Слышим 100% разговоров.
Не выборку.

Транскрибация, оценка и аналитика всех голосовых звонков и текстовых диалогов — в одной платформе.

Ключевой тезис

100% коммуникаций под контролем — проблемы продукта, ошибки операторов и сигналы клиентов видны на массиве, а не в случайной выборке.

Охват контроля качества сегодня

Контакт-центры проверяют 3–10% диалогов — выборочно, вручную, по чек-листу супервизора. Остальные 90–97% не слышит и не читает никто.

3%
под контролем
97% не анализируется
3% проходит ОКК

Баги и сбои продукта

Остаются незамеченными месяцами: клиенты жалуются в диалогах, но сигналы не доходят до продукта и разработки.

Нарушения скриптов и грубость

Не фиксируются: супервизор слышит только выборку, большая часть ошибок остаётся без коррекции.

Тональность и риск оттока

Недовольство и намерение уйти скрыты в 97% разговоров — критичные диалоги не попадают в приоритет.

Потеря клиентских сигналов

Потребности, идеи, частые вопросы — всё, что клиенты говорят напрямую, не доходит до тех, кто принимает решения.

Масштаб проблемы

Контакт-центр среднего бизнеса генерирует объём разговоров, который вручную не прослушать. Системные сигналы тонут в массиве.

50 операторов

Средний контакт-центр — звонки, чаты, мессенджеры, все каналы одновременно.

100 000+ разговоров / мес

Из такого объёма супервизор физически прослушивает доли процента.

1

Причины обращений

Что заставило клиента позвонить? Неудобный интерфейс, сломанный процесс, непонятные условия — причины скрыты в массиве разговоров и не агрегируются.

2

Проблемы сервиса

Баги, сбои продукта, недовольство условиями всплывают через месяцы — когда клиенты уже ушли или публично пожаловались.

3

Ошибки операторов

Нарушения скрипта, некорректные ответы, грубость, слабая работа с возражениями остаются без внимания — массовое обучение бьёт мимо цели.

Автоматический анализ всех коммуникаций

Лия обрабатывает голосовые звонки и текстовые диалоги одной платформой. Каждый разговор транскрибируется, анализируется и размечается автоматически — без супервизора с наушниками.

Транскрибация

  • Распознавание речи в любом объёме с разделением на спикеров — менеджер и клиент.
  • Временные метки, реплики, паузы, перебивания — всё готово к анализу.
  • Текстовые диалоги из CSV, CRM и мессенджеров идут сразу на анализ.
Форматы аудио: MP3, WAV, OGG, OPUS, M4A, FLAC

Оценка по критериям

  • Соблюдение скрипта, корректность ответов, работа с возражениями.
  • Тональность клиента и тон менеджера: негативный, нейтральный, позитивный.
  • Статус решения вопроса: решён / не решён / решён частично.
Критерии настраиваются под процесс вашей компании

Анализ содержания

  • Резюме разговора, основная тема обращения, ключевые моменты.
  • Извлечение произвольных полей — всё, что описано в промпте.
  • Результат — структурированный JSON, готовый для фильтрации и аналитики.
JSON-схема под любую задачу

Выявление паттернов

  • Системные проблемы по всему массиву диалогов, а не по выборке.
  • Группировка обращений по темам: что именно беспокоит клиентов и насколько часто.
  • Сравнение периодов, сегментов, операторов, каналов.
Агрегация на 100% диалогов

От записи до готовой аналитики

Разговоры идут из телефонии, CRM и мессенджеров автоматически. Дальше — пайплайн: последовательность шагов, настроенная один раз и работающая без участия человека.

1 авто

Загрузка

Аудио и чаты поступают из телефонии, CRM, helpdesk-систем и мессенджеров. Или загружаются вручную через веб-интерфейс или API.

2 авто

Пайплайн

Каждый разговор запускается через настроенную последовательность шагов.

3 1–10 мин

Транскрибация

Речь превращается в текст с разделением по спикерам и временными метками.

4 секунды

Анализ LLM

Языковая модель применяет промпт: извлекает темы, оценки, настроение, ключевые моменты.

5 в реальном времени

Вывод данных и API

Результаты доступны в личном кабинете. Операционный интерфейс для QA-команды — в Лии Coach, BI-дашборды для C-level — в Лии BI.

Каждый разговор — карточка с оценками

По каждому диалогу супервизор получает оценки по критериям, резюме, ключевые моменты и метаданные. Никаких «послушайте сами» — всё уже размечено.

Диалог #14823 72 /100
Соблюдение скрипта 82%
Тональность диалога 68%
Корректность ответов 91%
Работа с возражениями 55%
тема: доставка статус: не решён клиент: недоволен тон менеджера: нейтральный
Бесплатно · разбор за 24 часа

Загрузите звонки или чаты — пришлём разбор

Покажем оценку по чек-листу, ключевые темы и точки роста по работе оператора. Для контакт-центров от 10 операторов.

Добавить ваш QA-чек-лист (необязательно)

Вставьте чек-лист или его часть — настроим оценку под ваши критерии. Или прикрепите файлом.

Так разговор выглядит в админке

Критерии с баллами, статистика токенов и времени анализа, статус решения, стенограмма — всё в одном окне. Фильтры слева сегментируют разговоры по периоду, каналу, оператору и полям анализа.

Карточка разговора в интерфейсе речевой аналитики Лия

Полная картина в одном экране

Метрики качества, распределение причин обращений и тренды — обновляются автоматически по мере поступления разговоров. Дашборды собираются в Magic View из текстовых описаний, без SQL.

94 %

Средняя оценка диалогов — взвешенная по критериям скрипта, корректности и работы с возражениями

12 %

Негативных диалогов — разговоров с негативной тональностью клиента, в фокусе у супервизора

2 387

Диалогов в день — обработано автоматически, голос и текст. Охват — 100%

Разрезы и тренды

построено в Magic View
Топ причины обращений
Проблемы с доставкой 38%
Вопросы оплаты 22%
Технические сбои 18%
Отмена заказа 13%
Прочее 9%
Тренд средней оценки — 30 дней
72% → старт периода 94% → сегодня

Что даёт анализ на массиве

После анализа 10 000 диалогов в одной компании выявились три конкретных инсайта — каждый превратился в действие и измеримый результат.

ИНСАЙТ 1 · СИСТЕМНАЯ ПРИЧИНА

37% обращений — одна и та же проблема доставки

−57% нагрузки

На 100% разговоров LLM выделил общую тему и сгруппировал обращения. Видно, что у трети клиентов — одна и та же механика проблемы с уведомлениями о сроках доставки. До анализа это было незаметно: отдельные жалобы воспринимались как разовые.

Что сделали
Починили уведомления и упростили отслеживание заказа в личном кабинете.
Эффект
Снижение нагрузки на контакт-центр на 57% по теме доставки, повышение CSAT.
ИНСАЙТ 2 · ОШИБКИ ОПЕРАТОРОВ

3 оператора из 12 систематически нарушают скрипт

точечное обучение

На персональных картах операторов видно: у троих — провал по работе с возражениями, ещё у 25% команды — ошибки в конкретных частях скрипта. До анализа обучение шло массово, вслепую.

Что сделали
Точечные тренинги по персональным пробелам вместо общих вебинаров.
Эффект
Рост соблюдения скрипта по команде, падение доли негативных диалогов.
ИНСАЙТ 3 · СИГНАЛ ДЛЯ ПРОДУКТА

2 000 раз в месяц спрашивают про скидку на первый заказ

обновление FAQ и лендинга

Частота одного и того же вопроса — 2 000 раз в месяц. Клиенты ищут ответ, не находят его, обращаются в поддержку. На 100% массива такие паттерны видны за пару кликов.

Что сделали
Добавили ответ в FAQ, вынесли условие на лендинг.
Эффект
Снятие типового потока с операторов, рост конверсии у новых клиентов.
Хотите такие же инсайты?

Подключим аналитику
на вашем контакт-центре

Подключаемся к любой телефонии, CRM, helpdesk и мессенджерам — разговоры собираются автоматически. Time to market — 1 день, без SQL и BI-аналитика.

Собираем звонки и чаты из ваших систем

Голос
  • Mango Office
  • Телфин
  • UIS
  • Sipuni
  • Novofon
  • Билайн
  • Мегафон
  • МТС
  • Любая телефония по API
Текст
  • Telegram
  • WhatsApp
  • ВКонтакте
  • MAX
  • Usedesk
  • HelpDeskEddy
  • Chatwoot
  • Omnidesk
  • Edna
  • Webim
  • LiveChat
  • JivoChat
  • Chat2Desk
  • Bitrix24
  • amoCRM
  • RetailCRM
  • Мегаплан
  • Любая CRM и helpdesk по API

Новый источник — подключаем под ваш стек по API. Или прямая загрузка файлов.

Эффект для бизнеса и технические возможности

Четыре направления, где речевая аналитика меняет работу контакт-центра. И три платформенных механики, на которых это работает.

Выявление системных проблем

  • Реальные причины обращений видны до кризиса.
  • Системный анализ на 100% массива вместо случайных проверок.
Группировка по темам, сравнение периодов

Улучшение работы операторов

  • Целевое обучение по персональным пробелам каждого.
  • Карта качества команды — без случайных выборок.
Оценки по критериям, персональные отчёты

Быстрое реагирование

  • Критичные диалоги находятся автоматически, не искать вручную.
  • Экономия времени руководителя на поиске проблем.
Фильтры по настроению, статусу, полям анализа

Инсайты о клиентах

  • Потребности клиентов — из 100% диалогов, а не из 3–10%.
  • Реальная картина для продукта и маркетинга, а не выборка.
Единый журнал по клиенту, массовые разрезы

Magic Query и Magic View

Аналитика на естественном языке и дашборды из текстовых описаний. Без SQL, 9 типов графиков, коллекция виджетов.

AI Architect для промптов

Чат-интерфейс: описываете, что анализировать — система сама генерирует промпт, JSON-схему и виджеты. Тестирование на реальных диалогах.

Гибкая экономика анализа

Массовый анализ дешёвой моделью на 100% + точечный дорогой на интересных сегментах. Выбор из 6+ LLM-провайдеров.

автоматический сбор из телефонии, CRM и мессенджеров · API для интеграции с внутренними системами · версионирование промптов

Аналитика на естественном языке

Задайте вопрос текстом — «какие темы обсуждались?», «где операторы нарушают скрипт?», «что клиенты спрашивают чаще?» — получите структурированный ответ на выбранном массиве диалогов. Без SQL, дашбордов и BI-аналитиков.

  • Выбор модели и выборки диалогов прямо в интерфейсе.
  • Ответы цитируют конкретные разговоры с тайм-кодами.
  • Удачные запросы сохраняются в виджеты Magic View.
Magic Query: аналитика разговоров на естественном языке
от 2,5 ₽ за диалог или минуту разговора

Цена зависит от длины разговора, качества и сложности анализа. Управление у вас — вы решаете, какие диалоги обработать дёшево, а каким уделить больше внимания.

Посчитайте Net ROI от речевой аналитики

от 2,5 ₽ за диалог

Ожидаемый Net ROI за год

Из какой сферы ваш бизнес?

Выберите отдел

Нам уже доверяют

Контакт-центры с аналитикой Лии

  • Winline
  • МТС
  • Urent
  • Островок
  • Страна Девелопмент
  • Ренессанс Страхование
  • Папа Джонс
  • ЕАптека
  • Localrent
  • Додо Пицца
  • REG.RU
  • Whoosh
  • Utair
  • BetBoom
  • Megamarket
  • Timeweb
  • Самокат
  • Dostavista
  • Olimpbet
  • Grow Food
  • Foodband
  • Много Лосося
  • Учи.ру
  • Nestle
  • ДелоБанк

Нам доверяют лидеры рынка

"

В первый месяц с командой Лии мы достигли покрытия в размере 51,2%. Спустя год оно выросло до 78,61%, при этом процент ошибок в распознании намерений клиентов составил менее 5%

"

Настроили умную маршрутизацию обращений с приоритетами по темам и странам. Моментально отвечаем, почему готовим без перчаток и не кладём к заказу салфетки :)

"

Лию можно назвать полноценным членом команды поддержки Localrent. Это подмечают наши клиенты. И это отмечают сотрудники, ощущая существенную помощь Лии в часто задаваемых вопросов. Лия помогает оставаться на связи с клиентами даже в ночные часы, позволяя специалистам восстановить силы.

"

Снизилось выгорание сотрудников из-за большого количества чатов, увеличилась их вовлечённость в решении вопросов

"

Лия помогает нам быть ближе к своим клиентам и всегда успевать им помочь. Скорость ответа в кикшеринге очень важна, и Лия однозначно делает нас быстрее

80

Обращений автоматизировано

%
10

Экономия на каждом обращении

руб.
80

Экономия на каждом обращении

%
80

Обращений автоматизировано

%
63

Обращений автоматизировано

%
х2,5

Экономия на каждом обращении

47

Сокращение времени решения вопроса

%
x5

Сокращение времени решения вопроса

59

Обращений закрыто ботом

%
x3

Экономия на каждом обращении

Андрей Надворный — Директор по развитию, Лия
Два способа начать

Созвонимся и разберём задачи вашего контакт-центра. Или закажите бесплатный аудит ваших звонков — за 5 рабочих дней вернём разбор по операторам, темам и причинам обращений.

Sense — движок речевой аналитики линейки Лии

Слушает каналы, скорит разговоры по чек-листам, отдаёт данные в Coach и BI.

Источники

Голос и текст

Звонки, чаты в мессенджерах, тикеты helpdesk, email. Любой канал, через который ваш контакт-центр говорит с клиентом.

Лия Sense

Транскрибация и скоринг

Распознавание речи, NLU, чек-листы (pipeline). Каждый разговор получает агрегированный скор и разбор по метрикам.

Coach + BI

Coach + BI

Coach — операционный интерфейс для операторов и супервизоров. BI — дашборды и кастомные срезы для C-level.

Сколько звонков платформа способна проанализировать в месяц?
Ограничений по объёму со стороны платформы нет. Типичный контакт-центр из 50 операторов — это 100 000+ разговоров в месяц, которые обрабатываются автоматически через настроенный пайплайн.
Сколько стоит речевая аналитика?
От 2,5 ₽ за диалог или минуту разговора. Цена зависит от длины разговора, качества и сложности анализа. Управление у вас — вы сами решаете, какие диалоги обработать дёшево, а каким уделить больше внимания.
Какие форматы аудио поддерживаются?
MP3, WAV, OGG, OPUS, M4A, FLAC. Максимальный размер одного файла — 20 МБ. Транскрибация одного звонка занимает от 1 до 10 минут в зависимости от длины записи.
Можно ли анализировать текстовые диалоги, а не только звонки?
Да. Текстовые чаты загружаются из CSV, JSON или напрямую из CRM и мессенджеров. Анализ по тем же критериям, что и для голоса, — с отдельными промптами под специфику текста.
Как настраиваются критерии оценки?
Через промпт LLM. AI Architect помогает описать задачу текстом — система сама генерирует промпт, JSON-схему результата и виджеты. Промпты версионируются, можно откатиться на предыдущую версию.
С какими системами телефонии и CRM есть интеграции?
Подключаем системы телефонии, CRM, helpdesk и мессенджеры для автоматического сбора закрытых разговоров. Есть API и прямая загрузка файлов. Новые интеграции подключаем под ваш стек.
Как обеспечивается безопасность данных?
Соответствие ФЗ-152, хранение на территории РФ, вход в реестр отечественного ПО, развёртывание в контуре заказчика по требованию. Аудит действий в системе доступен за весь период.

Подключим аналитику
к вашим каналам

Оставьте контакт — созвонимся, разберём задачи контакт-центра и запустим аналитику. Time to market — 1 день.