<aside> 💡
Проблема: Записи дзвінків лежали в Google Sheets як посилання на аудіо, і команда могла вручну прослухати лише частину з них — проблеми, тональність і базова статистика залежали від того, які дзвінки хтось встиг переглянути.
Як було раніше: Не було єдиного місця для транскриптів, тональності й тегів разом, а отримати аналітику за конкретний період означало переслуховувати дзвінки вручну — це просто не масштабувалось з ростом обсягу дзвінків.
Що ми зробили: Автоматизований пайплайн, який транскрибує кожен дзвінок, визначає тональність, витягує ключові сигнали і зберігає все в таблиці для пошуку — плюс чат-асистент, що відповідає на аналітичні запити типу "частка негативних дзвінків за минулий тиждень" за запитом.
Результат: До 100 дзвінків на день тепер обробляються без ручного перегляду, час аналізу якості дзвінків скоротився приблизно на 90%, команда економить близько 8-12 годин ручної роботи на тиждень. Аналітичні відповіді, які раніше вимагали пошуку вручну, тепер повертаються за 10-15 секунд.
</aside>
Автоматизована система транскрибації дзвінків, визначення тональності та збору аналітики на базі n8n + LLM.
Контекст:
Проблема:
<aside> 🧠
Система AI-аналітики дзвінків на базі n8n автоматично обробляє аудіо, формує транскрипти, визначає тональність, витягує інсайти та зберігає результати в таблицю для звітів і пошуку. Використані інструменти: n8n, LLM, Google Sheets, AI transcription / analysis tools.
</aside>
Логіка рішення: