ИИ для отдела продаж: как анализировать звонки, CRM и менеджеров с помощью речевой аналитики
Важные ссылки: 🔹 Софт Speech2Text - https://speech2text.ru/?pp=jQMN7i9dyy 🔹 Бот генератор изображений "ЛАЗАРЬ" - https://t.me/lazar_ai_bot 🔹 ТГ канал Андрея - https://t.me/wolfeater 🔹 ТГ канал Романа - https://t.me/r1isaev 🔹 Мы в ВК - https://vkvideo.ru/@ii41ekb В этом выпуске говорим о том, как голос становится бизнес-данными. Казалось бы, транскрибация — это просто перевод аудио или видео в текст. Но на практике это инструмент, который помогает бизнесу видеть то, что обычно теряется в звонках, созвонах, встречах, CRM и интервью. Наш гость — Андрей, предприниматель с опытом более 20 лет, основатель «Ростендер» и сервиса Speech2Text. Обсудили, как компании используют речевую аналитику в продажах, маркетинге, HR, кастдевах, обучении сотрудников и контроле качества. В выпуске разбираем: — почему звонки клиентов — это не шум, а источник денег и управленческих решений; — как ИИ помогает понять, что менеджеры реально говорят клиентам; — почему CRM может показывать неполную картину; — как находить слабые места в продажах без ручного прослушивания всех звонков; — как из разговоров доставать боли клиентов, возражения и идеи для офферов; — зачем записывать встречи, кастдевы, HR-интервью и командные созвоны; — как речевая аналитика помогает обучать менеджеров и контролировать качество сервиса; — почему бизнесу часто не нужны 100 сложных метрик, а нужны 3–5 показателей, которые реально можно улучшить; — как Speech2Text конкурирует с крупными игроками вроде Google, OpenAI и Яндекса; — какие каналы роста сработали для сервиса: SEO, Директ, Telegram и понятная боль аудитории. Таймкоды: 00:00 — Старт выпуска и тема разговора 01:00 — Как голос становится бизнес-данными 01:26 — Почему записи созвонов дают больше, чем обычные заметки 02:27 — Как использовать живые продажи вместо вымышленных кастдевов 03:52 — Кто такой Андрей и что делает Speech2Text 04:52 — Как транскрибации помогают делать ТЗ и отчёты после встреч 06:00 — Почему договорённости и нюансы нужно сохранять в текст 07:43 — Где бизнес получает максимальный КПД от аудио в текст 08:55 — B2C и B2B-сценарии: обучение, бизнес, HR и маркетинг 09:57 — Как подкасты, видео и интервью превращаются в контент 11:37 — Главный B2B-кейс: звонки, продажи и контроль качества 12:43 — Как получать пользу из транскрибаций, а не просто текст 14:29 — Бесплатный пилот речевой аналитики и почему клиенты остаются 15:24 — Почему дорогая речевая аналитика не подходит малому бизнесу 15:50 — Речевая аналитика за 50 копеек в минуту 16:23 — Как боль в собственном отделе продаж стала основой продукта 17:16 — Почему текст читать быстрее, чем слушать звонки 18:36 — Почему бизнесу не нужны 100 метрик без понимания действий 20:08 — Главная проблема внедрения ИИ в компании 21:10 — Почему продукт должен быть простым 21:43 — Как конкурировать с Google, OpenAI, Яндексом и большими игроками 23:59 — Job To Be Done: что происходит до и после транскрибации 24:32 — Бот для конференций, запись встреч и Chrome-расширение 25:49 — AI-отчёты, шаблоны и общение с транскрибацией 26:20 — Почему локальные сценарии важнее универсальных решений 28:58 — С чего компании начать использовать транскрибации 30:35 — Первый сценарий: записывать командные созвоны 31:58 — Второй сценарий: продажи и клиентский сервис 33:38 — CRM может врать: что менеджер написал и что реально сказал клиент 34:38 — Почему текст звонков нужно хранить дольше месяца 35:11 — Зачем собирать данные сейчас, даже если вы пока их не анализируете 36:01 — Как обогащать карточки клиентов данными из разговоров 37:10 — Третий сценарий: маркетинг, кастдевы и контент 37:45 — Как анализировать возражения и вопросы клиентов 39:01 — Как кастдев дал лучший рекламный месседж 40:55 — Четвёртый сценарий: HR, интервью и работа с персоналом 42:26 — Как быстрее оценивать кандидатов по расшифровке интервью 42:58 — Нужны ли готовые AI-отчёты внутри сервиса 45:12 — Шаблоны аналитических отчётов в Speech2Text 47:38 — Пользовательские шаблоны и кастомные промпты 49:33 — Сложности внедрения речевой аналитики в B2B 51:20 — Как работают ассистенты и шаблоны анализа звонков 54:02 — Что делать, если бизнес сам не понимает, какую аналитику хочет 55:28 — Как Speech2Text набирал первых клиентов 56:18 — Почему основатель должен разбираться в продажах и маркетинге 58:00 — Что лучше всего сработало: SEO, Директ и Telegram 01:03:04 — Почему B2B продавать сложнее, но LTV выше 01:05:43 — Как гость сам использует ИИ 01:10:16 — Как внедрять нейросети внутри компании 01:14:10 — Где нейросети уже прижились в работе 01:17:19 — Главная проблема: есть инструмент, но нет сценариев 01:19:43 — Навык работы с ИИ как новый Word и Excel 01:21:26 — С чего начинать AI-бизнес с нуля 01:23:30 — Захватит ли нас ИИ: мифы и реальность 01:26:28 — Бонус для досмотревших и ссылка на сервис
Важные ссылки: 🔹 Софт Speech2Text - https://speech2text.ru/?pp=jQMN7i9dyy 🔹 Бот генератор изображений "ЛАЗАРЬ" - https://t.me/lazar_ai_bot 🔹 ТГ канал Андрея - https://t.me/wolfeater 🔹 ТГ канал Романа - https://t.me/r1isaev 🔹 Мы в ВК - https://vkvideo.ru/@ii41ekb В этом выпуске говорим о том, как голос становится бизнес-данными. Казалось бы, транскрибация — это просто перевод аудио или видео в текст. Но на практике это инструмент, который помогает бизнесу видеть то, что обычно теряется в звонках, созвонах, встречах, CRM и интервью. Наш гость — Андрей, предприниматель с опытом более 20 лет, основатель «Ростендер» и сервиса Speech2Text. Обсудили, как компании используют речевую аналитику в продажах, маркетинге, HR, кастдевах, обучении сотрудников и контроле качества. В выпуске разбираем: — почему звонки клиентов — это не шум, а источник денег и управленческих решений; — как ИИ помогает понять, что менеджеры реально говорят клиентам; — почему CRM может показывать неполную картину; — как находить слабые места в продажах без ручного прослушивания всех звонков; — как из разговоров доставать боли клиентов, возражения и идеи для офферов; — зачем записывать встречи, кастдевы, HR-интервью и командные созвоны; — как речевая аналитика помогает обучать менеджеров и контролировать качество сервиса; — почему бизнесу часто не нужны 100 сложных метрик, а нужны 3–5 показателей, которые реально можно улучшить; — как Speech2Text конкурирует с крупными игроками вроде Google, OpenAI и Яндекса; — какие каналы роста сработали для сервиса: SEO, Директ, Telegram и понятная боль аудитории. Таймкоды: 00:00 — Старт выпуска и тема разговора 01:00 — Как голос становится бизнес-данными 01:26 — Почему записи созвонов дают больше, чем обычные заметки 02:27 — Как использовать живые продажи вместо вымышленных кастдевов 03:52 — Кто такой Андрей и что делает Speech2Text 04:52 — Как транскрибации помогают делать ТЗ и отчёты после встреч 06:00 — Почему договорённости и нюансы нужно сохранять в текст 07:43 — Где бизнес получает максимальный КПД от аудио в текст 08:55 — B2C и B2B-сценарии: обучение, бизнес, HR и маркетинг 09:57 — Как подкасты, видео и интервью превращаются в контент 11:37 — Главный B2B-кейс: звонки, продажи и контроль качества 12:43 — Как получать пользу из транскрибаций, а не просто текст 14:29 — Бесплатный пилот речевой аналитики и почему клиенты остаются 15:24 — Почему дорогая речевая аналитика не подходит малому бизнесу 15:50 — Речевая аналитика за 50 копеек в минуту 16:23 — Как боль в собственном отделе продаж стала основой продукта 17:16 — Почему текст читать быстрее, чем слушать звонки 18:36 — Почему бизнесу не нужны 100 метрик без понимания действий 20:08 — Главная проблема внедрения ИИ в компании 21:10 — Почему продукт должен быть простым 21:43 — Как конкурировать с Google, OpenAI, Яндексом и большими игроками 23:59 — Job To Be Done: что происходит до и после транскрибации 24:32 — Бот для конференций, запись встреч и Chrome-расширение 25:49 — AI-отчёты, шаблоны и общение с транскрибацией 26:20 — Почему локальные сценарии важнее универсальных решений 28:58 — С чего компании начать использовать транскрибации 30:35 — Первый сценарий: записывать командные созвоны 31:58 — Второй сценарий: продажи и клиентский сервис 33:38 — CRM может врать: что менеджер написал и что реально сказал клиент 34:38 — Почему текст звонков нужно хранить дольше месяца 35:11 — Зачем собирать данные сейчас, даже если вы пока их не анализируете 36:01 — Как обогащать карточки клиентов данными из разговоров 37:10 — Третий сценарий: маркетинг, кастдевы и контент 37:45 — Как анализировать возражения и вопросы клиентов 39:01 — Как кастдев дал лучший рекламный месседж 40:55 — Четвёртый сценарий: HR, интервью и работа с персоналом 42:26 — Как быстрее оценивать кандидатов по расшифровке интервью 42:58 — Нужны ли готовые AI-отчёты внутри сервиса 45:12 — Шаблоны аналитических отчётов в Speech2Text 47:38 — Пользовательские шаблоны и кастомные промпты 49:33 — Сложности внедрения речевой аналитики в B2B 51:20 — Как работают ассистенты и шаблоны анализа звонков 54:02 — Что делать, если бизнес сам не понимает, какую аналитику хочет 55:28 — Как Speech2Text набирал первых клиентов 56:18 — Почему основатель должен разбираться в продажах и маркетинге 58:00 — Что лучше всего сработало: SEO, Директ и Telegram 01:03:04 — Почему B2B продавать сложнее, но LTV выше 01:05:43 — Как гость сам использует ИИ 01:10:16 — Как внедрять нейросети внутри компании 01:14:10 — Где нейросети уже прижились в работе 01:17:19 — Главная проблема: есть инструмент, но нет сценариев 01:19:43 — Навык работы с ИИ как новый Word и Excel 01:21:26 — С чего начинать AI-бизнес с нуля 01:23:30 — Захватит ли нас ИИ: мифы и реальность 01:26:28 — Бонус для досмотревших и ссылка на сервис