Кейсы
AXIORA - нейросети для бизнеса
Axiora — нейросети для бизнеса
AI — система 100% анализа звонков отдела продаж

Задача

Разработать систему автоматизированного анализа 100% звонков отдела продаж для контроля качества коммуникаций, формирования структурированных отчётов и поддержки управленческих решений без ручной обработки данных.

    1. Полный аудит разговоров

    • Детализированный анализ каждого звонка:
    — Выявление ключевых этапов диалога: установление контакта, выявление потребностей, презентация, работа с возражениями, завершение.
    — Фиксация релевантных цитат: вопросы клиента, ответы менеджера, упоминание УТП, формулировка следующих шагов.
    • Транскрипция и структурирование: преобразование аудио в текст с разметкой по ролям (менеджер/клиент) и таймкодами.

  • 2. Многоуровневая отчётность

    • Персональные отчёты для менеджеров:
    — Ежедневная аналитика по выполнению ключевых действий (назначение встречи, озвучивание стоимости).
    — Динамика показателей за неделю/месяц с выделением трендов.
    • Сводные отчёты для руководителя:
    — Оперативные дашборды по отделу (активность, конверсия в сделку).
    — Стратегические выводы: топ-возражения, эффективность обработки, слабые зоны команды.

  • 3. Ключевые метрики и аналитика

    • Автоматический расчёт показателей:
    — Соблюдение скрипта, упоминание УТП и следующих шагов.
    — Рейтинг менеджеров на основе прозрачной системы оценки (1–10 баллов).
    • Глубокий анализ причинно-следственных связей:
    — Корреляция между ключевыми фразами и конверсией.
    — Рекомендации по улучшению: персональные для менеджеров, групповые для отдела.

  • 4. Интеграция с процессами управления

    • Статусы для быстрого принятия решений:
    — «В норме», «Требует внимания», «Ниже нормы» — с указанием причин и предложений.
    • Поддержка HR-процессов:
    — Данные для формирования бонусов, планов обучения и коучинг-сессий.
    — Подготовка руководителя к разбору звонков: выделение критических моментов и успешных кейсов.
Результат
  • Полный охват звонков без выборочного анализа — система обрабатывает 100% разговоров.
  • Сокращение времени на подготовку отчётов за счёт автоматической генерации структурированных выводов.
  • Прозрачная система оценки: менеджеры получают обратную связь с конкретными примерами из диалогов.
AI — система автоматизации анализа встреч

Задача

Создать систему автоматической обработки аудиозаписей бизнес-встреч, с преобразованием в структурированные данные для табличного документооборота и соблюдением требований 152-ФЗ.

  • 1. Мониторинг файлов в хранилище

    • Периодический опрос (polling) каждые 1–2 минуты через API для обнаружения новых аудиозаписей.
    • Отказ от вебхуков в пользу polling — стабильность и совместимость с текущим функционалом хранилища отечественного провайдера.

  • 2. Транскрибация аудио

    • Локальная обработка через адаптированную модель под русский язык.
    • Соблюдение 152-ФЗ: данные не покидают сервера в РФ, исключая передачу в сторонние сервисы.

  • 3. NLP-анализ и извлечение данных

    • Гибридный подход:
    — Базовые сущности (даты, имена, компании) — обработка через правила + NER-модели.
    — Сложный анализ (контекст решений, тональность) — локальный LLM в защищённой среде.
    • Структурирование выводов: автоматическое создание резюме встречи и выделение ключевых пунктов (договорённости, сроки, ответственные).

  • 4. Идентификация клиентов


    • Сравнение с базой: поиск совпадений по имени, фамилии и компании в CSV/таблице.

    • Автоматическое создание записей: при отсутствии совпадений — добавление нового клиента в реестр.

  • 5. Интеграция с табличным сервисом

    • Автоматическая выгрузка:
    — Формирование отдельного листа для каждого клиента с резюме встречи.
    — Обновление сводной таблицы с ключевыми метриками (частота встреч, статусы договорённостей).
    • Безопасность: авторизация через защищённый протокол с использованием токенов, шифрование данных при передаче.

  • 6. Политика хранения и безопасности

    • Локальное хранение: все данные (аудио, текст, результаты) — на серверах в РФ.

    • Удаление архивов: аудиозаписи автоматически удаляются через 7 дней после обработки.

    • Шифрование: при передаче и при хранении.
Результат
  • Сокращение времени на обработку встреч за счет полной автоматизации транскрибации и анализа.
  • Соблюдение регуляторных требований (152-ФЗ) через локальную обработку и шифрование данных.
  • Структурированная история взаимодействий: менеджеры получают готовые резюме в единой базе без поиска в архивах.
AI — система оптимизации HR

Задача

Создать систему, автоматизирующую адаптацию резюме и сопроводительных писем под требования вакансий для прохождения AI-скоринга, а также повышающую точность подбора кандидатов за счет анализа неочевидных совпадений.

  • 1. Ветка вакансий - сбор и обработка данных:

    — Парсинг вакансий из Telegram/RSS с выделением ключевых параметров (требования, зарплата, город, формат работы).
    — Анализ «скрытых» условий: гибкость по зарплате, пересечение навыков (например, опыт в 1С → подходит для вакансии с требованием SAP).
    Таргетированная рассылка:
    — Отбор кандидатов по релевантности, включая случаи, где названия должностей не совпадают, но опыт соответствует.

  • 2. Ветка соискателей - мультиформатный сбор данных:

    — Обработка текста, голосовых сообщений и файлов (например, преобразование фразы «Я продавал гаджеты» в профессиональные формулировки: «Увеличил продажи на 30% через персонализированные предложения»).

    Персонализация под вакансию:
    — Генерация резюме и писем с интеграцией ключевых слов из описания работодателя для прохождения AI-фильтров.
Результат
  • Сокращение времени подготовки отклика за счет автоматической адаптации резюме под конкретную вакансию.
  • Повышение релевантности откликов: HR-отделы получают кандидатов, чьи резюме проходят AI-скоринг без ручной правки.
  • Автоматизация поиска «невидимых» талантов: система находит подходящих соискателей даже при отсутствии прямого совпадения в названиях должностей.
AI — система отбора кандидатов

Задача

Автоматизировать первичный отбор резюме для HR отдела IT компании, исключив ручную обработку неподходящих

кандидатов и сократив время на этапе скоринга.

  • 1. Интеграция источников вакансий

    • Прием данных из email и Telegram: автоматическая обработка вакансий через почту и TG-бота с выделением ключевых требований (опыт, навыки, зарплата).

    • Стандартизация неструктурированных запросов («Нужен менеджер с английским» → формализованные критерии для анализа).

  • 2. Многофакторный скоринг

    • Оценка релевантности: алгоритм вычисляет балл совпадения (0–100) на основе:
    — Точного соответствия hard skills («Python», «управление командой»),
    — Контекстного анализа опыта («логистика» → подходит для «менеджера по закупкам»),
    — Гибкости по второстепенным параметрам (зарплата, город).
    • Генерация отчета: автоматические выводы («Нет опыта в SAP», «Английский выше требуемого»).

  • 3. Фильтрация по порогу

    • Отправка только релевантных кандидатов: резюме с баллом выше заданного порога (например, 80/100) поступают в работу HR с приложенным отчетом.
    • Настройка чувствительности: порог корректируется под тип вакансии (технические позиции vs sales).

  • Уникальные решения

    • Контекстный анализ вместо шаблонов: система находит скрытые соответствия (опыт в 1С → подходит для SAP).
    • Динамическая адаптация критериев: приоритеты скоринга меняются под специфику вакансии.
Результат
  • Сокращение времени первичного отбора за счёт автоматической фильтрации нерелевантных резюме.
  • Минимизация ручной обработки — HR получает только проверенные системой отклики.
  • Повышение точности отбора через анализ неочевидных соответствий.
AI — система подбора задач для биржи заказов

Задача

Автоматизировать поиск и отклик на заказы на платформе заказов, обеспечив релевантный подбор задач под навыки исполнителя и персонализированную подготовку откликов для повышения конверсии.

  • 1. Сбор и анализ задач

    Парсинг по критериям: автоматическое отслеживание новых задач на платформе с фильтрацией по заданным параметрам (категория, бюджет, сроки).
    Скоринг соответствия:
    — Сравнение текста задачи с профилем исполнителя (навыки, опыт, портфолио),
    — Вычисление балла релевантности на основе ключевых требований и скрытых предпочтений (например, упоминание «срочный проект» → приоритет для исполнителей с высокой скоростью выполнения).

  • 2. Персонализированная рассылка


    Отправка в Telegram: уведомления о задачах, прошедших пороговый балл, с кратким анализом соответствия .

    Динамическая настройка: система учитывает обратную связь исполнителя (отказ от задачи → корректировка критериев отбора).

  • 3. Поддержка отклика

    Генерация текста: автоматическое создание персонализированного отклика с акцентом на релевантный опыт («Ваш проект требует React — в нашем портфолио 5 завершённых SPA на этом стеке»).

    Дополнительные инструменты:
    — Оценка сроков и стоимости задачи нейросетью,
    — Анализ рыночной конкурентоспособности предложения.

  • Уникальные решения

    Контекстный анализ задач: система распознаёт неявные требования («нужен опыт в e-commerce» → ищет косвенные упоминания в профиле, например, «работали с WooCommerce»).

    Адаптивные шаблоны откликов: текст генерируется под тон и структуру исходной задачи (формальный/неформальный стиль, акцент на ценах или сроках).
Результат
  • Сокращение времени поиска заказов за счёт автоматической фильтрации нерелевантных задач.
  • Повышение качества откликов: персонализированные тексты увеличивают шансы на выбор исполнителя заказчиком.
  • Минимизация рутины: исполнитель фокусируется на выполнении задач, а не на анализе сотен предложений.
AI контент—завод

Задача

Создать систему автоматизированного наполнения социальных сетей контентом на основе RSS-источников, включая адаптацию текстов под разные каналы, обработку изображений и видео без ручного участия.

  • 1. Автоматизация текстового контента

    • Сбор и обработка новостей:
    — Парсинг RSS-лент с последующей суммаризацией ключевых событий.
    — Отправка кратких анонсов в закрытую Telegram-группу для утверждения менеджерами.
    • Гибкая публикация:
    — Настройка формата поста (без изображения, с текущими медиа, с новыми изображениями).
    — Адаптация текста под стиль канала: рерайт с учетом тональности (официальный, неформальный), длины и ключевых хештегов.
    — Автоматическое добавление водяных знаков и подготовка изображений (выбор из базы или загрузка новых через API).
    • Кросс-платформенный постинг: публикация в указанные каналы после подтверждения.

  • 2. Видеопроизводство

    • Обработка новостей в видео:
    — Преобразование текстовых новостей в видеоконтент через интеграцию с Vizard.ai.
    — Автоматическая нарезка, генерация субтитров, создание названий и описаний.

    Кастомизация:
    — Наложение уникального водяного знака для каждого канала.
    — Настройка стиля видео под аудиторию (скорость монтажа, цветовые акценты).

    • Планирование публикаций
    — загрузка видео по расписанию с учетом пиковой активности аудитории.
Результат
  • Сокращение времени на подготовку контента за счет автоматизации рутинных операций (суммаризация, адаптация текстов, обработка медиа).
  • Регулярное наполнение каналов без задержек, даже при отсутствии активности менеджеров.
  • Единый стиль бренда через кастомизацию водяных знаков, шаблонов текстов и видео.
AI—система квалификации лидов

Задача

Автоматизировать обработку входящих запросов через онлайн-чат сайта салона красоты, квалифицировать лиды и оперативно уведомлять менеджеров в Telegram для ускорения записи клиентов.

  • 1. Обработка входящих сообщений:

    — Интеграция с веб-чатом сайта для анализа запросов (запись на услугу, уточнение стоимости, отмена визита).

    — Определение ключевых параметров: тип услуги, удобная дата/время, имя клиента.

  • 2. Фильтрация и квалификация:

    — Отсеивание спама и технических ошибок (например, случайные клики).

    — Классификация запросов: «срочная запись», «консультация», «отмена».

  • 3. Уведомление менеджера:

    — Мгновенная отправка структурированного алерта в Telegram с деталями запроса («Клиент: Анна, услуга: стрижка, дата: завтра 15:00»).

    — Приоритизация срочных заявок (например, «Нужно сегодня» → пометка «Срочно»).

  • Уникальные решения

    • Контекстный анализ запросов: распознавание неявных намерений («Можно ли завтра?» → поиск свободных слотов на следующий день).
    • Гибкие шаблоны уведомлений: адаптация текста под тип услуги (маникюр, окрашивание) и срочность запроса.
    • Интеграция с календарем: проверка доступности мастеров в реальном времени (опционально).
Результат
  • Сокращение времени реакции на запросы клиентов за счет мгновенных уведомлений менеджерам.
  • Минимизация потерь лидов из-за игнорирования онлайн-запросов.
  • Структурированный поток данных: менеджеры получают информацию в удобном для обработки формате.
AI—управление лидами для аренды жилья

Задача

Создать чат-бота для автоматизации сбора контактных данных и передачи лидов в CRM при работе с запросами на посуточную аренду жилья.

  • 1. Мультиканальная обработка запросов:

    — Прием сообщений из Telegram, WhatsApp (через Wazzap) и веб-чата сайта.
    — Хранение контекста диалога для поддержания непрерывности (например, уточнение даты после обсуждения цены).

  • 2. Интеграция с CRM:

    — Передача данных в AmoCRM через Albato: автоматическое заполнение полей (бюджет, сроки, количество гостей).
    — Запись истории переписки в карточку лида без ручного ввода.

  • 3. Триггерная передача менеджеру:


    — Бот продолжает диалог до получения контактов (телефон, email).

    — После фиксации данных активируется переход к менеджеру с полной передачей контекста.

  • Уникальные решения

    • Анализ скрытых предпочтений: определение ключевых критериев из фраз («Ищу уютную квартиру» → фильтрация по наличию ремонта, «До 50 тыс.» → бюджет).
    • Динамическая адаптация под источник: стилизация ответов под мессенджер (формальные запросы в WhatsApp, неформальные в Telegram).
    • Проверка данных в реальном времени: сверка дат с календарем бронирований (опционально).
Результат
  • Полная автоматизация первичного сбора данных: операторы получают лида с готовыми контактами и историей диалога.
  • Снижение нагрузки на менеджеров: исключение этапа ручного ввода информации в CRM.
  • Повышение качества лида: структурированные данные ускоряют принятие решений (например, быстрый подбор вариантов под бюджет).
Мы используем файлы cookie
На этом сайте используются файлы cookie для обеспечения корректной работы и анализа трафика. Подробнее об их использовании в политикой конфиденциальности.
Принять