Проще чем кажется: как внедрить ИИ в службу поддержки

«Вы третий в очереди. Ожидаемое время ответа — 15 минут.»

Знакомо? Клиенты слышат это слишком часто — и всё чаще уходят к тем, кто отвечает быстрее.Абонент хочет, чтобы оператор помнил всю историю общения, знал его настройки и сразу понимал, почему «снова нет интернета».
Однако служба поддержки часто не справляются с потоком обращений — а это порождает долгие ожидания, перегрузку сотрудников и, как следствие, ошибки. Именно поэтому операторы связи сегодня смотрят в сторону ИИ.

Зачем это нужно? Согласно исследованию McKinsey & Company «Next in Personalization 2021 Report», 71% потребителей ожидают персонализированного взаимодействия, а 76% разочаровываются, если его не получают. Более половины покупателей готовы сменить бренд, если сервис не отвечает их ожиданиям персонализации.

Кроме того, по данным отчёта Salesforce «State of the Connected Customer» (5-е издание, 2021), 83% клиентов ожидают немедленного ответа при обращении в службу поддержки. При этом 71% потребителей сменили бренд хотя бы один раз за год, в котором проведено исследование.

Эти данные подтверждают, что качество клиентского сервиса — ключевой фактор удержания абонентов и повышения их лояльности.

В этой статье мы разберём:

В первую очередь статья адресована тем, кто принимает решения о развитии клиентского сервиса в компании — руководителям абонентских служб, техническим и коммерческим директорам. А во вторую — тем, кто будет внедрять решения на практике: IT-инженерам и техническим специалистам.

Представьте ситуацию: абонент обнаруживает, что у него пропал интернет именно в тот момент, когда он готовится к важному онлайн-собранию. Он сразу же набирает номер техподдержки или пишет в чат, ожидая немедленного ответа и решения. Но вместо этого слышит уже классическое: «Вы третий в очереди. Ожидаемое время ответа — 15 минут». Каждая минута ожидания превращает лояльного клиента в раздражённого.

Люди привыкли получать всё очень быстро — от новостей до доставки еды. Они ожидают такой же скорости и от службы поддержки. Но когда из-за перегруженности операторов им приходится ждать ответа по 10–15 минут, каждая минута ожидания снижает лояльность и заставляет задуматься о смене оператора.

Абонентам важно получить точную информацию с первого раза. Однако из-за недостатка знаний или перегрузки операторов случаются ошибки. Всё это приводит к повторным обращениям и недоверию.

Раньше был только телефон. Сегодня клиенты пишут в мессенджеры, социальные сети, обращаются через чат-боты и email. Каждый канал требует внимания и быстрого ответа, а согласованность действий по всем направлениям — непростая задача для операторов.

За кулисами любого контакт-центра — люди, которые ежедневно обрабатывают десятки и сотни запросов. Однотипные обращения, эмоциональное давление и высокая нагрузка приводят к выгоранию. Результат — высокая текучесть кадров, где новички не успевают пройти полноценное обучение, а значит, чаще ошибаются.

По этим причинам уместно рассмотреть потенциал ИИ как помощника, способного устранить эти системные слабые места и вывести поддержку на уровень, которого ждут современные абоненты.

Интеграция ИИ в процессы клиентской поддержки — не просто тренд, а ответ на реальные проблемы бизнеса. Вспомните, как раньше выглядел стандартный день контакт-центра оператора связи: длинные очереди на линии, однотипные вопросы, усталые операторы…Рассказываем, как и какие задачи поддержки уже можно автоматизировать.

Представьте абонента, который спешит на встречу и обнаруживает, что интернет не работает. Он открывает чат в мессенджере и буквально за минуту получает ответ от бота: причина — технические работы на линии, восстановление через два часа. Без ожидания, без эмоций. Такие сценарии уже работают на практике.

ИИ не устаёт и не уходит на перерыв. Он работает круглосуточно, одинаково быстро реагируя и в час-пик, и глубокой ночью. Так, например, в М.Видео-Эльдорадо внедрили интеллектуального помощника для сотрудников контакт-центра.

Бот помогал операторам быстрее находить ответы на вопросы клиентов и оформлять обращения. В результате чат-бот отвечал на 65% обращений, а операторы смогли эффективнее справляться даже с пиковыми нагрузками. Об этом кейсе мы расскажем подробнее дальше.

Там, где человек может что-то упустить из виду, бот действует по алгоритму: он не забудет сообщить о плановых отключениях или предложить подходящий тариф. Вся информация точно фиксируется в системе, что минимизирует ошибки и повышает доверие со стороны клиентов.

Искусственный интеллект позволяет операторам связи улучшить опыт абонентов и снизить нагрузку на сотрудников — и без потери качества.

Представьте себе утро оператора в контакт-центре. Только началась смена, а уже десятки запросов: «Как проверить баланс?», «Почему нет интернета?», «Как сменить тариф?». Эти вопросы повторяются сотни раз в день, и с каждым повтором сотруднику становится всё сложнее сохранять живой интерес к диалогу.

Чат-боты отлично справляются с подобными сценариями. Они не устают и не раздражаются, отвечают ровно, корректно и мгновенно. И вот, что важно: один бот может одновременно обслуживать тысячи клиентов, оперативно предоставляя информацию и решая простые задачи. При этом он освобождает операторов для более сложных обращений.

Взаимодействовать с раздражёнными клиентами тяжело даже самому опытному специалисту. А теперь представьте: звонок за звонком поступают жалобы, претензии, угрозы расторгнуть договор. Человеку сложно сохранить хладнокровие в таких ситуациях.

ИИ, напротив, лишён эмоций и усталости. Бот выдержит любую волну негатива и при этом предложит конкретное решение: например, проверить настройки оборудования или создать заявку на техническую проверку. Он останется вежливым и последовательным в любых условиях, что снижает уровень напряжённости общения со стороны клиента.

Абонент заходит в чат, чтобы узнать, почему не работает интернет. Чат-бот, интегрированный с системой мониторинга сети, мгновенно проверяет статус подключения по его адресу и видит: в этом районе сейчас ведутся плановые работы или произошла авария. Без лишних вопросов бот сообщает абоненту точную причину проблемы и примерное время восстановления связи.

Такой подход экономит время клиента, снижает нагрузку на операторов и предотвращает поток дополнительных обращений.

ИИ не заменяет человека во всём, но задачи, где важна скорость, точность и доступ к данным в реальном времени, он выполняет лучше. И делает это круглосуточно и без перерывов.

Несмотря на все возможности ИИ, в некоторых ситуациях именно человек остаётся ключевым элементом качественной поддержки. Почему? Потому что есть случаи, где требуется не только точность, но и эмпатия, умение адаптироваться и принимать нестандартные решения.

Представьте ситуацию: абонент пишет в чат, жалуясь на отсутствие интернета. Чат-бот проверяет данные — на линии нет аварий, оборудование работает штатно, проблем со стороны оператора не обнаружено. В таких случаях стандартных решений недостаточно: нужна дополнительная диагностика, которую может провести только оператор или инженер. Иногда для этого требуется выезд специалиста на место, чтобы проверить оборудование абонента или параметры подключения на месте.

Есть и другая ситуация: абонент описывает проблему, которая не вписывается в стандартные сценарии. Например, нестабильная скорость в определённое время суток или сложности с доступом к конкретным ресурсам. Здесь важно живое общение, чтобы уточнить детали, задать дополнительные вопросы и предложить индивидуальное решение.

В таких сценариях бот — лишь первое звено цепочки помощи: он собирает важную информацию, фильтрует обращения, ускоряет первичную диагностику, но окончательное решение всегда за человеком.

А теперь другая сцена: абонент, которому трижды обещали подключить услугу, но так и не сделали этого. Он расстроен, раздражён, и простой формальный ответ «приносим извинения» его уже не устраивает. В этом случае важно не только предложить компенсацию или разъяснить ситуацию, но и проявить человеческое участие.

Живой оператор способен услышать эмоции клиента, задать уточняющие вопросы, сделать персональное предложение или передать проблему в приоритетную обработку. Эмпатия, гибкость мышления и умение выходить за рамки стандартных сценариев — те качества, которыми пока может обладать только человек.

Таким образом, ИИ отлично справляется с задачами первого уровня и частично берёт на себя функции поддержки. Но если речь идёт о сложных или эмоционально окрашенных кейсах — без человека не обойтись.

Переход к поддержке с ИИ-интеграцией — процесс поэтапный. Не стоит стремиться внедрить всё и сразу. Лучший подход — начать с простого решения и постепенно развивать его, оценивая эффективность на каждом этапе.

Это стартовая точка для большинства компаний. Простейшие чат-боты позволяют быстро разгрузить операторов, решая типовые вопросы без участия человека.

После того как простые задачи автоматизированы, можно переходить к более сложным сценариям, где требуется обработка нестандартных запросов.

Пример

Допустим, абонент часто жалуется на медленный интернет. Интегрированный бот сам предложит ему тариф с повышенной скоростью или диагностику линии — без участия оператора.

Когда диалоги и обращения оцифрованы, появляется возможность анализировать эти данные и принимать более взвешенные решения.

Такой пошаговый подход позволяет развивать ИИ-поддержку последовательно, минимизируя риски и получая отдачу на каждом этапе развития.

Интеллектуальная поддержка клиентов — это уже не технология будущего, а рабочий инструмент, который прямо сейчас помогает бизнесу оставаться конкурентоспособным. Грамотное внедрение ИИ в процессы клиентского сервиса не только снижает нагрузку на операторов, но и улучшает качество взаимодействия с абонентами: сокращает время ожидания, минимизирует ошибки и повышает удовлетворённость клиентов.

Вывод: начать можно с малого — но начинать уже пора.
Простой чат-бот, который ответит на типовые вопросы, уже через месяц покажет реальную пользу — освободит операторов от рутины и ускорит обработку обращений. А дальше — шаг за шагом — можно двигаться к более сложным системам с интеграцией в CRM, автоматической аналитикой и персонализированными предложениями.

Как показывает практика, например, М.Видео-Эльдорадо, даже небольшие внедрения дают заметный эффект. Главное — не бояться сделать первый шаг.

Технологии меняют ожидания клиентов — и биллинг должен быть к этому готов.
Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как автоматизировать процессы и использовать инструменты, которые давно стали привычными для клиентов.