Проект: Автоматический анализ звонков и рекомендации для роста продаж

Автоматизация транскрибации и анализа голосовых сообщений клиентов, выявление сомнений и формирование рекомендаций

Задачи проекта:

Автоматическая расшифровка аудиосообщений из писем Gmail
Выявление возражений и сомнений клиента на основе текста
Формирование персонализированных рекомендаций по улучшению продаж
Сохранение данных в Google Sheets и метааналитика по звонкам
Возможность проводить аналитику в разрезе каждого оператора
Контроль за использованием токенов API
Возможность контроля затрат на LLM
Возможность использования или локальной модели Whisper или облачной
Возможность использования любого LLM провайдера (Yandex, OpenAI)

Описание проекта:

Система автоматически обрабатывает аудиовложения из входящих писем Gmail: расшифровывает голосовые сообщения, анализирует содержание, выявляет ключевые возражения клиентов и формирует рекомендации для улучшения качества работы операторов. Все результаты сохраняются в Google Таблицы и доступны в удобной форме практически в реальном времени. Решение ориентировано на бизнес и позволяет оперативно получать аналитические данные без участия сотрудников.

Для оптимизации затрат на использование LLM, система позволяет делать распознавание локальной моделью Whisper (на скринах видны ошибки распознавания из за простой локальной модели, но по итогу это не имеет влияния), а затем производить постобработку текста с помощью GPT-4o-mini. По итогу ошибки распознавания минимизируются, а стоимость транскрибации снижается. Это позволяет значительно сократить количество токенов, используемых для анализа, и снизить затраты на LLM.