Реалізація голосового AI-бота для холодних дзвінків

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Реалізація голосового AI-бота для холодних дзвінків
Середній
від 1 тижня до 3 місяців
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1196
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853

Реалізація голосового AI-бота для холодних дзвінків Голосовий бот для холодних дзвінків кваліфікує лідів у масштабі: робить 1000+ дзвінків одночасно, не втомлюється, працює по скрипту без відхилень. Застосовується для первинної кваліфікації, призначення зустрічей, запрошень на вебінари. ### Ключові метрики кампанії - Contact Rate: % додзвонів (ціль: 30–50%) - Qualification Rate: % кваліфікованих лідів з додзвонів (мета: 15–25%) - Transfer Rate: % переданих операторам (ціль: 10–20%) ліда ### Сценарій холодного дзвінка```python

COLD_CALL_SCRIPT = { "hook": ( "Здравствуйте! Это {company_name}. " "Мы помогаем компаниям в вашей отрасли [конкретная выгода]. " "У вас есть буквально 30 секунд?" ), "qualification_questions": [ "Сколько у вас сотрудников в отделе [X]?", "Вы сейчас используете какие-то системы для [задача]?", "Кто принимает решения о [покупке/внедрении] в вашей компании?" ], "offer": ( "Исходя из вашего ответа, у нас есть решение, " "которое поможет [конкретная выгода]. " "Хотите, чтобы наш эксперт позвонил вам для короткой демонстрации?" ) } ### NLU для запереченьpython OBJECTION_HANDLERS = { "not_interested": { "detect": ["не интересует", "не нужно", "не актуально"], "response": "Понимаю. А что было бы интересно в контексте [проблема]?" }, "busy": { "detect": ["занят", "не время", "перезвоните"], "response": "Конечно! Когда лучше перезвонить — сегодня вечером или завтра утром?" }, "we_have_solution": { "detect": ["уже есть", "работаем с", "другой поставщик"], "response": "Отлично! Многие клиенты используют нас параллельно с [конкурент] для [уникальная ценность]." }, "send_info": { "detect": ["пришлите", "отправьте", "на почту"], "response": "С удовольствием! На какую почту отправить материалы?" } }

async def handle_objection(text: str) -> tuple[str, str]: text_lower = text.lower() for objection_type, handler in OBJECTION_HANDLERS.items(): if any(phrase in text_lower for phrase in handler["detect"]): return objection_type, handler["response"] return "unknown", await generate_response_with_llm(text) ### Compliance та opt-outpython OPT_OUT_PHRASES = ["уберите из базы", "не звоните", "внесите в стоп-лист", "надоели", "не беспокойте"]

def detect_opt_out(text: str) -> bool: return any(phrase in text.lower() for phrase in OPT_OUT_PHRASES)

async def process_opt_out(phone: str): await blacklist.add(phone) await crm.update_contact(phone, {"do_not_call": True})