Около 1 200 звонков в день: суть разговоров появляется в CRM сама

Вся работа агентства шла в CRM. Любую доработку делали только разработчики CRM, и она вставала в очередь. Руководство не видело, о чём риелторы говорят с собственниками и выполняют ли задачи: проверить можно было только прослушиванием записи.

Звонки уже расшифровывались на стороне телефонии, но около 7% отвеченных разговоров терялись по пути в базу, а неотвеченные не попадали вообще. Никто не знал ни масштаба потерь, ни того, какие именно звонки пропали. Это выяснилось только в ходе проекта, сверкой с данными телефонии.

Рядом с CRM, на сервере агентства, я поставил отдельную базу с копией её данных: заявки, задачи, клиенты, объекты, история изменений. Копия обновляется непрерывно, а CRM работает как раньше, риелторы и диспетчеры остались в ней. Сервер подбирал и настраивал сам, под задачу.

Звонки поступают двумя путями. CRM сама сообщает системе о каждом новом звонке, а раз в час система сверяется с телефонией за последние двое суток и забирает пропущенные. Если звонок не расшифровался или не получил пересказ с первого раза, отдельный сценарий повторяет попытку. Раз в два часа система проверяет себя по пяти признакам поломки и пишет в Telegram, только если что-то сломалось. Во внешнюю языковую модель уходит только текст расшифровки: записи и база остаются на сервере агентства.

Поверх этого — AI-разбор. Каждый разговор получает краткий пересказ, он уходит комментарием в карточку CRM. Если клиент упомянул, что хочет сдать или продать жильё, система ставит задачу супервайзеру: проверить и завести заявку. Руководство получает в Telegram отчёт о том, как риелторы звонят собственникам. Закрывать задачи, заводить заявки и менять карточки модель не может: это остаётся за людьми.

Модель для пересказа выбирали слепым тестом: пять диспетчеров десять дней сравнивали пары пересказов одного звонка, не зная, какая модель что написала. В финале победитель набрал 185 голосов против 127. Он на 56% дешевле модели, которая писала пересказы раньше.

Заодно я проверил, стоит ли платить за продвижение объявлений: объекты случайно делили на две группы и продвигали платно только одну. Платное продвижение дало втрое больше просмотров, а разницы в сделках эксперимент не показал.

Что было сложно. Потери звонков были незаметны полгода и нашлись только сверкой с данными телефонии. Первая версия инструкции для AI выдумывала, что объект уже в работе у агентства, и отсеивала новых собственников: это нашла проверка другой моделью. После запуска система дважды тихо переставала писать комментарии: у неё истекал вход в CRM. Пропущенные комментарии я восстановил, а проверку входа добавил в мониторинг.

Где остановились. Отчёт о звонках риелторов собственникам приходит руководству в Telegram, в CRM его пока не выводили. Сколько найденных собственников стали сделками, пока не доказано: после каждого четвёртого сигнала в течение двух недель у клиента появлялась заявка, а какая часть из них — заслуга сигнала, покажет сравнение с группой без сигналов. С сентября 2026 система на сопровождении.