Техническое задание: Голосовой бот с ИИ для квалификации лидов на англоязычном рынке

Техническое задание: Голосовой бот с ИИ для квалификации лидов на англоязычном рынке

Цель
Разработать голосового бота с искусственным интеллектом, который сможет:

Совершать звонки по базе данных потенциальных клиентов (номера телефонов).

Вести естественный диалог для выявления интереса к голосовым ботам на основе ИИ.

Квалифицировать лиды по заданным критериям.

Переводить заинтересованных клиентов на живого менеджера по продажам.

Объем работ
1. Интеграция с базой данных
Подключение бота к CRM или базе данных с лидами (номера телефонов, названия компаний и т. д.).

Реализация расписания звонков с учетом часовых поясов.

2. Разработка голосового бота
Обработка естественного языка (NLP):

Использование модели распознавания речи с высокой точностью (например, Whisper, Google Speech-to-Text).

Определение намерений (intent detection) для классификации ответов (интерес/отсутствие интереса).

Сценарий диалога:

Приветствие и представление (например: "Здравствуйте, это [Имя бота] из [Компания]. Мы помогаем бизнесу автоматизировать взаимодействие с клиентами с помощью голосовых ботов на ИИ. У вас есть минутка обсудить, как это может помочь вашей компании?").

Вопросы для квалификации:

"Используете ли вы сейчас какие-либо голосовые решения на основе ИИ?"

"Хотели бы вы узнать, как голосовые боты могут улучшить взаимодействие с клиентами?"

"Хотите поговорить со специалистом для получения дополнительной информации?"

Обработка возражений (например: "Без проблем! Может, отправить вам информацию по email?").

Анализ тональности: Определение колебаний или явного интереса для адаптации ответов.

3. Квалификация лидов и передача
Система оценки:

Присвоение баллов на основе ответов (например: "Интерес" → перевод на менеджера, "Возможно" → запланировать повторный звонок, "Нет" → отметить как холодный лид).

Передача звонка:

Бесшовное подключение заинтересованных лидов к менеджеру через SIP/VoIP.

Передача контекста менеджеру (например: "Клиент интересуется голосовыми ботами для поддержки клиентов").

Резервный сценарий: Если передача не удалась — запланировать повторный звонок или отправить email.

4. Отчетность и аналитика
Логирование результатов звонков (интерес, нет интереса, перезвонить).

Ключевые метрики:

Процент ответов на звонки.

Процент квалифицированных лидов.

Успешность передачи звонка.

Интеграция с CRM (HubSpot, Salesforce и др.) для отслеживания лидов.

Админ панель на английском языке с доменом НЕ в РФ!

Критерии успеха
Конверсия: % переданных звонков, которые завершились продажей.

Эффективность: Сокращение времени на обзвон для отдела продаж.

Точность бота: % правильно классифицированных диалогов.

Результаты:

Рабочий голосовой бот, интегрированный с CRM.

Дашборд аналитики эффективности звонков.

Документация для масштабирования и поддержки.