Тестовое Botamin PO: дашборд аналитика звонков AI-агента
Botamin делает AI-агентов для продаж. В тестовом задании нужно было собрать рабочий инструмент для аналитика, который слушает звонки бота, видит слабые места в диалогах и превращает их в A/B-тесты.
ТЗ: Botamin PO test. Результат: дашборд по прямой ссылке.
Что сделал
Собрал статический дашборд по 11 486 обезличенным звонкам за неделю. Каждый звонок разложен по цепочке сценария: контакт/согласие, оффер, предложение встречи, квалификация. Аналитик может фильтровать данные по дате, шагу, отрасли, причине завершения, паттерну повторов и тексту диалога.
Какие метрики выбрал
Основные метрики: переходы между шагами воронки, терминальный шаг потери, причина остановки, срезы по часу/отрасли/попытке и контактная воронка. Звонки показывают операционный объём, а контакты нужны, чтобы повторы не раздували знаменатель. Цвета воронки завязаны на пороги конкретного этапа, поэтому красным подсвечивается именно несвойственная просадка.
Главный вывод
Узкое место не в поздней квалификации. Бот теряет большинство клиентов раньше, до содержательного оффера: 69.5% звонков заканчиваются до согласия/оффера, самая частая причина — нет реплики клиента после приветствия. Только 5.1% звонков с диалогом доходят до оффера. При этом если оффер уже проговорен, переход к предложению встречи выглядит заметно здоровее — 40.5%.
Что видно по повторам
Повторы не стоит считать только шумом: 4 253 контакта звонились больше одного раза, у 823 повторных контактов менялся достигнутый шаг, у 311 максимум оказался лучше первого звонка. Но большая доля повторов имеет одинаковую расшифровку, поэтому продуктово правильный вывод — управляемая retry-политика, а не бесконечные дозвоны.
Важный операционный кейс
Отдельно выделил потери, где лид лоялен и готов к встрече, но доступные слоты не совпадают с его временем. Например, контакт 79994011248 просит 19:00/21:00 по Москве, а бот предлагает только окна 9–17. Это потеря не из-за оффера и не из-за квалификации, а из-за бизнес-решения не подстраивать расписание под регион/рабочий день клиента.
Первый A/B-тест
Первым я бы тестировал вход в разговор: текущий интро-скрипт против короткого захода с конкретной пользой и просьбой дать 20 секунд. Основная метрика — доля звонков с диалогом, дошедших до оффера. Guardrail — ранний client_hangup. Вторичная метрика — доля предложенных встреч.