Решение для отрасли
Контроль качества обращений для клиентской поддержки
В поддержке контроль качества традиционно живёт на карте оценки и выборке: супервайзер вручную слушает несколько разговоров в неделю на оператора и выставляет баллы по чек-листу. Проблема не только в объёме — 97% обращений вообще не проверены, — но и в неоднородности: два супервайзера по-разному трактуют «проявил эмпатию» и «решил вопрос», и оценка зависит от того, чью смену взяли на разбор. Платформа применяет вашу карту качества к каждому обращению одинаково: распознаёт разговор и проставляет по нему приветствие, идентификацию клиента, следование скрипту, тон, наличие стоп-фраз и признак решения с первого раза.
Для контакт-центра это переводит QA из выборочного аудита в сплошной и объективный процесс, привязанный к бизнес-метрикам поддержки. Показатели FCR, доля нарушений скрипта и негативный тон считаются по всему потоку, а не по прослушанной десятке, спорные диалоги супервайзер находит семантическим поиском, а критичные нарушения — грубость, обещание, которое нельзя давать, стоп-фраза — не тонут в потоке, а поднимаются наверх алертом сразу после разговора.
Какие боли отрасли это закрывает
Очередь и потерянные звонки
В пике и ночью клиенты не дозваниваются: звонок уходит в очередь, обрывается и превращается в пропущенное обращение, о котором никто не узнал.
Качество на глаз
Проверить успевают 2–3% разговоров. Держится ли скрипт, вежлив ли оператор, решён ли вопрос с первого раза — остаётся вне поля зрения.
Как это работает
Пошаговый сценарий — те же шаги, что и в общем кейсе, применённые к вашей отрасли.
- 1
Заведите весь поток в платформу
Подключите телефонию и почту или загрузите записи и переписку — обращения попадают в один контур. Автоматизация запускается на каждом новом разговоре, а ретро-прогон разбирает уже накопленный архив.
- 2
Автотранскрибация всего потока
Правило автообработки распознаёт каждый звонок выбранным движком, а текстовые обращения импортируются как есть. Разговоры превращаются в единый текст, готовый к оценке — без ручной расшифровки и без выборки.
- 3
Оценка по вашим критериям качества
ИИ-действия проверяют разговор по вашим правилам: соблюдён ли скрипт, был ли оператор вежлив, прозвучали ли запрещённые фразы. Результат складывается в метрики (да/нет, оценка, извлечённые формулировки), которые считаются одинаково на каждом обращении.
- 4
Теги и алерты по нарушениям
Проблемные диалоги автоматически получают теги («нарушение скрипта», «грубость», «стоп-фраза»), а по критичным срабатывает уведомление или webhook. Нарушение не тонет в потоке — оно само поднимается наверх сразу после разговора.
- 5
Дашборд по операторам
Метрики качества сводятся в дашборды: доля соблюдения скрипта, частота нарушений и тон в разрезе операторов, команд и периодов. Видно, кто и где проседает, а семантический поиск позволяет вытащить конкретные примеры под разбор.
Отраслевой сценарий
Калибровка карты качества перед аттестацией операторов
Перед квартальной аттестацией руководителю нужна честная картина качества по всей команде, а не баллы по десятку прослушанных вручную звонков. Он оцифровывает существующий чек-лист поддержки как критерии качества: поздоровался и представился, идентифицировал клиента, держался скрипта, был вежлив, не использовал стоп-фраз, решил вопрос с первого раза. Сначала правило прогоняется на сотне уже размеченных супервайзером разговоров — чтобы сверить, что ИИ-оценка совпадает с ручной, — а затем включается на 100% потока за квартал.
На дашборде качества видно распределение по операторам и командам: у кого стабильно проседает эмпатия, кто чаще срывается на скрипте, у кого низкий FCR — клиент возвращается с тем же вопросом. Диалоги с нарушениями помечены авто-тегами («грубость», «нарушение скрипта», «стоп-фраза»), по критичным супервайзеру пришёл алерт ещё в момент разговора, а под аттестацию каждого оператора собирается подборка его реальных проблемных и образцовых звонков с таймкодами.
В итоге аттестация опирается на сплошную и единообразную оценку всех обращений, а не на случайную выборку и субъективную трактовку супервайзера. Оператор видит не «мне не повезло с прослушанным звонком», а объективную статистику по всем своим разговорам — и сам факт, что оценивается каждый, подтягивает дисциплину по скрипту без дополнительного надзора.
Ключевые факты
- Покрытие
- Оцениваются 100% разговоров — звонки и переписка — а не выборка из 2–3% прослушанных.
- Как оценивается
- ИИ проверяет соблюдение скрипта, вежливость и запрещённые фразы по вашим критериям и пишет результат в метрики.
- Реакция на нарушения
- Проблемные диалоги получают теги автоматически, а по критичным срабатывают уведомление или webhook.
- Аналитика
- Дашборды сводят качество по операторам, командам и периодам; семантический поиск достаёт примеры под разбор.
- С чего начать
- Подключите телефонию и почту или залейте архив — правило автообработки разберёт и новый поток, и накопленное.
Готовы начать?
Превратите каждый разговор в данные, знания и действия
Начните с анализа своих разговоров — без риска и без ботов. Платформа превращает архив в данные и базу знаний, а голосовые агенты подключаются, когда вы готовы.
Free-тариф, карта не нужна.