Искусственный интеллект для переписки в чатах WhatsApp и Telegram в связке с Битрикс24

1. Что такое скоринг: пример заказчика и ранжирование лидов

Для начала разберемся с определением термина скоринг.

Скорингом называют метод оценки клиентов, при котором они распределяются от наиболее важного к менее важному.

С лидами ситуация аналогична, только ранжируются они по степени готовности заключить сделку (от холодного к горячему).

Транскрибация в Битрикс24 искусственным интеллектом звонков и передача текста звонка в дело с автоматическим созданием задачи: читайте в нашем блоге.

Чтобы было проще разобраться, возьмем за основу пример одного из наших заказчиков из строительной сферы.

Данный вид бизнеса имеет ряд особенностей, в частности это длительный период производства и последующей продажи объектов.

Такая специфика требует особый подход к клиентам, ведь холодных лидов очень много и их прогрев может занимать до нескольких лет.

Из этого вытекает потребность отрасли в высококвалифицированных кадрах, стоимость услуг которых требует соответствующей оплаты.

Перенос контроля отдела продаж с руководителя на искусственный интеллект в Битрикс24: подробнее в статье.

Соответственно, усилия таких специалистов лучше всего направить на теплых клиентов и более прибыльные сделки, так как они с большей долей вероятности принесут выгоду как компании, так и сотруднику.

Но про холодные лиды тоже забывать нельзя, в конечном итоге их грамотный прогрев принесет доход.

С другой стороны проработка холодных лидов занимает много времени и требует обилия ручного труда.

Автоматическая расшифровка звонка в текст живой ленты сделки/лида/контакта Битрикс24: читайте здесь.

По итогу перед нами стоит задача найти золотую середину и грамотно аккумулировать ресурсы.

В этом нам поможет скоринг, тем более, если основная трудовая деятельность компании проходит в Битрикс24, то все нужное для этого процесса уже в наличии.

Допустим у нас есть определенное количество лидов, по которым успешно прошли сделки, плюс ряд значений из полей, которые будут учтены в скоринге.

Интеграция Битрикс24 с ИИ на основе нейросетей Yandex SpeechKit и YandexGPT для отдела продаж: настройка по ссылке.

Процесс ранжирования можно выполнить вручную, то есть по внутренним критериям. К примеру, есть возможность присвоит лиду баллы, при условии заполнения в нем контактных данных.

Разберем подробнее настройку интеграции для скоринга лидов с привлечением ИИ к процессу.

2. Интеграция для отправки сообщений ИИ клиентам в WhatsApp и Telegram

Разберем следующий сценарий: клиент отправляет сообщение компании в мессенджер.

Там ему отвечает искусственный интеллект, применяя в диалоге данные о контакте из CRM.

В случае наличия у клиента сделок со статусом отказа интеграция отправляет сообщение в мессенджер по переработанному искусственным интеллектом тексту.

2.1. Итак, клиент пишет сообщение в мессенджере, для примера возьмем Wazzup.

2.2. Нам нужно настроить по заданным параметрам. Например, интеграция при помощи API-запроса будет проверять статус сделки по контрагенту.

Задача ИИ сделать так, чтобы текст сообщения на третьем шаге не был однообразным.

Для этого берем данные из сделки и прогоняем через подходящую модель ИИ и получаем готовый текст.

2.3. Далее нужно выбрать канал, через который будет отправляться сообщение. В нашем случае это Wazzup.

2.4. Задаем периодичность коммуникации и запускаем интеграцию.

3. Интеграция с ИИ для скоринга лидов в Битрикс24

Первым делом искусственный интеллект расшифровывает звонок и преобразовывает его в текст.

Далее Ии ищет в расшифровке ключевые слова и классифицирует звонок (продажный или не продажный).

Звонок может определиться как спам, что повлияет на скоринг лида.

В случае, если звонку присвоен статус продажный, то его можно отдавать менеджеру для дальнейшей обработки и конвертации в сделку.

Шаг первый: Откуда

Откуда получаем данные - Битрикс24, Когда - Дело-создание, Тип дела - Звонок.

Шаг второй: Инструменты

• Получить информацию о звонке

Для получения данных о звонке используем API-запрос методом GETс указанием URL: /voximplant.statistic.get?filter[CRM_ACTIVITY_ID]={{source.ID}}.

• Проверка, есть ссылка или нет

Используем инструмент Проверка. Указываем название поля, которое содержит нужные данные: step1.result.0.CALL_RECORD_URL.

Условие проверки - Не пустое значение, действие - Продолжить, если проверка пройдена.

• Скачать файл

Используем инструмент Скачать файл для получения записи звонка. Для этого делаем запрос методом GET по адресу {{step1.result.0.CALL_RECORD_URL}}.

• Распознать речь

Используем нейросеть Yandex SpeechKit для расшифровки записи звонка.

Шаг третий: Куда

Текст расшифровки звонка выгружаем в лид или сделку, где было создано дело.

Данная расшифровка будет использоваться да проверки ИИ на наличие ключевых слов и последующего скоринга лида.

Шаг четвертый: Сопоставление данных

Сопоставление нужно настроить так, чтобы транскрибация звонка выгрузилась в корректную сущность (лид или сделку).

Шаг пятый: Запуск

Сохраняем и запускаем интеграцию.

Далее необходимо настроить еще одну интеграцию для проверки текста расшифровки звонка на наличие ключевых слов.

Почитать об этом можно в этом кейсе, все действия выполняются аналогично.

Резюмируем

Настройка подобных интеграция позволит автоматически квалифицировать запросы от клиентов и распределять их по степени важности.

Плюс ИИ отправит автоматический ответ, что снимет с менеджеров довольно большой объем нагрузки.

По итогу сотрудники смогут сосредоточиться на теплых клиентах, а прогревом холодных лидов будет заниматься искусственный интеллект.

Регистрируйтесь по ссылке в личном кабинете Пинкит: https://lk.pinkit.io/register и протестируйте интеграции с ИИ самостоятельно.

Алексей Окара,
основатель Пинол и продакт-менеджер Пинкит