CoPilot и BitrixGPT: что умеет встроенный ИИ и когда нужен отдельный сервис

Искусственный интеллект постепенно становится привычным инструментом для отделов продаж. Сегодня нейросети умеют расшифровывать разговоры, оценивать соблюдение скриптов и подсказывать менеджерам, что они могли сделать лучше. Такие возможности появились и непосредственно в CRM, в том числе в Битрикс24.

Но есть разница между оценкой отдельных разговоров и полноценным анализом работы отдела продаж. Руководителю важно не только знать, что менеджер забыл задать вопрос или неправильно обработал возражение. Гораздо интереснее понять, почему клиенты отказываются от покупок, на каких этапах теряются сделки и что именно нужно изменить.

Разберёмся, какие задачи можно решить с помощью встроенного ИИ Битрикс24, а в каких случаях стоит подключать специализированную речевую аналитику.

Что умеют CoPilot и BitrixGPT в Битрикс24

CoPilot — знакомое многим пользователям название встроенного ИИ-помощника Битрикс24. Сегодня в актуальных материалах платформы также используется название BitrixGPT. Возможности искусственного интеллекта охватывают разные задачи CRM, но нас прежде всего интересует работа со звонками.

BitrixGPT может расшифровывать разговоры, составлять краткие резюме, помогать с заполнением карточек CRM и оценивать соблюдение скриптов продаж. Менеджер получает рекомендации по конкретному звонку, а руководитель может отслеживать качество работы сотрудников. Компания может описать свой сценарий и редактировать правила оценки. Если включить автообновление, BitrixGPT сможет дополнять их по мере анализа звонков.

В сентябре 2026 года Битрикс24 обновил речевую аналитику до версии 2.0. Среди нововведений — автоматический подбор скрипта по содержанию разговора и более подробные отчёты для руководителей.

Встроенный ИИ помогает анализировать звонки, использовать разные скрипты и получать сводки. Специализированный сервис стоит рассматривать, когда компании нужны дополнительные сценарии работы с коммуникациями или данные из нескольких источников.

Не все звонки нужно оценивать одинаково

Представим компанию, которая продаёт квартиры в нескольких жилых комплексах. Для каждого объекта предусмотрены свои условия, особенности презентации и требования к работе менеджера.

При этом даже внутри одного проекта звонки могут существенно различаться. В первом разговоре сотрудник выясняет бюджет и предпочтения покупателя. Во втором обсуждает конкретную квартиру. В третьем пытается договориться о встрече с клиентом, который пока сомневается.

Оценивать все эти разговоры по одному чек-листу было бы неправильно.

В Ectem можно создавать разные чек-листы под конкретные задачи и автоматически выбирать подходящий для каждого разговора. Это позволяет учитывать характер общения, не заставляя сотрудников вручную распределять звонки по категориям.

В Ectem команда может составить и уточнять свои критерии под продукт, этап сделки и стандарты общения. Проверку можно настраивать под реальные рабочие ситуации: например, отдельно оценивать первичную консультацию, повторный звонок или допродажу. Руководитель видит результаты по сотрудникам и может использовать конкретные разговоры для обучения команды. Для более тонкой адаптации в Ectem также предусмотрена глубокая настройка ИИ.

Но есть и другой вариант: использовать информацию из CRM ещё до анализа разговора.

Например, в Ectem можно настроить выгрузку звонков не только по определённым воронкам, но и по значениям пользовательских полей. Если в карточке сделки указан конкретный жилой комплекс, система может отбирать звонки именно по этому объекту.

То же самое работает с рекламными источниками. Допустим, компания получает обращения из контекстной рекламы, классифайдов и социальных сетей. Можно разделить эти потоки, настроить для них разные критерии оценки и сравнить, как менеджеры обрабатывают заявки.

Так руководитель получает возможность анализировать не просто качество звонков в целом, а работу с конкретными категориями клиентов.

Клиент не всегда разговаривает по телефону

Ещё одна особенность современных продаж — общение редко ограничивается одним каналом.

Покупатель может сначала написать в мессенджер, потом обсудить условия по телефону, а после звонка вернуться к переписке. И на каждом из этих этапов менеджер способен как приблизить сделку, так и потерять клиента.

В Битрикс24 искусственный интеллект тоже помогает работать с чатами и письмами: готовить резюме, находить важную информацию и заполнять CRM. Но для систематической оценки качества переписок нужен отдельный подход.

Например, при проверке сообщений важно учитывать, насколько полно сотрудник ответил на вопросы клиента, предложил ли следующий шаг и выполнил ли договорённости. Это несколько другие критерии, чем при оценке телефонных переговоров.

В Ectem можно анализировать и звонки, и переписки, используя отдельные чек-листы. Благодаря этому руководитель получает более полное представление о качестве общения с клиентами, даже если часть продаж проходит без телефонных разговоров.

Как найти сделки, которые компания рискует потерять

Допустим, руководитель видит, что средняя оценка звонков выросла. Менеджеры стали лучше соблюдать скрипты, чаще задают уточняющие вопросы и не забывают презентовать продукт.

Но конверсия по-прежнему снижается. Почему?

Возможно, сотрудники действительно хорошо ведут разговоры, но неправильно работают с определёнными возражениями. Например, покупатель говорит, что предложение слишком дорогое, а менеджер не выясняет, с чем именно он сравнивает стоимость.

Или другая ситуация: клиент просит вернуться к обсуждению через месяц, а сотрудник отмечает сделку как отказ. Для CRM это потерянная продажа, хотя покупатель ещё мог вернуться.

Чтобы находить подобные ситуации, в Ectem можно использовать автоматические теги. Искусственный интеллект анализирует содержание разговоров и отмечает коммуникации, соответствующие заданным условиям.

Например, можно отдельно находить звонки, в которых клиент:

• считает цену слишком высокой;
• откладывает покупку;
• говорит о предложении конкурента;
• выражает сомнения, но не отказывается окончательно.

Руководителю не нужно прослушивать сотни звонков в поисках таких случаев. Он может отфильтровать нужные коммуникации и разобраться, что происходит.

Конечно, тег сам по себе не доказывает, что клиент потерян или что менеджер допустил ошибку. Но он помогает обратить внимание на ситуации, которые иначе могли бы остаться незамеченными.

От оценки менеджеров — к поиску причин

Любая система речевой аналитики способна принести пользу, если руководитель использует результаты проверки. Но иногда отчёт показывает проблему, а её причина остаётся неочевидной.

Например, у нескольких менеджеров стабильно низкие оценки за презентацию продукта. Первое желание — провести дополнительное обучение. Но если изучить разговоры подробнее, может выясниться, что проблема вовсе не в подготовке сотрудников. Возможно, клиенты приходят из рекламы с неверными ожиданиями или менеджерам не хватает информации о продукте.

Поэтому важно не только собирать статистику, но и правильно её интерпретировать.

В Ectem есть собственные инструменты отчётности, которые позволяют изучать динамику оценок, сравнивать сотрудников и находить повторяющиеся проблемы. А для более глубокого анализа команда сопровождения может готовить развёрнутые отчёты с выводами о качестве работы отдела и возможных причинах потери сделок.

В такой работе искусственный интеллект берёт на себя обработку большого количества разговоров, а специалисты помогают разобраться, что означают полученные результаты для конкретного бизнеса.

Это особенно полезно, когда руководитель видит проблему с продажами, но не понимает, где именно искать её причину.

Когда стоит подключать отдельную речевую аналитику

Встроенный ИИ Битрикс24 подходит для задач, которые удобно решать непосредственно в CRM: получить резюме звонка, проверить соблюдение скрипта, дать менеджеру рекомендации и посмотреть основные показатели качества.

Специализированная речевая аналитика становится особенно полезной, когда компании требуется более детальная работа с коммуникациями. Например, нужно оценивать разные типы звонков по собственным правилам, учитывать пользовательские поля CRM, проверять переписки, автоматически находить определённые ситуации или получать подробные аналитические разборы.

При этом Ectem не заменяет Битрикс24. Напротив, сервис может работать вместе с CRM, используя её данные для анализа разговоров и предоставляя дополнительные инструменты контроля качества.

Главное различие здесь не столько в самом использовании искусственного интеллекта, сколько в глубине задач, которые компания хочет решать.

Одно дело — узнать, насколько хорошо менеджер провёл конкретный разговор. И совсем другое — понять, почему покупатели не доходят до сделки, какие ошибки повторяются у всего отдела и что можно изменить, чтобы продажи росли.

Именно для таких задач нужна аналитика, которая помогает не только оценивать, но и принимать управленческие решения.

Хотите посмотреть, как Ectem поможет настроить оценку под ваши процессы и найти точки роста отдела продаж? Узнайте подробнее о речевой аналитике Ectem и запросите бесплатный разбор.