MEGABITE CRM · проект · обновлено 24.07.2026

SpeechSense: контроль качества → обучение → рост продаж

Собираем новые звонки и переписки в Yandex SpeechSense, оцениваем работу менеджеров по единому чек-листу и на основе реальных диалогов выпускаем проверенные учебные материалы.

Важно: учебные кейсы не генерируются «из головы». Для них нужны реальные транскрипты и оценки SpeechSense. Прямая проверка в интерфейсе SpeechSense 24.07.2026 показала, что диалогов там пока 0 — ни по звонкам, ни по чатам. Ранее указанные «51 диалог» — это карточки выгрузки amoCRM, а не диалоги, реально дошедшие до SpeechSense. Ни оценок, ни транскриптов быть не может, пока нет ни одного загруженного диалога.

Статус на 24.07.2026 — после сверки в интерфейсе SpeechSense

Учётные данные

Готово

Сервисный аккаунт whatcrm-speechsense в Yandex Cloud создан с ролью speech-sense.data.editor. Выпущены 2 API-ключа со scope yc.speech-sense.use — отдельно для чатов и отдельно для звонков. Оба подключения (megabite_sipuni_calls, megabite_crm_chats) созданы и корректно настроены по метаданным. .env.speechsense.local заполнен и не попадает в Git.

Канал чатов amoCRM/WhatsApp

Данные не идут — нужно строить с нуля

Проверка показала «Загружено диалогов: 0» и пустой список диалогов в проекте. В n8n_workflows/ нет ни одного workflow, отправляющего чаты в SpeechSense — ключ, судя по всему, использовался только вручную при настройке. Нужен новый n8n-поток или адаптер, аналогичный Sipuni.

Канал звонков Sipuni

Код готов, деплой — следующий шаг

Адаптер (FastAPI + gRPC-клиент + защита от дублей в SQLite) и Dockerfile написаны и покрыты unit-тестами. Отдельный API-ключ для него выпущен, но ещё ни разу не использован — контейнер не развёрнут на сервере, пилотный звонок не прогонялся. Отчёт «Чек-лист продаж» на попытке сформироваться вернул «Not enough talks were processed».

Зачем

Сделать продажи управляемыми

РОП видит не случайные звонки, а повторяющиеся нарушения скрипта, возражения и сильные практики по каждому менеджеру.

Что делаем

Единый поток данных

Новые записи Sipuni и чаты CRM доставляются в SpeechSense с привязкой к сделке, контакту, менеджеру и источнику.

Что получим

Материалы для работы

Чек-лист качества, еженедельный отчёт РОПа, библиотека лучших кейсов, антипримеры, скрипты и задания для стажёров.

Итоговая схема

Sipuni: записи звонков→ Адаптер загрузки→ Yandex SpeechSense→ Чек-лист, теги, оценки→ Отчёт и учебные материалы

Чаты WhatCRM/WhatsApp и CRM подключаются тем же принципом отдельным потоком — но этот поток пока не существует ни в каком виде (нет ни адаптера, ни workflow), его нужно спроектировать и написать с нуля, аналогично адаптеру Sipuni. В первом релизе PDF и вложения не анализируем — они остаются в исходной CRM.

Дорожная карта

Контракт и технический вход

Сервисный аккаунт, API-ключи и подключения SpeechSense выданы. Сервис для звонков проверяет данные, защищает от дублей и пишет результат загрузки. Осталось зафиксировать в репозитории реальные webhook-payload Sipuni на тестовом звонке.

Готово: доступы и базовый сервис для звонков

Пилот на новых звонках (Sipuni)

Код адаптера и Docker-образ готовы. Осталось развернуть контейнер на сервере n8n, подключить узел в workflow и прогнать один реальный новый звонок, затем включить поток. Цель: запись видна в SpeechSense не позднее 15 минут после готовности.

Следующий шаг: деплой и пилот

Канал чатов (amoCRM/WhatsApp) — построить с нуля

Проверка 24.07.2026 показала, что ни адаптера, ни workflow для чатов не существует, а «51 диалог» не подтвердился в SpeechSense. Нужно: выбрать источник событий (webhook/polling amoCRM), изучить контракт SpeechSense для текстовых диалогов, написать поток буферизации сообщений в единый диалог и прогнать один пилотный чат.

Нужно спроектировать и написать

Качество продаж

После накопления минимум 100 диалогов (по обоим каналам) РОП утверждает словари, теги и чек-лист: приветствие, квалификация, выявление потребности, работа с возражением, следующий шаг.

Нужны диалоги

Еженедельный разбор

Из новых размеченных диалогов формируется отчёт: выполнение чек-листа, основные возражения, проблемные звонки и лучшие примеры для разбора команды.

После этапа 3

Обучающие материалы

РОП утверждает реальные примеры. Из них выпускается учебный пакет: «как нельзя / как нужно», шаблоны ответов, упражнения и мини-тест для стажёров.

После этапа 4

Что именно будет сдано

Рабочий поток загрузки — звонкиn8n → адаптер → SpeechSense для новых звонков Sipuni с логом, повторными попытками и защитой от дублей.

Рабочий поток загрузки — чатыПока не существует. n8n/адаптер → SpeechSense для новых переписок amoCRM/WhatsApp — предстоит спроектировать и написать.

Настройки SpeechSenseПодключения для чатов и звонков уже созданы и настроены. Словари, теги и утверждённый чек-лист оценки менеджера — впереди, после накопления диалогов по обоим каналам.

Отчёт РОПаЕженедельная подборка показателей, нарушений и диалогов, которые нужно разобрать на планёрке.

Пакет обучения продажамДокумент с реальными обезличенными кейсами, правильными формулировками, антипримерами и заданиями.

Граница первого релиза

Входит	Не входит сейчас
Новые звонки Sipuni, метаданные CRM, контроль качества, отчёты и материалы на их основе.	Массовая историческая загрузка без лимита, векторная БД/Qdrant, OCR вложений и публикация материалов без согласования РОПом.

Критерии, что проект реально завершён

Каждый новый звонок появляется в SpeechSense в пределах 15 минут после готовности записи.
Каждая новая переписка amoCRM/WhatsApp появляется в SpeechSense как единый диалог, без дублей на каждое сообщение.
Повторная доставка того же звонка или диалога не создаёт дубликат.
У каждой успешной загрузки есть источник, внешний ID и связь со сделкой/контактом, если они есть в CRM.
РОП получает первый еженедельный отчёт и утвердил чек-лист.
Выпущен и утверждён первый учебный пакет на реальных, обезличенных диалогах.