Наш заказчик столкнулся с проблемой быстрого роста клиентской базы. Масштабирование существующего колл-центра было признано неэффективным. Приоритет был отдан автоматизации рутинных звонков абонентам. Потребовалась разработка надежной системы массового автоматического обзвона должников и контактных лиц должников, которая способна совершать порядка 1 миллион звонков в сутки.

Требовалось на основе Asterisk создать приложение, чтобы из внутренней ERP системы заказчика осуществлять следующие функции:

• массовая звонки на номера всех мобильных операторов РФ;
• генерация аудиосообщений из текстовых шаблонов с использованием Yandex Speech Kit;
• воспроизведение аудиосообщений;
• получение статусов обзвона в реальном времени;
• персонификация аудиосообщений: подстановка переменных в шаблоны, такие как, ФИО, город, сумма, и так далее;
• ограничение обзвона по времени: только в рабочее время с учетом часовых поясов абонентов;
• реализация черных списков номеров для запрета звонков определенным абонентам или группам абонентов;
• автоматическое добавление неправильных или недоступных номеров в черный список;
• контроль и защита от повторных звонков / превышения лимита звонков в течение суток / месяца;
• создание и редактирование неограниченного числа шаблонов аудиосообщений;
• логирование рассылок и сбор статистики по обзвонам;
• интеграция с базой данных клиентов в ERP системы и отбор получателей смс по сложным алгоритмам: например, рекламная рассылка клиентам, которые живут в заданном радиусе от определенной станции метро.

Клиент ожидал, что производительность системы массового обзвона абонентов будет составлять до миллиона звонков в сутки.

Был создан интерфейс, который позволял создавать и настраивать задачи по обзвону абонентов, задавая текстовые шаблоны. Шаблон текста сообщения соответствовал определенному типу абонента. Каждый из шаблонов состоял из 3 фрагментов, которые склеивались и воспроизводились абоненту. Генерация аудиофайла производилась с помощью SpeechKit Яндекса.

По результатам обзвона абонентов формировались аналитические отчеты, которые помогали повышать эффективность обзвона должников.

• Python
• Bootstrap
• Django
• Ext.JS
• PostgreSQL
• Celery
• Asterisk
• RESTful API

• Срок реализации: 4 месяца
• Команда проекта: 4 человека
• Сложность проекта: 7 из 10