Страхование · Корп. ДМС Speech Analytics & NBO

Речевая аналитика +
Next Best Offer

Страховая компания топ-3 рынка: анализ 120 продавцов по 15 регионам, выявление факторов успешного диалога и обогащение CDP речевыми признаками — рост конверсии подтверждён A/B‑тестом.

+10%
конверсия в продажу
(12% → 13,2%)
2×→1,4×
разрыв топ-10% и
bottom-30% продавцов
30%→12%
доля продавцов
с конверсией < 8%
📊 Скоринг звонка Автоматически
🎤
ASR-транскрибация + диаризация
📋
Анализ по 28 параметрам чек-листа 76/100
Скоринг за 5 минут после звонка 5 мин
💬
Баланс диалога: продавец / клиент 42/58%
Работа с ценовым возражением Частично

Двукратный разрыв в конверсии
между лучшими и худшими продавцами

Клиент — страховая компания топ-3 рынка. CDP-платформа с базовым NBO на данных транзакций. Коммуникации продавца с клиентом в рекомендательном контуре не учитывались.

📈

2× разрыв в конверсии

Между топ-10% и нижними 30% продавцов — двукратная разница по 15 регионам. 40% сделок теряются на этапе «первый звонок → второй контакт».

💬

Речь не учитывалась в CDP

Рекомендательная модель NBO работала только на транзакционных данных. Интенты, возражения и барьеры из диалогов терялись.

Нет объективной оценки звонков

Руководители отделов продаж оценивали звонки вручную и выборочно. Обратная связь продавцам — субъективная и нерегулярная.

Два контура: речевая аналитика
и обогащение NBO

Сначала — диагностика эффективности продаж и выявление факторов успеха. Затем — передача речевых признаков в CDP для улучшения модели рекомендаций.

🎤 Речевая аналитика

Диагностика и автоскоринг

  • ASR-транскрибация + диаризация: разделение речи продавца и клиента
  • LLM-анализ по 28 параметрам чек-листа
  • Автоскоринг звонка за 5 минут после завершения
  • Персональные рекомендации продавцу

Дашборды для РОПов

  • Тепловая карта по параметрам, динамика по неделям
  • Сравнение продавцов — объективная основа для коучинга
  • Выявление неочевидных паттернов топ-сейлзов

🎯 Next Best Offer

Извлечение интентов и барьеров

  • 12 типов интентов: «расширение покрытия», «сравнение с конкурентом», «ценовое возражение»
  • Фиксация конкретных барьеров: «дорого», «нет бюджета», «устраивает провайдер»
  • Автоматическая передача в CDP через API за < 5 мин

A/B-тест модели

  • Речевые признаки улучшили модель: AUC +0.08
  • A/B-тест 4 недели на 30% трафика
  • Рост конверсии подтверждён статистически

Три месяца: от диагностики
до обогащения CDP

Команда 10 человек. Сначала речевая аналитика и диагностика, затем интеграция с CDP и A/B-тест.

01

ASR-транскрибация и диаризация

Настроили пайплайн распознавания речи: разделение на спикеров, определение ролей, расчёт баланса говорения. Подключение к Mango Office для автоматической загрузки записей.

Whisper large-v3 Mango Office API Диаризация
⏲ 3–4 недели
02

LLM-анализ по 28 параметрам

Разработали чек-лист от приветствия до фиксации договорённостей. LLM оценивает каждый параметр с обоснованием из текста звонка. Автоскоринг за 5 минут после завершения.

Gigachat LangChain 28 параметров
⏲ 3–4 недели
03

Дашборды и диагностика

Тепловая карта по параметрам, динамика по неделям, сравнение продавцов. Выявление паттернов топ-сейлзов: баланс 40/60, переход на бизнес-задачу за 1,5 мин, пауза после возражения.

Grafana ClickHouse Коучинг
⏲ 2–3 недели
04

Обогащение CDP и A/B-тест

Извлечение 12 типов интентов и барьеров, передача в профиль клиента CDP через API. A/B-тест 4 недели на 30% трафика — рост конверсии подтверждён.

CDP API AUC +0.08 A/B-тест
⏲ Итого: 3 месяца от старта до продакшена + поддержка

Дашборд РОПа: скоринг звонков

Тепловая карта по 28 параметрам, сравнение продавцов, персональные рекомендации — объективная основа для коучинга.

📊 Скоринг звонка · Корпоративный ДМС
Продавец: Иванов А.С. · Регион: Москва · Длительность: 9 мин 42 сек
📋 Ключевые параметры чек-листа
Переход на бизнес-задачу 1,2 мин
Выявление текущего провайдера Да
Презентация преимуществ Отлично
Работа с ценовым возражением Частично
Фиксация договорённостей Да
Назначение следующего шага Нет
📈 Метрики диалога
Общий скоринг
76
Чистота речи
82%
Отработка возражений
55%
Задавание вопросов
70%
Баланс диалога
42%
58%
Продавец Клиент
✓ Хороший баланс. Продавец говорит 42% времени, давая клиенту высказаться. Оптимальное соотношение: 35–45% продавец / 55–65% клиент.
💡 Персональные рекомендации
⚠ Работа с возражением «дорого»: Продавец упомянул скидку, но не раскрыл ROI от ДМС для компании клиента. Рекомендуется использовать кейсы с расчётом экономии на больничных и текучести.
🚀 Следующий шаг: В следующем звонке попробуйте раньше спросить о текущем провайдере ДМС и причинах возможной смены. Это позволит точнее адаптировать предложение.

Измеримый эффект

+10%
Конверсия в продажу корп. ДМС
(с 12% до 13,2%)
1,4×
Разрыв топ-10% и bottom-30%
(было 2×)
12%
Доля продавцов с конверсией < 8%
(было 30%)

Было / Стало

Речевая аналитика дала объективную основу для обучения продавцов, а обогащение CDP — рост качества рекомендаций.

Параметр Было Стало
Оценка звонков Ручная, выборочная, субъективная 1–2% 100% звонков, автоскоринг за 5 мин 100%
Обратная связь продавцу Раз в месяц, по ощущениям РОПа После каждого звонка, с конкретными рекомендациями
Данные для NBO Транзакции, скоринг, внутренние источники + 12 типов интентов и барьеров из речи
Разрыв в конверсии 2× между лучшими и худшими Сократился до 1,4× 1,4×
Конверсия в продажу 12% базовая 13,2% (+10% относительный рост) +10%
Слабые продавцы (< 8%) 30% команды 30% 12% команды 12%

Технологии проекта

Whisper large-v3 LangChain Gigachat PostgreSQL ClickHouse S3 Airflow Mango Office CRM CDP-платформа Grafana

3 месяца от старта до продакшена

Команда 10 человек. Первые результаты диагностики — через месяц, обогащение CDP — через три.

1

ASR-пайплайн

Транскрибация, диаризация, подключение к Mango Office.

3–4 нед.
2

LLM-скоринг

Чек-лист 28 параметров, автоматическая оценка, рекомендации.

3–4 нед.
3

Дашборды

Тепловая карта, динамика, сравнение продавцов, диагностика.

2–3 нед.
4

CDP + A/B-тест

Извлечение интентов, передача в CDP, A/B-тест модели NBO.

4 нед.

Длительность

3 месяца + поддержка

Команда

10 человек

Продавцов

120 по 15 регионам

Параметров

28 в чек-листе

Хотите повысить конверсию продаж?

Расскажем, как речевая аналитика и обогащение CDP помогут вашей команде продавать больше.