Как «Лемана Про» превратила ИИ-аналитику звонков в рост продаж на 19%

Контролировать 1,5% звонков при тысячах обращений в день — это как ехать по трассе с закрытыми глазами и открывать их раз в километр. Именно так описывает ситуацию Кирилл Паничев, директор направления клиентской поддержки «Лемана Про». Ретейлер с миллионом товаров и 60+ услугами осознал, что теряет деньги и пропускает репутационные риски, пока не внедрил речевую аналитику на базе LLM от 3iTech. Разбираемся, как тотальный ИИ-контроль изменил бизнес-показатели.

#Слепота к рискам и упущенные продажи как точка старта

Свыше 400 операторов контакт-центра ежедневно обрабатывают шквал звонков от частных и корпоративных клиентов, а также с маркетплейсов. При ручном аудите супервайзеры физически могли прослушать лишь малую толику диалогов. Такой объем выборки не давал объективной картины. Уровень соблюдения скриптов продаж колебался в районе 40%, а стандарты коммуникации применялись хаотично.

Главным триггером перемен стала «слепота к рискам». О мошеннических атаках, угрозах операторам или зреющем недовольстве клиентов узнавали постфактум — когда негатив уже разлетался по соцсетям. Нужен был инструмент, который позволит слышать каждого и управлять качеством на основе фактов, а не догадок.

#Почему «единые правила для всех» провалились

Попытка применить универсальную систему оценки сразу натолкнулась на суровую реальность. В компании более 50 тематик обращений, и у каждой своя бизнес-логика. Что считать успешной продажей для оптовика и для частного мастера — абсолютно разные вещи. Фразы, допустимые в B2C, становились критической ошибкой в B2B.

• B2C-сегмент: акцент на скорости и простоте оформления.
• B2B-клиенты: требуют глубокой технической консультации и сложного ценообразования.
• Маркетплейсы: специфика работы с доставкой и интеграциями.

Пришлось отказаться от жесткой схемы и перейти к модульной модели чек-листов. Пилотный проект намеренно затянули, чтобы откалибровать каждый параметр на реальных звонках. Это окупилось сторицей: точность автоматической оценки превысила 90%. Менеджеры и операторы приняли систему не как «надзирателя», а как инструмент развития.

«Если бы мы ошибались в 30–40% случаев, доверия бы не было. А когда точность превышает 90%, система становится объективным арбитром», — подчеркивает Кирилл Паничев.

#Как рост дисциплины на 53% конвертировался в деньги

Ключевой метрикой стал автоматический контроль этапов продаж в 100% профильных звонков. Система проверяет, выявил ли оператор потребность, отработал ли возражения и предложил ли оформить заказ здесь и сейчас. Раньше на эти этапы закрывали глаза, теперь за их соблюдением следит ИИ.

Цифры изменились радикально:

1. Соблюдение скриптов и техник продаж взлетело с 41 до 94%.
2. Факт оформления заказа по телефону вырос с 12 до 15%.
3. Казалось бы, плюс 3 процентных пункта, но на объемах «Лемана Про» это дало рост доходов от телефонных продаж на 19%.

Операторы перестали просто консультировать и начали доводить клиента до сделки. У каждого сотрудника появился личный кабинет с динамикой по критическим ошибкам и CSI (индекс удовлетворенности клиентов). Фокус сместился с наказания на развитие. Доля не справляющихся с консультацией сократилась с 30 до 12%, а показатель Resolved Issue Rate (решение вопроса с точки зрения клиента) взлетел с 58 до 77%.

#Побочный эффект: клиентоориентированность без формализма

Раньше многие операторы стремились просто «закрыть тикет». Теперь фокус — на реальном решении проблемы. CSI вырос с 4,6 до 4,7. Прирост кажется скромным, но выборка стала 100%-ной, а не полуторапроцентной, как раньше. Это гораздо более объективная и честная цифра. Процент решенных вопросов по оценке клиентов поднялся с 90 до 92%.

#Реакция в реальном времени: от угроз до мошеннических схем

До внедрения системы о проблемах узнавали из отчетов или, что хуже, из публичных жалоб. Теперь речевая аналитика в реальном времени присылает email-алерты по недопустимым сценариям: угрозы, нецензурная лексика, мошенничество, сбросы звонков. Это позволяет вмешаться до начала эскалации.

• Угрозы оператору: Система распознала фразы о физической расправе и через минуту отправила алерт руководителю смены. Запись подняли, меры приняли мгновенно. Без аналитики звонок затерялся бы на недели.
• Мошенничество: «Лже-клиенты» пытаются переоформить заказ или сменить адрес доставки. ИИ вычленяет подозрительные паттерны и повторяющиеся сценарии, сигнализируя службе безопасности. Это предотвращенные финансовые потери.

#Когда контакт-центр становится источником инсайтов для всей компании

Система не изолирована в рамках КЦ. Раньше смежным отделам передавали голую статистику без расшифровки диалогов. Теперь по каждой выявленной проблеме в доставку, закупки или контент-команду уходят тексты реальных разговоров. Подразделения видят не сухие цифры, а живую речь клиента.

Пример работы цепочки:

• Система кластеризует инсайты из пост-звонковых опросников.
• За неделю обнаружено 200 жалоб на услугу «доставка до подъезда» с повторяющимся словом «грузчики».
• Транскрибаты передаются в логистический блок.
• Выясняется проблема в инструкции для подрядчиков.
• Процесс меняют, и через месяц жалоб становится втрое меньше.

Раньше на поиск такой закономерности ушли бы сотни часов ручного пролистывания отчетов. Автоматика обеспечила скорость и точность.

#Что это значит для селлеров

Опыт «Лемана Про» доказывает: тотальная оцифровка коммуникаций — это не про контроль ради контроля, а про прямую монетизацию сервиса. Для селлеров на маркетплейсах, где поддержка часто отдана на аутсорс или ведется в чатах, уроки очевидны. Внедрение даже базовой аналитики диалогов способно поднять конверсию в заказ за счет соблюдения скриптов и мгновенного выявления точек трения. Начните с пилота на реальных обращениях, сегментируйте тематики и не используйте систему как «кнут» — тогда рост продаж и лояльности станет закономерным итогом.