О сервисе
SalesQA — российский SaaS-сервис автоматической оценки качества разговоров продавцов с клиентами в розничных магазинах. Запущен в мае 2026 года.
Проблема, которую мы решаем
В классической рознице за обучение и контроль продавцов отвечает отдел контроля качества (ОКК) или тренер. Они слушают записи разговоров, выписывают ошибки, дают рекомендации. Проблема: один тренер физически способен прослушать 3–5% всех разговоров. Остальные 95% продаж остаются без обратной связи.
Это значит:
- Менеджеры не знают свои слабые места и повторяют одни и те же ошибки месяцами
- Руководство не видит системных провалов: «все плохо работают с возражениями?» или «проблема у троих из двадцати?»
- Новички получают обратную связь раз в неделю-две, а не на следующий день — обучение растягивается
Наш подход
SalesQA закрывает 100% записей AI-разбором. Менеджер записал разговор → через 2 минуты получает в Telegram карточку с оценкой, цитатами и конкретными речевыми модулями. Руководитель видит дашборд по команде — кто проседает, в каких блоках, какие ошибки повторяются.
Что внутри
🎙 Расшифровка речи
Whisper large-v3 — лучшая открытая модель для русского. Справляется с шумом торгового зала, выделяет реплики продавца и клиента.
🔪 Сегментация смены
В длинной записи (8-часовой смене) выделяются отдельные продажи — каждый клиент оценивается независимо. От 1 до 20 эпизодов на смену.
🧠 Анализ техники
Большая языковая модель проверяет 7 блоков: контакт, выявление потребности, презентация, работа с возражениями, закрытие, апсейл, кросс-сейл.
📋 Цитаты и альтернативы
Каждое замечание подкреплено цитатой из разговора + готовая фраза «что стоило сказать вместо этого». Менеджер тренируется на конкретике.
📊 Аналитика сети
Тепловая карта блоков по точкам, тренды качества по неделям, рейтинг менеджеров, цикличные ошибки сети — для управленческих решений.
🔐 Безопасность
Аудио шифруется, хранится 30 дней. Передача только по TLS. Серверы в Финляндии. Соответствие 152-ФЗ.
Технологический стек
Сервис построен на Python 3.12, использует Telegram Bot API (aiogram), FastAPI для web-кабинета, SQLite/PostgreSQL для хранения, Groq Whisper для STT, OpenAI gpt-4o-mini / Qwen3-32b для анализа транскриптов через VseGPT-агрегатор.
Все компоненты могут быть мигрированы между провайдерами (LLM-абстракция через openai-compatible API) — нет lock-in на одного поставщика.
Методика
В стандартной поставке используется 7-блочная методика техники продаж в рознице. Для production-заказчиков методика калибруется под их внутренние стандарты: блоки, веса, критические ошибки, продуктовый каталог. Тренер заказчика прогоняет 20–30 эталонных записей через систему, мы сравниваем AI-оценки с его оценками и подгоняем промпт до корреляции r ≥ 0.7.
Команда
SalesQA создан и развивается небольшой командой во главе с Андреем Федяниным — практикующим продакт-инженером с опытом запуска SaaS-продуктов в B2B. Контакты — на странице «Контакты».
Дорожная карта
Ближайшие планы:
- Полнофункциональный recovery-recorder в браузере для записи 8-часовых смен с переживанием обрывов связи
- Калибровка анализатора под методику конкретного заказчика без участия разработчика (визуальный редактор чек-листа)
- Нативные iOS и Android приложения
- Интеграции с CRM (Bitrix24, amoCRM) и LMS