Как ИИ отделил целевые звонки от мусора и вернул РОПу 2 часа в день

28 июля 2026 · чтение 5 мин

Ситуация

Отдел продаж с большим объёмом исходящих. РОП пытался контролировать качество, но тонул в записях: чтобы найти пару показательных разговоров, приходилось перелопачивать десятки недозвонов и автоответчиков.

Что сделал ИИ

MEKOai автоматически классифицирует каждый звонок: целевой (состоялся содержательный разговор) или нецелевой (технический недозвон, автоответчик, гудки, ошибочный номер). В типичном отделе холодного обзвона нецелевыми оказываются 30–50% звонков.

Теперь РОП открывает отчёт и видит только целевые разговоры, уже оценённые по чек-листу, с рейтингом менеджеров и «критической зоной». Мусор отфильтрован, статистика по качеству не искажается недозвонами.

Результат

Руководитель перестал тратить 2–3 часа в день на ручной отсев и разбор. Освободившееся время ушло на то, ради чего он и нужен, — обучение команды и работу со сложными сделками. А аналитика по менеджерам стала честной: средний балл считается по реальным разговорам, а не размывается техническими звонками.

Как перенести это на свой отдел

Начните с честной цифры. Посмотрите долю нецелевых за полный месяц, а не за выборочную неделю: если она выше 40%, проблема почти наверняка не в менеджерах, а в качестве базы или в схеме дозвона. Это разговор с маркетингом и с тем, кто отвечает за источники контактов.

Дальше разведите два отчёта, которые обычно смешивают. Нагрузка — сколько всего было попыток, включая недозвоны: она показывает, чем занят отдел. Качество — только по состоявшимся разговорам: она показывает, как отдел работает. Пока эти цифры живут в одной таблице, средний балл менеджера размывается техническим мусором.

И последнее: пересчитайте стоимость обращения по очищенной базе. Когда из знаменателя уходит половина «звонков», реальная цена лида часто оказывается вдвое выше той, на которую ориентировался маркетинг при распределении бюджета.

Частые вопросы