Розробка AI-системи автообдзвону клієнтів для опитувань (CSAT/NPS)

Розробка AI-системи автообзвону клієнтів для опитувань (CSAT/NPS)

Голосові опитування досягають 30–45% response rate проти 5–10% для email. AI-бот збирає оцінки, задає уточняючи питання при низьких оцінках, подає детальні відповіді в аналітику.

Архітектура опросної системи

class SurveyBot:
    async def conduct_survey(self, call: ActiveCall, context: dict) -> SurveyResult:
        responses = {}

        for question in self.questions:
            # Задаємо питання
            await call.say(question["text"].format(**context))

            # Собираємо відповідь
            user_response = await call.listen(timeout_sec=10)
            parsed = await self.parse_response(user_response, question["type"])
            responses[question["id"]] = parsed

            # Умовне доповнення якщо низька оцінка
            if question.get("followup_if_low") and parsed.get("value", 10) <= 6:
                followup = question["followup_if_low"]
                await call.say(followup["text"])
                followup_response = await call.listen(timeout_sec=20)
                responses[f"{question['id']}_reason"] = followup_response

            # Еськалація людині при критичних оцінках
            if parsed.get("value") is not None and parsed["value"] <= 3:
                await self.escalate_to_human(call, context, responses)
                break

        return SurveyResult(...)

NPS-специфічна логіка

Категоризує оцінки:

• 9–10: Промотер
• 7–8: Пасивний
• 0–6: Детрактор

Аналітика

Розраховує NPS = (Промотери – Детрактори) / Всього * 100 Виконує тематичний аналіз відкритих відповідей

Терміни: NPS/CSAT-бот — 2–3 тижні. З тематичним аналізом — 1,5 місяця.