Иван Павлов: «ИИ помогает обнаруживать проблемы, которые не видны в обычных отчетах»
Сегодня многие компании уже объединили телефонию, чаты и мессенджеры в одной системе. Однако означает ли это, что они действительно видят всю историю взаимодействий с клиентом? Какие проблемы остаются даже после внедрения омниканальной платформы?
Переход к омниканальной модели коммуникаций — необходимый этап развития современного контакт-центра. Использование мессенджеров и социальных сетей наряду с традиционными голосовыми каналами, а также интеграция данных с CRM создают техническую основу для работы с клиентами. Однако без согласованных правил работы между подразделениями даже такая модель может привести к серьезным сложностям.
Во-первых, это распыление усилий и смещение фокуса. Компании часто стремятся присутствовать везде, вместо того чтобы разобраться, как именно клиентам удобнее взаимодействовать с ними — голосом или текстом. Наличие десяти каналов связи не равно качественному сервису.
Во-вторых, разрозненность внутренних коммуникаций. Если отдел маркетинга работает по одним сценариям, а служба поддержки — по другим, клиент сразу замечает несогласованность. Омниканальность требует единых подходов и стандартов общения во всех подразделениях. Важно, чтобы обещания, полученные клиентом при обращении в один отдел, выполнялись и при взаимодействии с другим. Иначе разочарования не избежать.
С какими запросами сегодня чаще всего приходят к вам заказчики? Насколько изменились их ожидания от контакт-центров за последние несколько лет?
Заказчиков Телфин интересуют уже не только инструменты обработки обращений, но и аналитика, а также возможность распространять лучшие практики на всю команду. Руководителям компаний важно превратить контакт-центр в отлаженный механизм, где каждый звонок работает на качество сервиса и развитие сотрудников. Организации активно внедряют инструменты контроля, обучения персонала и гибкого распределения нагрузки между операторами.
В контакт-центрах российских телекоммуникационных, финансовых и страховых компаний уже используются платформы, позволяющие клиентам решать до 80% вопросов с помощью интеллектуальных ботов, без участия оператора. Бизнес ожидает от таких решений не только удобства, но и существенного снижения стоимости обработки одного обращения благодаря автоматизации типовых задач и ускорению работы сотрудников.
За последние два года требования к коммуникационным платформам изменились. Раньше основной задачей было объединение необходимых сервисов и каналов общения, теперь заказчики хотят получать больше пользы от накопленных данных. Контакт-центры внедряют ИИ для изучения запросов и ожиданий клиентов, оценки их эмоционального состояния, контроля качества обслуживания, а также выявления пробелов в знаниях и компетенциях сотрудников.
Представим обычную ситуацию. Клиент сначала общался с оператором по телефону, затем писал в мессенджер, а через несколько дней снова позвонил. Какие важные детали можно упустить, если рассматривать каждое обращение отдельно? Как современные платформы позволяют восстановить полную картину общения?
Если каналы связи работают разрозненно и каждое обращение рассматривается отдельно от предыдущих, общение рискует превратиться в игру в испорченный телефон. Теряется контекст беседы, операторы либо используют устаревшую информацию, либо вынуждены снова задавать вопросы, на которые клиент уже отвечал.
Кроме того, компания не получает реального портрета покупателя. Оператор видит разового клиента, а не лояльного пользователя, который постоянно заказывает товары через разные каналы. О каком персонализированном обслуживании здесь можно говорить? Вы не можете предложить человеку товар, которым он интересовался ранее, сделать скидку как постоянному покупателю или предположить, что еще может его заинтересовать, исходя из истории общения и заказов.
Без единой истории коммуникаций возможны и противоречивые консультации. Например, один оператор по телефону обещает скидку, а другой в мессенджере отказывает, потому что не знает о предыдущей договоренности. Это прямой путь к конфликтам и репутационным потерям.
Цифровой профиль клиента позволяет не терять нить разговора и сохранять непрерывную историю общения. Платформа связывает обращения из разных каналов на основе уникальных идентификаторов: номера телефона, учетной записи мессенджера, электронной почты. Когда клиент звонит, оператор видит на экране компьютера или телефона не только его имя, но и последние сообщения из мессенджеров, историю звонков и статус текущего заказа.
Благодаря синхронизации данных в реальном времени действия в одном канале отражаются и в CRM. Например, если клиент запросил счет в мессенджере, информация автоматически фиксируется в его карточке. При следующем обращении другой оператор уже будет знать, на каком этапе находится сделка.
Какие проблемы в работе компании помогает обнаружить изучение коммуникаций из разных каналов? Есть ли интересные примеры из вашей практики?
ИИ помогает обнаруживать проблемы, которые не видны в обычных отчетах. Например, можно выявить узкие места и задержки в принятии решений, определить сотрудников или этапы процесса, на которых обращения обрабатываются слишком долго.
В клиентском сервисе можно сопоставить установленные стандарты обслуживания с тем, как операторы работают на практике. Оценка скорости и качества первого ответа в разных каналах показывает, где компания теряет клиентов из-за длительного ожидания или недостаточного внимания сотрудников. Если ответы операторов становятся неинформативными или содержат ошибки, это может сигнализировать о перегрузке персонала.
Полученные данные позволяют оценивать не только взаимодействие с клиентами, но и работу самих операторов: их загруженность, эффективность, способность обслуживать обращения в разных каналах. Так можно понять, где возникают сложности и что необходимо скорректировать.
В одном из наших проектов мы столкнулись с высокой долей повторных обращений и низкой эффективностью службы поддержки. Выяснилось, что клиенты массово возвращались с теми же вопросами практически сразу после предыдущего разговора. Причиной оказался своеобразный информационный вакуум: операторы не имели доступа к единой истории взаимодействий из смежных каналов связи.
Современные технологии позволяют анализировать разговор непосредственно во время звонка. Какие задачи имеет смысл решать в реальном времени? Какую помощь ИИ может оказать оператору?
Обработка разговора в реальном времени позволяет оператору получать подсказки по ходу общения с клиентом. Например, система распознает вопрос и сразу выводит на экран нужную инструкцию или ответ из базы знаний. Если клиент проявляет агрессию или использует специфическую терминологию, ИИ может предложить сотруднику подходящие формулировки, чтобы избежать конфликта.
Отдельное направление — ИИ-операторы, или цифровые сотрудники, работающие на основе технологии Real-time API. Они отвечают на запросы клиентов непосредственно в ходе диалога, не дожидаясь завершения обработки всего разговора.
ИИ также помогает контролировать работу операторов, чтобы никто не забыл предложить дополнительные услуги, правильно отработал возражения и соблюдал юридические и регуляторные требования.
Кроме того, ИИ способен выявлять нарастающее недовольство клиента еще до того, как тот потребует соединить его с руководителем. Супервайзеру больше не нужно дожидаться окончания звонка и прослушивать запись, чтобы разобраться в ситуации. Он сразу получает уведомление и может подключиться к разговору в режиме прослушивания или подсказок оператору.
Что происходит с информацией после завершения разговора? Какие действия можно автоматизировать на основе его содержания и предыдущей истории взаимодействий? Как результаты такой обработки могут использоваться за пределами контакт-центра?
Голосовые и текстовые коммуникации автоматически поступают в корпоративную CRM. Аудиозаписи преобразуются в текст, после чего система разделяет реплики оператора и клиента. Затем с помощью GPT-ассистента можно сформировать краткое содержание беседы с основными договоренностями, сроками и другими важными деталями.
На основе разговора система автоматически заполняет комментарии в карточке клиента, определяет тему обращения, категорию проблемы — жалоба, заказ, техническая поддержка — и эмоциональную окраску. В корпоративной базе сохраняется подробная информация обо всех коммуникациях. Здесь уже нет субъективных комментариев операторов и предположений о результатах сделки — фиксируется то, что действительно обсуждалось.
Если во время разговора сотрудник пообещал «перезвонить завтра» или «отправить документы», система сама создает задачу и запускает необходимые уведомления. Например, при пропущенном звонке оператор получает напоминание о необходимости перезвонить с указанием срока выполнения.
После фиксации данных можно проводить автоматическую оценку качества общения. Традиционно разговоры проверяют контролеры по установленным критериям, но ИИ выполняет эту работу значительно быстрее и позволяет охватить все обращения. Возможен и многоуровневый контроль: сначала диалоги оценивает нейросеть, затем результаты проверяет супервайзер.
Анализ коммуникаций — это не просто сервисная функция, а важный источник обратной связи для бизнеса. Передача этих сведений в другие подразделения позволяет принимать решения на основе фактических данных. Отдел продаж может использовать их для подготовки более персонализированных и менее навязчивых предложений, а маркетинг — для изучения реальных запросов покупателей и корректировки позиционирования товаров и услуг.
Насколько хорошо ИИ понимает контекст общения с клиентом? С какими ошибками вы сталкиваетесь на практике и как проверяете достоверность выводов?
Сегодня ИИ способен учитывать не только отдельные слова, но и смысл фраз, а также взаимосвязи между ними. Например, система может определить, что местоимение «она» или выражение «ваш сервис» относится к конкретному продукту, о котором идет речь в разговоре. Кроме того, ИИ распознает эмоциональную окраску высказываний.
Однако у таких технологий остаются слепые зоны. Сарказм, ирония и двусмысленные фразы по-прежнему вызывают сложности. Профессиональный сленг также может привести к неверному пониманию сказанного. Еще одна проблема возникает, когда модель пытается сделать вывод при недостатке данных и фактически додумывает информацию.
Для получения достоверных результатов необходима многоуровневая проверка. Качество работы ИИ напрямую зависит от исходной информации. Сначала нужно объединить данные из CRM, телефонии, мессенджеров и чатов, затем проверить их полноту, точность и актуальность. Важно также использовать надежные средства интеграции, чтобы избежать потерь и искажений при передаче сведений между системами.
В Телфин мы формируем выборку эталонных диалогов с нашими клиентами. После обработки ИИ результаты проверяют руководители отделов. Если оценки человека и нейросети расходятся, мы корректируем запросы к модели и дообучаем систему, чтобы снизить вероятность подобных ошибок в дальнейшем.
Полностью исключить человека из процесса проверки пока невозможно.
Насколько сложно компании перейти от обычного сбора информации из разных каналов к ее комплексному анализу? С какими трудностями чаще всего сталкиваются ваши заказчики? Что приходится менять в работе контакт-центра, чтобы результаты аналитики действительно использовались?
Переход от простого сбора данных к их комплексному изучению затрагивает не только программное обеспечение, но и организацию рабочих процессов. Один из основных барьеров — несогласованность коммуникационных каналов и человеческий фактор. Компании сталкиваются с потерей информации о предыдущих взаимодействиях с клиентом, а сотрудники не всегда готовы менять привычные способы работы.
Более того, операторы порой сопротивляются нововведениям. Вместо подробного заполнения карточки CRM после разговора сотрудник оставляет короткий комментарий «думает» или «клиент ушел». Попробуйте потом восстановить по такой записи, о чем шла речь и чего именно хотел клиент.
Чтобы уменьшить зависимость от человеческого фактора и повысить качество информации, компании внедряют автоматизированные инструменты: перезвон по пропущенным вызовам, мониторинг коммуникаций, оценку работы сотрудников, сценарии обслуживания и проверку разговоров по установленным критериям.
Не менее важно пересмотреть систему показателей эффективности и мотивации. Допустим, ИИ обнаруживает, что клиенты уходят из-за долгого ожидания ответа, но операторов премируют исключительно за скорость завершения разговора. В таком случае результаты аналитики мало что изменят.
Меняется и роль супервайзера. Теперь он не контролер, а наставник и помощник. ИИ помогает обнаруживать проблемные участки, а руководитель занимается обучением сотрудников и разбором сложных ситуаций.
И самое главное — полученные выводы должны влиять на продукты и бизнес-процессы. Для этого необходимо передавать информацию из контакт-центра в другие подразделения. Например, если система зафиксировала рост числа жалоб на определенную кнопку в мобильном приложении, сведения должны поступить в ИТ-отдел, а не оставаться в отчетах службы поддержки.
На каких показателях можно оценить практический эффект от внедрения ИИ-аналитики?
Чтобы увидеть реальную отдачу от использования интеллектуальной омниканальной платформы, нужно учитывать экономические результаты, эффективность рабочих процессов и качество обслуживания.
С финансовой точки зрения ИИ помогает снижать стоимость обработки каждого обращения благодаря автоматизации типовых операций, удерживать клиентов и повышать конверсию в продажи. Изучение диалогов позволяет определять наиболее подходящие моменты для предложения дополнительных услуг и совершенствовать сценарии общения. Кроме того, сокращаются потери из-за ошибок и некорректных консультаций операторов.
В организации работы одно из главных преимуществ — возможность проверять все диалоги, а не только отдельные записи звонков. ИИ позволяет быстрее получать результаты проверок, повышать долю вопросов, решенных при первом обращении, и ускорять обучение новых сотрудников.
Еще один важный результат — более полное представление об отношении клиентов к компании. Вместо того чтобы полагаться исключительно на опросы, можно изучать содержание реальных разговоров и переписки, определять причины недовольства и оценивать эмоциональную окраску обращений. Это дает дополнительные сведения о потребностях покупателей и факторах, влияющих на их лояльность.
Расскажите о проекте из практики Телфин, в котором работа с клиентскими коммуникациями помогла заказчику решить конкретную бизнес-задачу. В чем заключалась проблема и как удалось ее решить?
Совсем недавно мы модернизировали коммуникационную платформу нашего клиента и партнера — компании «Сентор Софтвер», разработчика системы Dental4Windows. Для повышения качества обслуживания мы развернули полноценный контакт-центр на базе платформы «Телфин.Офис». Теперь можно в автоматическом режиме проводить мониторинг и оценку качества работы специалистов. Благодаря контролю 100% обращений удалось втрое ускорить обработку пропущенных вызовов.
Интеграция АТС «Телфин.Офис» и «Битрикс24» позволила сотрудникам технической поддержки видеть карточки клиентов непосредственно во время разговора вместе со всей историей звонков и переписки в мессенджерах.
Получив полную картину предыдущих взаимодействий, специалисты смогли перейти к индивидуальному подходу при обработке каждого обращения. В результате повысилась удовлетворенность клиентов: сейчас в 99% случаев они оценивают работу службы поддержки на «отлично».
Реклама ООО "Лайфтелеком" erid: 2W5zFJoPn4J
Опубликовано 27.10.2026
