От 3,7% до 8,2%: система аналитики и рост конверсии в Facebook* за 2 месяца

Этапы построения системы речевой и сквозной аналитики

• Этап 1. Подбор инструментов и интеграций

  Провели аудит решений для речевой аналитики, сквозной аналитики и автоматизаций. Сравнили готовые SaaS-сервисы с собственной сборкой на Facebook-интеграциях через no-code инструменты. В итоге выбрали кастомный стек (RingCentral, ChatGPT, Zapier, Albato) из-за гибкости, стоимости и скорости внедрения.

• Этап 2. Разработка и итерация промтов

  Создали систему AI-анализа звонков менеджера с поэтапным усложнением промтов. Каждая версия добавляла новые блоки оценки, квалификацию лидов и структурированные рекомендации. Промты регулярно дорабатывались на основе реальных звонков и обратной связи, повышая точность анализа.

• Этап 3. Запуск и контроль менеджера

  Запустили систему ежедневной оценки звонков с AI-аналитикой и автоматической обратной связью в Telegram. Это позволило выявить слабые места менеджера и постепенно поднять его качество с 1–2 до 9+ баллов. Рост сопровождался постоянной корректировкой скриптов и улучшением коммуникации.

• Этап 4. Внедрение сквозной аналитики

  Собрали систему, которая отслеживает путь лида от Facebook до контракта через GA4, Typeform, CRM и call-tracking. Это дало полную прозрачность воронки и позволило выявлять эффективность кампаний и узкие места. На основе данных начали тестировать десятки маркетинговых гипотез.

• Этап 5. Автоматизации

  Настроили автоматическое создание сделок, обработку звонков, заполнение CRM и отправку документов через no-code инструменты. Это убрало ручную работу менеджера и ускорило обработку лидов до секунд. Все ключевые процессы стали полностью автоматизированными и масштабируемыми.