Автоматическая расшифровка звонка в текст живой ленты сделки/лида/контакта Битрикс24
Улучшить качество коммуникации с клиентом и сократить время на ручную оценку качества звонков менеджеров по продажам поможет автоматическая расшифровка записей звонков. ИИ с легкостью справится с большим потоком звонков. Он расшифрует звонок (аудиофайл) в текст и сохранит его в живой ленте сделки/лида/контакта Битрикс24, чтобы сотрудникам отдела контроля качества или руководителю отдела продаж было проще оценить качество коммуникации, не тратя время на прослушивание всех звонков.
Запрос на такую автоматизацию широко распространён среди наших заказчиков. Думаем, что этот кейс будет полезен и вам. Дочитайте до конца, чтобы разобраться на примере настройки интеграции Битрикс24 с использованием искусственного интеллекта, как убрать с отдела контроля качества функцию прослушивания звонков и их транскрибации (расшифровки в текст).
1. Зачем вообще слушать звонки. Проблема и решение
Разберем ситуацию на примере нашего заказчика — компаниии с отдельной структурой, выполнявшей функции контроля качества. Раньше в обязанности сотрудников отдела входило прослушивание звонков менеджеров, но позднее эту структуру пришлось расформировать. Тем не менее, задача оценки звонков отдела продаж осталась актуальной, и заказчик хотел бы делегировать ее роботу или ИИ.
Кейс об использовании искусственного интеллекта для выявления негативных эмоций в звонках менеджеров в Битрикс24 читайте здесь.
Задача: робот или ИИ должен прослушивать и оценивать звонки менеджеров. После обсуждения с заказчиком, мы расширили задачу. Искусственный интеллект (нейросеть Yandex SpeechKit), хоть и активно развивается и обучается, пока что не всегда выдает идеальный результат. Поэтому требуется участие живого сотрудника для проверки.
Об интеграции Битрикс24 с ИИ на основе нейросетей Yandex SpeechKit и YandexGPT для отдела продаж читайте в статье.
Таким образом, необходимо подключить нейросеть к интеграционной платформе Пинкит, чтобы ИИ получал аудиозапись завершенного звонка, расшифровывал ее в текст и выгружал в живую ленту и чат сделки (либо другой сущности Битрикс24: контакт, компанию, лид или даже смарт-процесс).
Далее по этим текстам выбираются только те звонки, которые требуют внимания менеджера. Таким образом, сотруднику нужно прослушивать уже не все звонки, а только небольшую выборку.
Искусственный интеллект (YandexGPT) для ответов клиентам по почте в Битрикс24 подробно описан здесь.
Можно подключить не только Yandex SpeechKit для расшифровки текста, но и YandexGPT для определения стоп-слов или негативной окраски диалога, получения фидбэка и выставления оценки по звонку.
Для начала разберем работу Yandex SpeechKit, чтобы перевести звонок в текст, поскольку для данного заказчика было важно получить качественную расшифровку звонков под его бизнес.
О том, как использовать искусственный интеллект YandexGPT для снятия левой нагрузки с менеджеров в Битрикс24, читайте наш кейс.
Далее покажем, как настроить нужную интеграцию с подробным описанием инструментария Пинкит.
Кстати, YandexGPT 2 можно также использовать для разбора писем и сообщений в Wazzup/Авито для интеграции c Битрикс24 — читайте в статье.
2. Пример настройки интеграции с ИИ Yandex SpeechKit для выгрузки расшифровки звонка в таймлайн сделки/лида/контакта/компании
2.1. Шаг 1: Откуда. Запись звонка автоматически сохраняется штатной интеграцией Битрикс24 в Дело. Мы будем забирать данные с портала при создании нового дела типа Звонок в сделках Битрикс24. Также можно указать конкретного ответственного, если это необходимо:
2.2. Шаг 2: Инструменты. Для транскрибации звонка будем использовать несколько инструментов Пинкит. Далее рассмотрим подробно каждый из них.
2.2.1. Получить информацию о звонке
Для получения данных о звонке будем использовать API-запрос методом GET. Пропишем следующий URL: /voximplant.statistic.get?filter[CRM_ACTIVITY_ID]={{source.ID}}.
Voximplant - это модуль для использования телефонии в Битрикс24.
2.2.2. Проверка, есть ссылка или нет
Используем инструмент Проверка. Указываем название поля, которое содержит входящие данные: step1.result.0.CALL_RECORD_URL. Условие проверки - Не пустое значение, действие, которое необходимо выполнить в зависимости от результата проверки - Продолжить, если проверка пройдена.
2.2.3. Тип элемента. Далее настроим инструмент Сопоставление данных.
Нам необходимо настроить сопоставление по полю source.OWNER_TYPE_ID - это идентификатор связанной сущности CRM, к которой привязано дело. Это необходимо, чтобы выгрузить расшифровку звонка именно в ту сущность, в которой был совершен звонок. Сопоставляем сущности, как показано на скриншоте:
2.2.4. Скачать файл.
Используем инструмент Скачать файл для получения аудиозаписи звонка. Для этого нам необходимо выполнить запрос методом GET по адресу (URL) {{step1.result.0.CALL_RECORD_URL}}.
2.2.5. Распознать речь.
Последним инструментом мы будем использовать искусственный интеллект — нейросеть Yandex SpeechKit для расшифровки аудиозаписи звонка.
Инструмент отправляет запрос в Yandex SpeechKit на распознавание аудио. Через некоторое время, когда процесс обработки будет завершен, будет получен полный текст записи.
Если вы используете Яндекс Облако, для корректной работы у вашего сервисного аккаунта должны быть роли "ai.speechkit-stt.user" и "storage.uploader".
Поддерживаемые форматы аудио-файлов:
LPCM (*.wav), OggOpus (*.ogg), MP3 (*.mp3).
Указываем результат загрузки файла инструментом "Скачать файл" - {{step2}}.
Инструменты настроены, идем дальше.
2.3. Шаг 3: Куда. Выбираем тот же портал Битрикс24. Запись будем выгружать в таймлайн, в предыдущем шаге мы уже настроили сопоставление, поэтому если звонок был совершен в сделке, он выгрузится в таймлайн соответствующей сделки. Добавляем доступ к порталу:
2.4. Шаг 4: Сопоставление данных
Настраиваем сопоставление:
- ID элемента будет соответствовать ownerId - идентификатору элемента основной сущности, к которому привязано дело.
- Тип элемента берем из предыдущего шага, где сопоставляли сущности и идентификаторы - то есть, указываем в поле соответствия {{step5}}.
- Комментарий - это расшифровка звонка, его получаем также из шага Инструменты, а именно - {{step3}}.
- Автор комментария - тут указываем ID пользователя, от чьего имени будет создан комментарий в таймлайне, это может быть технический пользователь (бот) или любой сотрудник.
2.5. Шаг 5: Запуск. Указываем название интеграции, периодичность запросов данных, время отправки первого запроса (или отмечаем галочку Выборка за все время) и запускаем.
3. Итог
К примеру, так будет выглядеть результат работы интеграции в живой ленте сделки (пример транскрибации звонка):
С помощью интеграции по выгрузке расшифровки звонка в таймлайн компании, контакта, сделки или лида Битрикс24, инструкцию по настройке которой описывалась выше, вы можете автоматически получать расшифровки звонков в живую ленту сделки, контакта, компании, лида в зависимости от того, где был совершен звонок.
Даже обычная расшифровка звонка в текст дает немедленный рост качества работы ваших менеджеров, так как они сразу видят, какие звонки являются проходными, и их легко разделить на целевые и нецелевые, не тратя время на прослушку. Это формирует в живой ленте сделки неразрывную цепь коммуникации между планированием работы менеджера и расшифровкой звонка.
Регистрируйтесь по ссылке: https://lk.pinkit.io/register в личном кабинете Пинкит и настройте интеграцию с ИИ по нашей инструкции.