Как я автоматизировала анализ звонков.
Не знаю, как у вас, но у меня раньше разбор звонков занимал вечность. Открываешь аудио, слушаешь, выписываешь, потом анализируешь ... и так по кругу.
И вот мне сново прилетает задача — проанализировать диалоги менеджеров отдела сопровождения. Всё также разобрать, перевести в текст, проанализировать, найти ошибки, дать рекомендации, зафиксировать и сохранить.
📌В общем, я решила: автоматизирую всё, что можно, и собрала схему в Make.
Вот как это работает (и честно — я до сих пор кайфую от того, что получилось): 1. Закидываю аудио сообщение в Telegram-бота. 2. Через минуту получаю в Google-таблице: — полный текст разговора, — краткий анализ, — ошибки менеджера, — рекомендации по улучшению. 3. Всё это делает нейросеть. Без меня. Я просто читаю готовый результат.
Теперь цифры: 🕐 раньше уходило 10–20 минут на один звонок 🕐 сейчас — 1 минута максимум (переслать аудио) 📉 экономия: 7 часов в неделю, а то и больше
🔁 Круто то, что эту схему можно использовать не только для звонков: — Получаете голосовые от команды? Можно делать краткие отчёты по итогам дня. — Берёте интервью у клиентов? Автоматическая расшифровка и разбор — за минуту. — Любите наговаривать идеи на ходу? Всё пойдёт в личную базу знаний.
📝Если интересно — пишите, расскажу подробнее.
