7 апреля 2026 г.

Юлия Омирова

В эпоху цифровизации компании сталкиваются с тем, что клиентская поддержка становится узким горлом: количество обращений растет быстрее, чем команда, а попытки масштабироваться приводят к выгоранию, потере качества и росту издержек. В этой точке бизнесу приходится делать стратегический выбор — продолжать наращивать колл-центры или перестраивать клиентский сервис вокруг автоматизации, роботов и ИИ, меняя сами принципы работы с обращениями. Юлия Омирова, директор клиентского сервиса платформы управления связью «Экомобайл», рассказывает, как построить современную службу поддержки, готовую к вызовам завтрашнего дня.

Почему классическая модель поддержки перестала масштабироваться

В 2022-2023 годах многие компании столкнулись с вызовом: рост клиентской базы и числа каналов коммуникации начал опережать возможности служб поддержки. Обращения поступают одновременно в голосовой и письменный каналы, по почте и через офлайн-точки, а нагрузка распределяется неравномерно. В результате даже при относительно стабильных объемах бизнеса количество запросов может исчисляться десятками тысяч в месяц, тогда как штат операторов объективно не масштабируется с той же скоростью. В таких условиях время ожидания на линии растет, клиентам приходится несколько раз обращаться, чтобы получить ответ на вопрос, а текучесть персонала превращается в хроническую проблему.

Ответом на этот кризис многие компании сначала выбирают экстенсивный путь — попытку «прокачать» сотрудников и закрывать максимум вопросов силами одного специалиста. Эта модель действительно повышает качество обслуживания, но имеет жесткий потолок: требует длительного обучения, постоянного наставничества и не решает проблему массовых типовых обращений. При росте нагрузки такая стратегия быстро упирается в выгорание команды и рост затрат на персонал.

Следующий популярный шаг — аутсорсинг колл-центра. На практике он часто, но не всегда, не оправдывает ожиданий. Внешние команды сложно и долго интегрировать с биллингом, CRM и ИТ-системами компании, а без глубокого контекста продукта качество обслуживания падает. Подрядчик не заинтересован следовать протоколам и нормам поддержки — он контролирует только количество и формальные показатели своих специалистов, а на их реальное качество работы гарантии не дает. В итоге аутсорсинг оказывается дороже собственного штата и не дает ожидаемой гибкости, особенно в бизнесах с нестандартными сценариями и сложными тарифными моделями.

На этом этапе компании упираются в более фундаментальное ограничение — технологическое. Многие платформы клиентской поддержки создавались десятилетиями и плохо приспособлены к современным требованиям: они не позволяют быстро и гибко управлять IVR, сегментировать клиентов, настраивать сценарии, озвучивать информацию под разные типы обращений или оперативно внедрять автоматизацию. Без смены базовой инфраструктуры любые попытки оптимизации остаются точечными и не дают системного эффекта.

Универсальный подход «один сценарий для всех» не работает. Практика показывает, что реальная трансформация клиентского сервиса начинается с сегментации клиентской базы — в нашем случае по операторам, тарифам, типам услуг, а в каждом бизнесе по собственным кастомным критериям. Только такая архитектура создает основу для внедрения роботов и ИИ не как модного дополнения, а как эффективного инструмента.

Об автоматизации клиентской поддержки

Когда речь идет об автоматизации клиентской поддержки, важно сразу обозначить рамки. Мы говорим не о простых алгоритмах, чат-ботах или статичных голосовых меню, которые выполняют лишь базовые функции. Речь идет о нейронных сетях и GPT-моделях, обученных на базе знаний компании и справочниках, способных понимать контекст запроса и формировать релевантные ответы в живом многоуровневом диалоге с клиентом. Такие системы также умеют обрабатывать большие объёмы уже проведенных консультаций и оценивать их качество.

Сегодня же большинство компаний лишь начинают двигаться в сторону таких технологий. Человек по-прежнему остается ключевым элементом: он задает правила, контролирует качество взаимодействия, а также обрабатывает сложные и пограничные случаи, которые требуют индивидуального подхода.

Таким образом, полная автоматизация, когда GPT-модели могут взять на себя весь объем работы, пока остается в процессе внедрения и совершенствования. На данный момент автоматизация является поддерживающим инструментом, который помогает ускорить и упростить обработку стандартных запросов, оставляя более сложные случаи для специалистов.

Что уже реализовано на практике

Переход к автоматизации клиентской поддержки осуществляется поэтапно. Вместо попытки внедрить все решения одновременно, компания последовательно запускает отдельные функции на действующей платформе.

  • Обработка входящих звонков и сообщений. На текущем этапе роботы принимают часть запросов, в первую очередь, типовых:

    • вопросы финансового блока (проверка баланса,блокировки и разблокировки, сумма рекомендованного платежа),

    • технические вопросы (работоспособность интернета, технические корректировки, массовые сбои, инциденты, активация номеров).

Это позволяет снизить нагрузку на сотрудников колл-центра и ускорить ответы на стандартные вопросы. Внедрение роботов сократило объем ручной работы, повысило точность коммуникаций и сократило частоту «касаний клиентов», что позволило сократить клиентский путь и снизить число неуникальных обращений.

  • Идентификация клиента по номеру и контексту запроса. Роботы учатся распознавать клиента, идентифицируя контактный номер, и учитывать историю предыдущих обращений. Это улучшает качество обслуживания, позволяя маршрутизировать клиента в нужный канал, и делает взаимодействие более персонализированным.
  • Снижение количества касаний клиента. Даже частичная автоматизация и оптимизация процессов позволили существенно сократить среднее количество касаний, необходимых для решения одного вопроса. Число повторных обращений снизилось с 4 до 1,9, что означает: всё чаще клиенты теперь получают решение после первого или второго контакта.

Во всех этих процессах человек по-прежнему остается активным управляющим элементом. Операторы и тимлиды контролируют качество ответов, корректируют сценарии и принимают финальные решения в нестандартных ситуациях. Таким образом, автоматизация позволяет значительно повысить эффективность обслуживания, но при этом сохраняет человека как ключевого элемента в управлении процессами.

Куда движется клиентская поддержка

В дальнейшем развитие клиентской поддержки рассматривается как эволюционный процесс, в рамках которого роль ИИ будет постепенно расширяться:

  1. Глубокая интеграция GPT для диалогов сложного уровня. Пока роботы решают преимущественно типовые вопросы. В планах — использование моделей GPT для обработки нестандартных запросов, где требуется анализ нескольких источников данных и формулирование развернутого ответа.

  2. Автономные исходящие коммуникации с учетом сегментации. «Экомобайл» планирует, чтобы роботы могли самостоятельно инициировать диалог с клиентом на основе его тарифного плана, поведения и истории обращений, не ограничиваясь простыми уведомлениями.

  3. Интеллектуальная маршрутизация сложных вопросов. В будущем ИИ будет не просто отвечать на запрос, но и решать, когда подключать живого оператора, минимизируя задержки и повышая качество обслуживания.

Как выбирать подрядчиков для автоматизации поддержки

После определения стратегии автоматизации встает вопрос выбора подрядчиков. Здесь особенно важно избегать иллюзий и ориентироваться не на обещания, а на реальный опыт.

Во‑первых, подрядчик должен иметь практику внедрения ИИ именно в клиентской поддержке — с измеримыми результатами: снижением количества касаний, сокращением времени обработки, ростом удовлетворенности клиентов.

Во‑вторых, важна глубокая технологическая экспертиза. Подрядчик должен понимать, как работают GPT-модели на уровне данных и инфраструктуры, как выстраиваются пайплайны, как безопасно интегрировать ИИ с CRM и биллингом.

Третий важный критерий — ориентация на бизнес‑цели. Хороший подрядчик помогает проектировать процессы так, чтобы автоматизация реально снижала нагрузку на команду и повышала удержание клиентов, а не превращалась в витрину технологий.

Наконец, автоматизация — это не разовый проект. Подрядчик должен быть готов к долгосрочному сотрудничеству, постепенному развитию системы и адаптации решений под меняющиеся задачи бизнеса.

Итоговый анти-чек-лист: чего не стоит делать при автоматизации клиентской поддержки

  • Не игнорируйте обучение и вовлеченность, но и не пытайтесь масштабировать сервис исключительно за счет людей — это ведёт к выгоранию;

  • Не внедряйте ИИ без сегментации и архитектуры процессов — автоматизация без структуры создает иллюзию эффективности;

  • Не полагайтесь на подрядчиков с поверхностной экспертизой — когда команда говорит только о «подключение бота» и не понимает инфраструктуру, пайплайны данных и важность интеграции с CRM;

  • Не ограничивайтесь типовыми сценариями, но и не игнорируйте границы ИИ: автоматизировать все и сразу без продуманной эскалации к живому оператору — это путь к хаосу и недовольству клиентов;

  • Не воспринимайте трансформацию как разовый проект — это постоянное развитие процессов, обучение сотрудников, корректировка сценариев.

Источник: Юлия Омирова, директор клиентского сервиса платформы управления связью «Экомобайл»