ST Beholder. AI-аналитика 100% консультаций

О компании

Крупный международный производитель техники и электроники — один из лидеров в сегменте бытовой техники и электроники на российском рынке. Присутствие в 70+ регионах РФ, включая все федеральные округа. Более 500 торговых точек в крупных и средних городах, штат промоутеров-консультантов насчитывает свыше 300 человек.

Вызовы и цели проекта

Повышение эффективности промо-команды при растущих инвестициях в персонал

Инвестиции в развитие персонала растут, а отдача от промоутеров падает. Разрыв в эффективности между опытными и новыми консультантами достигает 40%. Существующие инструменты контроля качества («Тайный покупатель», выборочные аудиты) показали свою неэффективность:

• Долго. До 4 недель на проверки: 2 недели на сбор данных, 1–2 недели на перепроверку.
• Дорого. От 2–3 тыс. рублей за 1 визит тайного покупателя.
• Некачественно. Ошибки в чек-листах, холостые визиты.
• Нет охвата. Удалённые территории не проверяются.
• Трудоёмко. Требует вовлечения квалифицированного персонала в перепроверку.

При этом консультант остаётся ключевой боевой единицей бренда: опытный сотрудник на 40% эффективнее новичка, а эффект от работы промоутера может достигать 600% роста продаж в точке.

Цели проекта:

• Увеличить продажи за счёт прироста качества консультации.
• Повысить продажи и маржинальность.
• Обеспечить промоутеров правильными системами и интерфейсами общения в рознице, а менеджмент — инструментом для принятия правильных решений.

Решения и используемые продукты

«Системные Технологии» — разработчик платформы ST Beholder. Компания внедрила гибридную AI-платформу ST Beholder, обеспечивающую автоматический анализ 100% консультаций промоутеров в режиме одного окна. Проект реализован совместно с OPEN Group.

Автоматизация оценки качества консультаций

Внедрение мобильного инструмента для консультантов обеспечило простую запись диалогов: консультант нажимает кнопку на телефоне, файлы автоматически отправляются на сервер. Платформа анализирует каждую консультацию, проверяет соблюдение скриптов и чек-листов, выявляет пробелы, лучшие практики и зоны роста. Каждая консультация проходит полноценную оценку по десяткам параметров. Задачи по доработке автоматически формируются в системе.

Интеграция и аналитика

Интеграция с BI-системой Клиента позволила консолидировать данные об эффективности консультаций, улучшить аналитическую отчётность и повысить точность управленческих решений. Анкеты передаются в машиночитаемом формате, подключены дашборды и логика аналитики. Автоаудит использует связку NLP + ML без участия человека.

Ежедневные и еженедельные отчёты по качеству консультаций разбираются руководителями промо-команд в режиме реального времени. Формируются персональные рекомендации по обучению для каждого консультанта.

Этапы реализации

1. Аналитика и проектирование. Аудит существующих процессов контроля качества, оцифровка скриптов и чек-листов, построение логики автоматической оценки консультаций вместо ручной проверки аудиторами.
2. Настройка и интеграция. Настройка процесса записи и отправки аудиофайлов на сервер, интеграция с BI-системой Клиента, настройка дашбордов и логики аналитики.
3. Пилотный запуск. Тестирование на 20 консультантах, отработка процессов записи, транскрибации и автооценки. Итерационная доработка моделей, особенно в части сложных и связанных вопросов. Внедрение модели шумоподавления, повышение точности транскрипции с ~70% до промышленного уровня.
4. Масштабирование. Поэтапное развёртывание на всех 300+ консультантов и 500+ торговых точек по всей России.
5. Обучение и поддержка. Обучение консультантов и руководителей работе с системой, сопровождение платформы, донастройка моделей под изменяющиеся скрипты и чек-листы.

Результаты

Благодаря внедрению AI-платформы ST Beholder клиент получил технологичный инструмент, который закрывает задачи контроля, аналитики и обучения консультантов в режиме одного окна. Единая система автоматизации стандартизировала процесс оценки качества, ускорила сбор и анализ данных и обеспечила 100-процентный контроль выполнения скриптов в реальном времени.

Уже через 3 месяца после внедрения объём продаж вырос на 30%. Под контроль взяты все консультации — ранее вручную проверялось не более 30%. Время анализа одной записи сократилось с 1–2 недель (сбор данных и ручная проверка тренером) до 30 секунд автоматической оценки.

Автоматизация позволила выявить лучшие практики топ-перформеров для тиражирования по всей структуре, а также типовые ошибки и недочёты. Появилась возможность корректировать их на уровне сотрудника (контроль, обучение) или на уровне структуры (дополнительные программы, корректировка мотивации). Сформирована объективная база для кадровых решений — премирования, обучения, ротации.

В результате клиент получил устойчивую цифровую модель управления качеством консультаций. Она готова к масштабированию на 500+ точек и способна адаптироваться под любые сценарии диалогов.