Сколько времени в неделю у вас уходит на сортировку типовых писем — резюме, коммерческих предложений, обращений?
📮Обычные почтовые правила работают, пока условие можно описать заранее: отправитель такой-то, тема содержит слово X, письмо пришло в конкретную папку. Проблема в том, что рабочая переписка так не устроена. Одно и то же намерение люди формулируют десятками способов: кто-то напишет «прошу рассмотреть вакансию», кто-то — «буду признателен за рассмотрение кандидатуры», а кто-то просто пришлёт резюме без единого ключевого слова. Для фильтра это три разных письма, для человека — одно и то же.
Дальше правило упирается ещё в одно: мало переместить письмо в папку — часто нужно понять, зачем человек написал, и ответить по существу. Это уже не про тему письма, а про его смысл. А смысл жёсткие правила не читают.
Где фильтры вашей почты вас подводят — и автоматизируете ли вы что-то сложнее перемещения в папку?
🤫Завтра покажем, как мы к этому подошли.
📮Обычные почтовые правила работают, пока условие можно описать заранее: отправитель такой-то, тема содержит слово X, письмо пришло в конкретную папку. Проблема в том, что рабочая переписка так не устроена. Одно и то же намерение люди формулируют десятками способов: кто-то напишет «прошу рассмотреть вакансию», кто-то — «буду признателен за рассмотрение кандидатуры», а кто-то просто пришлёт резюме без единого ключевого слова. Для фильтра это три разных письма, для человека — одно и то же.
Дальше правило упирается ещё в одно: мало переместить письмо в папку — часто нужно понять, зачем человек написал, и ответить по существу. Это уже не про тему письма, а про его смысл. А смысл жёсткие правила не читают.
Где фильтры вашей почты вас подводят — и автоматизируете ли вы что-то сложнее перемещения в папку?
🤫Завтра покажем, как мы к этому подошли.
🤩3🔥1
В июне 2026 автоматизированный трафик впервые обогнал человеческий — 57,4% против 42,6% (Cloudflare, данные iXBT)
Это про интернет в целом, не про почту. Но тенденция та же: писем от людей и ботов всё больше, а одно и то же намерение формулируют десятками способов. Правило «если тема содержит слово X» на этом ломается.
👾Мы сделали Аргуса — помощника для почты внутри Microsoft Teams. Вы описываете правило обычным языком («если это просьба рассмотреть резюме…»), он читает смысл письма, а не ключевое слово, и выполняет действие: переместить, пометить, ответить. Данные не покидают корпоративный контур.
Автономность включается не вслепую: сначала карточка-подтверждение в Teams, потом — автоприменение.
Разбираем на примерах резюме и коммерческих предложений — в статье → https://rootcode.ru/media/pochta-kotoraya-ponimaet-chto-delat?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=media
Это про интернет в целом, не про почту. Но тенденция та же: писем от людей и ботов всё больше, а одно и то же намерение формулируют десятками способов. Правило «если тема содержит слово X» на этом ломается.
👾Мы сделали Аргуса — помощника для почты внутри Microsoft Teams. Вы описываете правило обычным языком («если это просьба рассмотреть резюме…»), он читает смысл письма, а не ключевое слово, и выполняет действие: переместить, пометить, ответить. Данные не покидают корпоративный контур.
Автономность включается не вслепую: сначала карточка-подтверждение в Teams, потом — автоприменение.
Разбираем на примерах резюме и коммерческих предложений — в статье → https://rootcode.ru/media/pochta-kotoraya-ponimaet-chto-delat?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=media
❤3🔥2
🔎Ручной аудит покрывает 3% разговоров у кассы. Остальные 97% — чёрный ящик, из которого вы узнаёте о проблемах из отзывов.
Посчитаем на условном примере. Сеть из 20 точек, у кассы каждой — 150 диалогов в день, средний разговор — 2 минуты. Это 3 000 разговоров и 6 000 минут записи ежедневно.
Чтобы просто прослушать их — без пометок, разбора и выводов — нужно больше 12 контролёров на полный день. Неудивительно, что ручной аудит обычно покрывает 3% диалогов — это оценка самих поставщиков речевой аналитики, например МТТ. Остальное остаётся без внимания.
Дело не в том, что контролёры плохо работают. По выборке в 3% нельзя понять, что происходит в зале: где гостю не предложили допродажу, где он ушёл недовольным, а вы узнали об этом через неделю из отзыва.
Когда это не сработает: если в зале шумно и микрофон один на всю точку — распознавание просядет. Если персонал не уведомлён о записи по 152-ФЗ — будут справедливые вопросы. Если вы не готовы менять скрипты по итогам разбора — аналитика останется отчётом, который никто не читает.
✅Что нужно от вас для пилота: 1–2 точки, доступ к записям за месяц и 2 часа времени руководителя, который готов смотреть, что нашли в диалогах.
Вопрос к вам: какую долю разговоров у кассы слушают в вашей сети — и что вы находили в последний раз, когда слушали?
Посчитаем на условном примере. Сеть из 20 точек, у кассы каждой — 150 диалогов в день, средний разговор — 2 минуты. Это 3 000 разговоров и 6 000 минут записи ежедневно.
Чтобы просто прослушать их — без пометок, разбора и выводов — нужно больше 12 контролёров на полный день. Неудивительно, что ручной аудит обычно покрывает 3% диалогов — это оценка самих поставщиков речевой аналитики, например МТТ. Остальное остаётся без внимания.
Дело не в том, что контролёры плохо работают. По выборке в 3% нельзя понять, что происходит в зале: где гостю не предложили допродажу, где он ушёл недовольным, а вы узнали об этом через неделю из отзыва.
Когда это не сработает: если в зале шумно и микрофон один на всю точку — распознавание просядет. Если персонал не уведомлён о записи по 152-ФЗ — будут справедливые вопросы. Если вы не готовы менять скрипты по итогам разбора — аналитика останется отчётом, который никто не читает.
✅Что нужно от вас для пилота: 1–2 точки, доступ к записям за месяц и 2 часа времени руководителя, который готов смотреть, что нашли в диалогах.
Вопрос к вам: какую долю разговоров у кассы слушают в вашей сети — и что вы находили в последний раз, когда слушали?
❤2🔥1
Что происходит с разговором у кассы, если его разбирает не контролёр, а система?
От записи с камеры тут мало пользы: лица видно, а слов не разобрать. Поэтому разговор записывают отдельно, прямо у кассы или стойки. Потом собственная модель переводит речь в текст, разделяет реплики сотрудника и гостя и убирает шум зала.
Затем разговор сверяется с регламентом. Система отмечает, где сотрудник перебил гостя, каким тоном ответил и насколько был внимателен. Так разбирается каждый диалог, а не выборка.
Неожиданно больше всех от этого выигрывают сами сотрудники. Раньше они почти не слышали своих ошибок: прослушать всех невозможно, поэтому обратной связи не было. Теперь их разбирают по собственным разговорам, а не по пересказу проверяющего.
👉Так устроен наш ДиалогЭксперт. Как это выглядит вживую, покажем на демо: https://dialog-expert-landing.rootcode.online/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=media
От записи с камеры тут мало пользы: лица видно, а слов не разобрать. Поэтому разговор записывают отдельно, прямо у кассы или стойки. Потом собственная модель переводит речь в текст, разделяет реплики сотрудника и гостя и убирает шум зала.
Затем разговор сверяется с регламентом. Система отмечает, где сотрудник перебил гостя, каким тоном ответил и насколько был внимателен. Так разбирается каждый диалог, а не выборка.
Неожиданно больше всех от этого выигрывают сами сотрудники. Раньше они почти не слышали своих ошибок: прослушать всех невозможно, поэтому обратной связи не было. Теперь их разбирают по собственным разговорам, а не по пересказу проверяющего.
👉Так устроен наш ДиалогЭксперт. Как это выглядит вживую, покажем на демо: https://dialog-expert-landing.rootcode.online/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=media
🔥3