Проблема выборочного контроля
Руководитель клиники или салона слышит 2–5% звонков вручную. Остальное — чёрный ящик: соблюдали ли скрипт, предложили ли допуслугу, почему клиент отказался.
Конверсия в запись 46% — норма для рынка, но без расшифровки причин вы не знаете, теряете ли из-за цены, тона или забыли предложить свободный слот.
ИИ-аналитика оценивает 100% звонков по вашему чек-листу — без увеличения штата QA.
Как работает пайплайн
Запись с АТС (Mango, UIS, Rostelecom) → транскрибация → ИИ-разметка по чек-листу → дашборд для руководителя и РОП. Транскрибация в оффере Lumen — без лимита минут.
7 базовых пунктов: приветствие, выявление потребности, предложение записи, альтернативные слоты, прощание, тон, итог. До 30 кастомных сценариев под нишу.
Данные в контуре клиента — критично для 152-ФЗ и медицины. Внедрение под ключ от 400 000 ₽.
- 100% звонков, не выборка
- Чек-листы под нишу
- Дашборд упущенной выручки
Метрики для клиник
Конверсия первичного звонка в запись, доля звонков без предложения гигиены/чек-апа, причины отказа (цена, нет времени, «подумаю»), средний балл по скрипту.
В пилоте медсети (~90 звонков/день) конверсия выросла с 46% до 58% за квартал; оценка упущенной выручки снизилась на 184 000 ₽/мес — за счёт точечного обучения, а не «волшебного ИИ».
Стоматология на 3 кресла: тег «не предложена гигиена» в 60% звонков → обучение → +31% допродаж гигиены.
Чек-листы и сценарии
10 ниш × 3 сценария: первичный приём, удержание, допродажа курса. Каталог 30 чек-листов на демо — вкладка «Чек-листы (30)».
ИИ выбирает сценарий по контексту разговора: новый клиент vs повторный, жалоба vs запись. Неограниченное число кастомных чек-листов включено в стоимость внедрения.
Подробнее — статья «30 чек-листов ИИ для медицины» в этом блоге.
Омниканал: не только звонки
Клиент пишет в WhatsApp, звонит, оставляет заявку на сайте — качество должно быть единым. Расширение на чаты: Calltouch, Jivo, Avito, MAX — в одном дашборде.
Салон красоты: раньше контролировали только АТС; после омниканала выявленных ошибок стало в 3,2 раза больше, средний чек +12%.
Статья «Омниканальный ИИ-контроль» — про интеграции и единый scoring.
152-ФЗ и on-prem
Голос и текст — биометрия и ПДн. Обезличивание перед облачным LLM или полностью локальный контур: ASR + аналитика на сервере клиники.
Договор, разграничение доступа к записям, срок хранения — прописываем до пилота. Для сетей — единый стандарт на 22 франчайзи-точки с сравнением филиалов в BI.
Связка с AI-агентом записи: аналитика показывает ночные потери → агент закрывает окно — см. кейсы на cases/.
Внедрение и окупаемость
Пилот 2–4 недели на одном филиале, затем rollout. Обучение администраторов по отчёту «топ-3 ошибки недели», не по абстрактному ИИ.
Retail горячая линия: 15 операторов, 100% звонков, средний балл 6.2→8.1, окупаемость 2.1 мес. Автосервис: 23% пропущенных без callback → алерты и SLA 15 мин → +40% возврат.
Созвон и смета — через форму на lumenstudio.su/call-analytics/.
Связь с GEO и сайтом
Аналитика звонков выявляет вопросы, которые задают по телефону, но не находят на сайте — корм для FAQ и GEO.
Клиника с Next.js-сайтом и schema MedicalBusiness + ИИ-аналитика — полный цикл: трафик из AI, конверсия на ресепшене, измеримый ROI.
Начните с демо BI, параллельно — бесплатный AI-аудит сайта на ai-visibility/.