Секреты аналитики | Data Science, BI, Tableau

Голосовой робот вместо менеджера: как мы решили проблему нерабочего времени

Представьте: клиент оставляет заявку на забор в пятницу вечером. Менеджер перезванивает в понедельник утром, а покупатель уже не помнит, что вообще звонил. Знакомо?

У моего любимого клиента (того самого с заборами) эта проблема съедала 2/3 потенциальных продаж. Менеджеры работают только по будням с 9 до 18, а это всего 30% времени в месяце. Остальные 70% — потерянные возможности.

Решение от ElevenLabs за $0,12 в минуту

Недавно я рассказывал про платформу ElevenLabs для создания голосовых ассистентов. То, что раньше могли позволить себе только энтерпрайзы с миллионными бюджетами, теперь доступно даже малому бизнесу.

Раньше создание голосового робота занимало месяцы разработки. Сейчас — буквально дни благодаря простому интерфейсу, клонированию голоса за 10 минут и ширине контекста языковых моделей.

Мы решили протестировать технологию и создать робота-консультанта для обработки звонков в нерабочее время. Вот что получилось.

Кстати если захотите демо, всё работает тут https://voice.polyakovtools.ru/ — напишите мне в личные сообщения, что хотите ключ доступа.

Что работает отлично

Скорость реакции поражает. Задержка от 75 миллисекунд в Америке и до полутора секунд в Москве при использовании Claude Sonnet 4 как LLM — это быстрее, чем многие живые операторы. И это всё несмотря на то, что сигнал идет через полпланеты.

Turn-taking модель понимает паузы. Робот анализирует междометия, паузы и интонации в реальном времени. Знает, когда человек закончил мысль, а когда просто задумался.

Огромные инструкции не проблема. Я загрузил описание всех продуктов для забора прямо в контекстное окно — никакого RAG не потребовалось. Хотя платформа поддерживает интегрированный RAG с минимальной задержкой для более сложных случаев.

С чем пришлось повозиться

Произношение специфических терминов. Профнастил С8 робот читал как «свосемь", а бренд "Металлик и Ко" пришлось переписать как "Ми-Таллик и Ко" — выглядит кринжово, но звучит правильно.

Есть возможнолсть настройки фонетических правил, но у меня ничего хорошего не получилось. Проще было искаверкать название компании в тексте.

Настройка промпта заняла дней пять. Пришлось создать отдельный интерфейс с кнопками фидбека, чтобы руководители направлений могли тестировать без VPN и давать обратную связь.

Качество звука критично. В шумном месте распознавание резко ухудшается. Для call-центра это не проблема, но для ИИ-операторов — потенциальная головная боль. Все бенефиты от разбора пауз теряются.

Ограничения для России. API и WebSocket заблокированы, нужен реверс прокси. Настройка не сложная, но думаю добавляет свои миллисекунды в копилку скорости ответа.

Экономика проекта

При цене $0.12 за минуту разговора и средней длительности звонка в 3 минуты, один обработанный лид обходится в $0.36. Для сравнения: минута работы менеджера в долларах стоит около $0.10-20 центов. Но я не считал токены LLM. В одном разговоре на 5 минут биллинг показал мне $1,20.

Правда чтобы роботу догнать менеджера, он должен научиться еще многому: разбираться в конъюктуре рынка, уметь правильно располагать спецпредложения внутри компреда, короче ИИ пока еще далеко и по стоимости и по находчивости.

Что дальше

Пока это MVP для тестирования концепции. Дальше планируем:

— Подключить внедрить ИИ-автоответчик для всей линейки продукции.
— Интегрировать с CRM через MCP (Model Context Protocol): кажется реальным хранение истории пользователя, черный список, оформление однозначных заказов в счет.
— Создать multimodal-версию для работы и через чат, и через голос одновременно. Хочу опробовать Авито для такого процесса.

А вы уже экспериментировали с голосовыми ассистентами? Какие кейсы видите для своего бизнеса?

---

Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Реклама. Поляков А.Е. ИНН 710512345187. erid: 2W5zFFuirpG