Как AI находит ошибки менеджеров в звонках

Руководитель отдела продаж обычно слышит только небольшую часть разговоров команды.

Даже если звонки записываются, физически прослушать сотни разговоров в неделю почти невозможно.

Поэтому многие ошибки остаются незамеченными:

• менеджер не выяснил реальную потребность;
• слишком рано назвал цену;
• не определил ЛПР;
• не отработал возражение;
• не зафиксировал следующий шаг;
• пообещал отправить КП и забыл;
• начал давать скидку без необходимости;
• слишком много говорил и почти не слушал клиента.

AI позволяет автоматически анализировать звонки и искать такие отклонения системно.

Причём задача не в том, чтобы выставить менеджеру абстрактную оценку:

«7 из 10».

Гораздо полезнее ответить:

Что именно менеджер сделал неправильно, насколько это системная проблема и как она влияет на продажи?

Разберём, как это работает.

Что именно анализирует AI в звонке

Упрощённая схема выглядит так:

Запись звонка → транскрибация → AI-анализ → CRM → отчёт РОПа

Сначала речь переводится в текст.

После этого AI может анализировать разговор по заданным критериям.

Например:

• выявлена ли потребность;
• были ли уточняющие вопросы;
• определён ли ЛПР;
• выяснены ли сроки;
• корректно ли презентовано решение;
• отработано ли возражение;
• согласован ли следующий шаг.

То есть AI сравнивает фактический разговор с тем, как должен выглядеть качественный разговор в вашей компании.

Важно: AI не должен сам придумывать, что считать ошибкой

Это один из ключевых принципов.

Если просто сказать модели:

Найди ошибки менеджера.

ответ может быть слишком общим.

Правильнее заранее сформировать чек-лист.

Например:

Первичный звонок

Менеджер должен:

1. понять задачу клиента;
2. задать минимум несколько уточняющих вопросов;
3. определить, кто принимает решение;
4. выяснить сроки;
5. понять текущую ситуацию;
6. согласовать следующий шаг.

Теперь AI ищет конкретные отклонения.

Ошибка №1. Менеджер не выявил потребность

Клиент говорит:

Нам нужна CRM.

Менеджер отвечает:

У нас есть Bitrix24, там очень много функций...

И начинает длинную презентацию.

Проблема:

он ещё не выяснил:

• почему клиент ищет CRM;
• что не устраивает сейчас;
• сколько сотрудников;
• где теряются продажи.

AI может отметить:

Менеджер начал презентацию до полноценного выявления потребности.

Это конкретная ошибка.

Ошибка №2. Слишком мало вопросов

В слабых звонках часто бывает так:

менеджер задаёт 1–2 вопроса и начинает рассказывать о продукте.

AI может посчитать:

• количество вопросов;
• тип вопросов;
• глубину диагностики.

Например:

В разговоре отсутствуют уточняющие вопросы о текущем процессе продаж и проблемах клиента.

Для РОПа это уже полезнее, чем просто «низкая оценка звонка».

Ошибка №3. Не определён ЛПР

Особенно важно в B2B.

Клиент может быть:

• помощником;
• маркетологом;
• IT-специалистом;
• РОПом.

Но решение принимает собственник или директор.

Если менеджер этого не выяснил, сделка может зависнуть.

AI фиксирует:

ЛПР не определён.

И может дополнительно рекомендовать:

Уточнить, кто будет принимать окончательное решение и кого необходимо подключить к следующей встрече.

Ошибка №4. Не выяснены сроки

Если клиент говорит:

Нам интересно.

Но никто не спросил:

Когда хотите принять решение?

менеджер не понимает приоритет сделки.

AI может отметить:

Срок покупки / запуска не определён.

Это влияет и на прогноз продаж.

Ошибка №5. Не понятна текущая ситуация клиента

Например, клиент хочет внедрить CRM.

Но менеджер не спросил:

• чем пользуетесь сейчас;
• как фиксируете обращения;
• где хранится база;
• какие каналы подключены.

В результате предложение может оказаться не по задаче.

AI может искать такие пропуски автоматически.

Ошибка №6. Менеджер слишком рано презентует продукт

Это одна из распространённых ошибок.

Клиент ещё почти ничего не рассказал.

А менеджер уже говорит:

У нас CRM, телефония, роботы, AI, аналитика...

AI может отметить:

Презентация началась до завершения квалификации клиента.

Для сложных B2B-продаж это особенно важно.

Ошибка №7. Менеджер говорит функциями, а не ценностью

Например:

В Bitrix24 есть роботы, смарт-процессы, открытые линии.

Клиенту это может ничего не говорить.

Сильнее:

Вы сейчас теряете обращения из WhatsApp, поэтому мы соберём их в CRM и настроим контроль необработанных лидов.

AI может отличать:

• перечисление функций;
• привязку решения к боли клиента.

И отмечать слабую презентацию.

Ошибка №8. Цена озвучена слишком рано

Клиент спросил:

Сколько стоит?

Менеджер сразу назвал стоимость.

Но ещё не выяснены:

• объём проекта;
• задачи;
• количество пользователей;
• интеграции.

AI может отметить:

Цена озвучена до полноценной диагностики.

Это часто усиливает возражение «дорого».

Ошибка №9. Менеджер сразу даёт скидку

Клиент:

Дорого.

Менеджер:

Могу сделать скидку 10%.

Это типичная ошибка.

Менеджер ещё не выяснил:

• что именно дорого;
• с чем клиент сравнивает;
• что для него важно.

AI может отметить:

Скидка предложена до отработки возражения.

Это напрямую связано с потерей маржи.

Ошибка №10. Возражение не раскрыто

Клиент говорит:

Нам нужно подумать.

Слабая реакция:

Хорошо, подумайте.

Сильная:

Подскажите, пожалуйста, что именно хотите дополнительно оценить перед решением?

AI может определить:

Возражение «подумаем» принято без уточнения истинной причины.

Ошибка №11. Менеджер спорит с клиентом

Например:

Нет, вы неправильно понимаете.

Даже если менеджер технически прав, коммуникация может быть неудачной.

AI способен находить:

• спор;
• жёсткие формулировки;
• конфликтные ответы.

Но такие сигналы лучше использовать как повод для проверки, а не автоматический приговор.

Ошибка №12. Менеджер перебивает клиента

AI может анализировать динамику разговора:

• перебивания;
• длинные монологи;
• паузы.

Например:

Менеджер неоднократно перебивал клиента во время описания проблемы.

Это хороший материал для coaching.

Ошибка №13. Менеджер говорит слишком много

Можно условно оценить:

Менеджер — 82% разговора.

Клиент — 18%.

Для некоторых типов звонков это нормально.

Но в диагностической продаже это может означать, что менеджер мало слушает.

AI должен учитывать тип разговора, а не оценивать показатель изолированно.

Ошибка №14. Не услышан важный сигнал клиента

Клиент говорит:

Мы уже пробовали внедрять CRM, но сотрудники саботировали.

Это очень важная информация.

Но менеджер её игнорирует и продолжает презентацию.

AI может отметить:

Менеджер не развил значимую боль клиента — негативный опыт предыдущего внедрения.

Это уже более глубокий анализ.

Ошибка №15. Не отработан конкурент

Клиент говорит:

Мы ещё рассматриваем компанию X.

Менеджер:

Понятно.

И идёт дальше.

AI может отметить:

Конкурент упомянут, но менеджер не уточнил критерии сравнения.

Например, стоило спросить:

Что для вас будет главным критерием выбора между подрядчиками?

Ошибка №16. Не зафиксирован следующий шаг

Одна из самых критичных ошибок.

Разговор закончился:

Хорошо, я вам всё отправлю.

Но не понятно:

• когда;
• что именно;
• когда следующий контакт.

AI фиксирует:

Конкретный следующий шаг отсутствует.

Это один из наиболее полезных автоматических сигналов.

Ошибка №17. Следующий шаг есть, но нет даты

Например:

Давайте потом созвонимся.

Это слабая договорённость.

Сильнее:

Давайте созвонимся в четверг в 15:00.

AI может различать:

• абстрактный follow-up;
• конкретный follow-up.

Ошибка №18. Менеджер не зафиксировал обязательство клиента

Хороший следующий шаг — не только:

Я вам отправлю КП.

Лучше:

Я отправляю расчёт сегодня, а вы до четверга обсуждаете его с директором, после чего созваниваемся.

То есть действие есть с двух сторон.

AI может анализировать наличие взаимного обязательства.

Ошибка №19. Обещание менеджера не выполнено

Здесь нужен уже не только анализ звонка.

Менеджер говорит:

Отправлю договор до 16:00.

AI извлекает обещание.

Bitrix24 создаёт задачу.

Если задача не выполнена, появляется сигнал.

То есть система контролирует цепочку:

слово → действие.

Ошибка №20. CRM после звонка не заполнена

После хорошего разговора:

• нет комментария;
• не обновлена стадия;
• нет задачи.

AI может сформировать резюме и сравнить с CRM.

Например:

В звонке согласована демонстрация, но соответствующая активность в CRM отсутствует.

Это уже контроль CRM-дисциплины.

Ошибка №21. Менеджер неправильно указал причину отказа

В CRM:

Дорого.

Из разговора:

• клиент не понял ценность;
• менеджер не определил ЛПР;
• следующее действие не было назначено.

AI может предложить:

Формальная причина — цена. Вероятные сопутствующие причины — слабая квалификация и отсутствие следующего шага.

Это гораздо полезнее обычной статистики отказов.

Ошибка №22. Менеджер неправильно квалифицировал клиента

Например, менеджер считает лид «нецелевым».

Но по разговору видно:

• есть реальная потребность;
• компания подходит;
• просто решение отложено на три месяца.

AI может подсветить такие несоответствия.

Ошибка №23. Менеджер не заметил покупательский сигнал

Клиент спрашивает:

А сколько времени занимает внедрение?

Когда можете начать?

Какие документы нужны для договора?

Это сильные сигналы интереса.

Но менеджер не переводит разговор к следующему шагу.

AI может отметить:

Обнаружены покупательские сигналы, но менеджер не сделал попытку продвинуть сделку.

Ошибка №24. Менеджер продолжает продавать после согласия клиента

Иногда клиент уже готов двигаться дальше.

А менеджер продолжает презентовать ещё 10 минут.

Это может только создать новые сомнения.

AI может выявлять:

Клиент выразил готовность к следующему этапу, но менеджер продолжил избыточную презентацию.

Ошибка №25. Менеджер не адаптирует разговор к типу клиента

Например, собственнику рассказывают технические детали.

А IT-директору — только общие бизнес-выгоды.

AI может учитывать роль клиента и находить несоответствие подачи.

AI ищет не только отдельные ошибки, но и паттерны

Это намного важнее.

Одна ошибка может быть случайностью.

Но если сотрудник:

• в 62% звонков не определяет ЛПР;
• в 48% звонков не назначает дату следующего контакта;
• в 35% разговоров слишком рано предлагает скидку,

это уже профиль его продаж.

РОП понимает, чему учить.

Как выглядит профиль менеджера

Например:

Сильные стороны

• установление контакта — 91%;
• выявление потребности — 87%;
• презентация — 84%.

Зоны роста

• ЛПР — 54%;
• возражения — 63%;
• next step — 58%.

Вместо общего:

Продажи слабые.

есть конкретный диагноз.

AI может сравнивать менеджера с сильнейшими продавцами

Представим:

средняя конверсия отдела — 15%.

У лучшего менеджера — 27%.

AI может сравнить их разговоры.

И обнаружить:

лучший менеджер:

• чаще уточняет последствия проблемы;
• раньше определяет ЛПР;
• почти всегда договаривается о следующем шаге;
• реже даёт скидку.

Тогда лучшие практики можно масштабировать на команду.

AI может искать ошибки не только в проигранных сделках

Это важно.

Даже выигранная сделка могла быть проведена плохо.

Например:

менеджер дал лишнюю скидку 15%.

Сделка закрылась.

По выручке всё хорошо.

По марже — плохо.

Поэтому анализировать нужно не только победы и поражения, но и качество процесса.

Как связать AI-ошибки с конверсией

Это один из самых сильных сценариев.

Например, компания выяснила:

если в первом звонке определён ЛПР:

конверсия 24%.

Если нет:

11%.

Теперь критерий «ЛПР» становится не просто пунктом скрипта.

Он подтверждён бизнес-результатом.

Как связать AI-анализ с маржой

Например:

менеджеры, которые быстро дают скидку, имеют:

• похожую конверсию;
• но более низкую валовую маржу.

AI помогает выявить это.

Это уже аналитика уровня коммерческого директора.

Как AI понимает, что является ошибкой

Есть несколько уровней.

1. Бизнес-правила

Например:

Следующий шаг обязателен.

2. Чек-лист

Например:

Определить ЛПР.

3. Сравнение с успешными звонками

Какие паттерны есть у сильнейших менеджеров.

4. Связь с результатами сделки

Какие элементы действительно связаны с продажами.

Чем зрелее система, тем меньше в ней субъективности.

Один чек-лист нельзя применять ко всем звонкам

Это частая ошибка.

Например:

клиент звонит уточнить время доставки.

Не нужно снижать менеджеру оценку за:

невыявленный бюджет.

Поэтому сначала AI должен определить тип разговора.

Например:

• первичный лид;
• повторный контакт;
• переговоры;
• закрытие;
• сервис.

После этого применяется соответствующий чек-лист.

AI-анализ должен учитывать стадию сделки

На первой стадии важно:

• потребность;
• квалификация.

На этапе КП:

• обратная связь;
• возражения.

На финальной стадии:

• решение;
• условия;
• срок договора.

Это делает систему точнее.

Как связать AI-анализ с Bitrix24

Максимальная ценность появляется, когда звонок связан с:

• контактом;
• компанией;
• сделкой;
• стадией;
• менеджером.

Тогда после анализа можно автоматически:

• добавить резюме;
• заполнить поля;
• создать задачу;
• поставить сигнал РОПу.

Что можно сохранять в CRM после звонка

Например:

AI-резюме

Потребность

ЛПР

Срок

Возражения

Конкурент

Следующий шаг

AI-риски

Ошибки менеджера

Получается очень богатая история сделки.

Как подключается 1С

Bitrix24 показывает:

процесс продажи.

1С может вернуть:

• заказ;
• оплату;
• выручку;
• маржу.

Тогда можно ответить:

Какие ошибки сильнее всего влияют на реальные деньги?

Это уже следующий уровень зрелости.

Например

AI обнаружил:

менеджеры часто предлагают скидку при первом возражении.

Из 1С видно:

у этих сделок средняя маржинальность ниже.

Теперь проблема подтверждается не мнением РОПа, а финансовыми данными.

AI может автоматически отбирать звонки для разбора

РОПу не нужно читать все отчёты.

Например, система выбирает:

• 3 звонка с отсутствием ЛПР;
• 2 звонка с плохой работой по цене;
• 2 крупных сделки под риском.

И предлагает их на разбор.

Как может выглядеть ежедневный отчёт РОПа

Например:

Вчера проанализировано 316 звонков.

Найдено 74 значимых отклонения.

Основная проблема отдела — отсутствие конкретного next step.

У менеджера А в 42% первичных звонков не определён ЛПР.

У менеджера Б обнаружено 6 случаев ранней скидки.

5 крупных сделок требуют внимания.

Рекомендуется разобрать 8 разговоров.

Это гораздо полезнее полного архива звонков.

AI может давать менеджеру персональную обратную связь

Например:

Потребность выявлена хорошо.

Вы правильно уточнили сроки.

Но не определили ЛПР.

В конце разговора отсутствует конкретная дата следующего контакта.

Это позволяет обучаться буквально после каждого разговора.

Это сокращает цикл обучения

Обычно менеджер узнаёт об ошибке:

через несколько дней;

на планёрке;

на One-to-One.

AI может дать обратную связь через минуты.

Это ускоряет развитие навыка.

Как использовать AI на One-to-One

Перед встречей система формирует:

Итоги недели

Количество звонков — 68.

Средняя оценка — 81%.

Сильные стороны:

• потребность;
• презентация.

Системные ошибки:

• ЛПР;
• next step.

Звонки для разбора:

Теперь One-to-One становится очень предметным.

AI помогает отделить системную проблему от индивидуальной

Например:

только один менеджер плохо работает с возражениями.

Это индивидуальный coaching.

Но если:

9 из 12 менеджеров плохо работают с «дорого»,

вероятно, проблема уже в:

• скрипте;
• оффере;
• обучении.

Это важно для руководителя.

AI может находить ошибку не менеджера, а компании

Клиенты постоянно говорят:

Слишком долго готовится КП.

Это не обязательно ошибка продавца.

Возможно, технический отдел делает расчёт четыре дня.

AI помогает обнаружить такую системную проблему.

Почему анализ только тональности слабый

Некоторые системы ограничиваются:

• позитив;
• нейтрально;
• негатив.

Для продаж этого недостаточно.

Очень дружелюбный разговор может закончиться:

Хорошо, мы подумаем.

И сделка будет потеряна.

Гораздо важнее:

• выявлена ли потребность;
• определён ли ЛПР;
• есть ли next step.

Почему общий балл тоже слабый показатель

Менеджер получил:

76 из 100.

Что ему улучшать?

Непонятно.

Лучше:

Потребность — 92%.

ЛПР — 48%.

Возражения — 73%.

Next step — 55%.

Тогда появляются конкретные действия.

Как правильно внедрять AI-анализ ошибок

Этап 1. Выбрать один тип звонка

Например:

первичный B2B-звонок.

Этап 2. Определить 5–7 критичных ошибок

Например:

• нет потребности;
• нет ЛПР;
• нет срока;
• ранняя цена;
• слабая работа с возражением;
• скидка без необходимости;
• нет next step.

Этап 3. Собрать эталонную выборку

Например:

100–200 звонков.

Этап 4. Пусть РОП оценит их вручную

Это будет эталон.

Этап 5. Сравнить результат AI

Посмотреть:

где модель ошибается.

Этап 6. Доработать правила

Уточнить критерии.

Этап 7. Запустить весь поток

После ручной проверки.

Не нужно сразу делать 50 критериев

Чем больше критериев, тем сложнее:

• настраивать;
• проверять;
• объяснять менеджеру.

Для первого этапа достаточно нескольких показателей, которые реально влияют на продажи.

Какие ошибки лучше контролировать первыми

Для B2B-продаж я бы начинал с:

1. Не выявлена потребность.
2. Не определён ЛПР.
3. Не выяснены сроки.
4. Возражение не раскрыто.
5. Скидка дана слишком рано.
6. Нет следующего шага.
7. Обещание не перенесено в задачу.

Это уже может дать сильный управленческий эффект.

Что нельзя делать

Не использовать AI как абсолютного судью

Модель может ошибаться.

Особенно:

• при плохом звуке;
• сложной терминологии;
• неоднозначном контексте.

Поэтому AI-сигнал — это основание для проверки, а не автоматический приговор.

Не штрафовать человека только по AI-оценке

Лучше использовать систему для:

• coaching;
• обучения;
• выявления паттернов.

Кадровые и финансовые решения должны учитывать более широкий контекст.

Не скрывать систему от команды

Сотрудники должны понимать:

• что анализируется;
• зачем;
• какие критерии.

Тогда меньше сопротивления.

Не анализировать звонки отдельно от результата

Высокая оценка разговора сама по себе ничего не гарантирует.

Нужно постепенно связывать:

разговор → сделка → продажа → маржа.

Как оценить эффект

Можно смотреть:

• долю звонков без next step;
• долю звонков без ЛПР;
• скорость улучшения менеджеров;
• конверсию;
• снижение скидок;
• время РОПа на ручную проверку.

Например:

до внедрения:

next step есть в 58% звонков.

Через два месяца:

81%.

И одновременно растёт конверсия.

Это уже измеримый результат.

Как AI помогает собственнику

Собственнику не нужно читать ошибки каждого сотрудника.

Ему нужна агрегированная картина.

Например:

Главная потеря отдела продаж — отсутствие follow-up после КП.

Проблема есть у 7 из 10 менеджеров.

Потенциально под риском 48 млн ₸ активных сделок.

Вот это уже управленческая информация.

Как AI помогает РОПу

РОП получает:

• конкретные ошибки;
• системные паттерны;
• звонки для разбора;
• зоны обучения;
• динамику команды.

И перестаёт вручную искать проблемы в сотнях разговоров.

Как AI помогает менеджеру

Он получает:

не просто:

«Звонок плохой».

А:

Ты хорошо выяснил потребность, но не определил ЛПР и не назначил конкретную дату следующего контакта.

Такая обратная связь действительно полезна.

Как Profi Soft подходит к AI-анализу ошибок менеджеров

В Profi Soft мы рассматриваем AI-анализ звонков не как отдельную функцию транскрибации.

Задача — построить систему управления продажами.

Поэтому связываются:

телефония + Bitrix24 + AI-анализ + задачи + результаты сделок + данные 1С.

Тогда AI не просто ищет ошибку в разговоре.

Он позволяет понять:

какая ошибка влияет на движение сделки и деньги компании.

Что может входить в проект

• подключение телефонии;
• интеграция с Bitrix24;
• транскрибация звонков;
• AI-чек-листы;
• автоматический поиск ошибок;
• анализ потребности;
• определение ЛПР;
• контроль возражений;
• контроль next step;
• контроль обещаний;
• автоматические задачи;
• анализ причин отказов;
• рейтинг навыков;
• дашборд РОПа;
• One-to-One отчёты;
• анализ переписок;
• интеграция с 1С;
• связь ошибок с конверсией и маржой.

Главный вывод

AI находит ошибки менеджеров не потому, что «слушает лучше человека».

Его главное преимущество — в другом.

Он может системно проверить большой объём разговоров по единым критериям.

Это позволяет увидеть то, что сложно заметить вручную:

• повторяющиеся ошибки;
• слабые навыки;
• системные проблемы команды;
• рисковые сделки;
• потерю маржи;
• нарушение договорённостей.

Правильная система работает по цепочке:

звонок → AI находит отклонение → CRM фиксирует сигнал → РОП разбирает → менеджер меняет поведение → система измеряет результат.

И тогда AI перестаёт быть просто инструментом контроля.

Он становится системой постоянного развития отдела продаж.

Закажите аудит AI-контроля продаж

Если в вашей компании звонки уже записываются, но РОП анализирует только небольшую часть разговоров, большая часть данных сегодня остаётся неиспользованной.

Команда Profi Soft поможет:

• определить ключевые ошибки менеджеров;
• сформировать AI-чек-листы;
• связать телефонию с Bitrix24;
• автоматизировать анализ звонков;
• настроить сигналы и задачи;
• создать дашборд РОПа;
• связать качество звонков с результатами продаж.

Оставьте заявку на аудит. Мы покажем, какие ошибки менеджеров можно выявлять автоматически и как превратить звонки в систему постоянного повышения качества продаж.

Чек-лист: какие ошибки может искать AI

Проверьте, умеет ли ваша система автоматически находить:

• невыявленную потребность;
• недостаток уточняющих вопросов;
• неопределённого ЛПР;
• отсутствие сроков;
• слишком раннюю презентацию;
• презентацию функциями вместо ценности;
• слишком раннее озвучивание цены;
• скидку без отработки возражения;
• необработанные возражения;
• перебивания;
• слишком длинные монологи;
• пропущенные сигналы клиента;
• неотработанного конкурента;
• отсутствие следующего шага;
• отсутствие конкретной даты;
• невыполненные обещания;
• незаполненную CRM;
• неправильную причину отказа;
• пропущенные покупательские сигналы;
• повторяющиеся ошибки менеджера.

Если система только делает транскрипцию разговора, потенциал AI используется далеко не полностью.

Часто задаваемые вопросы

Может ли AI автоматически находить ошибки менеджера?

Да, если заранее определены критерии качественного разговора и звонки доступны для анализа.

Какие ошибки AI видит лучше всего?

Структурированные отклонения: отсутствие потребности, ЛПР, следующего шага, пропущенные возражения, скидки и невыполненные обещания.

Может ли AI понять, что менеджер плохо отработал возражение?

Да, если система знает, каким должен быть алгоритм работы с конкретным типом возражения.

Может ли AI оценивать всех менеджеров одинаково?

Лучше использовать разные чек-листы для разных типов звонков и стадий воронки.

Может ли AI ошибаться?

Да. Поэтому первые результаты нужно сравнивать с оценкой РОПа и регулярно проверять качество.

Можно ли штрафовать сотрудников по AI-оценке?

Не стоит использовать единственную AI-оценку как основание для кадровых или финансовых решений. Лучше рассматривать её как инструмент контроля и развития.

Зачем связывать звонок с Bitrix24?

Чтобы понимать клиента, сделку, стадию и автоматически создавать задачи по результатам разговора.

Зачем подключать 1С?

Чтобы связать ошибки коммуникации с фактическими заказами, выручкой и маржинальностью.

Может ли AI анализировать переписки вместе со звонками?

Да. Это позволяет увидеть более полную картину взаимодействия с клиентом.

С чего лучше начать?

С одного типа звонка, 5–7 наиболее важных ошибок и тестовой выборки из реальных разговоров.