qwane

Направление

Софт для колл-центра, когда коробки уже мало

Скажу сразу, чтобы не тратить ваше время: типовой голосовой робот и облачную АТС телеком (Mango, МТС, Zvonobot) делает дёшево и из коробки — конкурировать с этим своей разработкой незачем. Своё нужно там, где начинаются ваши данные и правила: карточка клиента при звонке, интеграция телефонии с вашим продуктом, разбор всех разговоров, агент, который знает клиента.

Публичного кейса именно по колл-центрам у меня нет — говорю честно. Что за этим стоит: конвейер обработки речи (Castolly) и интеграции с amoCRM, Битрикс24 и эквайрингом плюс агент с доступом к инструментам (Partnetix). На колл-центр это ложится как архитектура, а не как чужой результат.

Разбор по задачам

CRM для колл-центраСкорость и качество звонка держатся на одном: успел ли оператор увидеть, кто звонит и что с ним было раньше.Интеграция телефонииТелефония и CRM по отдельности работают. Ценность появляется на стыке — когда звонок сам становится записью с историей.Речевая аналитикаКонтроль качества по выборке пропускает то, что важно. Разбирать все звонки руками невозможно — поэтому их разбирает система.AI-голосовой агентГоловные запросы по голосовым роботам держит телеком. Своя разработка нужна там, где важны интеграции, данные и ФЗ-152.

Не уверены, где коробка, а где своё?

Опишите поток звонков и какие системы уже есть. Отвечу в течение дня и скажу честно, если готового решения достаточно.

Обсудить проект