База знаний · с ИИ

Как разобрать звонки менеджеров через ChatGPT

коротко

Разбор одного транскрипта через ChatGPT делается за минуту и даёт нормальный результат, если промпт требует цитат и запрещает выводы без них. Ниже тот же перечень проверок, который система Double Sales делает по всем диалогам клиента. Главное ограничение: модель охотно выдумывает, поэтому в промпте стоит требование приводить дословную цитату под каждую находку, а находки без цитаты отбрасывать.

Что сначала сделать с записью

  1. Получите транскрипт. Большинство сервисов телефонии отдают его сами, иначе подойдёт любой сервис расшифровки.
  2. Уберите из текста фамилии и номера телефонов: моделям не нужны персональные данные клиента.
  3. Отметьте, где менеджер, а где клиент. Без этого разбор будет путать стороны.
  4. Добавьте две строки контекста: что за продукт и какая примерно цена.
промпт для разбора одного звонка
Ты опытный руководитель отдела продаж. Перед тобой транскрипт разговора менеджера с клиентом.

Контекст: [что продаём, примерная цена, откуда пришёл клиент]

Разбери разговор и верни ровно такие блоки:

1. ЧЕГО ХОТЕЛ КЛИЕНТ. Одним предложением, его словами.
2. ЧТО МЕНЕДЖЕР ВЫЯСНИЛ ДО ТОГО, КАК ГОВОРИТЬ О ПРОДУКТЕ. Перечисли вопросы, которые он задал. Отдельно отметь, какие из них о потребности, а какие о характеристике.
3. ЦЕНА. Прозвучала ли. Если да, на какой по счёту реплике менеджера. Если нет, напиши «не прозвучала».
4. ВОЗРАЖЕНИЯ. Для каждого: дословная фраза клиента, задал ли менеджер уточняющий вопрос перед ответом, что ответил.
5. ЧЕМ ЗАКОНЧИЛОСЬ. Есть ли договорённость о следующем шаге с конкретной датой. Цитата.
6. МЕСТА ПОТЕРИ. Максимум три. Для каждого: дословная цитата из транскрипта, почему это потеря, что сказать вместо этого в следующий раз.

Правила:
- Под каждую находку приводи дословную цитату из транскрипта. Нет цитаты, находку не пиши.
- Не оценивай тон, вежливость и «эмоциональный контакт». Только действия и слова.
- Не хвали. Если разговор хороший, напиши «критических потерь нет» и объясни, что именно сработало, с цитатой.
- Пиши коротко, без вступлений и выводов.

Что этот промпт даёт

  • перечень мест, где разговор остановился, с цитатами
  • ответ на вопрос, звучала ли цена и когда
  • видно, выяснял ли менеджер потребность или сразу презентовал

Чего не даёт

  • Сумм. Модель не знает вашей маржи и цикла, поэтому не посчитает потерянные деньги.
  • Картины по отделу. Один звонок это один случай. Закономерность видна от двадцати.
  • Сравнения менеджеров. Для этого нужен одинаковый поток и одинаковые критерии.
  • Правды без проверки. Модель путает контекст: считает неотвеченным ответ, который был голосовым, и не видит, что клиент сам просил перезвонить позже.
Поэтому в промпте стоит требование цитаты. Находка без дословной цитаты из транскрипта почти всегда выдумана, и это простейший фильтр, который отсекает большинство ошибок.

Как перейти от одного звонка к отделу

  1. Прогоните двадцать записей одним промптом.
  2. Сведите ответы в таблицу: цена звучала да или нет, на какой реплике, есть ли дата следующего шага.
  3. Посчитайте доли. Именно они, а не отдельные разборы, показывают, что ломается системно.
  4. Проверьте пять находок вручную: послушайте запись в месте цитаты.

Дальше это упирается в объём: двадцать записей руками это вечер, двести в месяц уже нет. С февраля по июнь 2026 количество недельных активных пользователей Codex в продажах выросло в 41 раз, люди массово переходят от «спросить совет» к «поручить работу», и именно на этом объёме ручной прогон перестаёт работать.

Вопросы, которые задают

Можно ли доверять разбору от модели?

Одному разбору, с проверкой цитат. Выводам по отделу, только после сведения двадцати и больше разборов в доли.

Безопасно ли загружать транскрипты в ChatGPT?

Уберите фамилии, номера и адреса. Если записи клиентские, проверьте, что у вас есть на это право по договору.

Что делать, если модель хвалит всё подряд?

Это признак промпта без запрета. Строка «не хвали» и требование цитаты убирают большинство такого ответа.

Источники: отчёт OpenAI «From assistance to execution: How enterprises put AI to work» (Enterprise Signals, август 2026), недельных активных корпоративных пользователей Codex в продажах с февраля по июнь 2026 стало в 41 раз больше против 5 раз в инженерии; скорость ответа на обращение (Harvard Business Review, Lead Response Management Study, сводка 2025-2026); количество касаний до сделки (Gartner B2B Sales Benchmark, 939 компаний, 2025); производительность продавцов (Salesforce State of Sales). Цифры проектов, собственные замеры Double Sales на проектах 2026 года.
если нужно сделать это у вас

Один звонок вы разберёте сами. Мы читаем все и сводим в доли, с цитатами и тайм-кодами. Разбор разговоров, три рабочих дня, от $150.

Видеовстреча