AI-система, яка автоматично транскрибує, оцінює та ескалує проблемні дзвінки служби підтримки, з перевіркою людиною перед будь-яким листом клієнту.
Деталі проєкту
Контекст:
- Бізнес/індустрія: Служба підтримки клієнтів / QA кол-центру
- Поточний процес: Ручна перевірка дзвінків командою QA — прослуховування дзвінків, суб'єктивна оцінка, відсутність послідовного шляху ескалації, відсутність автоматизованого супроводу клієнта.
Проблема:
- Ручна перевірка QA повільна і непослідовна між різними перевіряючими.
- Погані дзвінки часто залишаються непоміченими, поки клієнт не поскаржиться напряму.
- Немає структурованого процесу перетворення поганого дзвінка на вибачення та вирішення проблеми для клієнта.
Рішення
<aside>
🧠
Спостереження за папкою Google Drive запускає транскрибацію та AI-оцінку кожного нового запису дзвінка. Дзвінки з оцінкою нижче порогового значення автоматично ескалюються менеджеру через Telegram із заздалегідь підготовленим листом клієнту — нічого не потрапляє клієнту без явного підтвердження людиною.
Використані інструменти: n8n, Google Drive, транскрибація сумісна з Whisper, Groq (Llama 3.3), Google Sheets, Telegram, Gmail.
</aside>
Логіка рішення:
- Google Drive опитується щогодини на предмет нових аудіофайлів у визначеній папці дзвінків.
- Аудіо транскрибується (формат виводу, сумісний з Whisper).
- AI-модель оцінює дзвінок за 8 категоріями QA (привітання, активне слухання, виявлення потреб, емпатія, експертність, чіткість рішення, наступні кроки, завершення), від 0 до 10 балів кожна, зі структурованим підсумком та зворотним зв'язком.
- Результати логуються в Google Sheets як єдине джерело правди для кожного дзвінка.