Контакт-центры находятся под постоянным давлением, требующим более быстрого решения проблем. По мере роста количества запросов в службу поддержки сотрудники сталкиваются с серьезным выгоранием, что негативно сказывается на качестве поддержки, взаимодействии с клиентами и процессе решения задач. Это затрагивает клиентов, ожидающих быстрого решения, особенно тех, у кого возникли срочные вопросы.

Если не принимать меры, деморализованные сотрудники увольняются, что приводит к дорогостоящему процессу найма, который ложится на плечи организаций. Цифры говорят сами за себя. Согласно исследованию 2026 года, contact center turnover reached 46%, в три раза выше среднего показателя по отрасли.

Именно поэтому все больше организаций обращаются к автоматизации контакт-центров, чтобы снизить выгорание сотрудников, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить эффективность работы. Контакт-центры на базе ИИ используют технологии искусственного интеллекта для устранения пробелов в эффективности, с которыми сталкиваются традиционные системы IVR.

В этом руководстве рассматриваются контакт-центры с ИИ, способы автоматизации обслуживания клиентов, примеры использования, подходы к внедрению и рекомендации по выбору подходящего программного обеспечения для контакт-центра с ИИ.

Резюме

Автоматизация контакт-центра использует ИИ для обработки рабочих процессов поддержки клиентов с минимальным участием человека или без него.
Система контакт-центра на базе ИИ отвечает клиентам, понимает их намерения, извлекает информацию и предоставляет краткий ответ.
По сравнению с традиционными системами интерактивного голосового ответа (IVR), программное обеспечение для контакт-центров с ИИ более интуитивно понятно, эффективно и естественно.
ИИ-автоматизация меняет роль сотрудников, позволяя им сосредоточиться на сложных случаях.
При выборе программного обеспечения для контакт-центра с ИИ учитывайте такие факторы, как интеграция с CRM, омниканальная поддержка и задержка передачи данных.

Что такое автоматизация контакт-центра?

Автоматизация контакт-центра использует технологии ИИ для обработки взаимодействий с клиентами с минимальным участием человека. Она объединяет ИИ с программными технологиями, которые команды CX обычно используют в своей работе, такими как голосовые агенты, интерактивные голосовые ответы и чат-боты. Это позволяет организациям более эффективно поддерживать клиентов по различным каналам, включая телефонные звонки, электронную почту и чаты.

В отличие от традиционного ПО для контакт-центров, системы контакт-центров с ИИ используют передовой искусственный интеллект, такой как машинное обучение, глубокое обучение, голосовые модели и генеративный ИИ, для естественного общения с клиентами. Эти ИИ-системы гораздо более продвинуты, чем традиционные IVR. Они способны понимать нюансы, эмоции и контекст, чтобы отвечать более интеллектуально, подобно людям.

Также важно различать автоматизацию контакт-центра и автоматизацию колл-центра. Хотя они связаны, автоматизация колл-центра на базе ИИ фокусируется на автоматизации голосового общения. В то же время автоматизация контакт-центра охватывает голос, SMS, электронную почту и другие каналы связи.

Эффективная автоматизация контакт-центра выходит за рамки одного отдела. Например, вместо автоматизации работы секретаря на первой линии, вы используете ИИ для принятия решения о том, какой отдел должен заниматься этим вопросом, основываясь на данных разговора в реальном времени и сопутствующей информации о клиенте.

Примеры из практики: как автоматизация колл-центра улучшает разрешение запросов и время ожидания

Традиционно клиентов ставят в очередь на удержание, пока сотрудники обрабатывают звонки по мере их поступления. Поскольку организации сталкиваются с нехваткой персонала, время ожидания может превышать разумные пределы, что в конечном итоге приводит к сбросу звонков. Компаниям приходится расширять штат сотрудников, чтобы справляться с нагрузкой, что еще больше увеличивает расходы.

Контакт-центры с автоматизацией на базе ИИ преодолевают эти ограничения. Они извлекают исторические данные из CRM, понимают намерения клиента и передают контекст сотруднику. В результате команды CX могут решать больше запросов при первом обращении и сокращать время ожидания.

Три примера внедрения ElevenAgents, приведенные ниже, демонстрируют, насколько эффективна автоматизация колл-центра в различных секторах.

Компания

Отрасль

Каналы

Основные результаты

Klarna

Финтех

Телефон

Разрешение запросов до 10 раз быстрее для 35 млн клиентов в США

Rohlik

Электронная продуктовая торговля

Телефон, веб, приложение, WhatsApp

90% коммуникаций с клиентами обрабатываются автоматически

Getmobil

Электронная коммерция

Голос, веб-чат, WhatsApp

75% решений при первом обращении, снижение затрат на 60%

Klarna: разрешение запросов до 10 раз быстрее для 35 миллионов клиентов в США

Klarna запустила голосового ИИ-агента, созданного на базе ElevenAgents, в качестве первой линии телефонной поддержки для своих клиентов в США, доступного для всех 35 миллионов пользователей. Большая часть входящих звонков в Klarna носит информационный характер: консультации по продуктам, статус платежа или дальнейшие действия.

Клиенты, чьи запросы обрабатывает агент, получают решение до 10 раз быстрее, телефонные очереди сокращаются для простых запросов, а сотрудники освобождаются для работы со сложными случаями. Агент взаимодействует с клиентами через естественный диалог с низкой задержкой и переключает на сотрудника, когда это необходимо. Klarna выбрала ElevenLabs за масштабируемость корпоративного уровня, безопасность и производительность, включая элементы управления, соответствующие GDPR, и возможности локализации данных.

Rohlik: 90% коммуникаций с клиентами обрабатываются автоматически

Rohlik обслуживает 3 миллиона клиентов в Чехии, Германии, Венгрии, Румынии и Австрии. Поддержка была полностью ручной, и по мере масштабирования Rohlik на пять рынков и шесть языков, часы пиковой нагрузки приводили к увеличению времени ожидания, а в ночное время и ранним утром поддержка отсутствовала. Rohlik развернул своего агента Maia на базе ElevenAgents в телефонии, интернете, мобильном приложении и WhatsApp. Maia обрабатывает 90% звонков на горячую линию, и 90% всех коммуникаций с клиентами теперь обрабатываются автоматически, причем большая часть решается без участия человека.

Maia подключена к бэкенду Rohlik через Model Context Protocol. Она выполняет более 30 действий, включая проверку статуса заказа, изменение заказов, оформление возвратов и создание запросов в поддержку для клиента. Когда агент не может решить проблему или клиент просит соединить с человеком, звонок немедленно перенаправляется с полной расшифровкой, поэтому клиенту никогда не приходится повторяться. Rohlik сообщает о более чем двукратном ускорении разрешения запросов, доступности 24/7 на пяти рынках и шести языках, а также о планах сократить операционные расходы на 50% при сохранении уровня удовлетворенности клиентов (CSAT).

Getmobil: 75% решений при первом обращении и снижение затрат контакт-центра на 60%

Getmobil — ведущий маркетплейс восстановленной электроники в Турции с сетью из более чем 32 000 продавцов. Обслуживание клиентов было полностью ручным, поэтому каждый запрос о статусе заказа, возврате и вопросе по продукту требовал участия сотрудника, а расходы росли вместе с маркетплейсом. Сегодня ElevenAgents обрабатывает 100% входящих взаимодействий по голосовой связи, веб-чату и WhatsApp. Сложные запросы передаются представителям-людям.

Getmobil сообщает, что 75% разговоров решаются от начала до конца без эскалации, расходы на контакт-центр снизились на 60%, а время ответа улучшилось в три раза. ElevenAgents поддерживает все три канала нативно, поэтому команде не потребовалась индивидуальная интеграция для каждого из них. Сейчас команда расширяет использование платформы для исходящих задач, таких как проактивные последующие действия, звонки по онбордингу поставщиков и планирование взыскания задолженности.

Результаты клиентов опубликованы с их разрешения. Индивидуальные результаты могут отличаться.

Как ИИ-контакт-центры автоматизируют обслуживание клиентов

Благодаря программному обеспечению для контакт-центров с автоматизацией на базе ИИ клиенты могут получать обслуживание мгновенно, в режиме 24/7. Вместо того чтобы блуждать по лабиринтам меню, голосовой ИИ-агент автоматически общается с клиентами, определяет ключевые проблемы, обращается к внутренней базе знаний и выбирает подходящий ответ.

Предположим, клиент звонит в контакт-центр. Вместо того чтобы трубку взял оператор-человек, на звонок отвечает ИИ. Высокотехнологичные системы ИИ могут говорить естественно, используя соответствующую интонацию, поэтому разговор звучит натурально. В зависимости от ответа клиента ИИ принимает решение о дальнейших действиях.

Ниже представлен рабочий процесс ИИ-контакт-центра.

Ответ на запрос

Сначала ИИ отвечает на сообщения, инициированные клиентами. В зависимости от канала связи ИИ-система может использовать голос или текст для ответа на конкретные запросы. Многие ИИ-агенты также предлагают многоязычную поддержку, что позволяет им переключаться между языками.

Понимание

Затем ИИ-агенты используют передовые технологии понимания естественного языка для определения контекста, настроения и нюансов, связанных с запросом клиента. Это позволяет ИИ-системе формировать более связный, точный и релевантный ответ по сравнению с традиционными решениями для контакт-центров.

Обращение к базе знаний

Современный ИИ-контакт-центр напрямую подключается к внутренней базе знаний организации, чтобы ИИ-агенты могли отвечать более точно. Современные голосовые агенты и чат-боты обучены вести естественный диалог. Однако им часто не хватает специфической информации о продуктах, услугах или самой организации, необходимой для ответа на определенные вопросы. Извлекая данные, специфичные для организации, автоматизированные ИИ-агенты могут предоставлять те же ответы, что и оператор-человек.

Выполнение действий

После консолидации необходимых знаний ИИ-агент предпринимает соответствующие шаги для ответа клиенту. В простых случаях агент сразу дает ответ. Для поддержки, требующей сложного решения, агент может обновить запись в базе данных, получить дополнительную информацию, перевести звонок на оператора-человека или инициировать другие бизнес-процессы.

Аналитика

Автоматизированное программное обеспечение контакт-центра собирает данные о взаимодействии, руководствуясь политиками конфиденциальности, чтобы помочь операционным командам улучшить рабочий процесс поддержки. Например, это позволяет визуализировать общие закономерности в проблемах клиентов, чтобы помочь вам выявить «узкие места» в рабочем процессе.

Непрерывное обучение

После развертывания ИИ-агенты поддержки могут постоянно учиться на прошлых взаимодействиях. Эти агенты будут совершенствовать свои способности к рассуждению, что позволит им более гибко адаптироваться к различным ситуациям.

Голосовые ИИ-агенты против систем интерактивного голосового меню (IVR)

В течение многих лет службы поддержки клиентов полагались на системы интерактивного голосового ответа (IVR) для перенаправления звонящих к соответствующим операторам. Клиенты слушают голосовое меню, выбирают опцию и повторяют процесс, пока не ответит оператор.

Хотя IVR сокращает участие человека, это неэффективно. Кроме того, клиентам не нравится тратить время на прохождение через IVR. В 2019 году McKinsey опубликовала отчет, в котором приводились данные о том, как клиенты пытаются обойти или избежать IVR напрямую. Для клиентов IVR может казаться бесконечным лабиринтом меню, через который нужно пройти, прежде чем ответит оператор.

Голосовые ИИ-агенты решают проблемы, с которыми операционные команды сталкиваются при использовании IVR. Эти агенты отвечают на звонки немедленно, реагируют разумно и поддерживают движение очередей обращений. Голосовые ИИ-агенты могут работать вместе с интеллектуальной системой IVR, которая маршрутизирует звонящих, чтобы клиентам не приходилось пробиваться через негибкие меню.

В чем ценность голосовых ИИ-агентов и интеллектуальных IVR

Голосовой ИИ-агент обучен понимать акценты, говорить на естественных языках и адаптироваться к меняющимся намерениям клиентов. В контакт-центре такие агенты помогают автоматизировать типичные запросы, такие как проверка статуса счета, перенос встреч и ответы на часто задаваемые вопросы.

Тем временем IVR, которые когда-то полагались на жесткие правила, теперь используют понимание естественного языка для маршрутизации звонящих к нужному оператору. Не нуждаясь в конкретном ключевом слове, интеллектуальный IVR может маршрутизировать звонки, распознавая фразы вроде «Я хотел бы поговорить с вашим менеджером».

Варианты использования автоматизации обслуживания клиентов, с которых стоит начать

Ведущие голосовые ИИ-агенты и чат-боты меняют принципы работы контакт-центров. Согласно данным Statista, 35% of contact centers уже автоматизируют свой рабочий процесс с помощью генеративного ИИ тем или иным способом.

Чтобы помочь вам начать, вот несколько рабочих процессов поддержки клиентов, которые выиграют от автоматизации с помощью ИИ:

Запросы по учетным записям: ИИ-агенты могут выполнять процедуры самообслуживания, такие как обновление паролей, отслеживание заказов и обновление профилей клиентов.
Помощь в режиме реального времени: Клиенты, нуждающиеся в поддержке, могут получать немедленные ответы, пока агенты ищут информацию во внутренней базе знаний для выполнения их запросов.
Маршрутизация между отделами: Анализируя намерения клиента, голосовые ИИ-агенты могут при необходимости перевести звонок в нужный отдел. Что еще важнее, ИИ-агенты передают контекст, поэтому клиентам не приходится повторяться.
Саммаризация звонков: Вместо ручной транскрипции голосовые агенты автоматически расшифровывают и резюмируют разговоры.
Анализ настроений: Голосовые агенты могут постоянно оценивать настроение клиента, чтобы определить, доволен он или недоволен звонком. Это позволяет вмешаться на ранней стадии и снизить отток клиентов.
Ответы с помощью ИИ: Даже после того, как управление берет на себя оператор-человек, ИИ может помочь составить вежливые, соответствующие требованиям и профессиональные ответы.

Помимо рутинных задач по обслуживанию клиентов, ИИ-агенты могут помочь и в сложных разговорах. Например, в ходе острых споров ИИ-агенты могут моделировать различные сценарии в режиме реального времени и предлагать операторам-людям сценарий для деэскалации ситуации.

Выбор программного обеспечения для автоматизации контакт-центра с помощью ИИ

При выборе программного обеспечения для контакт-центра на базе ИИ для автоматизации рабочего процесса обслуживания клиентов учитывайте следующие аспекты.

Интеграция с CRM: Ищите решения для ИИ-контакт-центров, которые легко интегрируются с вашей CRM. Это позволит ИИ напрямую получать данные о клиентах через API-вызовы для поддержки разговоров.
Омниканальная поддержка: Клиенты ожидают своевременных ответов через веб-сайты, социальные сети, телефон и другие каналы.
Единая база знаний: Рассмотрите программное обеспечение для контакт-центра, которое консолидирует знания вашей организации в единый источник, чтобы предотвратить переключение контекста ИИ.
Бесшовное вмешательство ИИ: В некоторых случаях командам может быть полезно участие ИИ-агентов при работе со сложными кейсами. Выбирайте ИИ-агента, который вмешивается, не будучи навязчивым.
Перевод на оператора-человека: Клиенты могут захотеть поговорить с человеком, если посчитают это необходимым. Ищите агентов, которые улавливают нюансы и могут оперативно перенаправить коммуникацию.

ElevenAgents — это единая платформа, которая позволяет предприятиям создавать разговорных ИИ-агентов для поддержки рабочих процессов обслуживания клиентов. Она позволяет настраивать агентов в соответствии с вашими бренд-буками, требованиями соответствия и процедурами. Затем вы развертываете и масштабируете агентов поддержки для работы с голосом, чатом и электронной почтой.

Для малого и среднего бизнеса, которому требуется более простой рабочий процесс агентов, выбирайте Reception от ElevenAgents. Это ИИ-секретарь, который принимает звонки, отвечает на запросы, планирует встречи и многое другое, используя голос, звучащий естественно.

Как ответственно внедрить автоматизацию контакт-центра

В связи с ростом популярности автоматизации контакт-центров организациям следует учитывать передовые методы, включая управление, конфиденциальность и операционные факторы, чтобы обеспечить плавное внедрение.

1) Начните с узкого варианта использования

Не интегрируйте ИИ-инструменты во весь рабочий процесс поддержки с первого дня. Это создает множество точек взаимодействия, требующих равного внимания, что может привести к чрезмерному распылению ресурсов. Вместо этого начните с узких, высокочастотных запросов, таких как информационные звонки или статус заказа, а затем расширяйтесь. Это позволит вашим разработчикам устранять проблемы, проверять производительность агентов и обеспечивать соблюдение политик.

Например, Insurely, провайдер в сфере открытых финансов, ограничивает роль ИИ-агента, чтобы повысить его эффективность. Компания также подключает агентов к обновленной базе знаний. Изучите другие передовые методы, которые использует Insurely при интеграции ИИ-агентов в свои системы обслуживания клиентов.

2) Предусмотрите путь перевода на человека

Даже при наличии самых современных ИИ-агентов человеческий опыт остается важным, особенно при разрешении споров или работе со сложными случаями. Поэтому предлагайте клиентам возможность связаться с оператором-человеком. Сделайте эту опцию понятной еще до начала разговора и обучите ИИ-агента распознавать признаки стресса, чтобы он мог своевременно обеспечить вмешательство человека.

3) Раскрывайте информацию об использовании ИИ-агентов

Клиенты должны знать, что они разговаривают или переписываются с ИИ-агентом. Законы, такие как EU AI Act, требуют от организаций заранее раскрывать информацию об использовании ИИ. Простое и недвусмысленное вступительное заявление, например «Привет, я ИИ-агент», поможет вам соблюдать требования и укрепить доверие клиентов.

4) Публикуйте политики конфиденциальности данных

Голосовые агенты и чат-боты могут использовать данные диалогов для обучения. Клиенты имеют право знать, станут ли их данные частью обучающих наборов. Поэтому при общении организации должны предоставлять отказ от ответственности относительно того, как ИИ-агент собирает, хранит и использует данные клиентов.

На что обратить внимание при выборе ИИ-инструментов для колл-центров

ИИ-инструмент должен позволять колл-центрам звучать по-человечески, отвечать оперативно и при необходимости переключать на человека. Эти характеристики напрямую зависят от базовых голосовых агентов или чат-ботов. Сосредоточьтесь на этих областях при выборе ИИ-инструмента для колл-центра.

Критерии

На что обратить внимание

Производительность в реальном времени

Низкая задержка ответа, помощь агенту в живом разговоре и переключение.

Глубина интеграции

Нативная интеграция с CRM, базой знаний и существующими системами контакт-центра.

Путь эскалации

Четкие правила для обнаружения проблем, которые ИИ не может решить, и передача контекста при переводе на поддержку человеком.

Начните работу с ElevenAgents для обслуживания клиентов

ElevenAgents упрощает автоматизацию контакт-центров с помощью специализированных, естественно звучащих агентов, которые поддерживают диалоги на более чем 90 языках. Вместо замены существующей платформы обслуживания клиентов вы можете создавать и развертывать разговорных ИИ-агентов, которые работают с ней согласованно. Это также позволяет применять рекомендации бренда, меры безопасности и отслеживать производительность во всех взаимодействиях.

Создайте ИИ-агента сегодня и узнайте, как другие бренды используют ElevenAgents для автоматизации рабочих процессов CX.