Каждый дистрибьютор получает отчетность по лидам: сколько поступило, сколько взято в работу, с каким результатом закрыто. Обычно эти данные присылает дилер. Но за цифрами отчёта остаётся сам разговор с клиентом: вовремя ли взяли лид, дозвонились ли, что на самом деле сказал клиент, почему обращение закрыли именно так. Отчёт показывает результат, но не показывает, как он был получен.
Модуль «Анализ трафика» в DNM убирает этот разрыв. Система фиксирует каждый звонок по лиду, AI переводит его в текст и сверяет то, что произошло в разговоре, с тем, что дилер указал в отчёте. Так дистрибьютор видит то, что происходит с лидами на самом деле.
Как это работает
В основе — простая механика из трёх шагов.
- Скрытый номер. Когда лид уходит дилеру, DNM передаёт не реальный телефон клиента, а скрытый номер. Менеджер звонит через него — и система гарантированно фиксирует сам факт звонка: дату, время, длительность, состоялось ли соединение.
- Запись разговора. Через скрытый номер проходит весь разговор, и коллтрекинг сохраняет аудиозапись. Это то, чего в обычной отчётности нет — реальные данные о звонке.
- AI-анализ. Нейросеть транскрибирует запись, делает выжимку разговора и оценивает его сразу по трём плоскостям: качество лида (насколько он реален), качество работы дилера (соблюдение стандартов общения) и корректность закрытия (совпадает ли результат в отчёте с тем, что было в разговоре).
Так замыкается контур: от поступления заявки до независимой AI-проверки того, как её обработали. Отчёт дилера перестаёт быть единственным источником правды — рядом появляется объективная запись и её разбор.
Что теперь видит дистрибьютор
Команда «Инфотек» разложила весь путь лида на пять этапов, чтобы на каждом получить ответы на вопросы.
Реально ли лид обработан — а не «обработан на бумаге». Система показывает, взял ли дилер лид в работу и сделал ли это вовремя. Здесь коллтрекинг вскрываются «фальстарты» — звонки длительностью одну-две секунды. Менеджер набирает номер, слышит гудок и сразу сбрасывает — чтобы система засчитала попытку контакта. В отчёте звонок «совершён», а клиенту никто не позвонил. Без записи такой звонок неотличим от настоящего.
Качество лида: спам и накрутка. Часть входящего трафика — не клиенты. ИИ и отчёты по коллтрекингу выявляют накрутку: десятки заявок с одной маски IP-адреса, с автоматически сгенерированными адресами почты, распределённые по разным дилерам. По оценке скоринга до 45% лидов в отдельных выборках получают высокую вероятность спама. Для дилера это потерянное время и раздражение на систему; для клиента, чей номер использовали, — звонки без запроса и пометка «спам»; для дистрибьютора — искажённая эффективность рекламных источников. Теперь источники накрутки видны и отсекаемы.
Совпадает ли результат с реальностью. Самое важное. AI сверяет результат, который дилер указал по лиду, с тем, что было в разговоре, — а вместе с ним и связанный рабочий лист: насколько данные, переданные в РЛ, соответствуют реальному диалогу. В наших пилотах почти в трети лидов результат дилера не совпадает с оценкой нейросети. Около 9% — это лиды, где состоялся успешный контакт, но дилер закрыл их с отрицательным результатом. Классический случай: менеджер ставит «клиент отказался от общения», а запись показывает вежливый разговор, где просто не устроила цена. «Отказ от общения» и «не устроила цена» — разные результаты, ведущие к разным действиям: первый снимает с дилера дальнейшую работу по лиду, второй требует продолжения. То же и с рабочим листом: если в РЛ записано одно, а в разговоре звучало другое, система это увидит. Раньше поймать такую подмену было нельзя.
Недоволен ли клиент — и почему. ИИ определяет тональность каждого разговора и помечает звонки с признаками раздражения или конфликта. Дальше — не отдельные жалобы, а статистика причин. В одной из выборок (256 разговоров) каждый четвёртый случай недовольства был связан с рассинхроном между сайтом и дилером («зачем я всё заполнял на сайте, если вы не видите моих данных?»), больше 20% — с ценовой политикой, почти каждый пятый — с лишними и повторными звонками. Системные и организационные причины дали больше двух третей всего недовольства — то есть чинится это на уровне процессов, а не отдельных менеджеров.
Как дилеры разговаривают с клиентами. Каждый разговор оценивается по чек-листу стандартов. В пилотах средняя оценка качества разговоров за январь 2026 держалась в диапазоне 61–71% по разным направлениям — и теперь это не ощущение, а измеримый показатель, по которому видно, где и кого учить.
Чем это отличается от обычного коллтрекинга
Обычный коллтрекинг отвечает на вопрос «был ли звонок и сколько он длился». Он не знает, что в этом звонке произошло. Отсюда системная ошибка: коллтрекинг может засчитать соединение, которого фактически не было. В одной из пилотных выборок искусственный интеллект нашёл около 10% «успешных» звонков, где реального разговора с клиентом не случилось.
«Анализ трафика» идёт дальше цифры длительности: он читает содержание разговора и сопоставляет его с отчётом дилера и данными лида. Коллтрекинг говорит, что контакт был. А нейросеть говорит, был ли он на самом деле — и что в нём происходило.
Почему это работает только внутри DNM
Разница между встроенным и внешним ИИ — в широте данных. DNM видит сделки по всей сети, поэтому даёт то, чего внешние инструменты не могут в принципе, — например, «косвенную конверсию». Клиент обратился в один центр, а купил в другом: обычная воронка спишет лид как непроданный, хотя дистрибьютор привлек клиента. Данные по всей сети позволяют это увидеть — по оценкам, косвенная конверсия добавляет к прямой ещё 2–7%.
Что дальше
Проект по анализу трафика запущен в 7 дистрибуциях с января 2026 года и уже развивается: скоринг лидов на спам ещё до передачи дилеру, распространение AI-анализа на все входящие звонки в дилерский центр, а затем на исходящие звонки и чаты. Цель — объективная картина по всем коммуникациям с клиентом, а не только по интернет-лидам.
DNM давно собирал отчётность по лидам. «Анализ трафика» добавил то, чего в ней не хватало, — независимую проверку этой отчётности реальным разговором. Дистрибьютор перестаёт зависеть от того, как дилер описал свою работу, и начинает видеть, как она сделана на самом деле: реально ли обработан лид, честен ли результат, доволен ли клиент, качественным ли был разговор.
Это и есть главный эффект: вы наконец видите правду о своих лидах — и можете принимать решения по фактам, а не по отчётам.
ЗАПРОСИТЬ ДЕМОНСТРАЦИЮ МОДУЛЯ
