Анализ звонков менеджеров: чек-лист и оценка с помощью ИИ

Анализ звонков с помощью ИИ начинается с расшифровки записи. Система проверяет разговор по чек-листу и сохраняет в CRM оценку с цитатами. Руководитель отдела продаж получает сводку: какие пункты скрипта пропускают менеджеры и какие разговоры стоит послушать самому. Регулярность сводки и правила проверки настраивают под отдел.

Начните с карточки оценки ниже: её можно заполнить вручную на нескольких звонках, а затем использовать как основу для ИИ-проверки. Дальше разберём обработку записей, готовые сервисы и требования 152-ФЗ.

Чего не показывает небольшая выборка звонков

Посчитаем на условном отделе. Пять менеджеров, у каждого 40 звонков в день, средний разговор четыре минуты. За пять рабочих дней набирается 1 000 звонков и около 67 часов записей. Это почти две рабочие недели РОПа, если он будет только слушать. Пример, цифры условные.

Если в этом примере руководитель слушает 10–20 звонков в неделю, он проверяет 1–2% записей. По оценке Yandex Cloud, при ручном контроле качества обычно проверяют от 1 до 6% разговоров (блог Yandex Cloud). Такой контроль может пропускать проблемы по нескольким причинам.

Если РОП слушает то, что попалось, выборка может не показывать повторяющиеся проблемы. Менеджер может отлично провести три звонка из проверенных и провалить двадцать непроверенных.

Без общего чек-листа руководители ставят разные оценки одному разговору. Сравнивать результаты за месяц трудно.

При редких разборах обратная связь опаздывает. К моменту разбора клиент уже мог выбрать конкурента, а та же ошибка в скрипте повторилась в других разговорах.

Контроль менеджеров по продажам на выборке держится на внимании одного человека. Когда звонков становится больше, этого внимания уже не хватает.

Как ИИ проверяет звонки: четыре шага

Схема одинакова у готовых сервисов и у агентов, которые собирают под компанию. Разница в том, где хранятся данные и насколько гибко настраиваются правила.

1. Расшифровка

Запись звонка забирается из телефонии или CRM сразу после разговора. Система распознавания речи переводит её в текст и разделяет реплики менеджера и клиента. Качество расшифровки зависит от звука: шумный склад или громкая связь в машине дают больше ошибок, чем гарнитура в офисе.

2. Оценка по чек-листу скрипта

Модель читает расшифровку вместе с вашим чек-листом и проверяет каждый пункт: выполнен, не выполнен, неприменим. К каждой оценке прикладывается цитата из разговора. По цитате менеджер может оспорить оценку, а РОП проверяет нужный фрагмент записи.

Языковая модель может учитывать смысл сказанного. Но фраза «расскажите, как вы сейчас это решаете» сама по себе ещё не доказывает, что менеджер выявил потребность. Для оценки нужны ответ клиента и то, как менеджер использовал его дальше. Это правило стоит записать в чек-листе и проверить на звонках.

3. Карточка в CRM

Результат записывается в сделку: краткое резюме разговора, оценка, договорённости, следующий шаг. Заодно ИИ заполняет поля, которые менеджеры обычно пропускают: бюджет, сроки, лицо, принимающее решение, причина отказа. Если клиент попросил перезвонить в четверг, в CRM появляется задача на четверг.

4. Сводка руководителю

Раз в день или раз в неделю РОП получает сводку в Telegram или в чат CRM. В ней средняя оценка по каждому менеджеру и её динамика, пункты скрипта, которые чаще всего пропускают, и список звонков с низкой оценкой. Кроме них, руководитель проверяет небольшую выборку высоких оценок: иначе систематическую ошибку ИИ можно не заметить.

Охват обработки проверяют отдельно: число полученных и успешно разобранных записей сопоставляют с журналом телефонии. Пропущенные записи и ошибки распознавания не должны выглядеть как хорошие звонки.

Какие критерии оценивать

Чек-лист — главная часть настройки. Хороший пункт можно проверить по тексту разговора, и по нему понятно, что делать менеджеру. «Был вежлив» — плохой пункт. «Назвал своё имя и компанию в первые 15 секунд» — хороший.

Критерий	Что проверяет ИИ	Как использовать результат
Приветствие и представление	Назвал имя, компанию, цель звонка	Проверка базового стандарта общения
Выявление потребности	Задал открытые вопросы о задаче клиента до презентации	Главный пункт для обучения новичков
Презентация под потребность	Связал продукт с тем, что сказал клиент	Показывает, слушает ли менеджер
Отработка возражений	Какие возражения прозвучали и что ответил менеджер	Сборник возражений и лучших ответов для всего отдела
Цена и условия	Назвал цену после ценности, не дал скидку без запроса	Контроль маржи и скидочной дисциплины
Следующий шаг	Договорился о конкретной дате и действии	Связь звонка с воронкой
Запрещённые формулировки	Обещания, которых компания не даёт, грубость, мат	Риски для репутации и споры с клиентами
Речевые метрики	Доля речи менеджера, перебивания, долгие паузы	Обычно считаются автоматически, без модели
Итог разговора	Сделка продвинулась, отказ, перенос; причина отказа	Аналитика причин потерь по всей базе

Для старта возьмите 8–12 пунктов. Так проще объяснить менеджерам правила и разобрать расхождения в оценках. Добавляйте пункты, когда понятно, какую ошибку каждый из них помогает исправить.

Пунктам стоит дать разный вес. Пропущенный следующий шаг стоит дороже, чем пропущенное «спасибо за звонок». Для разных типов звонков нужны разные чек-листы: первичный входящий, холодный исходящий, повторный звонок клиенту после КП.

Карточка оценки звонка: шаблон

Для каждого звонка заведите отдельную карточку: ID записи или ссылка на CRM, дата, менеджер, тип разговора, версия чек-листа и проверяющий. Восемь критериев ниже подходят как заготовка для первичного разговора о покупке. Веса условные, их нужно согласовать со своим РОПом.

Скачать карточку оценки звонка в CSV. Файл в UTF-8 с разделителем ;: его можно открыть в Excel или импортировать в таблицу. Внутри восемь строк с критериями и пустыми полями для результата, цитаты, таймкода и действия. Формулы в файл не встроены; порядок расчёта приведён ниже.

В таблице на телефоне можно прокрутить столбцы вправо.

Критерий	Вес	Результат	Цитата и таймкод	Что исправить
Представился и назвал компанию	5	Заполнить	Заполнить	Заполнить
Выяснил задачу и подтвердил понимание	20	Заполнить	Заполнить	Заполнить
Уточнил сроки и участников решения	10	Заполнить	Заполнить	Заполнить
Связал предложение с задачей клиента	20	Заполнить	Заполнить	Заполнить
Разобрал возражение клиента	15	Заполнить	Заполнить	Заполнить
Объяснил условия без неподтверждённых обещаний	10	Заполнить	Заполнить	Заполнить
Согласовал конкретный следующий шаг	15	Заполнить	Заполнить	Заполнить
Общался корректно, без грубости	5	Заполнить	Заполнить	Заполнить

Шкалу определите до оценки: 1 означает выполнение критерия, 0,5 — частичное выполнение по заранее описанному правилу, 0 — невыполнение. Например, в пункте про сроки и участников решения 1 ставят за оба ответа, 0,5 — только за один. Для презентации можно договориться: 1 — предложение связано с двумя названными клиентом задачами, 0,5 — только с одной, 0 — связи нет. Для остальных критериев половину балла используют, только если заранее описано, что она означает.

Н/П ставят, когда критерий не применим к этому разговору. Если клиент не возражал, отработку возражения оценивать не нужно. В карточке укажите причину Н/П; вес этого пункта исключите из расчёта. Если вопрос был уместен, но менеджер его не задал, это 0, а не Н/П.

Цитату сохраняйте вместе с таймкодом. Для пропущенного действия, у которого нет цитаты, укажите фрагмент, где оно ожидалось, и пояснение проверяющего. Плохой звук или обрыв записи отмечайте как «нет данных», а не как 0 или Н/П. Пока спорный пункт не проверен по записи, итог остаётся предварительным и в рейтинг не включается. Если данных не хватает для оценки, оставьте итог пустым.

Как считать баллы: условный пример

Предлагаемая формула для этой карточки:

Оценка из 100 = сумма (вес × результат) / сумма весов применимых критериев × 100.

Это учебная схема. Числа, цитаты и таймкоды ниже придуманы для объяснения расчёта; они не относятся к клиенту AI Landmark.

Критерий	Вес	Результат	Баллы
Представление	5	1	5
Задача клиента	20	1	20
Сроки и участники решения	10	0,5	5
Предложение под задачу	20	0,5	10
Возражение: клиент не возражал	15	Н/П	Исключён
Условия	10	1	10
Следующий шаг	15	0	0
Корректность общения	5	1	5

Получилось 55 баллов при доступных 85: 55 / 85 × 100 = 64,71 из 100. Вес 15 за возражение убрали из знаменателя, а вес 15 за пропущенный следующий шаг оставили. Если применимых критериев нет или сумма их весов равна нулю, оценку не рассчитывают.

В примере менеджер уточнил сроки, но не участников решения, а предложение связал только с одной из двух задач клиента. Поэтому за оба пункта выставлено по 0,5. К пункту «Следующий шаг» можно приложить финал разговора, 03:42: «Ну, тогда будем на связи». Комментарий проверяющего: действие и срок не согласованы. Задача менеджеру: в следующем разговоре предложить конкретное действие и договориться о дате. Одного итогового числа для такой обратной связи недостаточно.

Сравнивайте звонки одного типа и одной версии чек-листа. Долю Н/П и «нет данных» показывайте рядом с оценкой, иначе результат на двух применимых пунктах можно принять за полный разбор. Оценка по скрипту не равна конверсии в продажу: её проверяют вместе с данными CRM. Несогласие менеджера с оценкой разбирает человек по записи.

Что ещё входит в контроль менеджеров

Анализ звонков менеджеров показывает, как они разговаривают. Но часть проблем видна только в CRM: звонка вообще не было, лид ждал перезвона три часа, сделка висит без задачи две недели.

Эти данные стоит собирать в ту же утреннюю сводку:

• пропущенные входящие и время до перезвона;
• лиды без первого контакта дольше заданного времени;
• сделки без активности и просроченные задачи;
• конверсия по этапам воронки у каждого менеджера.

Без этих цифр оценки звонков могут обмануть. Например, у менеджера хорошие оценки по скрипту, но он перезванивает через четыре часа, когда клиент уже мог выбрать другого поставщика. О том, как связать такие метрики с KPI и мотивацией, мы пишем в статье KPI сотрудников.

Речевая аналитика: какие сервисы есть

Речевая аналитика — общее название сервисов, которые переводят разговоры в текст и анализируют их. Раньше такие системы искали ключевые слова и считали паузы. Речевая аналитика с ИИ на языковых моделях оценивает смысл: выполнил ли менеджер пункт скрипта, как отработал возражение, чем закончился разговор.

Ниже функции четырёх сервисов по документации поставщиков, проверенной 31 октября 2026 года. Доступность зависит от тарифа, настроек и ограничений обработки записей.

Сервис	Что умеет	Что учесть
BitrixGPT в Битрикс24	Расшифровка, резюме, заполнение полей CRM, оценка по скрипту с цитатами и рекомендациями, сводки руководителю	Автоматическая оценка всех звонков требует подписки «BitrixGPT + Маркетплейс»; записи от 10 секунд до часа
Yandex SpeechSense	Автоматическая проверка звонков и чатов, соблюдение скриптов, смысловые теги, конструктор тегов	Перед запуском настроить загрузку записей и правила проверки
Речевая аналитика MANGO OFFICE	Расшифровка, модуль чек-листов: отработка возражений, допродажи, назначение встреч; отчёты по каждому менеджеру	Проверить подключение записи разговоров и лимиты распознавания
Речевая аналитика ИИ в UIS	Оценка по сценарию от 1 до 10, до 25 пунктов проверки, резюме, теги, речевые метрики	Проверить фильтры звонков и сценарий оценки

Битрикс24: анализ звонков через BitrixGPT

BitrixGPT расшифровывает запись, делает краткое резюме и заполняет пустые поля в сделке, лиде, контакте и компании (справка Битрикс24). Оценка по скрипту продаж объясняет, где менеджер отошёл от сценария, с цитатами из разговора. Руководитель получает сводки по расписанию и уведомления о серии плохих оценок в чат «Речевая аналитика». По умолчанию звонок оценивают вручную, по кнопке. Автоматическая обработка в российской зоне доступна с подпиской «BitrixGPT + Маркетплейс» (справка Битрикс24).

Yandex SpeechSense

Сервис Yandex Cloud для анализа звонков и переписки. Проверяет соблюдение скриптов, автоматически предлагает смысловые теги и отслеживает последовательность событий в диалоге. В блоге Yandex Cloud приводится пример Яндекс Рекламы: охват проверок вырос с 6 до 97% при 70 тысячах звонков в месяц (блог Yandex Cloud). Это данные самого Яндекса о собственном подразделении.

MANGO OFFICE

В речевой аналитике есть конструктор чек-листов: в нём задают критерии, веса и правила подсчёта баллов. Результаты доступны в отчётах по сотрудникам и разговорам. Для обработки записей нужно проверить подключение записи разговоров и настройки распознавания (документация MANGO OFFICE).

UIS

В справке UIS описан сценарий квалификации до 25 пунктов с приоритетами, оценка от 1 до 10 баллов, автоматическое резюме и теги. Отдельно система снижает оценку за отрицательный тон, перебивание клиента и долгие паузы. Фильтры звонков и пункты сценария задают в настройках (справка UIS).

Если вы уже работаете в одной из этих систем, начните со встроенной функции. Проверьте её на своих записях и сравните с ручными оценками, прежде чем подключать к мотивации сотрудников.

Свой ИИ-агент или готовый сервис

Готовая речевая аналитика закрывает типовую задачу внутри своей системы. Агента под задачу собирают, когда процесс выходит за её пределы.

Параметр	Готовый сервис	Свой ИИ-агент
Запуск	Без разработки: включить и настроить чек-лист	Разработка: прототип, интеграции, проверка на ваших звонках
Источники данных	Своя телефония или CRM	Телефония и CRM с доступным API или выгрузкой; интеграции проверяют для каждой системы
Логика оценки	В рамках настроек сервиса	Разные чек-листы по продуктам, учёт данных из 1С, своя шкала в рамках проекта
Куда идёт результат	Интерфейс сервиса и его отчёты	Карточка сделки, Telegram, таблица, дашборд — куда нужно
Где обрабатываются данные	У поставщика сервиса	Выбираете сами: Claude, GPT, Gemini или, если данные нельзя выносить, GigaChat, YandexGPT, локальная модель
Что дальше	Отчёты по звонкам	Тот же агент готовит КП по итогам звонка, ставит задачи, пишет клиенту

Свой агент имеет смысл в трёх случаях. Телефония и CRM от разных поставщиков, и встроенного анализа нет ни там, ни там. Оценку нужно связать с данными вне CRM, например с оплатами в 1С. Или после звонка должна запускаться работа: черновик КП, письмо клиенту, задача на склад.

Мы собираем таких агентов для отделов продаж: расшифровка записей, оценка по скрипту, заполнение сделки и утренняя сводка РОПу со списком горячих лидов без перезвона. Подробнее о том, что ещё ИИ делает в продажах, — на странице ИИ для отдела продаж. Как устроены агенты в целом и чем они отличаются от чат-ботов, мы разбирали в статье что такое ИИ-агент.

Запись разговоров и 152-ФЗ

Запись звонка содержит имя клиента, телефон, детали заказа и его голос. Всё это персональные данные: закон определяет их как любую информацию, относящуюся к прямо или косвенно определённому человеку (ст. 3 152-ФЗ). Запись, расшифровка и анализ — это обработка, и на неё распространяются требования закона.

Что важно для анализа звонков:

• Нужно законное основание. Закон допускает обработку с согласия человека, а также в ряде других случаев, например когда она нужна для исполнения договора с ним (ч. 1 ст. 6). Основание выбирают под конкретную цель обработки. Само предупреждение «разговор записывается» не заменяет согласие, если для этой цели требуется именно оно.
• Согласие оформляется отдельно. Если основание — согласие, с 1 сентября 2025 года его нужно оформлять отдельно от других документов, которые подписывает человек (ч. 1 ст. 9).
• Обработка по поручению. Если внешний сервис обрабатывает записи по поручению вашей компании, условия обработки закрепляют в договоре (ч. 3 ст. 6). Отвечает перед клиентом всё равно ваша компания.
• Голос не всегда биометрия. Биометрическими закон называет данные, которые оператор использует для установления личности. По общему правилу для такой обработки нужно письменное согласие (ст. 11). Оценка звонка по скрипту личность не устанавливает. Если же сервис узнаёт клиента по голосу, это уже другой режим.

Менеджеры тоже субъекты персональных данных. Порядок записи и проверки звонков стоит закрепить во внутреннем документе и познакомить с ним сотрудников.

Отдельный вопрос — куда уходят записи. Передача данных за рубеж и хранение баз клиентов вне России регулируются отдельно, мы разбирали это в статье риски внедрения ИИ. Российский облачный сервис тоже получает записи извне. Если данные должны оставаться внутри компании, расшифровку и оценку размещают в её контуре. Схему обработки до запуска согласуйте с юристом: мы описываем, какие данные куда идут, а юридическое решение остаётся за ним.

Как запустить анализ звонков: пилот на месяц

Если записи уже есть в телефонии, на них можно проверить пилот анализа звонков. До запуска запишите исходные показатели и критерии успеха. Порядок такой:

1. Соберите чек-лист. Возьмите текущий скрипт и переведите его в 8–12 проверяемых пунктов. Если скрипта нет, выпишите, что делают в звонках два лучших менеджера.
2. Разметьте эталон. РОП вручную оценивает 30 звонков по чек-листу. Это стартовая выборка для настройки, а не доказательство точности на всех типах разговоров.
3. Сверьте ИИ с человеком. Прогоните те же звонки через модель. Там, где оценки расходятся, уточните формулировки пунктов и прогоните звонки ещё раз.
4. Включите обработку подходящих записей. Следите за пропусками и ошибками; спорные, низкие и часть высоких оценок перепроверяйте вручную.
5. Через месяц сравните. Средняя оценка по скрипту, конверсия по этапам, время до перезвона, часы РОПа на контроль. Без этих цифр «до» и «после» оценить эффект не получится.

Менеджерам нужно понимать правила проверки и иметь возможность оспорить результат. Покажите им чек-лист заранее и дайте доступ к собственным оценкам.

Итог

ИИ позволяет расширить проверку звонков; фактический охват и качество оценок нужно измерять. Руководитель разбирает повторяющиеся ошибки и перепроверяет результаты модели. Начать можно со встроенной речевой аналитики в вашей CRM или телефонии. Свой агент нужен, когда системы разные, логика оценки сложная или после звонка должна запускаться работа.

Если хотите понять, что даст анализ звонков именно вашему отделу и с каких процессов продаж начать, закажите аудит процессов или напишите нам. Посмотрим, где лежат записи, какой у вас скрипт, и предложим план пилота.

Источники

• Yandex Cloud: как SpeechSense заменяет ручную проверку диалогов с клиентами
• Справка Битрикс24: BitrixGPT в CRM, обработка звонков
• Справка Битрикс24: оценка звонков по скрипту продаж
• Документация MANGO OFFICE: речевая аналитика и чек-листы
• Справка UIS: речевая аналитика ИИ
• 152-ФЗ «О персональных данных», ст. 3
• 152-ФЗ, ст. 6. Условия обработки персональных данных
• 152-ФЗ, ст. 9. Согласие субъекта персональных данных
• 152-ФЗ, ст. 11. Биометрические персональные данные