Яндекс Недвижимость: ИИ проверяет 100% звонков, проверка дешевле примерно в 10 раз

В сервисе «Яндекс Недвижимость» подбором квартир в новостройках занимаются специалисты по недвижимости: они уточняют запрос клиента, объясняют параметры жилья, инфраструктуру, ипотечные программы и предложения застройщиков. Эксперты помогли более чем 60 тысячам клиентов, общее время телефонных консультаций достигло тысяч часов. По мере роста аудитории выросло число звонков, и ручной контроль качества перестал справляться с объёмом. Выборочная проверка не выявляла редкие критичные ошибки и нестандартные сценарии. Команда поставила задачи: контролировать 100% консультационных звонков, сохранить единые стандарты общения, снизить стоимость проверки и понять, какие элементы диалога влияют на запись клиента в офис продаж застройщика.

Команда рассматривала готовые генеративные модели и собственную ML-разработку. Выбрана комплексная система речевой аналитики на базе сервиса Yandex SpeechSense для распознавания речи и собственных ML-моделей, разработанных внутренней командой. Критерии оценки звонков переведены в цифровой формат, настроены теги и параметры анализа, алгоритм обучен находить ошибки и удачные элементы коммуникации. Система автоматически расшифровывает и анализирует все консультационные звонки практически в реальном времени.

Внедрение заняло несколько месяцев, после чего систему встроили в регулярную работу специалистов. Анализ всего массива звонков показал, что менеджеры в среднем 1–2 раза в день уходили в посторонние темы; после обратной связи и корректировки сценариев таких разговоров стало 1–2 в месяц. В эксперименте команда сменила формулировку следующего шага: вместо предложения перезвонить в офис застройщика менеджеры спрашивали, удобно ли записаться на встречу сразу. По словам компании, вероятность записи в офис продаж выросла в 2,6–5,4 раза, доля перешедших к предметному обсуждению объекта с застройщиком — на 12 п.п. Высвободившееся время команда направила на обучение специалистов и разбор сложных кейсов.