T Textura

Кейс · контроль качества

Контроль скрипта и стандартов на каждом разговоре

Стандарты сервиса работают только тогда, когда их соблюдают на каждом контакте, а не на тех 2–3%, что успел проверить супервайзер. Платформа разбирает каждое обращение по вашему чек-листу этапов — приветствие, выявление потребности, презентация, работа с возражениями, закрытие — и превращает соблюдение скрипта в измеримую метрику по каждому оператору, с алертами на нарушения.

Проблема

У компании есть скрипт и стандарты, но проверить их соблюдение на потоке невозможно вручную. Супервайзер слушает выборку в несколько процентов, а остальные разговоры остаются чёрным ящиком: что оператор пропустил приветствие, не выявил потребность, «забыл» отработать возражение — узнают случайно или из жалобы клиента.

Выборочная прослушка ещё и субъективна: два проверяющих оценят один диалог по-разному, единого критерия нет, оператору не с чем спорить и не за что зацепиться, чтобы исправиться. Стандарты превращаются в декларацию на стене, а не в то, что реально происходит на линии.

В итоге страдают и конверсия, и клиентский опыт: нарушение скрипта видят постфактум, тренд «просело выявление потребности у второй смены» замечают через месяцы, а системные пробелы — только когда падают продажи или растут жалобы.

Как это решает платформа

  1. 1

    Опишите свой чек-лист этапов

    Приветствие по стандарту, выявление потребности, презентация, работа с возражениями, закрытие — сформулируйте пункты словами. ИИ-создание правил само настроит фильтры и логику проверки под ваш стандарт.

  2. 2

    Правило автообработки проверяет каждый разговор

    На каждую новую запись срабатывает автоматизация: ИИ по транскрипту оценивает соблюдение каждого этапа и заполняет метрики (да/нет по пункту, общий процент соблюдения) действием llmText или script.

  3. 3

    ИИ размечает нарушения тегами

    Действие tagLlm ставит теги по смыслу: «пропущено приветствие», «не отработано возражение», «нет закрытия». Теги — тот же фильтр, по которому вы соберёте выборку проблемных звонков в один клик.

  4. 4

    Метрики соблюдения по операторам на дашборде

    Процент соблюдения скрипта и разбивка по этапам собираются в графики: сравнение операторов, смен и периодов, тренд по каждому пункту чек-листа. Видно, где именно проседает стандарт.

  5. 5

    Алерты и выгрузка по нарушениям

    На критичные нарушения автоматизация шлёт email или подписанный webhook, а найденный контакт с заметкой уходит в CRM. Супервайзер получает не «послушай всё», а точный список звонков, которые нужно разобрать.

Результат

Соблюдение стандартов из субъективной выборки превращается в объективную метрику на 100% разговоров: видно каждого оператора, каждый этап и каждое нарушение — в момент, когда его ещё можно исправить.

  • Проверка чек-листа на 100% разговоров, а не на выборке в несколько процентов.
  • Единый критерий: ИИ оценивает все диалоги одинаково, оператору есть на что опереться.
  • Метрики соблюдения по операторам, этапам и сменам — тренды видны сразу, а не через месяцы.
  • Алерты по нарушениям в реальном контуре: разбираете точечные звонки, а не слушаете подряд.

Ключевые факты

Покрытие
Чек-лист этапов проверяется на 100% разговоров автоматически, а не на выборке.
Как настроить
Опишите пункты стандарта словами — ИИ-создание правил соберёт автоматизацию под ваш чек-лист.
Метрики
Процент соблюдения скрипта и разбивка по этапам — свои метрики, синхронизируются в аналитику и выводятся на дашборды.
Алерты
Нарушения уходят в email, подписанный webhook или заметкой в CRM по найденному контакту.
Каналы
Та же логика применима к переписке: соблюдение стандартов ответов в чатах, письмах и тикетах проверяется одинаково.

Вопросы

Частые вопросы

Как ИИ понимает, что этап скрипта соблюдён?

Вы описываете чек-лист этапов своими словами, а автоматизация на каждой записи запускает ИИ-действие над транскриптом: оно оценивает каждый пункт и заполняет метрику — соблюдён этап или нет и общий процент соблюдения. К проверке можно приложить документ-справочник со стандартом как контекст.

Можно ли проверять всех операторов, а не выборку?

Да. Правило автообработки срабатывает на каждую новую запись и ретроспективно прогоняется по архиву, поэтому чек-лист проверяется на 100% разговоров. Прослушивание выборки заменяется объективной метрикой по каждому оператору.

Как я узнаю о нарушении вовремя?

Автоматизация помечает нарушения тегами по смыслу и на критичные случаи отправляет email или подписанный webhook, а найденный по номеру контакт получает заметку в CRM. Вместо «послушай всё» супервайзер получает точный список звонков на разбор.

Это работает только для звонков?

Нет. Тот же контур применим к переписке — чатам, письмам и тикетам: стандарты ответов проверяются по чек-листу так же, как этапы разговора, с теми же метриками, тегами и алертами.

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.