Анализатор переписок: вопросы клиентов из истории диалогов

Владелец открывает отчёт анализатора и видит цифру, которую до этого в компании никто вслух не называл: почти половина обращений за полгода упирается в сроки доставки. Менеджеры знали это и раньше, но знали ощущением, а в базе знаний по доставке лежала одна строчка про самовывоз. Через пять минут после прогона у него на экране список этих вопросов настоящими словами клиентов.

Что такое анализатор переписок и какую работу он забирает

Анализатор переписок — это функция Савви, которая поднимает историю диалогов за выбранный период, размечает каждый диалог тегами через LLM и готовит по ним пары «Вопрос — Ответ» для базы знаний.

Обычно этот путь проходят руками: кто-то из команды открывает переписку месяц за месяцем, выписывает повторяющиеся вопросы в таблицу, спорит с коллегами, что считать частым, и через неделю приносит список из тридцати пунктов, собранный по памяти. Анализатор делает ту же выборку по всему массиву диалогов сразу и приносит вместе с вопросами цифру повторов, с которой уже не поспоришь.

Открыть его можно двумя путями: вкладка «Анализатор» в настройках бота или «Менеджер чатов». Запущенный прогон попадает в список анализов справа и работает в фоне — вкладку можно закрыть и вернуться позже, обработка от этого не прервётся.

Откуда берутся переписки: база данных Савви или выгрузка через API

Источников два, и выбор между ними решает, попадут ли в анализ диалоги, которые велись до подключения платформы.

Для amoCRM, Kommo, Telegram и чатов для сайта работает один способ — выгрузка из базы данных Савви. Для WhatsApp и Битрикс24 доступны оба, и выбирать между ними приходится осознанно.

Для Битрикс24 при выборе «Через API» появляется фильтр «ID открытых линий». Он снимает типичную для больших порталов проблему: в одном Битрикс24 живут линии продаж, сервиса и внутренних согласований, и без фильтра в отчёт приедет всё разом. Как подключается сам канал и что в нём видит агент, описано на странице чат-бота для Битрикс24.

Теги решают, что окажется в отчёте, и «Целевое действие» придётся описать самому

Разметку ведёт модель, но ориентируется она на описания тегов, которые вы задаёте в блоке «Настройки тегов» перед запуском.

Обязательных тегов три, удалить их нельзя, описание каждого меняется свободно. У «Позитивного опыта» по умолчанию стоит «благодарность, похвала товара или сервиса», у «Негативного опыта» — «жалобы, недовольство товаром или конфликт». А вот у «Целевого действия» значения по умолчанию нет вовсе, и это сделано намеренно: целевой диалог у автосервиса и у онлайн-школы выглядит по-разному. Пример формулировки из руководства платформы: диалог считается целевым, если клиент оставил имя и телефон и записался на услугу. Рядом с каждым тегом есть кнопка «По умолчанию», она возвращает исходное описание.

Свои теги добавляются кнопкой «+ Добавить тег» — «Вопрос по доставке», «Запрос на возврат», что угодно, что вы хотите посчитать отдельно. Модель проставит их наравне с обязательными. Системный промпт разметки тоже открыт для правки: по умолчанию модель смотрит диалог целиком, может присвоить сразу несколько тегов и оценивает тон всей переписки.

Отдельный блок «Промпт для пар вопрос-ответ» задаёт, чего в базе знаний быть не должно. Самый частый случай — цены: они меняются, и застывший ответ «стоит 4 900 ₽» через квартал начнёт врать клиентам. Формулировка из руководства прямая: не собирать информацию о стоимости товара, так как она динамическая и постоянно меняется. Тот же приём уместен для сроков акций, остатков на складе и всего, что живёт своей жизнью в базе знаний для ИИ-агента.

Что показывает отчёт из трёх вкладок

Готовый отчёт открывается кнопкой «Результаты» и делится на три вкладки: цифры, сами переписки и собранные пары вопросов с ответами.

Вкладка «Результаты» даёт метрики с разбивкой по месяцам: сколько диалогов попало в анализ, сколько в них сообщений, как распределились сообщения между клиентами и сотрудниками, какая средняя длина диалога. Отдельным блоком идёт скорость ответа — среднее время первого ответа бота и сотрудника и среднее время реакции по всему диалогу. Ниже доли диалогов по трём обязательным тегам. Это ретроспектива по уже состоявшейся переписке; текущие показатели работающего агента платформа показывает в своей аналитике диалогов.

Вкладка «Переписки» показывает список всех проанализированных диалогов с фильтрами «Все», «Целевые», «Не целевые» и «Негативный опыт». Видно имя клиента, источник, теги и период, любой диалог открывается целиком. Фильтр «Негативный опыт» обычно читают первым: пятнадцать конфликтных переписок подряд объясняют про продукт больше, чем квартальный отчёт.

Вкладка «Вопрос — ответ» собирает то, ради чего прогон и затевался. Модель собирает пары из реальных диалогов, группирует похожие обращения и в колонке «Повторений» показывает, сколько раз вопрос встретился. Руководство платформы советует брать в работу пары с наибольшим числом повторений: они снимают с операторов больше всего однотипной переписки. Дальше эти пары живут по правилам обычной базы знаний, и вычитка им нужна ровно та же, что записям из самообучения на ответах сотрудников.

Сколько стоит прогон и какой период брать

Анализ одного диалога стоит примерно 0,50 ₽ — это ориентир из руководства платформы Савви, итоговая сумма считается от числа диалогов за выбранный период.

Считается легко: 600 диалогов за квартал обойдутся примерно в 300 ₽, тысяча — в 500 ₽. Для сравнения, неделя работы сотрудника, который вручную перебирает ту же переписку, стоит компании несколько десятков тысяч рублей и заканчивается списком по памяти. Эти 0,50 ₽ относятся к разбору архива и со стоимостью живой работы агента в диалоге никак не связаны.

Глубина выгрузки задаётся от 1 до 6 месяцев. Длинные диалоги платформа дробит на отрезки по одной неделе, чтобы модель не теряла детали в длинном контексте, поэтому большой период — это не один тяжёлый запрос, а много коротких. На времени это всё равно сказывается: чем шире период и чем оживлённее канал, тем дольше идёт обработка.

Шесть месяцев стоит брать, когда нужна сезонность: у базы отдыха или оконной компании вопросы мая и вопросы ноября отличаются радикально, и трёхмесячное окно покажет половину картины. Для первой проверки хватит месяца по одному каналу: список вопросов уже будет осмысленным, а счёт останется в пределах сотни рублей.

Первый прогон: как получить от него пользу за вечер

Вбейте в описание «Целевого действия» одну конкретную фразу про свой бизнес до того, как нажмёте запуск. Тег без описания модель трактует наугад, и доля целевых диалогов в отчёте окажется цифрой ни о чём.

Дальше прогон стоит повторять раз в квартал: продукт меняется, клиенты начинают спрашивать новое, и свежая колонка «Повторений» показывает темы, которых в базе знаний ещё нет. Точный состав полей и настроек смотрите в руководстве платформы — интерфейс кабинета обновляется чаще статьи.

Частые вопросы