сейчас можно генерировать персонализированные скрипты и автоматические звонки (TTS), но есть нюансы: регуляторика (do-not-call), качество голоса, этика, и эффект на конверсию. Предлагаю обсудить: какие части процесса стоит автоматизировать (script gen, triage, предварительный qualification), а что оставить за человеком (closing, сложные переговоры). Также поделитесь, кто пробовал и какие метрики были.
2 лайка
Голос всё делает!
С точки зрения KPI: автоматизация звонков хороша для первичной qualification - спросить 3–4 факта, проверить соответствие целевой аудитории, договориться на follow-up. Но риски: низкая личностная конверсия, блокировки операторов, и регуляторика. Я рекомендую внедрять в 2 шага: 1) LLM генерит скрипт + персонализацию; 2) TTS делает короткий warm-up звонок с возможностью «нажать 1, если хотите общаться с человеком». Метрика - % переведённых на человека и conversion-to-meeting.
3 лайка
Мы запускали pilot: LLM генерил персонализованный скрипт на основе профайла из LinkedIn, TTS звонил и предлагал выбрать время. Было круто, большая экономия времени, но были казусы: голос иногда звучал «нечеловечески» и люди прерывали. Самое важное, честность в начале: «Это автоматический звонок. Нажмите 1, если хотите поговорить с менеджером» это снимает раздражение.
1 лайк
Технически: используйте кастомные TTS с prosody control, и добавьте fallback, если слушатель цепляет и говорит что-то сложное, переводите на оператора. И логируйте все звонки, чтобы иметь proof в спорных ситуациях.
1 лайк
Скрипты, которые пишет LLM, часто «звучат формально», но их можно сделать живыми: добавьте 1–2 короткие фразы, которые отражают контекст (например: «Вижу, вы из [компания], где вы отвечаете за …?»). Также даю практический шаблон: Opening → Value (15s) → Question → CTA → Option to speak to human. И тестируйте тональность, иногда более человечный стиль выигрывает.
1 лайк
Мне звонил бот - неловко, но удобно. 
Хорошая идея: A/B тесты: human-first vs bot-first outreach. Иногда сочетание, лучшая дорожка: сначала бот для qualification, затем человек для closing.
Опыт в sales: мы сократили рутинные исходящие звонки почти на 60% с ботами, но заметили, что средний чек клиентов, начавших общение с ботом, был ниже, потому что бот привлек больше «шумного» трафика. Вывод: бот, для объёма и qualification, человек для value-selling. И обязательно держите оператора на горячей линии для «пойманных» горячих лидов.
1 лайк
Мониторьте false-positives: боты могут ошибочно квалифицировать человека как заинтересованного. Логи + запись звонков + метаанализ - обязательны