VODALAND передала прийом дзвінків ШІ-агенту

Як писали промпт: від ТЗ до робочого сценарію

VODALAND почала з технічного завдання, а початкові налаштування AI Voice Agent зайняли близько тижня. Найважливіша робота почалася вже після запуску — доопрацювання логіки діалогу й правил поведінки агента в нестандартних ситуаціях.

Першу версію промпту команда написала самостійно за прикладами Ringostat, а після тестових дзвінків суттєво переробила: кожна серія розмов показувала, які формулювання плутають клієнтів. Це був ітераційний процес — кожна серія дзвінків давала спостереження, які підказували, що саме уточнити в правилах.

Сьогодні розмова з Євою будується за фіксованим сценарієм:

• привітання
• визначення потреби
• уточнення даних
• консультація
• підсумування
• завершення дзвінка

Фазу підсумування додали свідомо: після розмови Єва структурує інформацію в короткий підсумок, і менеджеру не потрібно щоразу прослуховувати весь запис, щоб зрозуміти суть звернення.

База знань і обмеження для AI

У компанії було багато матеріалів для клієнтської роботи — навчальні документи, каталоги, технічна документація. Але готової бази знань саме для голосового AI не було: її створювали практично з нуля, адаптуючи наявні матеріали під формат AI-консультацій. Сьогодні база охоплює основні товарні напрями — водовідведення, люки, благоустрій та інші групи з окремими серіями продуктів, і компанія регулярно її доповнює з появою нових сценаріїв.

Окремий блок промпту описує не лише те, що AI повинен робити, а й те, чого йому робити не варто. Мовні моделі схильні добудовувати відповіді там, де бракує даних, тому команда прописала обмеження щодо неперевіреної інформації та ситуацій, коли розмову треба передати людині.

Голос і межа, де AI поступається людині

Єва одразу повідомляє співрозмовнику, що вона віртуальний асистент. Частина клієнтів веде діалог так само природно, як із менеджером, інші — почувши слова «віртуальний асистент» — одразу просять з'єднати з людиною. У VODALAND помітили закономірність: якщо клієнт продовжує розмову й бачить, що AI розуміє контекст і володіє широкою базою знань, спілкування швидко стає природнішим.

Голос агента команда також підбирала експериментально: пробували різні варіанти, але зрештою повернулися до початкового — за кілька місяців він став впізнаваною частиною образу Єви.

CRM, результати і що далі

Дані з розмов потрапляють у CRM у структурованому вигляді, тож менеджер одразу бачить контекст звернення й не уточнює базову інформацію повторно. Наразі обмін даними працює переважно в один бік — від Ringostat до CRM. Наступний крок — двосторонній обмін, щоб AI міг ідентифікувати клієнта за номером і бачити історію попередніх замовлень просто під час розмови.

Серед результатів компанія називає доступність 24/7 (уночі та у вихідні Єва — основна точка прийому дзвінків, удень підстраховує менеджерів у пікові години), відсутність втрачених звернень навіть коли всі менеджери зайняті, і масштабованість — пропускну здатність першої лінії можна збільшувати без пропорційного розширення штату й тривалого навчання нових операторів.

Паралельно VODALAND тестує інший напрям — пілотний аналіз телефонних розмов менеджерів в одному з департаментів. Мета не в тому, щоб розібрати 100% дзвінків: частина розмов короткі або суто сервісні. Натомість компанія хоче визначити, які типи дзвінків, ролі менеджерів і критерії оцінювання дають найбільшу бізнес-цінність. У планах для першої лінії — глибша інтеграція з CRM, персоналізація розмов на основі історії клієнта й системний аналіз транскрипцій. Точної вартості впровадження самого AI Voice Agent матеріал не наводить — лише відносне порівняння у 7 разів дешевше за контакт-центр.