Кейс: Внедрение речевой аналитики 3iTech в сети клиник «Эксперт» — как удалось удержать 16% пациентов

О заказчике

Клиент

Сфера

Медицинские услуги

География

21 медицинский центр в 13 городах России, более 3000 сотрудников

входит в группу компаний «Мать и дитя»

Рассказывают

Наталья Назарова

Операционный руководитель группы контактных центров периметр МЦ «Эксперт», входит в ГК «Мать и Дитя»
Марина Ожогова

Руководитель контактных центров Клиники «Эксперт» Калининград и Юг

Видео-рассказ о проекте

Исходная ситуация: «чёрный ящик» контакт-центра

До внедрения речевой аналитики сеть клиник «Эксперт» сталкивалась с классическими проблемами оценки качества работы контакт-центра:

Выборка звонков составляла около 1% (в отдельные периоды — всего 0,04%). Человек-аудитор физически не мог прослушать больше.

Оценка была субъективной: аутсорсинговые специалисты не знали внутренних нюансов клиник, а собственный отдел качества (существовавший с 2018 года) тоже не гарантировал объективности — влияло настроение аудитора.

Высокая стоимость: ручная оценка одного звонка обходилась в 65 рублей, а для проверки 100% входящего трафика потребовалось бы нанять 52 дополнительных сотрудника.

Слепые зоны — невозможность анализировать причины отмен, возражения, невыявленный спрос — показатели собирались вручную и были неточными.

Мы понимали, что теряем пациентов, но не знали, где именно. Например, не могли измерить, сколько отмен удаётся сохранить, — только ручной формат. Речевая аналитика приоткрыла глаза на многие вещи. ИИ научил нас превращать отток клиентов в их лояльность.

Наталья Назарова

Операционный руководитель группы контактных центров сети клиник «Эксперт»

Полная картина с ИИ: как анализ 100% диалогов выявил «чёрную дыру»

Оказалось, что 44% от всех звонков — это запрос информации о графике работы, "как добраться" и т.д.
В 30% случаев оператор не доводил разговор до записи к врачу.
В 24% не смог отработать возражения.
В 28% звонков при желании клиента отменить запись оператор её просто отменил, даже не предложив перенести на другое время.

Решение: речевая аналитика + LLM от 3itech

В 2024 году сеть клиник «Эксперт» начала сотрудничество с 3iTech. Первым этапом стала работа с тегами, а в 2025 году подключили LLM-модели для глубокой семантической оценки. К маю 2025 года проект был полностью запущен, а к октябрю 11 городов вошли в платформу.

Что внедрили:

1

Автоматическую оценку 100% звонков по единому чек-листу (более 30 пунктов).

2

Более 30 дашбордов для анализа в разрезе городов, операторов, периодов.

3

Анализ конверсии отдельно по профильным звонкам (те, что могли привести к записи).

4

Выявление корневых причин провала конверсии: невыявление потребности, отсутствие квалифицирующих вопросов, неотработка возражений.

5

Анализ отмен: фиксация предложения переноса и сохранения пациента.

6

Выявление неудовлетворённого спроса на услуги.

7

Подсказки операторам в режиме реального времени по каждому звонку.

8

Интеграцию с телефонией.

Мы ожидали, что платформа всё сделает сама. На практике потребовался ресурс с нашей стороны — постоянная корректировка, проверка, дообучение. Но эксперты 3iTech пошли нам навстречу: договорились измерять качество распознавания на регулярной основе по нашему запросу.

Наталья Назарова

Операционный руководитель группы контактных центров сети клиник «Эксперт»

Бизнес-результаты: цифры и экономика

Ключевые финансовые эффекты:

Другие бизнес-эффекты:

Спасение отмен

В 77% случаев операторы переносят запись, а 16% пациентов удаётся удержать.
Выявлен скрытый спрос

Платформа показала неудовлетворённые заявки на услуги, которых ещё нет в сети.
Точечное обучение

Бизнес-тренеры формируют группы не по общим темам, а по слабым местам каждого оператора. Онбординг новых сотрудников ускорился в разы.
Анализ конкурентов

Через речевую аналитику компания точно знает, у кого дешевле и быстрее.
Рост выручки

За счёт увеличения конверсии и удержания пациентов.

Забота о сотрудниках: как AI стал помощником, а не шпионом

Когда в сети клиник «Эксперт» только объявили о внедрении речевой аналитики, операторы контакт-центров встретили это в штыки.

Первое время боялись, называли “шпионом”. Но когда увидели, что 100% звонков оценивается честно и плохие кейсы усредняются — психологический комфорт вырос. Без правильного внедрения (обучение сотрудников, системы подачи апелляций, прозрачные KPI) компания получает сопротивление, скрытие информации и рост текучести. Инструмент работает только в культуре доверия и развития.

Марина Ожогова

Руководитель контактных центров Клиники «Эксперт» Калининград и Юг

Что изменилось для операторов после внедрения?

1

Объективная оценка без человеческого фактора

Раньше аудитор мог быть в плохом настроении или, наоборот, слишком добр — и это влияло на балл. Сейчас оценка строится на чётких алгоритмах. Оператор точно знает, какие действия нужно выполнить, чтобы получить высокий результат по чек-листу.

Сотрудник, который оценивает звонок в хорошем настроении, — для оператора он замечателен. Но для бизнеса необъективная оценка — это абсолютное зло.

Марина Ожогова

Руководитель контактных центров Клиники «Эксперт» Калининград и Юг

2

Прозрачность и удобный поиск своих ошибок и успехов

Платформа позволяет оператору видеть оценку каждого своего звонка — неважно, удачного или неудачного. Также система даёт персональные рекомендации по улучшению. Сотрудник может собирать собственные успешные кейсы и учиться на чужих ошибках.

3

Психологический комфорт — больше не нужно бояться «плохой выборки»

Раньше операторы сильно нервничали: вдруг в небольшую выборку (1% звонков) попадут именно самые слабые звонки, и это испортит общий итог. Теперь прослушивается 100% звонков. Даже если один-два разговора вышли неудачными, в общей массе они усреднятся и не повлияют на итоговую оценку.

4

Быстрый онбординг и точечное обучение, а не «всё обо всём»

Новые сотрудники быстрее входят в роль за счёт персонализированных подсказок платформы. Бизнес-тренеры формируют группы обучения не по общей теме, а под конкретные слабые стороны оператора.

Честно о сложностях

Внедрение не обошлось без вызовов:

Качество распознавания речи на старте не измерялось регулярно — договорились с 3iTech о периодических замерах.
Единый чек-лист не учитывал региональные нюансы; пришлось унифицировать процессы или отказываться от оценки некоторых пунктов.
Расхождения между данными речевой аналитики и 1С (например, одна запись семьи из четырёх человек в 1С превращалась в 4 заявки, а речевая аналитика видела 1 звонок = 1 запись).
Технические задержки с появлением новых номеров телефонов в IT-периметре.

Планы на будущее

Возможности этой платформы практически безграничны, и мы продолжаем её изучать.

Наталья Назарова

Операционный руководитель группы контактных центров сети клиник «Эксперт»

Увидев возможности платформы, сеть клиник «Эксперт» не останавливается и планирует дальнейшее развитие:

Внедрение робота на входящую линию для разгрузки операторов от информационных звонков (таких оказалось почти 50%).
Чат-бот и перенос базы знаний на новую платформу с ИИ.

Благодаря речевой аналитике от 3iTech мы получили 100% контроль, объективность и прозрачность оценки. Закрыли целый отдел специалистов, снизили затраты с 65 до 2,6 рубля за звонок и начали расти там, где раньше только гадали. Да, было непросто, но результат превзошёл ожидания.

Наталья Назарова

Операционный руководитель группы контактных центров сети клиник «Эксперт»

Хотите так же?

ЗАПРОСИТЕ ДЕМО