Смотреть урок

РОП физически не успевает слушать все звонки. Большую часть он видит только в воронке в конце месяца, когда уже поздно.

Связка такая. Запись забираем из ВАТС, SpeechKit в асинхронном режиме расшифровывает её и делит на менеджера и клиента. LLM оценивает разговор по скрипту и отдаёт строгий JSON. Итог ложится примечанием в amoCRM, а при низком балле РОП получает сообщение в Telegram.

Свежий кейс агентства недвижимости: разработка заняла полторы недели, через систему прошло около 1 500 разговоров, итог появляется в сделке примерно через минуту.

Деталь оттуда же: штатная интеграция телефонии отдавала в CRM лишь треть звонков, поэтому записи берут из ВАТС напрямую.

Пятиминутный звонок (распознавание в отложенном режиме плюс YandexGPT) по прайсу Яндекса, по нашему расчёту, стоит 1–4 ₽.

Схема, расчёт и подводные камни собраны в подробном гайде.

Разбор звонков отдела продаж в amoCRM: схема, себестоимость, цена работы

Самый понятный заказчик — компания, где 3–15 менеджеров весь день на телефоне: недвижимость, автосалоны, клиники, онлайн-школы, B2B-оптовики. Боль у всех одна. РОП физически не успевает слушать звонки, поэтому качество разговоров видит только по конверсии в конце месяца.

В свежем кейсе агентства недвижимости это сформулировано прямо: руководитель прослушивал 2–3 звонка из 100.

Схема связки

1. Телефония (ВАТС оператора или облачная АТС) отдаёт запись звонка.

2. Оркестратор (n8n или свой сервер с очередью) забирает запись и проверяет, к какой сделке она относится.

3. SpeechKit расшифровывает разговор с разделением на менеджера и клиента.

4. LLM получает расшифровку и чек-лист, возвращает саммари и оценку в строгом JSON.

5. Результат пишется одним примечанием в сделку amoCRM, ключевые поля попадают в карточку.

6. При низком балле или критическом нарушении отдельная ветка шлёт сообщение РОПу в Telegram.

Два живых кейса как ориентир

Агентство недвижимости, amoCRM + МегаФон ВАТС (кейс, сдан в октябре 2026):

• распознавание и модель работают в Яндекс Облаке на аккаунте заказчика, данные остаются в России;
• разработка заняла полторы недели, запуск состоялся 24 сентября;
• прошло около 1 500 разговоров, от конца звонка до итога в сделке проходит около минуты;
• за одну из недель средняя оценка по отделу составила 7 из 11;
• чаще всего менеджеры отвечали на вопрос и прощались, не предложив показ, а на «дорого» и «я подумаю» не отвечали по скрипту.

AI-агент оценки звонков в…