Wszystkie case study
Agent kontroli jakości

Agent AI do kontroli jakości rozmów handlowych

Wyzwanie

Firma miała zdefiniowany skrypt rozmowy handlowej, ale nikt nie weryfikował, czy handlowcy go stosują. Kierownik sprzedaży odsłuchiwał losowo 5-10 rozmów tygodniowo — przy 200+ rozmowach w zespole to było zaledwie kilka procent. Brak systematycznej kontroli powodował, że błędy w rozmowach (pomijanie kwalifikacji, brak discovery, zbyt szybkie przechodzenie do oferty) powtarzały się tygodniami zanim ktokolwiek je wyłapał.

Rozwiązanie

Agent AI analizuje nagrania i transkrypcje rozmów handlowych, porównując je z ustalonym skryptem i best practices. Dla każdej rozmowy generuje strukturalną ocenę: zgodność z poszczególnymi etapami skryptu, jakość pytań discovery, obsługa obiekcji, techniki zamykania. Formułuje konkretne wnioski — co handlowiec zrobił dobrze, co pominął, co mógł powiedzieć inaczej. Cotygodniowy raport podsumowuje trendy dla całego zespołu i wskazuje obszary wymagające coachingu.

Proces wdrożenia

1

Modelowanie skryptu

Strukturyzacja skryptu handlowego do formatu porównywalnego przez agenta: etapy rozmowy (otwarcie, kwalifikacja, discovery, prezentacja, obiekcje, zamknięcie), wymagane elementy na każdym etapie, wzorcowe sformułowania i red flags.

2

Pipeline analizy

Transkrypcja nagrania → segmentacja na etapy → porównanie z wzorcem → identyfikacja odchyleń → scoring per etap → generacja raportu z konkretnymi cytatami i rekomendacjami.

3

System oceniania

Agent ocenia każdą rozmowę w kilku wymiarach: zgodność ze skryptem, jakość pytań, aktywne słuchanie, obsługa obiekcji, techniki zamykania. Każda ocena zawiera uzasadnienie z cytatem z rozmowy.

4

Raporty i trendy

Cotygodniowy raport dla kierownika: ranking handlowców, najczęstsze pomijane etapy, trendy jakościowe, konkretne rekomendacje szkoleniowe. Indywidualne raporty dla każdego handlowca.