16.06.2020

Как искусственный интеллект улучшает пользовательский опыт: 3 стратегии внедрения и реальные кейсы

Автор: Алексей Носов

Всем привет! На связи Лёша из Аспирити и ИИ-редактор нашего блога. Сегодня поговорим про ИИ в клиентском сервисе. Пост получился длинным, но будет много примеров и кейсов, так что заскучать не дам. Поехали!

Почему ИИ в UX — это не замена людей, а их усиление

Начнём по традиции с примера: понедельник, 9:30 утра.
Менеджер по продажам Антон завершает очередной звонок с потенциальным клиентом. 47 минут разговора о сложном B2B решении. Теперь ему нужно заполнить CRM, написать фоллоуап письмо, обновить карточку сделки и не забыть ключевые моменты для следующей встречи. На это уйдет еще 25 минут. А ведь у него сегодня еще 6 звонков.

Знакомая ситуация?

В 2025 году 73% компаний считают улучшение клиентского опыта своим главным приоритетом. Но парадокс в том, что чем больше мы говорим о важности клиентского опыта, тем меньше времени у специалистов остается на самих клиентов.

Они тонут в рутине.

Заполняют CRM. Суммаризируют встречи. Ищут информацию в базах знаний. Переключаются между системами. И только 40% рабочего времени тратят на то, что действительно создает ценность для клиента.

Вот тут и появляется искусственный интеллект.

Но не как замена людей — это первый и главный миф, который нужно развеять.

ИИ в клиентском сервисе работает как усилитель человеческих способностей. Он берет на себя рутину, чтобы люди могли сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего: строить отношения, решать сложные задачи, принимать нестандартные решения.

Реальность такова:
Полная автоматизация работает только в простых, регламентированных сценариях. Бронирование столика в ресторане? Да. Продажа сложного B2B решения стоимостью в миллионы? Точно нет.

За последние 3 года мы в Аспирити внедрили ИИ-решения для 30+ компаний. От облачных провайдеров до сетей салонов красоты.

И вот что мы поняли:

Успешные ИИ-проекты в customer experience не заменяют людей — они усиляют их.

Наш менеджер Антон теперь после 47-минутного звонка получает готовое саммари встречи, рекомендации по закрытию сделки и черновик фоллоуапа. На это уходит 3−5 минут вместо 25.

И да, он все еще ведет переговоры сам. Но теперь у него в 7−8 раз больше времени на подготовку к следующему клиенту.

В этой статье мы покажем:

Как мы интегрируем ИИ в клиентский путь на реальных кейсах
3 проверенные модели взаимодействия ИИ с клиентами
Реальные кейсы из нашей практики с результатами
Практические рекомендации по внедрению

Начнем с того, как выбрать правильную стратегию для вашего случая.

Эволюция взаимодействия бизнеса с клиентами: от человека к искусственному интеллекту

Проблемы традиционного клиентского сервиса без ИИ

Прежде чем говорить о том, куда мы идем, давайте честно посмотрим на то, где мы сейчас находимся чаще всего.

Нулевая модель: Человек + Человек (традиционный клиентский сервис без ИИ)

Вот как это работает в большинстве компаний:
Клиент звонит в поддержку. Оператор отвечает. Выясняет проблему. Ищет решение в базе знаний или спрашивает коллег. Решает вопрос. Заполняет карточку в Service Desk. Чаще всего всё вручную. Следующий клиент звонит с той же проблемой. Весь процесс повторяется заново.

Цифры, которые я наресёрчил с помощью Perplexity, и они говорят сами за себя:

Средний оператор тратит 23% времени на поиск информации
67% клиентов жалуются на долгое ожидание ответа
58% операторов выгорают от рутинных задач
только 1 из 4 обращений решается с первого раза

Возможно где-то немного сгустил краски, но точно недалеко от реальности.

Текущее состояние большинства компаний: замкнутый круг неэффективности

В прошлом году у нас было много переговоров по проектам с call-центрами. И у меня создалась средняя картинка по всем примерно следующего характера:

Познакомьтесь с Еленой. Она руководит отделом поддержки в крупной ИТ-компании.

Утро понедельника в её отделе:

8:00 — Открываются 47 новых тикетов
8:30 — Очередь из 23 входящих звонков
9:00 — Операторы начинают день с обработки накопившихся обращений
9:15 — Первый клиент недоволен временем ожидания
10:30 — Оператор тратит 15 минут на поиск решения стандартной проблемы
11:00 — Тот же вопрос задает другой клиент. Поиск повторяется.

К концу дня:

Решено: 78% обращени
Переведено на второй уровень: 22%
Время на одно обращение: 14 минут (вместо плановых 8)
NPS отдела: 6.2 из 10

Елена понимает: система не масштабируется. Чем больше клиентов, тем больше нужно операторов. А чем больше операторов, тем сложнее контролировать качество.

Ограничения традиционного подхода к автоматизации клиентского сервиса

Проблема № 1: Человеческий фактор как узкое место

Даже самый опытный оператор:

Может забыть детали предыдущих обращений клиента
Не помнит наизусть всю базу знаний
Устает к концу дня и работает медленнее
Может неточно интерпретировать эмоциональное состояние клиента

Проблема № 2: Отсутствие персонализации клиентском опыте

Зачастую в традиционной модели каждый звонок — это разговор «с нуля»:

Клиент повторяет свою проблему каждый раз
Оператор не видит полной истории взаимодействий
Нет анализа паттернов и предпочтений клиента
Рекомендации основаны на интуиции, а не на данных

В итоге call-центр очень зависим от опытных менеджеров поддержки, которых сложно масштабировать.

Проблема № 3: Неэффективное использование ресурсов

80% обращений — это типовые вопросы:

Как сбросить пароль?
Где посмотреть баланс?
Как оформить возврат?
Почему не работает функция X?

Но на них тратится 60% времени опытных специалистов.

Проблема № 4: Невозможность работы 24/7

Современные клиенты ожидают поддержку круглосуточно. Но содержать полный штат операторов в ночную смену экономически нецелесообразно для большинства компаний.

Распределение рабочего времени специалиста клиентского сервиса

Почему пора эволюционировать: вызовы современного клиентского сервиса

Клиенты изменились

Они привыкли к Netflix, который знает, что им понравится. К Amazon, который помнит их предпочтенияю К ChatGPT который ответит на любой вопрос в ту же секунду.

И они ожидают того же уровня сервиса от всех компаний.

Бизнес изменился

В среднем стоимость привлечения нового клиента выросла в 7 раз за последние 10 лет. Удержать существующего стало критически важно. А значит, каждое взаимодействие с клиентом должно быть идеальным.

Технологии изменились

То, что еще 3 года назад казалось фантастикой, сегодня стало реальностью. Искусственный интеллект может понимать естественную речь, анализировать эмоции и предлагать персональные решения.

Конкуренты изменились

Пока вы читаете эту статью, ваши конкуренты уже тестируют ИИ-решения для клиентского сервиса. Те, кто внедрит их первыми, получат конкурентное преимущество на годы вперед.

Хорошая новость

Переход к усиленному ИИ пользовательскому опыту не требует революции. Достаточно эволюции.

Далее мы покажем три модели, которые позволяют поэтапно интегрировать искусственный интеллект в пользовательские сценарии, сохраняя все лучшее от человеческого подхода.

Модель № 1: Человек + ИИ-копайлот. ИИ для сложных B2B продаж

ИИ-копайлот для менеджеров продаж - схема работы искусственного интеллекта в B2B продажах

Когда человеческий фактор незаменим, а ИИ — ваш невидимый ассистент

Представьте: вы продаете разработку корпоративного ПО за 25 миллионов рублей. Клиент — IT-директор крупного банка. У него 27 требований к безопасности, 13 интеграции с существующими системами и бюджет, который зависит от одобрения совета директоров.

Вопрос: доверите ли вы эту встречу чат-боту?
Конечно, нет.

Но доверите ли вы ИИ-копайлоту роль невидимого помощника, который анализирует каждое слово клиента и после встречи дает рекомендации по закрытию сделки?

Абсолютно да.

Именно так работает первая модель интеграции искусственного интеллекта в клиентский опыт. Человек остается в центре процесса, а ИИ усиливает его возможности.

Как работает ИИ-копайлот в реальных продажах: наш собственный опыт с Note2

Ситуация до внедрения:
В нашей компании менеджеры по продажам проводят сложные пресейлы с потенциальными клиентами. Средний чек проекта по разработке ИИ-решений — от 5 млн рублей. Цикл продаж — 3−6 месяцев.

Обычный день нашего sales-менеджера после важной встречи с клиентом:

40−60 минут встреча с техническим лидом
30 минут на заполнение CRM и суммаризацию
20 минут на планирование и описание решения
15 минут на написание фоллоуап письма с предложением

И всё это размазано по неделе. Так как встречи могут идти подряд.

Итого: на одну встречу может уйти 125 минут.

Проблемы, которые мы обнаружили у себя:

Менеджеры забывали технические детали через час после встречи
Часто упускали возможности для расширения объёма проектов
Тратили 40% времени на административные задачи
Не всегда точно понимали реальные боли клиента

Внедрение Note2: как мы автоматизировали работу с CRM с помощью ИИ

Решение: наш собственный продукт Note2 — ИИ-копайлот, который подключается к звонкам и встречам в Zoom, Google Meet, Telemost, Jazz и т. д.

Как это работает в нашей компании:

Во время пресейла Note2 анализирует диалог
Сразу после встречи генерирует детальное саммари с техническими требованиями
Автоматически заполняет карточку клиента в нашем CRM
Выявляет возможности для расширения проекта
Анализирует уровень готовности клиента к внедрению ИИ
Готовит описание требований для технического специалиста
Генерирует черновик коммерческого предложения

Теперь нет зависимости от интерпретации задачи клиента менеджером, за него это делает ИИ. Технический специалист теперь может задать уточняющие вопросы не сейлз менеджеру, а ИИ-ассистенту, который помнит всё со встречи. Если информации не хватает, мы можем её запросить дополнительно и быть уверенными, что не задаём одни и те же вопросы из-за эффекта «глухого телефона».

Вывод: это заметно улучшает пользовательский путь

Пример взаимодействия с ИИ и рекомендаций по закрытию сделки

Результаты внедрения Note2 в наших пресейлах

Количественные показатели:

Время на административные задачи: ↓82% (в среднем с 65 до 12 минут)
Точность заполнения технических требований: ↑ в разы

Что ещё планируем посчитать: пока рано судить, но мы поделимся, когда будет хватать данных:

Конверсия пресейлов в проекты
Средний размер проекта

Важно заранее определить ожидания от внедрения решения.

Качественные изменения:

“

Раньше я концентрировался на презентации наших возможностей и мог упустить важные детали того, что на самом деле нужно клиенту. Теперь Note2 фиксирует каждую техническую деталь, каждое сомнение клиента. После встречи я получаю полную картину: не только что клиент говорил, но и как он реагировал на разные части нашего предложения. ИИ даже может выделить моменты, когда клиент был особенно заинтересован или, наоборот, насторожен

Антон, sales-менеджер в Аспирити

Как Note2 помогает нам лучше понимать клиентов

При правильно проведенных встречах на этапе пресейла ИИ даёт усиление по следующим пунктам:

1. Анализ технической готовности

Оценивает уровень зрелости ИТ-инфраструктуры клиента
Выявляет потенциальные технические ограничения
Определяет реальные vs заявленные требования

2. Выявление скрытых потребностей

Анализирует упоминания смежных задач
Находит возможности для комплексной автоматизации
Предлагает дополнительные модули решения

3. Персонализация подхода к каждому клиенту

Определяет стиль принятия решений в компании
Выявляет ключевые мотиваторы decision makers
Адаптирует коммуникационную стратегию

4. Прогнозирование возражений

Анализирует паттерны сомнений клиента
Предлагает аргументы для работы с возражениями
Рекомендует оптимальную структуру предложения

Для каких продуктов работает модель «Человек + ИИ-копайлот»

Идеально подходит для:

Разработка корпоративного ПО

Неограниченные возможности кастомизации
Сложные технические требования
Длительный цикл принятия решений
Высокая стоимость ошибки

Строительство и архитектура

Уникальные проекты каждый раз
Множество согласований и изменений
Эмоциональная составляющая решения
Необходимость визуализации идей

Консалтинг и профессиональные услуги

Индивидуальный подход к каждому клиенту
Необходимость установления доверия
Сложные концепции, требующие объяснения
Влияние экспертности на принятие решений

Почему эта модель внедрения ИИ в пользовательские сценарии работает

Сохраняет человеческое преимущество:

Эмпатия и эмоциональный интеллект
Способность к творческому решению проблем
Гибкость в нестандартных ситуациях
Умение строить долгосрочные отношения

Добавляет машинные суперспособности:

Безграничная память и внимание к деталям
Мгновенный анализ больших объемов данных
Объективная оценка без эмоциональных искажений
Непрерывное обучение на основе всех встреч

Результат: специалист становится «суперменом», который помнит все, видит скрытые паттерны и принимает решения на основе данных, сохраняя при этом человечность в общении.

Главный принцип

В сложных B2B продажах ИИ должен быть незаметным помощником, а не заменой человека. Клиент общается с экспертом, но за спиной у эксперта стоит искусственный интеллект, который делает опыт клиента лучше.

Но что если ваш продукт проще? Что если большую часть информации можно собрать автоматически? Тогда имеет смысл перевернуть процесс и начать с ИИ.

Модель № 2: ИИ-копайлот + Человек для стандартизированных продаж

Когда ИИ становится идеальным «младшим менеджером»

Приведём очередной пример для наглядности:

Вторник, 14:30.
Ваш топ-менеджер по продажам Дмитрий ведет переговоры с крупным корпоративным клиентом. Потенциальная сделка — 5 млн рублей.

В это же время на сайт заходят еще 12 потенциальных клиентов. Кто-то интересуется базовым тарифом за 50 тысяч. Кто-то просто изучает рынок. А кто-то может оказаться следующей крупной сделкой.

Традиционный подход: все эти лиды попадут в общую воронку и будут ждать, пока освободится менеджер.

Проблема: к тому времени, когда Дмитрий дозвонится, горячий лид уже остынет или уйдет к конкурентам.

Решение: ИИ-ассистент, который мгновенно подключается к каждому потенциальному клиенту, проводит первичную консультацию и передает человеку только готовых к покупке клиентов с полным контекстом.

Наш пример:
Мы разработали голосовой тренажер для обучения менеджеров по продажам. В качестве демо на сайте есть кнопка «поговорить с ИИ-ассистентом». ИИ-ассистент общается с клиентом, задаёт базовые вопросы о компании, уточняет задачу, рассказывает про решение. Можете попробовать прямо сейчас.

Как это работает:

Клиент нажимает кнопку на лендинге
ИИ-ассистент подключается и начинает диалог
Проводит первичную квалификацию:

Какие задачи стоят перед отделом продаж?
Какой опыт работы у менеджеров?
Какие самые болезненные ситуации нужно решить?
Какой бюджет на обучение?
Сколько человек в команде?

4. Дает персональные рекомендации по программе

Как итог: клиент, который побывал на лендинге и пообщался с ИИ-ассистентом доходит до встречи с реальным менеджером уже более подготовленным.

Как можно усилить?

ИИ-ассистент может создать автоматически карточку в CRM и передать готового клиента менеджеру с полученным контекстом.

Мы используем подобный путь для клиента в некоторых других наших проектах, о них расскажу ниже. Главное убедиться, что вы предупреждаете клиентов о том, что собираете персональные данные.

Автоматизация первичной консультации

Результаты внедрения ИИ для квалификации лидов

Средние количественные показатели при внедрении такой модели:

Обработка входящих заявок: ↑200+% (можем обработать в два-три раза больше заявок, так как они автоматически сортируются и назначаются на менеджеров)
Время первого контакта: ↓99+% (с 4−6 часов до 1 минуты)
Качество квалификации: ↑50% (больше релевантной информации)
Конверсия лид → встреча: ↑50% (в среднем в два раза чаще, так как общаемся с более «разогретыми» лидами)
Нагрузка на менеджеров: ↓50% (работают только с теплыми лидами)

Качественные изменения:

“

Раньше я тратила первые 15−20 минут каждого звонка на выяснение базовых вопросов. Теперь я сразу знаю, с кем говорю, какие у клиента задачи и бюджет. Могу сразу переходить к демонстрации релевантных функций. Клиенты приходят уже подготовленными и мотивированными.

Anna, sales-менеджер

Главный вопрос: не является ли это неуважением к клиенту?

Короткий ответ: нет.

Длинный ответ:
ИИ-ассистент способен уделить персональное внимание каждому клиенту — даже тому, кто интересуется минимальным тарифом или просто изучает рынок. Равномерное качество сервиса для всех клиентов почти невозможно обеспечить живыми людьми, особенно если ваши менеджеры в большей степени мотивированы бонусами с продаж.

Что получает клиент от общения с ИИ при правильной настройке ассистента:
1. Мгновенный отклик

Никого ожидания «менеджер вам перезвонит»
Консультация доступна 24/7
Ответы на вопросы в режиме реального времени

2. Полное внимание

ИИ никогда не торопится и не устает
Терпеливо отвечает на любое количество вопросов
Может несколько раз объяснить одно и то же

3. Персональные рекомендации

Анализирует конкретную ситуацию клиента
Предлагает решение
Дает развернутые консультации по применению

4. Приятное впечатление

Профессиональный уровень консультации
Нет ощущения «продавливания»
Фокус на решении задач клиента

Результат: клиент получает качественную консультацию, а менеджер — подготовленного и мотивированного клиента.

Где ещё можно использовать такой подход?

Кейс 1: ИИ в сфере онлайн образования

ИИ помогает выбрать подходящий курс
Анализирует уровень подготовки и цели
Рекомендует оптимальную программу обучения

Кейс 2: ИИ-хост для онлайн мероприятий

ИИ квалифицирует участников
Выясняет интересы и потребности в нетворкинге
Предлагает релевантные сессии и спикеров

Преимущества автоматизации первой линии через ИИ в customer experience

Для бизнеса:
Максимальное использование экспертного времени

Менеджеры работают только с квалифицированными лидами
Нет времени, потраченного на «пустые» звонки
Возможность фокуса на сложных сделках
Масштабирование без пропорционального роста штата

Для клиентов:
Качественный сервис без очередей

Мгновенное получение консультации
Персональный подход к каждому запросу
Полная информация для принятия решения
Комфортная скорость принятия решений

Синергия модели: ИИ делает то, что у него получается лучше (сбор данных, анализ, систематизация), а человек — то, что у него получается лучше (построение отношений, решение сложных задач, креативные предложения).

Ключевой принцип

В стандартизированных продажах ИИ должен стать идеальным «младшим менеджером» — тем, кто подготавливает почву для успешной работы эксперта.

Вот короткий чек-лист для проверки подходит ли такая модель:

Типовые пакеты услуг
Понятные критерии выбора
Возможность предварительной оценки стоимости
Четкие технические требования

Если всё — «да», то смело можно рассматривать такую модель. Если всё ещё не уверены, напишите нам в телеграм, порекомендуем подходящую модель для вашего бизнес-кейса.

Разработаем проект для вас

отправить сообщение

позвонить менеджеру

написать на почту

Выберите удобный способ связи с представителем компании

А теперь давайте попробуем ответить на вопрос: а может ли ИИ полностью взять на себя роль менеджера и закрыть весь цикл сделки?

Модель № 3: ИИ + Клиент — полная автоматизация простых сценариев

Автоматизация клиентского сервиса с помощью ИИ - схема полного цикла обслуживания без участия человека

Естественная эволюция: когда ИИ готов работать самостоятельно

После успешного внедрения второй модели у многих наших клиентов возникает логичный вопрос: «А может ли ИИ забрать на себя весь цикл взаимодействия?»

Наш опыт показывает: в некоторых случаях — да. Но всегда есть нюансы.

Когда процесс достаточно регламентирован, а продукт не требует особенно сложных и индивидуальных консультаций, искусственный интеллект может полностью заменить человека. Но с одним важным условием: качество обслуживания должно быть не хуже человеческого.

Ключевые критерии для полной автоматизации клиентского сервиса:

Ограниченный набор стандартных сценариев
Четкие критерии принятия решений
Низкая стоимость ошибки
Высокая частота однотипных запросов
Возможность формализации бизнес-процессов

Кейс: ИИ в продажах — когда робот ведёт сделки не хуже человека

Клиент: производитель умного остекления

Компания разрабатывает инновационные стеклопакеты, которые автоматически затемняются, становятся матовыми или полностью непрозрачными по команде. Продукт технологичный, но процесс продажи достаточно стандартизирован.

Задача:

Обрабатывать заявки с лендинга
Консультировать по техническим характеристикам
Рассчитывать примерную стоимость

Внедренное решение:
ИИ-менеджер интегрирован с AmoCRM и принимает звонки через веб-браузер и телефон, а также консультирует в текстовом чате.

Алгоритм работы ИИ-продавца:

Первичная консультация

Выясняет тип объекта и площадь остекления
Объясняет возможности умного стекла
Рассчитывает предварительную стоимость

2. Техническая квалификация

Уточняет архитектурные особенности
Определяет требования к системе управления
Выявляет дополнительные опции

3. Коммерческое предложение

Формирует предварительную смету
Объясняет условия поставки и монтажа
Предлагает варианты оплаты

4. Закрытие сделки (при готовности клиента)

Создает черновик договора
Планирует технический визит
Передает проект в CRM где менеджеру остаётся только зафиксировать договоренности и подписать бумаги.

ИИ-продавец умного остекления в чате

Впечатляющие результаты автоматизации продаж:

20% сделок ИИ проводит до финальной стадии в CRM самостоятельно
55% лидов передает менеджеру с полным контекстом
25% запросов отсеивает как нерелевантные
Средний чек «роботизированных» сделок: $ 8,47 тысяч
Среднее время от заявки до договора: ↓67% (с 8 дней до 2.6 дня)

Самое интересное: клиенты, которые купили через ИИ, дают такие же высокие оценки сервиса, как и те, кто работал с живыми менеджерами. Почему?

ИИ никогда не давит и не торопит с решением
Всегда готов повторить техническую информацию
Работает в удобное для клиента время

Кейс: ИИ для службы поддержки облачного провайдера

Ситуация:
Небольшой облачный провайдер со сложной технической инфраструктурой. 100+ корпоративных клиентов в разных часовых поясах. 40−60 обращений в службу поддержки ежедневно.

Проблемы до автоматизации:

Первая линия поддержки решала только 40% обращений
Среднее время ожидания: 12 минут
Доступность поддержки: 87%
Клиенты могли повторять одну и ту же информацию разным операторам

Внедрение ИИ в техподдержку:
ИИ-ассистент обрабатывает 100% входящих обращений и решает типовые проблемы самостоятельно.

Результаты:

Доступность поддержки: 99.4% (практически все клиенты дозваниваются)
30% инцидентов решается полностью на ИИ-линии
Треть клиентов не понимает, что общалась с роботом
Время решения проблем: ↓52%
NPS службы поддержки: ↑34%

Секрет успеха: когда ИИ понимает, что не может решить проблему, он передает ее освободившемуся специалисту с полным контекстом. Человек уже знает, в чем проблема, что пробовали, и может сразу приступить к решению.

Кейс: сложная форма заполнения заявки для финансового сервиса — от 18% до 50% заполняемости

Клиент: инвестиционный брокер для бизнеса

Проблема: сложные compliance формы для малых компаний. Заполняемость — критические 18%. Без формы нельзя работать с клиентом.

Решение: ИИ-консультант, который помогает заполнять документы голосом или в чате.

Возможности ИИ-консультанта:

Объясняет каждый пункт формы простым языком
Подсказывает, где найти нужную информацию
Проверяет корректность заполнения
Работает терпеливо — хоть несколько часов подряд

Результат: заполняемость форм выросла с 18% до 50+%. ROI решения окупился во второй месяц использования.

Когда модель «ИИ + Клиент» работает идеально

Бронирование и запись:

Рестораны, салоны красоты, медклиники
Четкие слоты времени и ресурсы
Стандартные услуги

Техподдержка первого уровня:

Типовые проблемы с решениями из базы знаний
Высокая частота обращений
Важность быстрого реагирования

Простые B2C продажи:

Ограниченная линейка товаров/услуг
Понятные критерии выбора
Стандартизированные цены

Информационные сервисы:

Справки, консультации, инструкции
Работа с документами и формами
Навигация по сложным процедурам

Главное правило

Полная автоматизация работает там, где ИИ может обеспечить лучший клиентский опыт, чем человек. Не быстрее или дешевле — а именно лучше для клиента.

Но успех любой модели зависит от правильной реализации. Далее мы покажем самую сложную модель, а затем, как избежать типичных ошибок при внедрении ИИ в клиентский путь.

Омниканальность: ИИ везде, где есть клиент

Омниканальный ИИ customer service - интеграция искусственного интеллекта во все каналы обслуживания клиентов

Эксперимент с полной омниканальностью: кейс SPA-салонов

Мы экспериментировали с самой амбициозной моделью — полной интеграцией ИИ во все каналы взаимодействия с клиентами.

Проект: сеть SPA-салонов, 8 точек в США.

Задача: создать единого ИИ-ассистента, который работает:

В чатах на сайте и в соцсетях
По телефону (голосовой ИИ)
В мобильном приложении
В оффлайн-точках через аватар с камерой

Что умел ИИ:

Считывал лицо клиента через камеру
Узнавал постоянных посетителей
Доставал историю из CRM
Рекомендовал услуги на основе предыдущих визитов
Консультировал по медицинским аспектам процедур
Напоминал об остатке на абонементе

Результаты онлайн-части:

Конверсия в запись: ↑18%
Средний чек: ↑25% (за счет персональных рекомендаций и напоминаний о визитах)
Удовлетворенность клиентов: 9.1/10

Почему отказались от оффлайн-части:

Дискомфорт части клиентов от «слежки»
Высокая стоимость поддержки оборудования
Недостаточный ROI для оффлайн-компонента

Вывод: омниканальность работает отлично в цифровых каналах, но оффлайн-интеграция пока требует осторожного подхода.

Ключевые принципы успешного внедрения ИИ в customer experience

Принципы внедрения ИИ в клиентский сервис - особое внимание к тестированию модели

Принцип № 1: Начинайте с типичных пользовательских сценариев

Золотое правило: автоматизируйте сначала то, что происходит чаще всего и имеет четкий алгоритм решения.

Анализ наших 40+ проектов показывает:

80% успешных внедрений начинались с 3−5 базовых сценариев
Компании, которые сразу пытались автоматизировать все, часто терпят неудачи
Эволюционный подход работает в разы чаще революционного

Как определить приоритетные сценарии:

Проанализируйте 500 последних обращений клиентов
Выделите топ-5 самых частых запросов
Оцените сложность каждого по шкале 1−10
Начните с самых частых и простых

Принцип № 2: Тестирование — это 60% успеха проекта

Самая недооцененная часть ИИ-проектов.

В традиционной разработке тестирование занимает 20−30% бюджета. В генеративном ИИ для клиентского пути — до 70%.

Почему тестирование ИИ кардинально отличается:

Традиционное ПО:

Код работает предсказуемо
Ошибки воспроизводимы
Тестируем логику и интерфейс

Генеративный ИИ:

Ответы могут варьироваться
«Галлюцинации» могут быть непредсказуемы
Тестируем понимание контекста и адекватность реакций

Наша методология тестирования ИИ-систем:
Этап 1: Базовое тестирование (до различных 500 запросов)

Стандартные сценарии использования
Типовые вопросы клиентов
Проверка корректности ответов
Время отклика и стабильность

Этап 2: Стресс-тестирование (до 300 запросов)

Некорректные и провокационные вопросы
Запросы вне области компетенции
Попытки «сломать» систему
Проверка эскалации к человеку

Этап 3: Эмоциональное тестирование (до 200 запросов)

Агрессивные клиенты
Паникующие пользователи
Неудовлетворенные клиенты
Анализ тона и эмпатии ответов

Реалистичные цифры по бюджетированию:

Проект автоматизации поддержки (15 млн рублей):

Почему экономить на тестировании опасно:

Пара неадекватных ответов клиенту могут стоить репутации
Часто «Глупый» ИИ хуже отсутствия ИИ

Чек-лист готовности ИИ к production:
✅ Протестировано на 500+ уникальных запросов
✅ Точность ответов >93+% для базовых сценариев
✅ Корректная эскалация в 95+% сложных случаев
✅ Отсутствие токсичных или неэтичных ответов
✅ Стабильная работа под нагрузкой

Практические рекомендации и выводы по внедрению ИИ в UX

Как выбрать правильную модель для вашего бизнеса

Задайте себе 4 вопроса:
1. Насколько сложен ваш продукт?

Простой (1−3 варианта) → Модель № 3 (ИИ + Клиент)
Средний (4−10 вариантов) → Модель № 2 (ИИ + Человек)
Сложный (неограниченная кастомизация) → Модель № 1 (Человек + ИИ)

2. Какой у вас объем обращений?

<50 в день → начните с копайлота
50−200 и более в день → задумайтесь о квалификации через ИИ

3. Какая стоимость ошибки?

Низкая (можно исправить) → автоматизируйте смело
Средняя → оставьте человека в контуре
Высокая (репутационные риски) → начните с копайлота

4. Какой бюджет на внедрение?

До 5 млн. → ИИ-копайлот (Модель № 1)
5 — 15 млн → квалификация + копайлот
20+ млн → можно задуматься о полных сценариях автоматизации

Поэтапный план внедрения искусственного интеллекта в клиентский путь

Фаза 1 (1−2 месяца): Аудит и стратегия

Анализ текущих процессов пользовательского пути
Выбор приоритетных сценариев автоматизации
Определение KPI и метрик успеха
Планирование бюджета и ресурсов

Фаза 2 (2−4 месяца): MVP и тестирование

Разработка минимальной версии ИИ-решения
Тестирование системы
Обучение сотрудников работе с системой
Пилотный запуск на ограниченной аудитории

Фаза 3 (1−2 месяца): Масштабирование

Полный запуск ИИ-системы
Мониторинг качества и удовлетворенности клиентов
Оптимизация на основе реальных данных
Планирование следующих этапов автоматизации

Ошибки, которых важно избежать

❌ Попытка автоматизировать все сразу. Начинайте с 1−2 простых сценариев, доводите до совершенства, затем расширяйте.
❌ Экономия на тестировании. 60−70% бюджета должно идти на тестирование и обучение модели.
❌ Игнорирование человеческого фактора. Сотрудники должны понимать, как ИИ помогает им, а не заменяет, для избежания сопротивления изменениям.
❌ Отсутствие метрик. Определите важных для вашего случая KPI и то, как они будут замеряться: например NPS, время решения, конверсия, стоимость обслуживания.

Прогноз развития ИИ в клиентском сервисе от нашего ИИ-ассистента

Ближайшие 2 года:

Голосовые ИИ-ассистенты станут неотличимы от людей
Персонализация достигнет уровня «лучший продавец в мире»
Предиктивная аналитика предотвратит 80% проблем до их возникновения

Через 5 лет:

ИИ будет обслуживать 70% клиентских взаимодействий
Люди сосредоточатся на стратегии и креативных решениях
Стоимость качественной поддержки снизится более чем в 10 раз

Финальные выводы

Искусственный интеллект в клиентском опыте — это не замена людей, а их усиление.

За 3 года работы с 40+ компаниями на ИИ-проектах мы убедились: успешные ИИ-проекты всегда начинаются с понимания, что технология должна решать реальные проблемы клиентов, а не просто «быть инновационной».

Три главных принципа успеха:

Эволюция, а не революция — начинайте с простого, развивайтесь постепенно
Клиент в центре — ИИ в первую очередь способен улучшать опыт клиента, а не экономить деньги
Качество превыше скорости — лучше потратить больше времени на тестирование, чем потом терять клиентов

Результат правильного внедрения:

Клиенты получают лучший сервис
Сотрудники работают с более интересными задачами
Бизнес масштабируется без пропорционального роста затрат

Искусственный интеллект уже изменил клиентский опыт. Вопрос не в том, нужно ли его внедрять, а в том, как сделать это правильно.

Готовы начать? Напишите нам в телеграм, изучим ваш проект и обсудим план внедрения ИИ в ваши бизнес-процессы.