12% до 19% (+58%).
- Текучка сотрудников снизилась на 30% благодаря индивидуальному обучению и поддержке.
- EBITDA подразделения увеличилась на +3,1 п.п..
- Банк получил прозрачность: теперь эффективность сотрудников измерялась не субъективно, а на основе реальных данных. Руководство смогло масштабировать лучшие практики и построить систему управления колл-центром, которая стабильно генерирует результат.
Успешный проект позволил клиенту и SCG идти дальше и сейчас идет проект по разработке и внедрения автоматических звонков с минимизацией людей в колл-центре, оптимизируя таким образом ресурсы для развития.
