Botamin Analytics
Аналитика звонков
📊
Загрузите выгрузку звонков
CSV или TSV · до 100 000 строк
Колонки: телефон · дата и время · длительность · причина завершения · история диалога
Фильтр

Ключевые показатели

Автоматические находки

Воронка диалога % и кол-во от звонков с диалогом
* Шаги определяются автоматически по ключевым словам в тексте диалога
Когорт анализ
0–5 сек 5–30 сек >30 сек
Распределение длительности звонков.
Причины завершения
Распределение причин завершения.
Звонки по дням всего и client_hangup
Звонки по дням недели.
Конверсия по часам звонков и % согласий
Конверсия по часам.
Критические проблемы по приоритету
    Топ отраслей звонков и конверсия до оффера
    Повторные звонки одному контакту усталость базы
    Повторные звонки.
    Глубокий AI анализ
    Claude AI

    Claude анализирует статистику по всем диалогам: паттерны ухода, проблемы скрипта, рекомендации по улучшению конверсии.

    Модель: claude-sonnet-4-6 · Анализируются все записи массива · Диалоги передаются агрегированно — без персональных данных

    Гипотеза: бот начинает говорить с задержкой 1–2 сек → клиент решает что никто не отвечает → вешает трубку. Это технический баг, не проблема скрипта. Затрагивает ~80% потерь.

    Контроль — сейчас
    Бот ждёт 1–2 секунды после ответа клиента перед первым словом. Клиент говорит «алло», не слышит ответа и кладёт трубку. Паттерн: user: алло → client_hangup без единой реплики бота.
    Потери: ~80% дозвонившихся до диалога
    Вариант B — снизить задержку
    Уменьшить паузу до 0.3–0.5 сек на уровне настроек платформы/SIP. Бот начинает говорить немедленно. Изменение техническое — скрипт не меняется.
    Ожидаемый эффект: +30–50% к числу состоявшихся диалогов
    Выборка: 500 звонков на ветку · Метрика успеха: % звонков с диалогом >10 сек · Срок: 2–3 рабочих дня
    Анализ скрипта — почему клиенты не понимают оффер проблема #3 по приоритету
    🟡 Клиенты не понимают что им предлагают Даже те кто согласился слушать — часто не могут ответить на вопрос бота, переспрашивают или уходят после оффера. Причина в структуре скрипта: бот задаёт вопрос до того как клиент понял ценность.
    Реальные сигналы из диалогов
    «Не понял, ещё раз»
    Клиент выслушал полный скрипт и попросил повторить. Информации слишком много за раз.
    «Что, что у вас есть?»
    Клиент не расслышал или не понял первую реплику. Оффер не зацепил внимание.
    «Больше расскажите, не задавайте вопросы»
    Клиент прямо сказал: скрипт неудобен. Бот спрашивает раньше чем объяснил.
    «А что вы продаёте?»
    После полного оффера клиент не понял продукт. Формулировка слишком абстрактна.
    «Вы бот или человек?»
    Клиент не понял с кем говорит — бот не представился чётко в начале.
    Три структурных проблемы скрипта
    Проблема 1: вопрос до понимания ценности
    «Это к вам вопрос или к коммерческому директору?» — бот спрашивает это до того как клиент понял зачем ему это нужно. Клиент не готов отвечать.
    Проблема 2: перегруз в одной реплике
    Название компании + продукт + отрасль + кейс + запрос на время = 5 блоков за раз. Клиент обрабатывает только первые 2.
    Проблема 3: абстрактный оффер
    «ИИ-продавец в первую линию» — клиент не понимает что это значит для него. Нет конкретной выгоды: сколько денег, сколько лидов, что изменится.
    А/Б-тест #2 — новая структура диалога
    Контроль — текущий скрипт
    «[Имя], добрый день! Звоню насчёт искусственного интеллекта в вашем отделе продаж — у нас есть кейс по [отрасль], хотела показать. Тридцать секунд займет, ладно?»
    — 5 блоков информации сразу
    — Клиент не понимает выгоду
    — Вопрос про КД до объяснения
    Вариант B — новая структура
    Шаг 1: «[Имя], добрый день! Вам сейчас удобно 30 секунд?»
    Шаг 2 (после «да»): «Мы делаем робота который сам звонит вашим клиентам и записывает на встречи. Компании в [отрасль] получают +30% встреч без найма людей. Показать как?»
    Шаг 3 (после интереса): «Отлично! Это к вам или к коммерческому?»
    + Конкретная выгода («+30% встреч»)
    + Вопрос только после понимания
    + Короткие шаги без перегруза
    Метрика успеха: % перехода от согласия к офферу (шаг 1→2 воронки) · Выборка: 500 звонков на ветку · Срок: 3–5 рабочих дней · Ожидаемый эффект: +8–15 п.п. к конверсии шага 1→2
    Рекомендации по улучшению взаимодействия
    Убрать из скрипта
    • Название компании в первой реплике
    • Отрасль в первой реплике
    • Вопрос «к вам или КД» до оффера
    • «Тридцать секунд займет» — звучит как уговоры
    • Слово «кейс» — клиенты не понимают
    Добавить в скрипт
    • Конкретную выгоду в цифрах (+N% встреч)
    • Аналогию: «робот звонит вместо менеджера»
    • Короткий вопрос-проверку понимания
    • Представление бота как ИИ с первых слов
    • Один призыв к действию за раз
    Принципы диалога
    • Один блок информации → один вопрос
    • Сначала выгода, потом детали
    • При «не понял» — упрощать, не повторять
    • При вопросе «вы бот?» — отвечать честно сразу
    • Не задавать 2 вопроса подряд
    Методология — почему эти метрики
    Воронка вместо итога Бот проходит 4 шага последовательно. Итоговый % лидов — следствие. Воронка по шагам показывает причину: на каком именно переходе теряем клиентов и сколько. Без воронки непонятно что чинить.

    Длительность как сигнал Звонок менее 5 сек = диалога не было вообще. Это технический провал ещё до старта, не поведенческий отказ. Смешивать с обычными отказами нельзя — искажает метрики.
    Три системные проблемы 1. Задержка старта — клиент говорит «алло», бот молчит (~80% потерь)
    2. Диалог с автоответчиком — бот тратит токены и деньги без смысла
    3. Баг с отраслью — пустая переменная снижает доверие

    Порядок исправлений Сначала задержка (техника, быстро, огромный эффект) → AMD-фильтр (экономия) → упрощение скрипта (А/Б-тест).