• Неможливість оперативно виявляти слабкі місця в скриптах продажів або роботі із запереченнями.
• Відсутність даних для навчання нових співробітників і підвищення кваліфікації наявних.
• Втрата потенційних клієнтів через незадовільну якість обслуговування.
• Відсутність єдиного інструменту для аналізу ефективності комунікацій.
• Необхідність обробляти не лише літературну українську, а й суржик.

Результати

1. Повністю автоматизована система аналітики. Миттєвий доступ до даних про якість обслуговування, ефективність продажів і потреби клієнтів.
2. Прискорення процесів: Час на аналіз одного дзвінка скоротився з десятків хвилин до декількох секунд. Це дозволяє аналізувати 100% дзвінків, а не вибіркову частину.
3. Зростання продуктивності: Керівники відділів отримують миттєві звіти, що дозволяє їм швидше ухвалювати рішення та коригувати роботу команди.
4. Аналіз ключових слів і запитів клієнтів допомагає швидше адаптувати пропозиції, що веде до зростання продажів на 10-15%.
5. Надійність та економія коштів: Рішення на AWS забезпечує відмовостійкість і масштабованість, обробляє великі обсяги дзвінків без збоїв. Автоматичний аналіз 100% дзвінків знизив витрати на ручний моніторинг до 30%.
6. Економія: Хоча відсоток економії може варіюватися, автоматизація процесів значно знижує витрати на робочу силу та підвищує ефективність.

Про рішення

«АвтоНова-Д» — національний дистриб’ютор, що володіє найбільшим складом запчастин в Україні. Компанія спеціалізується на гуртовій торгівлі оригінальними та неоригінальними запчастинами для автомобілів, насамперед для групи німецьких авто. Надання повного комплексу із забезпеченнями товарами, необхідними для обслуговування та ремонту автомобіля шляхом формування унікального асортименту.

Проблема:

Відсутність контролю якості та ефективності телефоних розмов менеджерів. До впровадження рішення «АвтоНова-Д» мала труднощі з оцінкою якості роботи своїх менеджерів із продажу у розрізі спілкування по телефону з замовниками та партнерами. Сотні телефонних дзвінків щодня містили цінну інформацію, але вручну їх прослухати й проаналізувати було неможливо. Це призводило до таких проблем:

• Неможливість оперативно виявляти слабкі місця в скриптах продажів або роботі із запереченнями.
• Відсутність даних для навчання нових співробітників і підвищення кваліфікації наявних.
• Втрата потенційних клієнтів через незадовільну якість обслуговування.
• Відсутність єдиного інструменту для аналізу ефективності комунікацій.
• Необхідність обробляти не лише літературну українську, а й суржик.

Рішення:

Для розв'язання цих завдань компанія Softprom, як Amazon Web Services Advanced Partner, розробила та впровадила комплексне рішення для автоматичного аналізу телефонних розмов. В основі рішення — сервіси штучного інтелекту та машинного навчання від AWS, а також інтеграція з наявною інфраструктурою клієнта.

Використані сервіси

• AWS: Amazon Transcribe: Для автоматичного перетворення аудіозаписів на текст. Цей сервіс чудово впорався з особливостями мовлення (суржик, специфічна термінологія).
• AWS Bedrock (з моделлю NovaPro): Для семантичного аналізу тексту дзвінків, виявлення ключових тем, емоцій та інших важливих інсайтів.
• AWS S3, Lambda, SQS, EventBridge, SSM Parameter Store: Ці сервіси використовувалися для побудови надійної, масштабованої та повністю автоматизованої архітектури, яка дозволяє: Завантажувати записи дзвінків із Binotel по API. Обробляти їх по черзі. Зберігати дані та результати аналізу. Керувати процесом обробки через конфігураційний файл.
• AWS СDK: Для автоматизації розгортання всього рішення.
• AWS Route 53, Certificate Manager, Cognito, Application Load Balancer, ECS Serverless, ECR: Для розгортання зручного веб застосунку, де фахівці «АвтоНова-Д» можуть самостійно тестувати та налаштовувати промпти для аналізу.

Архітектура рішення

На малюнку представлена архітектурна схема рішення.

1. Записи дзвінків із Binotel автоматично завантажуються в Amazon S3.
2. Події S3 запускають AWS Lambda, яка обробляє файли.
3. Стенограму дзвінка отримуємо з аудіозапису за допомогою Amazon Transcribe.
4. Аналіз тексту виконується з допомогою сервісу штучного інтелекту AWS Bedrock та моделі AWS Nova Pro з використанням промптів, які налаштовуються клієнтом самостійно.
5. Результати аналізу передаються в Microsoft Power BI для візуалізації та створення дашбордів.

Роль Softprom

• Проведення презентацій та консультації щодо вибору сервісів AWS.
• Розробка та впровадження всього рішення «під ключ».
• Інтеграція з телефонією Binotel та системою бізнес-аналітики Microsoft Power BI.
• Надання AWS акаунта для тестування.
• Навчання співробітників клієнта для самостійного управління та розвитку рішення.

Етапи проекту

Рішення Аналітика телефонних дзвінків компанією Softprom розроблялось поступово.

Спочатку компанії Autonova-D було запропоновано спробувати проаналізувати записи телефонних розмов на основі GenAI в рамках сервісу AWS Bedrock та foundation model NovaPro. Була реалізована схема зберігання та  послідовної обробки записів телефонної розмови за допомоги AWS S3, S3EventNotification. Спочатку за допомоги AWS Transcribe отримуємо скрипт розмови зі спікерами, потім перетворюємо з json в звичайний текстовий файл, потім скрипт разом з відповідним промптом відправляємо в AWS Bedrock и отримуємо результат аналізу відповідного формату для подальшого аналізу в BI системі.

Компанії Autonova-D сподобались результати. Наступним кроком, на прохання Autonova-D компанією Softprom було реалізовано завантаження телефонних розмов з Binotel по API та автоматизація процесу обробки телефонних розмов в цілому. Для цього були використані такі сервіси AWS, як: AWS Lambda, AWS SQS, SSM Parameter Store, AWS EventBridge Rule.

Далі, на прохання Autonova-D компанією Softprom була реалізована схема управління завантаженням розмов з Binotel за допомоги конфігураційного файлу. Була реалізована  можливості обирати внутрішні лінії, налаштовувати часові терміни або періодичність завантаження телефонних розмов.

Налаштуванням аналітики телефонних розмов в Power BI займаються спеціалісти компанії Autonova-D.

Додатково, для самостійного тестування клієнтом власних промптів аналізу телефонних розмов компанією Softprom був розроблений WEB застосунок і розгорнутий в аккаунті клієнта. Для інфраструктури застосунку були використані наступні сервіси AWS: AWS Route 53, Certificate Manager, Cognito, Application Load Balancer, ECS Serverless, ECR, S3. Для написання коду сайту використовувався Python, Streamlit framework та AWS SDK.

Результати

До / Після:

ДО: Ручне, трудомістке прослуховування дзвінків. Відсутність системного підходу до аналізу. Неможливість швидко реагувати на проблеми в комунікації.

ПІСЛЯ: Повністю автоматизована система аналітики. Миттєвий доступ до даних про якість обслуговування, ефективність продажів і потреби клієнтів. Менеджери можуть сконцентруватися на аналізі даних, а не на їх зборі.

Основні метрики:

• Прискорення процесів: Час на аналіз одного дзвінка скоротився з десятків хвилин до декількох секунд. Це дозволяє аналізувати 100% дзвінків, а не вибіркову частину.
• Зростання продуктивності: Керівники відділів отримують миттєві звіти, що дозволяє їм швидше ухвалювати рішення та коригувати роботу команди.
• Аналіз ключових слів і запитів клієнтів допомагає швидше адаптувати пропозиції, що веде до зростання продажів на 10-15%.
• Надійність: Рішення на AWS є відмовостійким і масштабованим. Воно легко витримує великі обсяги дзвінків без втрати даних або збоїв.
• Економія: Хоча відсоток економії може варіюватися, автоматизація процесів значно знижує витрати на робочу силу та підвищує ефективність.
• Економія коштів: Автоматичний аналіз 100% дзвінків усунув необхідність наймати додаткових співробітників для контролю якості. Це дозволило зменшити операційні витрати до 30% на процеси, пов'язані з ручним моніторингом.

Відгук клієнта

Завдяки рішенню від Softprom ми отримали прозорість у наших комунікаціях із клієнтами та партнерами. Тепер ми точно знаємо, що говорять наші менеджери, як вони відповідають на заперечення і що найбільше хвилює наших клієнтів та партнерів. Це дало нам потужний інструмент для покращення сервісу та підвищення продажів.

 

Softprom не просто надав сервіс. Компанія виступила як стратегічний партнер, який:

• Вислухав і зрозумів унікальні потреби «АвтоНова-Д».
• Надав доступ до передових технологій AWS.
• Розробив комплексне, кастомізоване рішення з урахуванням специфіки бізнесу.
• Інтегрував систему з наявною інфраструктурою клієнта (Binotel, Power BI).
• Провів навчання та надав інструменти для самостійного розвитку рішення.