Как Dialogica повысила конверсию продаж автодилера «Прагматика» на 20%

ML‑платформа анализа диалогов Dialogica помогает компаниям лучше понимать клиентов, быстрее обрабатывать заявки и автоматизировать их аналитику. Систему используют бизнесы из разных сфер — от телекоммуникаций до финансов и ритейла. В 2024 году платформу Dialogica перенесли в Yandex Cloud.

Автодилер «Прагматика» обратился к Dialogica с задачей повысить эффективность обработки входящих лидов и усилить контроль качества работы менеджеров. Для решения этой задачи команда Dialogica внедрила систему обработки телефонных разговоров: автоматизировала анализ речи, настроила классификацию клиентских запросов и оптимизировала процесс их обработки. В результате время анализа звонков сократилось втрое, точность понимания запросов клиентов «Прагматики» улучшилась на 40%, что ежемесячно экономит компании около 1 млн рублей.

Платформа Dialogica интегрируется в процессы управления маркетинга и продажами, используя возможности искусственного интеллекта и лексико‑семантический анализ.

Цель проекта для «Прагматики» заключалась в повышении качества работы продавцов и увеличении конверсии входящих лидов в сделки. Анализ взаимодействий с клиентами показал, что 31,25% потенциальных сделок были упущены из-за недостаточной проработки обращений: нехватки информации, несвоевременных ответов и сложностей в коммуникации.

Чтобы достичь этой цели, необходимо было адаптировать платформу Dialogica под специфику автомобильного бизнеса, включая интеграцию уникальных скриптов продаж. На следующем шаге команда проекта планировала повысить качество обработки и анализа текста и речи, создать систему интерпретации данных и упростить разработку ML‑моделей.

Разработчики Dialogica планировали расширить функциональность платформы и искали управляемые сервисы для точного анализа диалогов с клиентами автодилера. Важно было гарантировать безопасность данных и упростить поддержку решения, чтобы ускорить развёртывание для крупных клиентов, похожих на «Прагматику».

Команда выбрала платформу Yandex Cloud, так как её управляемые сервисы обеспечивают высокую безопасность данных, масштабирование инфраструктуры и сокращение времени на развёртывание и обслуживание. Кроме того, YandexGPT API, Yandex SpeechKit и Yandex SpeechSense позволяют глубже анализировать диалоги и выявлять ключевые аспекты общения с клиентами.

В 2024 году команда Dialogica перенесла платформу в Yandex Cloud, а затем за 3,5 месяца адаптировала её под новую инфраструктуру. В процессе внедрили сервисы Yandex SpeechSense, YandexGPT API, Yandex DataSphere. С привлечением экспертов Yandex Cloud команда оперативно развернула и точно настроила модели машинного обучения, а также обеспечила высокую точность транскрибации через Yandex SpeechKit.

Чтобы интегрировать уникальные скрипты продаж «Прагматики», команда Dialogica провела технические консультации со специалистами автодилера.

Решение работает так: платформа принимает аудиозаписи, транскрибирует их с помощью Yandex SpeechKit, определяет спикеров и проводит тематический анализ. Затем модели выявляют ключевые паттерны: возражения, незакрытые потребности, нарушения скрипта. На основе анализа формируются отчёты, которые автоматически передаются в CRM и BI‑системы «Прагматики».

В среднем Dialogica обрабатывает более 2,5 тысяч часов аудиозаписей в формате MP3 — около 160 ГБ данных в месяц. Специально для задач «Прагматики», чтобы повысить качество обработки запросов и минимизировать ошибки в диалогах с клиентами, в дополнение к SpeechKit использовали сервисы YandexGPT API и Yandex DataSphere. Эти сервисы помогли дообучить модели на примерах реальных диалогов с клиентами «Прагматики». В результате модели точнее определяют «слитые лиды», ключевые сущности, соответствие диалога скриптам и стандартам качества. Это позволило снизить количество ложных срабатываний и повысить эффективность анализа взаимодействий.

Для классификации эмоционального окраса звонков применили Yandex SpeechSense. Сервис определяет интонацию и эмоции, дополняя интерпретацию реплик, которую выполняет YandexGPT на основе сопоставления с диалоговыми кластерами. Аудиофайлы и результаты обработки звонков хранятся в Yandex Object Storage — объём накопленных данных превышает 150 ГБ. Отчётность визуализируется в Google Таблицах и CRM‑системе «Прагматики».

После адаптации системы для «Прагматики» скорость транскрибации и анализа диалогов выросла в десятки раз. Благодаря дообучению моделей на базе YandexGPT точность анализа речи и текстов увеличилась на 20–30%. В результате продавцы «Прагматики» повысили конверсию звонков в продажи на 20%.

Автоматизация обработки клиентских запросов позволила сократить затраты на 1 млн рублей в месяц. За счёт использования облачных сервисов команда Dialogica расширила влияние платформы на всю воронку продаж и повысила эффективность работы «Прагматики»:

• Выявление «слитых лидов» стало точнее — это позволило возвращать в воронку продаж до 15% потенциальных клиентов.

• Автоматизированный анализ диалогов позволил быстрее находить ошибки менеджеров и увеличил конверсию продаж на 18%.

• Внедрение алгоритмов оценки чек‑листов повысило выполнение стандартов обслуживания с 40 до 80%.

• Количество повторных обращений клиентов снизилось на 20% благодаря более точному определению их намерений.

• Время обработки клиентских запросов сократилось на 35%.

• Аналитические отчёты теперь формируются очень быстро, тогда как раньше это занимало часы.

Специалисты Dialogica планируют внедрить Yandex DataLens для более удобной визуализации данных и интеграции с CRM «Прагматики». Также команда рассматривает расширение использования SpeechKit — для распознавания речи в сложных акустических условиях.