Контекст і вихідні дані:
Бізнес із виробництва та кастомної доставки кондитерських виробів (тортів), який щодня обробляє понад 50–70 вхідних аудіодзвінків від покупців та кур'єрів. До автоматизації керівництво та відділ контролю якості прослуховували записи розмов вручну, фіксуючи моменти в таблицях. Це створювало величезне навантаження на команду та затримувало виявлення проблем у сервісі чи логістиці.
Проблема:
- Високі витрати часу: 100% ручна обробка аудіозаписів забирає години робочого часу менеджера.
- Відсутність аналітики: Немає швидкої аналітики щодо спливу та тональності розмов.
- Складність звітності: Неможливо миттєво дізнатися статистику негативу за певний період без ручного аналізу.
Рішення:
Впроваджено скрізну автоматизовану систему моніторингу дзвінків та аналітичного AI-агента для трансформації відділу контролю якості:
- Автоматична транскрибація: Повний переклад аудіозаписів у текст без участі людини одразу після завершення розмови.
- AI-аналіз тональності та скарг: Інтелектуальна класифікація змісту розмови з визначенням тональності (
positive / negative / neutral) та виділенням ключових причин незадоволення.
- Аналітичний AI-асистент для керівника: Підключення розумного чат-бота з доступом до бази даних для швидкої видачі зрізів і статистики за будь-який період через текстовий діалог.
Процес роботи:
- Discovery та аналіз: Дослідження структури телефонних розмов, розробка класифікатора тональностей і критеріїв оцінки якості сервісу.
- Проєктування та промптинг: Налаштування промптів для LLM, архітектура бази даних у n8n та розробка специфікації кастомного інструменту (Tool Calling) для AI-агента.
- Інтеграція та налаштування: Підключення AssemblyAI API, обробка даних через JavaScript (Code Node) для формування чистого JSON та синхронізація з Google Sheets.
- Тестування та запуск: Перевірка точності транскрибації аудіо різної якості, тестування розрахунку статистики та запуск регулярного тригера.
- Оптимізація: Калібрування AI-оцінки тональності та оптимізація швидкості обробки масивів аудіоданих.