+7 (495) 151-93-60
Запишитесь на бесплатную онлайн-демонстрацию Юздеска
Оставьте ваши контактные данные ниже и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Автоматизация
Как искусственный интеллект помогает снижать издержки
в клиентском сервисе
С каждым годом стоимость обработки одного обращения растет. При этом 60–70% задач можно автоматизировать или оптимизировать с помощью базового искусственного интеллекта.
Разберем, какие издержки «прячутся» в ручной поддержке — и как ИИ помогает сэкономить без потери качества.
Почему клиентская поддержка может обходиться неоправданно дорого
Иногда рост обращений — это хороший знак. Значит, у вас есть клиенты, которые заинтересованы в продукте. Но с каждым новым запросом увеличиваются и издержки. Сотрудники тратят время на ответы, обращения нужно правильно маршрутизировать, а еще — оценивать качество коммуникаций. Если большинство задач выполняется вручную, даже простые действия оборачиваются регулярными затратами.
Основные статьи расходов в неоптимизированной поддержке:
Когда издержки распылены по разным направлениям, они не бросаются в глаза. Но в сумме это десятки, а то и сотни тысяч рублей ежемесячно.
Основные статьи расходов в неоптимизированной поддержке:
- Фонд оплаты труда. Один оператор обходится компании в среднем от 60 до 90 тысяч рублей в месяц. При этом до 80% его времени уходит на однотипные обращения: «Где заказ?», «Как восстановить доступ?», «Что с оплатой?» — задачи, которые легко автоматизируются.
- Ошибки и двойная работа. Ручная маршрутизация и отсутствие стандартов приводит к тому, что клиент может получить неактуальный или некорректный ответ. Если клиенту дали неточный ответ, это оборачивается повторным обращением, потерянным временем и перераспределением задачи по цепочке. В итоге растут расходы на обработку одного запроса и снижается NPS.
- Долгое обучение новых сотрудников. Средний срок выхода новичка на полную производительность — 3 недели. Даже при умеренной текучке (например, 20% в год) команда теряет десятки человеко-дней на онбординг. На это время общая эффективность команды падает, а нагрузка на опытных сотрудников, которые тратят время на наставничество, увеличивается.
- Много задач вне поддержки. Операторы тратят до 20% рабочего времени на переключения между CRM, складом, биллингом и другими системами. Причем эти действия не помогают быстрее решить запрос, просто тратят рабочее время и увеличивают операционные расходы.
- Контроль качества в ручном режиме. Один менеджер контроля качества физически может прослушать или просмотреть не более 5–7% от всех обращений. Анализ эффективности получается выборочным и не влияет на улучшение процессов в целом. Некоторые ошибки все равно остаются незамеченными, а системных улучшений не происходит.
Когда издержки распылены по разным направлениям, они не бросаются в глаза. Но в сумме это десятки, а то и сотни тысяч рублей ежемесячно.
С какими задачами искусственный интеллект помогает клиентскому сервису
ИИ в поддержке помогает снять лишнюю нагрузку с команды. Он берет на себя однотипные запросы, ускоряет работу с обращениями и снижает долю ручных операций. За счет этого операторы сосредотачиваются на задачах, где действительно нужна их экспертиза.
Что может делать ИИ в клиентском сервисе:
Результат — меньше рутинной работы, выше скорость ответов, стабильное качество даже при росте обращений. Чем выше уровень автоматизации, тем ниже себестоимость одного обращения — особенно при большом потоке запросов, где даже небольшое ускорение дает значимую экономию.
Что может делать ИИ в клиентском сервисе:
- Обрабатывать типовые запросы. Автоматические ответы на вопросы вроде «Где заказ?» или «Как отменить подписку?» позволяют закрывать до 60% обращений без участия оператора. Клиент получает информацию сразу, без ожидания на линии или в чате.
- Классифицировать и маршрутизировать обращения. AI распознает суть запроса, присваивает нужную тему и направляет его нужному специалисту. Это избавляет от ручной сортировки и снижает время до первого ответа.
- Выполнять действия в сторонних системах. Сценарии с участием CRM, ERP или служб доставки могут выполняться прямо из диалога. Например, AI может обновить статус заказа, оформить возврат или пересчитать сумму без участия оператора.
- Подсказывать решения в моменте. В процессе общения AI предлагает сотруднику шаблон в поле для ответа, находит нужную статью в базе знаний или предупреждает о риске негативной реакции.
Результат — меньше рутинной работы, выше скорость ответов, стабильное качество даже при росте обращений. Чем выше уровень автоматизации, тем ниже себестоимость одного обращения — особенно при большом потоке запросов, где даже небольшое ускорение дает значимую экономию.
ИИ в аналитике данных для поддержки
Когда объем обращений растет, менеджеры по контролю качества физически не успевают проверять все диалоги. Вручную можно оценить лишь 5-10% коммуникаций — и даже это требует значительных затрат времени. Искусственный интеллект помогает анализировать 100% обращений и находить закономерности, которые незаметны при точечной проверке.
Как это работает — объясняем пошагово:
Шаг 1. Сбор данных. Сервис речевой аналитики разбирает аудио- и текстовые диалоги: фиксирует ключевые фразы, тональность, структуру общения и соблюдение скриптов.
Шаг 2. Поиск закономерностей. Система выявляет типичные ошибки — где операторы теряются, какие фразы вызывают негатив, в каких темах чаще всего возникают недопонимания.
Шаг 3. Автоматическая оценка. По заданному чек-листу ИИ выставляет оценки каждому обращению.
Шаг 4. Обратная связь. Сотрудник видит свои слабые места сразу после диалога, а не через неделю на общем ревью. Это ускоряет обучение и снижает повторяемость ошибок.
Как это работает — объясняем пошагово:
Шаг 1. Сбор данных. Сервис речевой аналитики разбирает аудио- и текстовые диалоги: фиксирует ключевые фразы, тональность, структуру общения и соблюдение скриптов.
Шаг 2. Поиск закономерностей. Система выявляет типичные ошибки — где операторы теряются, какие фразы вызывают негатив, в каких темах чаще всего возникают недопонимания.
Шаг 3. Автоматическая оценка. По заданному чек-листу ИИ выставляет оценки каждому обращению.
Шаг 4. Обратная связь. Сотрудник видит свои слабые места сразу после диалога, а не через неделю на общем ревью. Это ускоряет обучение и снижает повторяемость ошибок.
Как ИИ помогает отслеживать обращения
Согласно отчету McKinsey, внедрение AI в контроль качества может сократить затраты на QA более чем на 50 %. Эффективность операторов при этом увеличивается на 25-30 %.
ИИ-аналитика меняет сам подход к контролю: от выборочной проверки саппорт переходит к системному улучшению процессов. Менеджеры тратят меньше времени на рутину и больше — на обучение команды и работу с типовыми сбоями в сервисе.
ИИ-аналитика меняет сам подход к контролю: от выборочной проверки саппорт переходит к системному улучшению процессов. Менеджеры тратят меньше времени на рутину и больше — на обучение команды и работу с типовыми сбоями в сервисе.
Что дает автоматизация: меньше ручной работы — выше эффективность команды
Большинство команд поддержки до сих пор выполняет много рутинных действий: назначают ответственных за обращение, присваивают им приоритет, отправляют уведомления. Эти задачи съедают время и перегружают операторов, но их проще всего автоматизировать.
Что еще также легко отдать в работу искусственному интеллекту:
- Распределение обращений. Можно прописать сценарий и задать системе правила: по какой теме, из какого канала и какому типу клиента назначить обращение. Например, вопросы по оплате из чатов B2B-клиентов сразу направляются специалисту второго уровня, без участия координатора смены.
- Назначение приоритетов и статусов. На основе текста запроса ИИ выставляет приоритет — например, обращение с жалобой от клиента с высоким LTV попадет в отдельную очередь и отметится плашкой «высокий приоритет». Так рисковые случаи не затеряются в потоке более простых задач.
- Эскалация и напоминания. Если обращение зависло или приближается срок ответа, система уведомит ответственного или поднимает его на следующий уровень автоматически. Такие сценарии особенно важны в SLA-контроле, ведь позволяют не просто фиксировать просрочки постфактум (чтобы потом отчитать ответственного на планерке), а предотвратить их.
- Интеграции с внутренними системами. ИИ может при обращении о возврате сразу создать задачу в CRM, уведомить отдел логистики и изменить статус заказа в учетной системе. Оператору не придется переключаться между интерфейсами, а еще он с меньшим шансом допустит ошибку.
Что еще также легко отдать в работу искусственному интеллекту:
- Распределение обращений. Можно прописать сценарий и задать системе правила: по какой теме, из какого канала и какому типу клиента назначить обращение. Например, вопросы по оплате из чатов B2B-клиентов сразу направляются специалисту второго уровня, без участия координатора смены.
- Назначение приоритетов и статусов. На основе текста запроса ИИ выставляет приоритет — например, обращение с жалобой от клиента с высоким LTV попадет в отдельную очередь и отметится плашкой «высокий приоритет». Так рисковые случаи не затеряются в потоке более простых задач.
- Эскалация и напоминания. Если обращение зависло или приближается срок ответа, система уведомит ответственного или поднимает его на следующий уровень автоматически. Такие сценарии особенно важны в SLA-контроле, ведь позволяют не просто фиксировать просрочки постфактум (чтобы потом отчитать ответственного на планерке), а предотвратить их.
- Интеграции с внутренними системами. ИИ может при обращении о возврате сразу создать задачу в CRM, уведомить отдел логистики и изменить статус заказа в учетной системе. Оператору не придется переключаться между интерфейсами, а еще он с меньшим шансом допустит ошибку.
Как автоматизация сокращает время ответа агента
Комплексный подход снижает нагрузку на операторов и освобождает время, которое раньше уходило на рутину. Это время они уже будут эффективнее тратить на решение сложных кейсов и повышение качества обслуживания.
Долгосрочный эффект от внедрения искусственного интеллекта в поддержку
Ручная поддержка масштабируется линейно: с ростом клиентской базы увеличивается количество обращений, которые нужно обрабатывать. При этом типовых вопросов не становится меньше — они просто повторяются чаще.
Чтобы сохранить приемлемое время ответа и качество сервиса, компании вынуждены нанимать все больше операторов. Но это не всегда эффективно. При высокой текучке и дорогом онбординге рост команды становится затратным и нестабильным решением. Искусственный интеллект позволяет сократить зависимость от расширения штата, перераспределяя нагрузку и автоматизируя рутину.
Что меняется при автоматизации:
Искусственный интеллект помогает выстраивать устойчивую модель поддержки: за счет автоматизации снижается зависимость от постоянного расширения штата, а команды становятся более сфокусированными и профессиональными. Благодаря этому компании получают больше гибкости в управлении ресурсами и могут повышать качество обслуживания без резкого увеличения затрат.
Чтобы сохранить приемлемое время ответа и качество сервиса, компании вынуждены нанимать все больше операторов. Но это не всегда эффективно. При высокой текучке и дорогом онбординге рост команды становится затратным и нестабильным решением. Искусственный интеллект позволяет сократить зависимость от расширения штата, перераспределяя нагрузку и автоматизируя рутину.
Что меняется при автоматизации:
- Меньше потребность в найме. Типовые задачи закрываются ИИ, поэтому объем обращений, которые требуют участия человека, снижается. Удерживать качество на едином уровне легко даже без раздувания команды.
- Стабильная загрузка команды. Операторы не завалены повторяющимися запросами и рутиной — эту часть работы берет на себя ИИ. Команда концентрируется на нестандартных ситуациях, где действительно важна человеческая оценка.
- Дешевле адаптация новых сотрудников. Новичкам легче войти в процесс, когда часть задач уже автоматизирована, а по оставшимся ИИ подсказывает, как отвечать и где искать нужную информацию.
- Рост качества. Вместо того чтобы «затыкать дыру» наймом все большего количества сотрудников (на которых компании рано или поздно перестанет хватать денег), куда дешевле и проще инвестировать в развитие текущих сотрудников и удержание ключевых специалистов.
Искусственный интеллект помогает выстраивать устойчивую модель поддержки: за счет автоматизации снижается зависимость от постоянного расширения штата, а команды становятся более сфокусированными и профессиональными. Благодаря этому компании получают больше гибкости в управлении ресурсами и могут повышать качество обслуживания без резкого увеличения затрат.
Как оценить эффективность автоматизации с ИИ
Клиентская поддержка — важный операционный элемент бизнеса. Именно она создает у потребителя восприятие сервиса как части продукта. Когда команде приходится все задачи выполнять вручную, масштабироваться становится дорого: чем больше клиентов, тем сложнее сохранить качество без резкого увеличения команды.
Искусственный интеллект помогает переосмыслить некоторые процессы. Он подсказывает решения, выявляет узкие места и позволяет команде фокусироваться на более важных сценариях. За счет автоматизации компании снижают себестоимость обращения, стабилизируют загрузку операторов и выстраивают управляемую систему поддержки.
Чтобы отслеживать эффективность таких изменений, стоит регулярно анализировать ключевые метрики. Собрали ориентиры по метрикам, к которым можно стремиться в стабильной команде с внедренной автоматизацией.
Искусственный интеллект помогает переосмыслить некоторые процессы. Он подсказывает решения, выявляет узкие места и позволяет команде фокусироваться на более важных сценариях. За счет автоматизации компании снижают себестоимость обращения, стабилизируют загрузку операторов и выстраивают управляемую систему поддержки.
Чтобы отслеживать эффективность таких изменений, стоит регулярно анализировать ключевые метрики. Собрали ориентиры по метрикам, к которым можно стремиться в стабильной команде с внедренной автоматизацией.
Как оценить эффективность внедрения ИИ
Таких показателей физически невозможно добиться без автоматизации. А ведь многие компании на рынке уже предлагают своим клиентам именно такие условия. Только на первый взгляд внедрение ИИ — простая помощь команде саппорта. На самом деле он помогает управлять затратами предсказуемо в масштабах всей компании.
Сделайте первый шаг к эффективному клиентскому сервису
В Юздеске есть удобная база знаний и автоматизация, чтобы саппорт работал только с действительно важными обращениями. Наши клиенты обрабатывают на 30% больше обращений без увеличения штата, а скорость ответа увеличивается в 6 раз.
Поделиться с коллегами:
Поделиться с коллегами:
Оцените, пожалуйста, нашу статью
Популярные статьи:
Знаем все о клиентском сервисе
Раз в неделю мы будем присылать статьи о том, что делать с клиентами, чтобы им было хорошо. Вы не против?
