ИИ для поддержки клиентов

«Ваш звонок очень важен для нас», «Оператор скоро вам напишет» — и еще несколько десятков фраз-отговорок, которые мы все слышали не раз.

Служба поддержки любого сервиса — это сложная структура. Со стороны сотрудников возникает недовольство из-за лавины звонков и обращений, которые невозможно физически быстро обработать. Со стороны клиентов — раздражение из-за долгого ожидания ответа и бесконечных уточняющих вопросов. В итоге недовольны все.

Внедрение ИИ позволяет одновременно разгрузить сотрудников поддержки и повысить удовлетворенность клиентов за счет скорости и точности обработки обращений. Одно из ключевых преимуществ современных ИИ-моделей — практически мгновенная реакция на запрос пользователя.

Служба поддержки — это не только ответы на вопросы вроде «где мой заказ», «почему курьер не звонит» или «когда вы привезете мои роллы». Это целая система приема, анализа и распределения запросов между ответственными подразделениями.

Было бы идеально иметь универсальных специалистов, которые знают все нюансы работы компании и могут ответить на любой вопрос клиента. Однако на практике это недостижимо.

В любой службе поддержки существует специализация запросов, то есть процесс маршрутизации обращений по отделам. В крупных компаниях для этого нередко используются автоматические сценарии переадресации, создаваемые с участием отдела разработки. Такие схемы помогают, но остаются неидеальными: запросы клиентов часто сформулированы неточно и не содержат всех необходимых маркеров для корректного распределения.

В результате оператору приходится задавать множество уточняющих вопросов, прежде чем перейти к решению проблемы клиента.

ИИ может помочь как на этапе автоматической классификации обращений, так и при сборе первичной информации от пользователя. И это только начало. На всех последующих этапах обработки запроса ИИ-ассистенты способны существенно облегчить работу сотрудников и одновременно снизить затраты бизнеса. Именно об этом пойдет речь далее.

Техническая поддержка сегодня присутствует практически в любой сфере: у онлайн-сервисов, банков, образовательных платформ, промышленных компаний. Несмотря на различия в специфике, можно выделить несколько общих этапов работы с обращениями:

Каждый из этих этапов — трудоемкий процесс, требующий значительных временных ресурсов специалистов. Современные ИИ-модели могут эффективно поддерживать работу на любом из них.

Пользователи ожидают мгновенной реакции. Если клиент обращается в поддержку, он рассчитывает получить ответ как можно быстрее. Поэтому важно, чтобы человек не чувствовал себя брошенным уже в первые минуты после обращения.

Для этой задачи идеально подходят чат-боты, работающие на первой линии поддержки. Они способны:

ИИ отвечает практически мгновенно, формируя положительное первое впечатление о сервисе. При качественном обучении и корректно выстроенных сценариях чат-боты способны автоматически обрабатывать до 50–70% типовых запросов без участия человека, при этом без заметного снижения качества ответов.

В отличие от текстовых обращений, работа с голосом требует более сложных технологий. Для обработки телефонного запроса ИИ-системе необходимо пройти несколько этапов:

Ключевую роль здесь играет технология распознавания речи, обеспечивающая корректную транскрипцию диалога. Качество этого этапа напрямую влияет на точность дальнейшей обработки запроса.

Для качественного консультирования сотрудники поддержки должны владеть большим объемом информации и быстро находить недостающие данные. Основой для этого служит актуальная и структурированная база знаний компании.

ИИ-модели, включая современные LLM-ассистенты (например, ChatGPT и аналогичные решения), могут существенно упростить ее создание. С их помощью можно:

Даже разрозненные заметки могут быть использованы для формирования технической документации. Это позволяет значительно сократить затраты времени и ресурсов на подготовку базы знаний.

Дополнительным преимуществом является возможность регулярной актуализации материалов при изменении бизнес-процессов.

Использование ИИ в поддержке упрощает работу отдела сразу по нескольким направлениям:

Обзор ИИ-сервисов для поддержки клиентов

Количество ИИ-решений растет с каждым годом. С одной стороны, это дает свободу выбора, с другой — усложняет принятие решения. Чтобы подобрать подходящий инструмент, важно сопоставить задачи бизнеса и возможности конкретных платформ.

Ниже приведен обзор наиболее распространенных решений.

Один из самых популярных сценариев — внедрение ИИ-ассистента для текстового общения с клиентами. Среди актуальных решений можно выделить:

Для эффективной работы любой из этих систем требуется качественно проработанная база знаний и корректная настройка сценариев.

Для обработки голосовых обращений используются специализированные решения:

База знаний — фундамент для эффективной поддержки. К ней обращаются как сотрудники, так и чат-боты, поэтому ее актуальность критически важна.

ИИ-решения позволяют работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными, а также анализировать поток входящих обращений и изменения в процессах компании.

Среди популярных платформ для построения и поддержки баз знаний можно отметить:

Аналитика — одна из самых ресурсоемких задач в работе поддержки. Формирование отчетов, визуализация данных и прогнозирование требуют значительных усилий.

В этих задачах хорошо себя показывают:

Для получения стабильных результатов любая модель требует предварительной настройки и обучения под конкретные бизнес-задачи.

Внедрение ИИ в поддержку может показаться сложным, но на практике многие платформы предлагают готовые решения, позволяющие ускорить интеграцию.

Основные этапы проекта:

Может показаться, что нейросети стремительно захватывают мир. И в этом есть доля правды: их влияние на бизнес-процессы и повседневную работу растет с каждым годом.

Однако ИИ — это не замена человеку, а инструмент усиления процессов. Даже самый продвинутый чат-бот не способен полностью заменить опытную команду поддержки. Используя ИИ-ассистентов осознанно и системно, можно значительно повысить эффективность работы отдела, улучшить клиентский опыт и дать бизнесу пространство для роста.