Савченко Андрей

Array
(
    [ID] => 3551
    [~ID] => 3551
    [IBLOCK_ID] => 36
    [~IBLOCK_ID] => 36
    [IBLOCK_SECTION_ID] => 127
    [~IBLOCK_SECTION_ID] => 127
    [NAME] => Речевая аналитика в отделе продаж: зачем нужна, что даёт и как с ней работать
    [~NAME] => Речевая аналитика в отделе продаж: зачем нужна, что даёт и как с ней работать
    [ACTIVE_FROM_X] => 2026-09-14 00:00:00
    [~ACTIVE_FROM_X] => 2026-09-14 00:00:00
    [ACTIVE_FROM] => 14.09.2026
    [~ACTIVE_FROM] => 14.09.2026
    [TIMESTAMP_X] => 14.09.2026 17:55:58
    [~TIMESTAMP_X] => 14.09.2026 17:55:58
    [DETAIL_PAGE_URL] => /blog/rechevaya-analitika-/rechevaya-analitika-v-otdele-prodazh-zachem-nuzhna-chto-dayet-i-kak-s-ney-rabotat/
    [~DETAIL_PAGE_URL] => /blog/rechevaya-analitika-/rechevaya-analitika-v-otdele-prodazh-zachem-nuzhna-chto-dayet-i-kak-s-ney-rabotat/
    [LIST_PAGE_URL] => /blog/
    [~LIST_PAGE_URL] => /blog/
    [DETAIL_TEXT] => 

	Типичная ситуация в отделе продаж: руководитель слушает два-три звонка в неделю, обычно по жалобе клиента или когда сделка сорвалась на финальном этапе. При потоке в полторы тысячи разговоров в месяц выборочный контроль покрывает считанные проценты. Всё остальное остаётся в слепой зоне, и решения об обучении менеджеров, правках скрипта и найме принимаются по ощущениям.


	Речевая аналитика закрывает именно этот разрыв. Но однозначного «нужна или нет» здесь не существует: одним компаниям она даёт измеримый рост конверсии за квартал, другим превращается в дорогую подписку, отчёты по которой никто не открывает. Разница не в системе, а в том, что с её результатами делают.


	Разберём, как работает технология, какие задачи закрывает в продажах, какой эффект даёт по цифрам, кому она подходит и что нужно выстроить внутри, чтобы внедрение не осталось галочкой.

Что такое речевая аналитика и как она работает

	Речевая аналитика — это сервис автоматического разбора разговоров с клиентами: система переводит каждый звонок в текст и анализирует его по заданным правилам, выдавая на выходе теги, оценки и отчёты.

Как устроена цепочка

	Телефония записывает разговор, желательно раздельно по каналам — отдельно менеджер, отдельно клиент. Система распознавания превращает аудио в транскрипт с разметкой, кто когда говорил. Дальше подключается аналитический слой: он ищет в тексте нужные конструкции, оценивает соблюдение чек-листа, отмечает перебивания, длинные паузы, эмоциональные всплески. Результат уходит в отчёты и в карточку клиента в CRM.

Два подхода к анализу

	Аналитический слой устроен по-разному, и это главное различие между решениями на рынке.


	Первый подход — поиск по словарям и правилам: система ищет заранее заданные слова и фразы. Работает предсказуемо, но не понимает смысла: «дорого» в ответе клиента и «дорого» в рассказе менеджера про премиальный сегмент для неё одно и то же.


	Второй подход — анализ смысла языковой моделью: система оценивает, отработал ли менеджер возражение по существу, независимо от конкретных формулировок. Точнее, но требует настройки под вашу специфику и стоит дороже. Сейчас вендоры всё чаще комбинируют оба варианта: классические модели закрывают массовые проверки, языковая модель подключается там, где нужно понять контекст и нюансы переговоров.

Что нужно от телефонии

	Раздельная запись каналов — тот пункт, который чаще всего забывают на старте. Если звонок пишется в один поток, разделить реплики сложно, качество разбора падает, и любые выводы о том, кто кого перебивал, становятся бессмысленными. Проверять эту настройку нужно до покупки системы, а не после. Часть платформ умеет работать и с монозаписью, но точность там ниже, и это стоит сразу уточнять у вендора.

Что речевая аналитика делает в отделе продаж

	Функций много, но в продажах реально работают несколько. Ниже — те, ради которых систему обычно и покупают.


	

     
	

	

		

			

				Функция
			
		
		

			

				Что показывает
			
		
		

			

				Какое решение принимается
			
		
	
	

		

			

				Контроль соблюдения скрипта
			
		
		

			

				Какие обязательные шаги менеджеры пропускают и как часто
			
		
		

			

				Переработать скрипт или дообучить конкретных людей
			
		
	
	

		

			

				Частотность возражений
			
		
		

			

				Какие возражения звучат чаще всего и на каких сделки рассыпаются
			
		
		

			

				Собрать работающие ответы и раскатать на команду
			
		
	
	

		

			

				Упоминания конкурентов
			
		
		

			

				С кем вас сравнивают, как часто и по каким параметрам
			
		
		

			

				Подготовить аргументацию под конкретных игроков
			
		
	
	

		

			

				Проверка гипотез
			
		
		

			

				Как работают разные версии скрипта на сопоставимых выборках
			
		
		

			

				Оставить тот вариант, который выиграл по цифрам
			
		
	
	

		

			

				Диагностика менеджера
			
		
		

			

				Из-за чего именно проседает конкретный сотрудник
			
		
		

			

				Обучать, менять роль или расставаться
			
		
	
	

		

			

				Динамика по сотруднику
			
		
		

			

				Когда показатели поехали и что изменилось в разговорах
			
		
		

			

				Вмешаться до того, как это скажется на выручке
			
		
	
	

		

			

				Недопустимые высказывания
			
		
		

			

				Грубость, обещания сверх регламента, спорные формулировки
			
		
		

			

				Разобрать инцидент сразу, а не после жалобы
			
		
	
	

		

			

				Причины отказов
			
		
		

			

				Что клиенты называют реально, а не что менеджер записал в CRM
			
		
		

			

				Корректировать продукт, цену или условия
			
		
	
	

		

			

				Контроль обработки лидов
			
		
		

			

				Необработанные заявки, обещанные и несделанные перезвоны
			
		
		

			

				Вернуть в работу конкретные потерянные сделки
			
		
	
	

		

			

				Оценка качества диалога
			
		
		

			

				Перебивания, паузы, доля речи менеджера, тон разговора
			
		
		

			

				Точечная работа с манерой ведения разговора
			
		
	
	

		

			

				Обратная связь маркетингу
			
		
		

			

				Какими словами клиенты описывают задачу, что спрашивают и чего не находят
			
		
		

			

				Правки в объявления, посадочные страницы, ассортимент
			
		
	
	
	


	Часть пунктов из таблицы очевидна и работает сразу после настройки. Ниже разберём те, которые дают больше всего и при этом реже всего доходят до использования.

Возражения и конкуренты

	Отдельные возражения руководитель слышит и без системы. Чего он не видит — их частотности. Одно дело знать, что клиенты иногда говорят про долгие сроки, другое — увидеть, что это возражение звучит в 40% разговоров и в половине случаев менеджер не даёт на него внятного ответа. Это уже основание переписать блок скрипта, а не провести очередную планёрку про настрой.


	Та же механика с конкурентами. Система размечает упоминания чужих брендов и контекст: с кем сравнивают, в каких сегментах, по цене или по срокам, чем аргументируют выбор в их пользу. Через месяц у вас на руках реальная карта конкурентного поля — не та, что нарисовал маркетинг по открытым источникам, а та, которую называют ваши же клиенты. Дальше под каждого частого соперника готовится аргументация, и менеджер перестаёт импровизировать.

Проверка гипотез вместо споров о скриптах

	Классический спор в отделе продаж: называть цену сразу или уводить разговор на выявление потребности. Обычно он решается авторитетом руководителя.


	Речевая аналитика превращает это в эксперимент. Половина команды работает по одной версии скрипта, половина по другой, система размечает, кто какой вариант реально использовал, и через две-три недели видна разница по конверсии на сопоставимых выборках. Важная деталь: без разметки диалогов такой тест недостоверен, потому что часть менеджеров всё равно говорит по-своему, и в ручном режиме это не отследить.


	Проверять так можно не только скрипты: формулировку оффера, порядок аргументов, момент передачи на следующий этап, длину презентации.

Работа с конкретными людьми

	Самая ценная часть для руководителя. Когда менеджер не выполняет план, стандартный набор объяснений — мало лидов, плохой рынок, сложный продукт. Речевая аналитика показывает причину предметно: он не доходит до выявления потребности, или сливается на первом же возражении по цене, или говорит 80% времени разговора, не давая клиенту вставить слово.


	Разница между этими диагнозами определяет управленческое решение. Навык отработки возражений ставится тренингом за пару недель. Привычка не слушать клиента исправляется дольше, но исправляется. А если человек системно нарушает договорённости с клиентами или разговаривает пренебрежительно, речь уже не об обучении. Без данных этот разговор превращается в обмен мнениями, с данными — в разбор конкретных записей.


	Второй сценарий — отслеживание динамики. Показатели сотрудника редко падают резко, обычно они сползают. Система показывает не только сам факт падения, но и что изменилось в разговорах: человек стал резче отвечать, перестал задавать уточняющие вопросы, сократил разговоры вдвое. Причина может быть в выгорании, в конфликте внутри команды, в личных обстоятельствах — но вмешаться получается на месяц раньше, чем это отразится на выручке.


	Сюда же относится сравнение сильных и слабых на одинаковых данных. Когда видно, что лучший по конверсии сотрудник задаёт в среднем семь уточняющих вопросов, а отстающий два, обучение перестаёт быть разговором о мотивации и становится работой с конкретным навыком.

Недопустимые высказывания

	Грубость, обещания, которых компания не может выполнить, спорные формулировки про конкурентов, разглашение лишнего — всё это при выборочном контроле всплывает случайно и обычно уже в виде жалобы. Автоматическая разметка находит такие эпизоды в день, когда они произошли.


	Ценность здесь не в наказании, а в скорости. Клиенту, которому нагрубили утром, можно перезвонить в тот же день. Через неделю это уже потерянный клиент и отзыв на площадке.

Эффект от внедрения

	Дальше разберём основные эффекты по группам и покажем, как они выглядят в цифрах. Данные взяты из кейсов наших партнёров и из нашей собственной практики внедрений.

Полный охват вместо выборки

	Это базовый эффект, от которого зависят все остальные. Ручной контроль качества обычно покрывает единицы процентов разговоров, автоматический — все.


	В кейсе Naumen и ОТП Банка, результаты которого представили в марте 2026 года, автоматическая оценка позволила анализировать 100% диалогов с клиентами, причём корректность оценки по семи критериям из восьми превысила 99%. В проекте 3iTech и Альфа-Банка в Беларуси контроль качества обслуживания стал полностью автоматизированным: система умеет работать с белорусским языком и отдельно фиксирует повторные обращения, возникшие из-за нерешённого с первого раза вопроса.


	Смысл не в самой цифре охвата, а в том, что выборка перестаёт врать. Пока слушают 2% звонков, в поле зрения попадают либо жалобы, либо случайные разговоры, и картина смещена.

Конверсия и отработка возражений

	Самый интересный руководителю отдела продаж эффект и одновременно самый неровный.


	Naumen приводит по своим проектам средний рост конверсии в продажи на 30% и улучшение отработки возражений на 20%. В опубликованном кейсе из фармацевтики доля звонков с продажей выросла с 27% до 45%, а уровень безошибочной отработки возражений — с 50% до 93%. В кейсе ОТП Банка изменения скромнее: конверсия в продажи выросла на 3,3 процентных пункта.


	По линии 3iTech цифры сопоставимые: в розничном проекте заявлены рост продаж по телефону на 19%, увеличение среднего чека на 15% и рост продаж сопутствующих товаров на 12%, а в проекте со страховой компанией «Ренессанс жизнь» — удвоение конверсии продаж при качестве обслуживания выше на 15%.


	Разброс объясняется исходным состоянием процесса. Там, где до внедрения не было ни чек-листов, ни разбора звонков, первые же исправления дают кратный результат. Там, где контроль качества уже работал, речь идёт о единицах процентов — но и база для сравнения другая.

Скорость и качество обработки

	Эффекты, которые проще всего пересчитать в деньги через стоимость минуты оператора.


	Naumen заявляет по своим внедрениям сокращение среднего времени обработки обращения на 18% и снижение числа повторных вызовов на 15%. В проекте с ОТП Банком среднее время обработки звонка сократилось на 5 секунд, а доля вопросов, решённых с первого обращения, выросла на 1,7 процентных пункта.


	Повторные обращения — недооценённая статья расходов. Каждый звонок клиента, который не получил ответа с первого раза, это ещё одна оплаченная минута оператора плюс выросшая вероятность, что клиент уйдёт.

Репутация и удовлетворённость клиентов

	Эффект, который сложнее посчитать, но который обычно первым замечает руководство.


	В кейсе ОТП Банка удовлетворённость клиентов прибавила 0,3 балла, а доля жалоб, дошедших до Банка России, снизилась на 25%. Naumen приводит по портфелю проектов средний рост удовлетворённости на 11%. Цифра по жалобам показательна: речевая аналитика находит проблемные разговоры раньше, чем клиент успевает дойти до регулятора или до отзыва на публичной площадке.


	Механика простая. Раньше конфликтный разговор становился известен компании, когда клиент сам решал пожаловаться — то есть после того, как он уже принял решение уйти. Теперь такие эпизоды попадают в отчёт в день звонка, и у команды есть окно, чтобы отработать ситуацию.

Скорость управленческих решений

	Менее очевидный эффект, но, по нашему опыту, именно его чаще всего отмечают руководители отделов продаж через полгода работы с системой.


	Разбор причины падения показателей раньше занимал недели: нужно было выборочно слушать звонки, собирать обратную связь, догадываться. Теперь диагноз ставится за день, потому что данные уже размечены. Проверка гипотезы по скрипту вместо квартала занимает две-три недели. Решение о судьбе слабого сотрудника принимается на основании конкретных записей, а не после третьего невыполненного плана подряд.


	Для отдела с высокой текучкой это отдельно ценно: становится видно, кого имеет смысл доучивать, а с кем расставаться, причём на втором месяце работы, а не на шестом.

Экономия на ручном контроле

	Здесь эффект считается прямо. Один аудитор качества успевает разобрать ограниченное число разговоров в день, и чтобы поднять охват, нужно линейно наращивать штат. Автоматическая оценка снимает эту зависимость: команда контроля переключается с прослушивания на разбор уже отмеченных системой случаев.


	По нашему опыту внедрений это самый предсказуемый источник окупаемости. Рост конверсии зависит от того, дойдут ли выводы до изменений в работе, а сокращение ручного труда происходит сразу после запуска и не требует перестройки процессов.


	«Самый надёжный способ понять эффект — не смотреть на чужие проценты, а прогнать свои звонки. Мы всегда советуем брать реальный массив за месяц и сравнивать: что нашла система и что нашёл бы руководитель, слушая те же разговоры. Разницу между этими двумя списками и можно считать пользой.», — Андрей Савченко, руководитель портфеля продуктов ОБИТ.


 Читайте также Как проверить систему ИИ-анализа звонков на своих данных

Кому подходит, а кому не стоит спешить

	Технология окупается не везде. Ориентиры такие.

Подходит хорошо

	Отделы продаж и контакт-центры с потоком от 50 звонков в день: при таком объёме ручной контроль физически не покрывает даже десятой части разговоров. Компании с большим штатом менеджеров и заметной разницей в результатах между сотрудниками — там быстрее всего окупается перенос практик сильных на остальных. Бизнесы с высокой ценой лида, где потеря одной заявки ощутима в деньгах. Отрасли с жёсткими требованиями к скриптам и обязательным формулировкам: финансы, страхование, медицина.

Подходит хуже

	Небольшие команды из трёх-пяти человек с десятком звонков в день — здесь руководитель физически может слушать значимую долю разговоров, и выигрыш от автоматизации невелик. Компании, где основной канал общения с клиентом не телефон, а личные встречи или переписка. Длинные B2B-сделки с циклом в год: анализ отдельных звонков там даёт мало, потому что решение вызревает вне телефона.

Не стоит начинать вообще

	Если в отделе нет ни скрипта, ни описанного процесса продаж, ни человека, который будет разбирать результаты. Система покажет хаос, но не превратит его в порядок.

Почему внедрение часто не даёт результата
Отчёты открывают, но ничего не меняют

	Самый частый сценарий провала, и он не про технологию. Компания покупает систему, настраивает чек-листы, получает дашборд — и на этом останавливается. Раз в месяц кто-то открывает отчёт, отмечает, что «есть некоторые проблемы», и закрывает вкладку. По нашему опыту именно так заканчивается значительная часть внедрений: данные собираются, но в решения не превращаются.


	Механика понятная. Система вскрывает большой объём проблем сразу: чек-лист не соблюдается у половины команды, обещанные перезвоны не делаются, возражение по цене не отрабатывается вообще. Это означает много новой работы для руководителя — разобрать случаи, описать правила, провести обучение, проконтролировать изменения. Первая реакция часто защитная: сказать, что система ошибается и даёт ложные срабатывания. При разборе обычно выясняется обратное — распознавание корректное, просто нужные фразы в разговорах действительно не звучат.

Аналитику превращают в инструмент наказания

	Если по результатам отчётов начинаются штрафы, менеджеры быстро учатся проговаривать нужные слова формально, не меняя сути разговора. Метрики растут, конверсия стоит на месте. Мы советуем первые два-три месяца вообще не связывать показатели системы с премией, а использовать их только для обучения.

Как выстроить работу с системой

	Рабочая схема выглядит так:


	
назначить владельца — обычно это руководитель отдела продаж или тренер, у которого работа с результатами стоит в регулярных задачах, а не в свободное время;
	
начать с пилота на двух-трёх менеджерах и потратить первую неделю на калибровку чек-листов, а не на сбор статистики;
	
ограничиться тремя-пятью метриками на старте: соблюдение ключевых шагов, отработка главного возражения, доля необработанных заявок;
	
ввести еженедельный разбор: две-три находки, конкретные записи, обсуждение с командой, договорённость о том, что меняем;
	
объяснить команде цель до запуска — контроль, поданный без объяснений, вызывает саботаж;
	
замерять исходные показатели до внедрения, иначе через полгода будет нечем подтвердить эффект;
	
пересматривать чек-листы раз в квартал: скрипты меняются, продукт меняется, настройки устаревают.

Юридическая сторона

	Запись разговоров с клиентами допустима, но требует уведомления собеседника — обычно через автоинформатор в начале звонка — и обеспечения сохранности записей. Если голос при этом используется для установления личности звонящего, данные становятся биометрическими, а к ним предъявляются отдельные, более жёсткие требования. Сотрудников о записи служебных разговоров тоже нужно уведомлять. Эти вопросы решаются на старте вместе с юристом, а не после первой претензии.

С чего начать

	Речевая аналитика переводит управление продажами с выборочных впечатлений на полные данные. Вместо двух прослушанных звонков в неделю руководитель видит картину по всему потоку: где рассыпаются сделки, какие возражения звучат чаще всего, с кем вас сравнивают, кто из менеджеров делает что-то, что стоит перенести на всю команду, и почему у конкретного человека поехали показатели.


	Польза при этом появляется не от факта внедрения. По цифрам это видно отчётливо: экономия на ручном контроле считается сразу и надёжно, а рост конверсии сильно зависит от исходного состояния процесса и от того, доходят ли находки системы до изменений в работе. Инструмент оправдывает себя там, где есть поток звонков от полусотни в день, описанный процесс продаж и конкретный человек, отвечающий за разбор результатов. При этих трёх условиях он окупается в пределах года. Без них останется красивым отчётом, который никто не открывает.


	Практический первый шаг — не выбор вендора, а тестовый прогон собственных звонков за месяц через две-три системы и сравнение результатов с тем, что вы нашли бы вручную. Так становится видно и реальную точность на вашей лексике, и объём работы, который придётся взять на себя после запуска.


	Если у вас есть задача навести порядок в звонках отдела продаж, приходите на бесплатную консультацию — разберём ваш поток, подберём подходящее решение и честно скажем, если в вашей ситуации технология пока не нужна.


  Решение
	

		Речевая аналитика
	
	

		Подберём и внедрим систему анализа звонков под ваш процесс продаж, настроим чек-листы и интеграцию с CRM, поможем выстроить регулярную работу с результатами.
	
   

  


	

		

			

				
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
				

					

					
				
			
		
		

			

			

				 Для чего нужна речевая аналитика в отделе продаж?
			
			

 
				Чтобы управлять продажами по полным данным, а не по выборке из двух-трёх прослушанных звонков. Система разбирает все разговоры и показывает, где рассыпаются сделки, какие возражения звучат чаще всего, с какими конкурентами вас сравнивают, кто из менеджеров работает эффективнее и почему, какие заявки остались без обработки. На этих данных строятся обучение команды, правки скрипта и решения по продукту. 
			
 
			

			

				 С какого объёма звонков речевая аналитика окупается?
			
			

 
				Ориентир — от 50 звонков в день. При меньшем потоке руководитель может прослушивать значимую долю разговоров вручную, и выигрыш от автоматизации небольшой. Исключение — направления с высокой ценой лида, где потеря даже единичной заявки заметна в деньгах. 
			
 
			

			

				 На сколько вырастет конверсия после внедрения?
			
			

 
				Диапазон в опубликованных кейсах широкий: от 3,3 процентных пункта в проекте Naumen с ОТП Банком до роста доли звонков с продажей с 27% до 45% в фармацевтике и удвоения конверсии в проекте 3iTech с «Ренессанс жизнь». Результат зависит от исходного состояния процесса продаж: если контроля качества раньше не было вообще, эффект выше. Надёжнее ориентироваться не на чужие проценты, а на замер своих показателей до и после. 
			
 
			

			

				 Можно ли с её помощью тестировать скрипты продаж?
			
			

 
				Да, это один из самых практичных сценариев. Часть команды работает по одной версии скрипта, часть по другой, система размечает, кто какой вариант реально использовал, и через две-три недели видна разница по конверсии на сопоставимых выборках. Без автоматической разметки такой тест недостоверен: часть менеджеров всё равно говорит по-своему, и вручную это не отследить. 
			
 
			

			

				 Как речевая аналитика помогает в работе с менеджерами?
			
			

 
				Она показывает причину низких результатов предметно: сотрудник не доходит до выявления потребности, сливается на возражении по цене или говорит большую часть разговора сам. От причины зависит решение — обучать, менять роль или расставаться. Отдельно система отслеживает динамику: когда показатели человека начали сползать и что изменилось в его разговорах, вплоть до появления резкого тона. 
			
 
			

			

				 Законно ли записывать разговоры менеджеров с клиентами?
			
			

 
				Да, при соблюдении условий: клиента нужно уведомить о записи, обычно автоинформатором в начале звонка, и обеспечить сохранность записей. Сотрудников о записи служебных разговоров тоже уведомляют. Если голос используется для установления личности звонящего, данные считаются биометрическими и к ним применяются отдельные требования. Порядок стоит согласовать с юристом до запуска. 
			
 
			

			

				 Что нужно подготовить в телефонии перед внедрением?
			
			

 
				Главное — раздельная запись каналов, когда менеджер и клиент пишутся отдельными дорожками. Без этого сложно разделить реплики, и оценки перебиваний, пауз и доли речи становятся недостоверными. Часть платформ работает и с монозаписью, но с меньшей точностью. Также потребуются стабильное качество записи, доступ к архиву за нужный период и настроенная интеграция с CRM. 
			
 
			

			

				 Почему речевая аналитика часто не приносит результата?
			
			

 
				Потому что систему внедряют, а работу с её результатами не выстраивают. Отчёты открывают раз в месяц и ничего не меняют в работе команды. Вторая причина — использование аналитики для штрафов: менеджеры начинают формально проговаривать нужные фразы, метрики растут, а конверсия остаётся прежней. Нужен владелец процесса и регулярный разбор находок. 
			
 
			

			

				 Как проверить систему перед покупкой?
			
			

 
				Прогнать через неё собственный массив звонков за месяц и сравнить результат с тем, что нашёл бы руководитель, слушая те же разговоры вручную. Демонстрация на подготовленных примерах вендора показывает возможности системы, но не её точность на вашей лексике, качестве связи и специфике продукта. 
			
 
		
	

 
    [~DETAIL_TEXT] => 

	Типичная ситуация в отделе продаж: руководитель слушает два-три звонка в неделю, обычно по жалобе клиента или когда сделка сорвалась на финальном этапе. При потоке в полторы тысячи разговоров в месяц выборочный контроль покрывает считанные проценты. Всё остальное остаётся в слепой зоне, и решения об обучении менеджеров, правках скрипта и найме принимаются по ощущениям.


	Речевая аналитика закрывает именно этот разрыв. Но однозначного «нужна или нет» здесь не существует: одним компаниям она даёт измеримый рост конверсии за квартал, другим превращается в дорогую подписку, отчёты по которой никто не открывает. Разница не в системе, а в том, что с её результатами делают.


	Разберём, как работает технология, какие задачи закрывает в продажах, какой эффект даёт по цифрам, кому она подходит и что нужно выстроить внутри, чтобы внедрение не осталось галочкой.

Что такое речевая аналитика и как она работает

	Речевая аналитика — это сервис автоматического разбора разговоров с клиентами: система переводит каждый звонок в текст и анализирует его по заданным правилам, выдавая на выходе теги, оценки и отчёты.

Как устроена цепочка

	Телефония записывает разговор, желательно раздельно по каналам — отдельно менеджер, отдельно клиент. Система распознавания превращает аудио в транскрипт с разметкой, кто когда говорил. Дальше подключается аналитический слой: он ищет в тексте нужные конструкции, оценивает соблюдение чек-листа, отмечает перебивания, длинные паузы, эмоциональные всплески. Результат уходит в отчёты и в карточку клиента в CRM.

Два подхода к анализу

	Аналитический слой устроен по-разному, и это главное различие между решениями на рынке.


	Первый подход — поиск по словарям и правилам: система ищет заранее заданные слова и фразы. Работает предсказуемо, но не понимает смысла: «дорого» в ответе клиента и «дорого» в рассказе менеджера про премиальный сегмент для неё одно и то же.


	Второй подход — анализ смысла языковой моделью: система оценивает, отработал ли менеджер возражение по существу, независимо от конкретных формулировок. Точнее, но требует настройки под вашу специфику и стоит дороже. Сейчас вендоры всё чаще комбинируют оба варианта: классические модели закрывают массовые проверки, языковая модель подключается там, где нужно понять контекст и нюансы переговоров.

Что нужно от телефонии

	Раздельная запись каналов — тот пункт, который чаще всего забывают на старте. Если звонок пишется в один поток, разделить реплики сложно, качество разбора падает, и любые выводы о том, кто кого перебивал, становятся бессмысленными. Проверять эту настройку нужно до покупки системы, а не после. Часть платформ умеет работать и с монозаписью, но точность там ниже, и это стоит сразу уточнять у вендора.

Что речевая аналитика делает в отделе продаж

	Функций много, но в продажах реально работают несколько. Ниже — те, ради которых систему обычно и покупают.


	

     
	

	

		

			

				Функция
			
		
		

			

				Что показывает
			
		
		

			

				Какое решение принимается
			
		
	
	

		

			

				Контроль соблюдения скрипта
			
		
		

			

				Какие обязательные шаги менеджеры пропускают и как часто
			
		
		

			

				Переработать скрипт или дообучить конкретных людей
			
		
	
	

		

			

				Частотность возражений
			
		
		

			

				Какие возражения звучат чаще всего и на каких сделки рассыпаются
			
		
		

			

				Собрать работающие ответы и раскатать на команду
			
		
	
	

		

			

				Упоминания конкурентов
			
		
		

			

				С кем вас сравнивают, как часто и по каким параметрам
			
		
		

			

				Подготовить аргументацию под конкретных игроков
			
		
	
	

		

			

				Проверка гипотез
			
		
		

			

				Как работают разные версии скрипта на сопоставимых выборках
			
		
		

			

				Оставить тот вариант, который выиграл по цифрам
			
		
	
	

		

			

				Диагностика менеджера
			
		
		

			

				Из-за чего именно проседает конкретный сотрудник
			
		
		

			

				Обучать, менять роль или расставаться
			
		
	
	

		

			

				Динамика по сотруднику
			
		
		

			

				Когда показатели поехали и что изменилось в разговорах
			
		
		

			

				Вмешаться до того, как это скажется на выручке
			
		
	
	

		

			

				Недопустимые высказывания
			
		
		

			

				Грубость, обещания сверх регламента, спорные формулировки
			
		
		

			

				Разобрать инцидент сразу, а не после жалобы
			
		
	
	

		

			

				Причины отказов
			
		
		

			

				Что клиенты называют реально, а не что менеджер записал в CRM
			
		
		

			

				Корректировать продукт, цену или условия
			
		
	
	

		

			

				Контроль обработки лидов
			
		
		

			

				Необработанные заявки, обещанные и несделанные перезвоны
			
		
		

			

				Вернуть в работу конкретные потерянные сделки
			
		
	
	

		

			

				Оценка качества диалога
			
		
		

			

				Перебивания, паузы, доля речи менеджера, тон разговора
			
		
		

			

				Точечная работа с манерой ведения разговора
			
		
	
	

		

			

				Обратная связь маркетингу
			
		
		

			

				Какими словами клиенты описывают задачу, что спрашивают и чего не находят
			
		
		

			

				Правки в объявления, посадочные страницы, ассортимент
			
		
	
	
	


	Часть пунктов из таблицы очевидна и работает сразу после настройки. Ниже разберём те, которые дают больше всего и при этом реже всего доходят до использования.

Возражения и конкуренты

	Отдельные возражения руководитель слышит и без системы. Чего он не видит — их частотности. Одно дело знать, что клиенты иногда говорят про долгие сроки, другое — увидеть, что это возражение звучит в 40% разговоров и в половине случаев менеджер не даёт на него внятного ответа. Это уже основание переписать блок скрипта, а не провести очередную планёрку про настрой.


	Та же механика с конкурентами. Система размечает упоминания чужих брендов и контекст: с кем сравнивают, в каких сегментах, по цене или по срокам, чем аргументируют выбор в их пользу. Через месяц у вас на руках реальная карта конкурентного поля — не та, что нарисовал маркетинг по открытым источникам, а та, которую называют ваши же клиенты. Дальше под каждого частого соперника готовится аргументация, и менеджер перестаёт импровизировать.

Проверка гипотез вместо споров о скриптах

	Классический спор в отделе продаж: называть цену сразу или уводить разговор на выявление потребности. Обычно он решается авторитетом руководителя.


	Речевая аналитика превращает это в эксперимент. Половина команды работает по одной версии скрипта, половина по другой, система размечает, кто какой вариант реально использовал, и через две-три недели видна разница по конверсии на сопоставимых выборках. Важная деталь: без разметки диалогов такой тест недостоверен, потому что часть менеджеров всё равно говорит по-своему, и в ручном режиме это не отследить.


	Проверять так можно не только скрипты: формулировку оффера, порядок аргументов, момент передачи на следующий этап, длину презентации.

Работа с конкретными людьми

	Самая ценная часть для руководителя. Когда менеджер не выполняет план, стандартный набор объяснений — мало лидов, плохой рынок, сложный продукт. Речевая аналитика показывает причину предметно: он не доходит до выявления потребности, или сливается на первом же возражении по цене, или говорит 80% времени разговора, не давая клиенту вставить слово.


	Разница между этими диагнозами определяет управленческое решение. Навык отработки возражений ставится тренингом за пару недель. Привычка не слушать клиента исправляется дольше, но исправляется. А если человек системно нарушает договорённости с клиентами или разговаривает пренебрежительно, речь уже не об обучении. Без данных этот разговор превращается в обмен мнениями, с данными — в разбор конкретных записей.


	Второй сценарий — отслеживание динамики. Показатели сотрудника редко падают резко, обычно они сползают. Система показывает не только сам факт падения, но и что изменилось в разговорах: человек стал резче отвечать, перестал задавать уточняющие вопросы, сократил разговоры вдвое. Причина может быть в выгорании, в конфликте внутри команды, в личных обстоятельствах — но вмешаться получается на месяц раньше, чем это отразится на выручке.


	Сюда же относится сравнение сильных и слабых на одинаковых данных. Когда видно, что лучший по конверсии сотрудник задаёт в среднем семь уточняющих вопросов, а отстающий два, обучение перестаёт быть разговором о мотивации и становится работой с конкретным навыком.

Недопустимые высказывания

	Грубость, обещания, которых компания не может выполнить, спорные формулировки про конкурентов, разглашение лишнего — всё это при выборочном контроле всплывает случайно и обычно уже в виде жалобы. Автоматическая разметка находит такие эпизоды в день, когда они произошли.


	Ценность здесь не в наказании, а в скорости. Клиенту, которому нагрубили утром, можно перезвонить в тот же день. Через неделю это уже потерянный клиент и отзыв на площадке.

Эффект от внедрения

	Дальше разберём основные эффекты по группам и покажем, как они выглядят в цифрах. Данные взяты из кейсов наших партнёров и из нашей собственной практики внедрений.

Полный охват вместо выборки

	Это базовый эффект, от которого зависят все остальные. Ручной контроль качества обычно покрывает единицы процентов разговоров, автоматический — все.


	В кейсе Naumen и ОТП Банка, результаты которого представили в марте 2026 года, автоматическая оценка позволила анализировать 100% диалогов с клиентами, причём корректность оценки по семи критериям из восьми превысила 99%. В проекте 3iTech и Альфа-Банка в Беларуси контроль качества обслуживания стал полностью автоматизированным: система умеет работать с белорусским языком и отдельно фиксирует повторные обращения, возникшие из-за нерешённого с первого раза вопроса.


	Смысл не в самой цифре охвата, а в том, что выборка перестаёт врать. Пока слушают 2% звонков, в поле зрения попадают либо жалобы, либо случайные разговоры, и картина смещена.

Конверсия и отработка возражений

	Самый интересный руководителю отдела продаж эффект и одновременно самый неровный.


	Naumen приводит по своим проектам средний рост конверсии в продажи на 30% и улучшение отработки возражений на 20%. В опубликованном кейсе из фармацевтики доля звонков с продажей выросла с 27% до 45%, а уровень безошибочной отработки возражений — с 50% до 93%. В кейсе ОТП Банка изменения скромнее: конверсия в продажи выросла на 3,3 процентных пункта.


	По линии 3iTech цифры сопоставимые: в розничном проекте заявлены рост продаж по телефону на 19%, увеличение среднего чека на 15% и рост продаж сопутствующих товаров на 12%, а в проекте со страховой компанией «Ренессанс жизнь» — удвоение конверсии продаж при качестве обслуживания выше на 15%.


	Разброс объясняется исходным состоянием процесса. Там, где до внедрения не было ни чек-листов, ни разбора звонков, первые же исправления дают кратный результат. Там, где контроль качества уже работал, речь идёт о единицах процентов — но и база для сравнения другая.

Скорость и качество обработки

	Эффекты, которые проще всего пересчитать в деньги через стоимость минуты оператора.


	Naumen заявляет по своим внедрениям сокращение среднего времени обработки обращения на 18% и снижение числа повторных вызовов на 15%. В проекте с ОТП Банком среднее время обработки звонка сократилось на 5 секунд, а доля вопросов, решённых с первого обращения, выросла на 1,7 процентных пункта.


	Повторные обращения — недооценённая статья расходов. Каждый звонок клиента, который не получил ответа с первого раза, это ещё одна оплаченная минута оператора плюс выросшая вероятность, что клиент уйдёт.

Репутация и удовлетворённость клиентов

	Эффект, который сложнее посчитать, но который обычно первым замечает руководство.


	В кейсе ОТП Банка удовлетворённость клиентов прибавила 0,3 балла, а доля жалоб, дошедших до Банка России, снизилась на 25%. Naumen приводит по портфелю проектов средний рост удовлетворённости на 11%. Цифра по жалобам показательна: речевая аналитика находит проблемные разговоры раньше, чем клиент успевает дойти до регулятора или до отзыва на публичной площадке.


	Механика простая. Раньше конфликтный разговор становился известен компании, когда клиент сам решал пожаловаться — то есть после того, как он уже принял решение уйти. Теперь такие эпизоды попадают в отчёт в день звонка, и у команды есть окно, чтобы отработать ситуацию.

Скорость управленческих решений

	Менее очевидный эффект, но, по нашему опыту, именно его чаще всего отмечают руководители отделов продаж через полгода работы с системой.


	Разбор причины падения показателей раньше занимал недели: нужно было выборочно слушать звонки, собирать обратную связь, догадываться. Теперь диагноз ставится за день, потому что данные уже размечены. Проверка гипотезы по скрипту вместо квартала занимает две-три недели. Решение о судьбе слабого сотрудника принимается на основании конкретных записей, а не после третьего невыполненного плана подряд.


	Для отдела с высокой текучкой это отдельно ценно: становится видно, кого имеет смысл доучивать, а с кем расставаться, причём на втором месяце работы, а не на шестом.

Экономия на ручном контроле

	Здесь эффект считается прямо. Один аудитор качества успевает разобрать ограниченное число разговоров в день, и чтобы поднять охват, нужно линейно наращивать штат. Автоматическая оценка снимает эту зависимость: команда контроля переключается с прослушивания на разбор уже отмеченных системой случаев.


	По нашему опыту внедрений это самый предсказуемый источник окупаемости. Рост конверсии зависит от того, дойдут ли выводы до изменений в работе, а сокращение ручного труда происходит сразу после запуска и не требует перестройки процессов.


	«Самый надёжный способ понять эффект — не смотреть на чужие проценты, а прогнать свои звонки. Мы всегда советуем брать реальный массив за месяц и сравнивать: что нашла система и что нашёл бы руководитель, слушая те же разговоры. Разницу между этими двумя списками и можно считать пользой.», — Андрей Савченко, руководитель портфеля продуктов ОБИТ.


 Читайте также Как проверить систему ИИ-анализа звонков на своих данных

Кому подходит, а кому не стоит спешить

	Технология окупается не везде. Ориентиры такие.

Подходит хорошо

	Отделы продаж и контакт-центры с потоком от 50 звонков в день: при таком объёме ручной контроль физически не покрывает даже десятой части разговоров. Компании с большим штатом менеджеров и заметной разницей в результатах между сотрудниками — там быстрее всего окупается перенос практик сильных на остальных. Бизнесы с высокой ценой лида, где потеря одной заявки ощутима в деньгах. Отрасли с жёсткими требованиями к скриптам и обязательным формулировкам: финансы, страхование, медицина.

Подходит хуже

	Небольшие команды из трёх-пяти человек с десятком звонков в день — здесь руководитель физически может слушать значимую долю разговоров, и выигрыш от автоматизации невелик. Компании, где основной канал общения с клиентом не телефон, а личные встречи или переписка. Длинные B2B-сделки с циклом в год: анализ отдельных звонков там даёт мало, потому что решение вызревает вне телефона.

Не стоит начинать вообще

	Если в отделе нет ни скрипта, ни описанного процесса продаж, ни человека, который будет разбирать результаты. Система покажет хаос, но не превратит его в порядок.

Почему внедрение часто не даёт результата
Отчёты открывают, но ничего не меняют

	Самый частый сценарий провала, и он не про технологию. Компания покупает систему, настраивает чек-листы, получает дашборд — и на этом останавливается. Раз в месяц кто-то открывает отчёт, отмечает, что «есть некоторые проблемы», и закрывает вкладку. По нашему опыту именно так заканчивается значительная часть внедрений: данные собираются, но в решения не превращаются.


	Механика понятная. Система вскрывает большой объём проблем сразу: чек-лист не соблюдается у половины команды, обещанные перезвоны не делаются, возражение по цене не отрабатывается вообще. Это означает много новой работы для руководителя — разобрать случаи, описать правила, провести обучение, проконтролировать изменения. Первая реакция часто защитная: сказать, что система ошибается и даёт ложные срабатывания. При разборе обычно выясняется обратное — распознавание корректное, просто нужные фразы в разговорах действительно не звучат.

Аналитику превращают в инструмент наказания

	Если по результатам отчётов начинаются штрафы, менеджеры быстро учатся проговаривать нужные слова формально, не меняя сути разговора. Метрики растут, конверсия стоит на месте. Мы советуем первые два-три месяца вообще не связывать показатели системы с премией, а использовать их только для обучения.

Как выстроить работу с системой

	Рабочая схема выглядит так:


	
назначить владельца — обычно это руководитель отдела продаж или тренер, у которого работа с результатами стоит в регулярных задачах, а не в свободное время;
	
начать с пилота на двух-трёх менеджерах и потратить первую неделю на калибровку чек-листов, а не на сбор статистики;
	
ограничиться тремя-пятью метриками на старте: соблюдение ключевых шагов, отработка главного возражения, доля необработанных заявок;
	
ввести еженедельный разбор: две-три находки, конкретные записи, обсуждение с командой, договорённость о том, что меняем;
	
объяснить команде цель до запуска — контроль, поданный без объяснений, вызывает саботаж;
	
замерять исходные показатели до внедрения, иначе через полгода будет нечем подтвердить эффект;
	
пересматривать чек-листы раз в квартал: скрипты меняются, продукт меняется, настройки устаревают.

Юридическая сторона

	Запись разговоров с клиентами допустима, но требует уведомления собеседника — обычно через автоинформатор в начале звонка — и обеспечения сохранности записей. Если голос при этом используется для установления личности звонящего, данные становятся биометрическими, а к ним предъявляются отдельные, более жёсткие требования. Сотрудников о записи служебных разговоров тоже нужно уведомлять. Эти вопросы решаются на старте вместе с юристом, а не после первой претензии.

С чего начать

	Речевая аналитика переводит управление продажами с выборочных впечатлений на полные данные. Вместо двух прослушанных звонков в неделю руководитель видит картину по всему потоку: где рассыпаются сделки, какие возражения звучат чаще всего, с кем вас сравнивают, кто из менеджеров делает что-то, что стоит перенести на всю команду, и почему у конкретного человека поехали показатели.


	Польза при этом появляется не от факта внедрения. По цифрам это видно отчётливо: экономия на ручном контроле считается сразу и надёжно, а рост конверсии сильно зависит от исходного состояния процесса и от того, доходят ли находки системы до изменений в работе. Инструмент оправдывает себя там, где есть поток звонков от полусотни в день, описанный процесс продаж и конкретный человек, отвечающий за разбор результатов. При этих трёх условиях он окупается в пределах года. Без них останется красивым отчётом, который никто не открывает.


	Практический первый шаг — не выбор вендора, а тестовый прогон собственных звонков за месяц через две-три системы и сравнение результатов с тем, что вы нашли бы вручную. Так становится видно и реальную точность на вашей лексике, и объём работы, который придётся взять на себя после запуска.


	Если у вас есть задача навести порядок в звонках отдела продаж, приходите на бесплатную консультацию — разберём ваш поток, подберём подходящее решение и честно скажем, если в вашей ситуации технология пока не нужна.


  Решение
	

		Речевая аналитика
	
	

		Подберём и внедрим систему анализа звонков под ваш процесс продаж, настроим чек-листы и интеграцию с CRM, поможем выстроить регулярную работу с результатами.
	
   

  


	

		

			

				
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
				

					

					
				
			
		
		

			

			

				 Для чего нужна речевая аналитика в отделе продаж?
			
			

 
				Чтобы управлять продажами по полным данным, а не по выборке из двух-трёх прослушанных звонков. Система разбирает все разговоры и показывает, где рассыпаются сделки, какие возражения звучат чаще всего, с какими конкурентами вас сравнивают, кто из менеджеров работает эффективнее и почему, какие заявки остались без обработки. На этих данных строятся обучение команды, правки скрипта и решения по продукту. 
			
 
			

			

				 С какого объёма звонков речевая аналитика окупается?
			
			

 
				Ориентир — от 50 звонков в день. При меньшем потоке руководитель может прослушивать значимую долю разговоров вручную, и выигрыш от автоматизации небольшой. Исключение — направления с высокой ценой лида, где потеря даже единичной заявки заметна в деньгах. 
			
 
			

			

				 На сколько вырастет конверсия после внедрения?
			
			

 
				Диапазон в опубликованных кейсах широкий: от 3,3 процентных пункта в проекте Naumen с ОТП Банком до роста доли звонков с продажей с 27% до 45% в фармацевтике и удвоения конверсии в проекте 3iTech с «Ренессанс жизнь». Результат зависит от исходного состояния процесса продаж: если контроля качества раньше не было вообще, эффект выше. Надёжнее ориентироваться не на чужие проценты, а на замер своих показателей до и после. 
			
 
			

			

				 Можно ли с её помощью тестировать скрипты продаж?
			
			

 
				Да, это один из самых практичных сценариев. Часть команды работает по одной версии скрипта, часть по другой, система размечает, кто какой вариант реально использовал, и через две-три недели видна разница по конверсии на сопоставимых выборках. Без автоматической разметки такой тест недостоверен: часть менеджеров всё равно говорит по-своему, и вручную это не отследить. 
			
 
			

			

				 Как речевая аналитика помогает в работе с менеджерами?
			
			

 
				Она показывает причину низких результатов предметно: сотрудник не доходит до выявления потребности, сливается на возражении по цене или говорит большую часть разговора сам. От причины зависит решение — обучать, менять роль или расставаться. Отдельно система отслеживает динамику: когда показатели человека начали сползать и что изменилось в его разговорах, вплоть до появления резкого тона. 
			
 
			

			

				 Законно ли записывать разговоры менеджеров с клиентами?
			
			

 
				Да, при соблюдении условий: клиента нужно уведомить о записи, обычно автоинформатором в начале звонка, и обеспечить сохранность записей. Сотрудников о записи служебных разговоров тоже уведомляют. Если голос используется для установления личности звонящего, данные считаются биометрическими и к ним применяются отдельные требования. Порядок стоит согласовать с юристом до запуска. 
			
 
			

			

				 Что нужно подготовить в телефонии перед внедрением?
			
			

 
				Главное — раздельная запись каналов, когда менеджер и клиент пишутся отдельными дорожками. Без этого сложно разделить реплики, и оценки перебиваний, пауз и доли речи становятся недостоверными. Часть платформ работает и с монозаписью, но с меньшей точностью. Также потребуются стабильное качество записи, доступ к архиву за нужный период и настроенная интеграция с CRM. 
			
 
			

			

				 Почему речевая аналитика часто не приносит результата?
			
			

 
				Потому что систему внедряют, а работу с её результатами не выстраивают. Отчёты открывают раз в месяц и ничего не меняют в работе команды. Вторая причина — использование аналитики для штрафов: менеджеры начинают формально проговаривать нужные фразы, метрики растут, а конверсия остаётся прежней. Нужен владелец процесса и регулярный разбор находок. 
			
 
			

			

				 Как проверить систему перед покупкой?
			
			

 
				Прогнать через неё собственный массив звонков за месяц и сравнить результат с тем, что нашёл бы руководитель, слушая те же разговоры вручную. Демонстрация на подготовленных примерах вендора показывает возможности системы, но не её точность на вашей лексике, качестве связи и специфике продукта. 
			
 
		
	

 
    [DETAIL_TEXT_TYPE] => html
    [~DETAIL_TEXT_TYPE] => html
    [PREVIEW_TEXT] => Типичная ситуация в отделе продаж: руководитель слушает два-три звонка в неделю, обычно по жалобе клиента или когда сделка сорвалась на финальном этапе. При потоке в полторы тысячи разговоров в месяц выборочный контроль покрывает считанные проценты. Всё остальное остаётся в слепой зоне, и решения об обучении менеджеров, правках скрипта и найме принимаются по ощущениям.
    [~PREVIEW_TEXT] => Типичная ситуация в отделе продаж: руководитель слушает два-три звонка в неделю, обычно по жалобе клиента или когда сделка сорвалась на финальном этапе. При потоке в полторы тысячи разговоров в месяц выборочный контроль покрывает считанные проценты. Всё остальное остаётся в слепой зоне, и решения об обучении менеджеров, правках скрипта и найме принимаются по ощущениям.
    [PREVIEW_TEXT_TYPE] => text
    [~PREVIEW_TEXT_TYPE] => text
    [PREVIEW_PICTURE] => 
    [~PREVIEW_PICTURE] => 
    [LANG_DIR] => /
    [~LANG_DIR] => /
    [CODE] => rechevaya-analitika-v-otdele-prodazh-zachem-nuzhna-chto-dayet-i-kak-s-ney-rabotat
    [~CODE] => rechevaya-analitika-v-otdele-prodazh-zachem-nuzhna-chto-dayet-i-kak-s-ney-rabotat
    [EXTERNAL_ID] => 3551
    [~EXTERNAL_ID] => 3551
    [IBLOCK_TYPE_ID] => content
    [~IBLOCK_TYPE_ID] => content
    [IBLOCK_CODE] => 
    [~IBLOCK_CODE] => 
    [IBLOCK_EXTERNAL_ID] => 
    [~IBLOCK_EXTERNAL_ID] => 
    [LID] => s1
    [~LID] => s1
    [EDIT_LINK] => 
    [DELETE_LINK] => 
    [DISPLAY_ACTIVE_FROM] => 14.09.2026
    [FIELDS] => Array
        (
        )

    [DISPLAY_PROPERTIES] => Array
        (
        )

    [IPROPERTY_VALUES] => Array
        (
            [ELEMENT_META_TITLE] => Речевая аналитика в отделе продаж: зачем нужна, что даёт и как с ней работать
            [ELEMENT_META_DESCRIPTION] => Что делает речевая аналитика в отделе продаж, какие задачи закрывает, какой эффект даёт по цифрам, кому подходит и почему без работы с данными она бесполезна.
        )

)
1