Примеры использования искусственного интеллекта для улучшения клиентского опыта (CX): как применять ИИ для улучшения CX

Примеры использования искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения клиентского опыта (CX) часто выглядят одинаково: коробочный чат-бот, изолированный сценарий автоматизации на сайте или общий список функций без реальной пользы для бизнеса. При этом за кадром остаются те примеры, которые действительно нужны корпоративным клиентам — те, которые показывают, как ИИ повышает конверсию, снижает затраты на обслуживание и делает клиентские пути быстрее и полезнее в различных каналах обмена сообщениями.

Именно здесь выделяются самые сильные примеры. Компания Bolt использовала WhatsApp, чтобы превратить регистрацию водителей в интерактивный разговорный путь, и увеличила конверсию на 40%. Farm Superstores применила оркестрацию на базе ИИ во всех точках контакта с клиентами и снизила операционные расходы на 60%. Страховая компания LAQO использует ИИ для решения 30% клиентских запросов с возможностью бесшовной передачи диалога живым операторам при необходимости.

В совокупности эти примеры показывают, что ИИ в клиентском опыте — это не просто инструмент для снижения нагрузки на службу поддержки. Речь идет о создании связанных, омниканальных интерфейсов, которые работают в WhatsApp, SMS, RCS и контакт-центре.

Прежде чем перейти к тому, чем именно отличается клиентоориентированный ИИ в сфере CX, полезно начать с примеров. Чат-боты, персонализация, анализ настроений, интеллектуальная маршрутизация и прогнозная аналитика — это распространенные примеры использования ИИ в клиентском опыте, которые встречаются в корпоративных решениях для общения с клиентами.

Они важны, потому что закладывают фундамент современного CX. При грамотном внедрении они сокращают время отклика, повышают уровень удовлетворенности клиентов, усиливают персонализацию и помогают службам поддержки масштабироваться без пропорционального роста операционных затрат.

В разделах ниже сначала рассматриваются эти базовые примеры применения ИИ в CX на основе реальных кейсов брендов и измеримого бизнес-эффекта, а затем — сценарии использования мессенджеров и омниканального подхода, которые выделяют платформу AgentOS от Infobip на рынке.

ИИ-чат-боты часто первыми приходят на ум, когда заходит речь об искусственном интеллекте в клиентском опыте. Тем не менее, большинство внедрений ограничивается созданием веб-чата на одном сайте, в то время как более продвинутые решения используют ИИ для понимания естественного языка, обработки многошаговых вопросов и обучения на каждом взаимодействии в предпочтительных для клиентов каналах.

Например, ИИ-чат-бот компании LAQO решает около 30% всех клиентских запросов без участия человека, причем 90% бесед завершаются в ходе трех-пяти взаимодействий в каналах обмена сообщениями, а не на странице поддержки. Когда ситуация требует участия человека, передача живому агенту происходит с передачей всей истории переписки и профиля клиента, поэтому пользователю не приходится начинать все сначала.

Платформа для создания чат-ботов от Infobip, нативная доставка через мессенджеры и поддержка более 130 языков позволяют предприятиям создавать ИИ-чат-боты, которые выходят далеко за рамки базового автоответа на тикеты. Все эти возможности вместе позволяют компаниям проектировать ИИ-чат-боты в качестве надежных, автономных помощников первой линии для службы поддержки.

Многие компании уже используют ИИ для персонализации, но зачастую она ограничивается рекомендациями на сайте и темами электронных писем. ИИ приносит гораздо большую пользу, когда адаптирует контент, предложения и время отправки для каждого канала, используемого клиентом.

Благодаря единым профилям в разговорной CDP (Customer Data Platform), ИИ может персонализировать сообщения в WhatsApp на основе недавней истории просмотров или покупок, показывать релевантные товары в интерактивных карточках RCS и инициировать отправку последующих предложений по SMS в тот момент, когда клиент наиболее склонен ответить. Исследование McKinsey связывает такой тип персонализации с ростом выручки до 40%, особенно когда она охватывает множество каналов, а не ограничивается только веб-сайтом и электронной почтой.

Используя единые профили клиентов в AgentOS, ИИ может в реальном времени персонализировать как контент, так и выбор канала, помогая компаниям предоставлять более релевантный опыт в WhatsApp, RCS, SMS и других каналах обмена сообщениями.

Анализ настроений часто рассматривается как функция поддержки тикетов, выявляющая раздраженный тон уже после того, как клиент столкнулся с негативным опытом. При правильном использовании он работает в режиме реального времени в текстовых, голосовых и социальных чатах (а не только с тикетами), поэтому сигналы могут запускать действия прямо во время взаимодействия.

Когда в ходе беседы обнаруживается раздражение, ИИ может автоматически перевести клиента на старшего специалиста службы поддержки, вместо того чтобы оставлять его в очереди.

Если настроение является положительным, тот же сигнал может инициировать своевременное предложение о кросс-продажах или программу лояльности вместо того, чтобы упустить момент. Распознавание разочарования во время разговора дает командам шанс исправить ситуацию до того, как клиентский опыт ухудшится окончательно.

С помощью модуля Insights и Analytics платформы Infobip AgentOS эти сигналы настроений могут влиять на маршрутизацию и принятие решений о следующих наилучших действиях в каналах обмена сообщениями, включая WhatsApp, Viber, RCS и SMS.

Традиционная маршрутизация на основе навыков направляет клиента к тому агенту, который свободен в данный момент, с приблизительным соответствием по отделу или базовым тегам навыков. Интеллектуальная маршрутизация использует ИИ для оценки потребностей клиента, его настроения, ценности для бизнеса и предыдущих взаимодействий. Затем система определяет, может ли чат-бот справиться с запросом или какой именно живой агент лучше всего подойдет для помощи.

Это особенно важно в момент эскалации. Разговор в WhatsApp, который начался с ИИ-чат-бота и достиг своего лимита, не должен начинаться заново в очереди; он может быть направлен напрямую нужному живому агенту в контакт-центре с уже прикрепленной полной историей переписки, профилем клиента и сигналом настроения. Агент видит точный момент, на котором прервался разговор, поэтому клиенту никогда не приходится повторяться.

Поскольку облачный контакт-центр AgentOS использует общий единый профиль клиента, решения по маршрутизации становятся естественным продолжением беседы, а не разрозненным переводом звонка.

Примеры использования ИИ в CX часто реагируют на проблемы уже после их возникновения. Прогнозная аналитика использует исторические данные и данные о поведении, чтобы выявлять клиентов, склонных к оттоку, рекомендовать дальнейшие шаги и оценивать общую ценность клиента для компании (LTV).

На практике это означает, что модель может пометить клиента, проявляющего ранние признаки снижения вовлеченности, и автоматически инициировать персонализированное предложение по удержанию в его предпочтительном канале — например, сообщение в WhatsApp с индивидуальным стимулом, отправленное до того, как у клиента появятся поводы для жалоб или отказа от услуг. Прогнозы имеют значение только тогда, когда они вызывают ответные действия, такие как запуск кампании по удержанию до того, как клиент решит уйти.

Сочетание разговорной CDP и оркестрации клиентского пути превращает эти прогнозы в действия, позволяя проводить кампании по удержанию, которые достигают клиентов через их предпочтительные каналы при появлении ранних признаков снижения интереса.

Следующие примеры показывают, как ИИ может помогать не только в клиентском сервисе, но и в регистрации клиентов, изучении продуктов и завершении покупок через такие каналы, как WhatsApp, RCS, SMS и Viber. Они также демонстрируют, как эти беседы могут соединяться с другими каналами и живыми агентами без потери истории или контекста клиента.

Ни одна конкурирующая платформа не демонстрирует работу искусственного интеллекта для взаимодействия с клиентами нативно во всех каналах обмена сообщениями, таких как WhatsApp, Viber, RCS и другие, с такой же глубиной интеграции в тикеты поддержки и веб-чат. В следующих примерах рассматриваются конкретные бизнес-сценарии, результаты, достигнутые клиентами, и возможности AgentOS, которые поддерживают такой опыт.

ИИ-чат-боты обычно позиционируются как инструменты для сокращения расходов, которые решают вопросы клиентов, уменьшая нагрузку в виде тикетов на операторов-людей. Здесь акцент смещается в сторону доходов: ИИ-чат-бот в таких каналах обмена сообщениями, как WhatsApp, Viber и RCS, повышает конверсию, а не просто снижает объем обращений в поддержку.

Компания Bolt демонстрирует, как ИИ может стать драйвером роста доходов, а не просто инструментом обслуживания клиентов. Потенциальный водитель нажимает на рекламу, попадает прямо в чат WhatsApp и проходит процесс онбординга с помощью ИИ-чат-бота, который персонализирует каждый шаг — от первичных вопросов до отправки документов и финального подтверждения. Весь этот путь остается внутри WhatsApp, без перенаправления в приложение или веб-форму. Такой подход к перестройке процесса увеличил конверсию на 40%, продемонстрировав, что качественно выстроенный диалоговый путь может сам по себе служить каналом роста.

Это стало возможным благодаря конструктору чат-ботов AgentOS от Infobip в сочетании с нативной интеграцией WhatsApp Business API, которая позволяет предприятиям проектировать многоэтапные персонализированные сценарии полностью внутри WhatsApp, а не использовать его просто как канал уведомлений, привязанный к отдельному процессу регистрации.

Традиционный опыт взаимодействия с клиентами на базе ИИ носит в основном реактивный характер. Клиент задает вопрос, а система отвечает. Проактивное взаимодействие с помощью ИИ работает наоборот: оно охватывает покупателей еще до того, как им понадобится задать вопрос, с помощью сообщения, инициированного их собственным поведением или возникающей потребностью.

Это проявляется на практике, например, когда брошенная корзина инициирует отправку сообщения в WhatsApp с персонализированными рекомендациями товаров в тот момент, когда клиент наиболее склонен вернуться и завершить покупку. Приближающийся визит инициирует SMS-напоминание, отправленное в оптимальное для ИИ время, а не по фиксированному расписанию. Отправленный товар инициирует обновление статуса доставки в RCS с поддержкой мультимедиа, таких как карта отслеживания или изображение товара, вместо простого текстового уведомления.

AgentOS от Infobip делает это возможным благодаря оркестрации клиентского пути в сочетании с оптимизацией времени отправки и рекомендацией каналов, которые работают на базе данных из Conversational CDP. Используя унифицированные профили клиентов, платформа автоматически выбирает правильный канал и подходящий момент для каждого взаимодействия, помогая компаниям находить клиентов тогда, когда вероятность вовлечения максимальна.

Многие ИИ-агенты начинают каждый диалог с нуля, не имея никакой памяти о том, кто этот клиент и что ему нужно, но AgentOS от Infobip идет по другому пути. Его ИИ-агенты используют полный профиль из Conversational CDP, включая купленные продукты, недавние взаимодействия, языковые предпочтения, историю тональности общения и предпочтительные каналы, еще до отправки первого сообщения.

Представьте, что банковский клиент открывает чат в WhatsApp со своим банком. Вместо стандартного приветствия ИИ-агент обращается к нему по имени, ссылается на его недавний запрос по кредиту и предлагает следующие релевантные шаги — и все это на предпочитаемом языке клиента. Такое изменение контекста — переход от чистого листа к разговору с уже знакомым клиентом — это то, что отличает функциональный чат-бот от того, который воспринимается как продолжение отношений.

Такой уровень контекста обеспечивается интеграцией между ИИ-агентами AgentOS и Conversational CDP, гарантируя, что каждое взаимодействие под управлением ИИ начинается с полного профиля клиента, а не со стандартных вопросов.

Передача диалога — одна из наиболее часто обсуждаемых уязвимостей в ИИ-взаимодействии с клиентами, однако редко можно увидеть ее эффективную работу в разных каналах обмена сообщениями. Типичный сбой заключается в том, что клиент объясняет свою проблему ИИ-агенту, после чего его переводят на оператора-людей, у которого нет никакого контекста, и клиенту приходится объяснять все заново.

Например, ИИ-чат-бот страховой компании LAQO самостоятельно решает большинство вопросов в каждом диалоге, но когда возникает задача, требующая участия человека, он передает ее оператору Cloud Contact Center. Тот получает полную стенограмму разговора, профиль из CDP, оценку тональности и рекомендованное ИИ следующее действие еще до того, как ответить клиеню. Клиенту не нужно повторяться, а оператор начинает работу с большим объемом контекста, чем может дать любая обычная передача.

Эта интеграция работает потому, что Cloud Contact Center в AgentOS подключен напрямую к тому же уровню искусственного интеллекта и данных, что и чат-бот, поэтому эскалация является продолжением одного разговора, а не переключением между двумя изолированными системами.

Многоязычный клиентский опыт обычно рассматривается как задача перевода. Многие эксперты по CX заменяют статический текст, добавляют переключатель языка и считают задачу выполненной. Такой подход быстро терпит неудачу в реальных разговорах, где клиенты не хотят выбирать язык из меню, прежде чем получить помощь.

Чат-бот WhatsApp компании Mukuru обслуживает клиентов финансовых услуг на десяти языках на нескольких африканских рынках, определяя язык каждого клиента непосредственно по его первому сообщению и отвечая соответствующим образом без необходимости ручного выбора. Такое определение в реальном времени, работающее на уровне отдельного разговора, а не рынка, делает многоязычный ИИ для CX жизнеспособным в масштабах реального бизнеса.

AgentOS предоставляет эту возможность за счет автоматического определения более чем 130 языков, позволяя одному чат-боту обслуживать клиентов на разных рынках без создания отдельных версий или ручной настройки под каждый язык.

Наиболее эффективные примеры использования ИИ в обслуживании клиентов не ограничиваются одним каналом; они следуют за клиентом по мере его перемещения. Рассмотрим путь в ритейле, где клиент просматривает товары на веб-сайте, а эта активность отслеживается с помощью унифицированной CDP. Он бросает корзину, что инициирует управляемый ИИ сценарий вместо статического последующего email-письма. В оптимальное время он получает персонализированное сообщение. Он взаимодействует с каруселью рекомендаций товаров, доставленной в виде интерактивной карточки RCS, завершает покупку и получает подтверждение по SMS.

Компания Farm Superstores добилась снижения операционных расходов на 60%, применив такой оркестрированный путь под управлением ИИ во всем своем опыте взаимодействия с клиентами, вместо того чтобы рассматривать веб-сайт, мессенджеры и службу поддержки как отдельные, изолированные каналы.

Оркестрация клиентского пути в AgentOS объединяет это воедино, связывая решения о взаимодействии с клиентами более чем в 15 каналах, поэтому единый сценарий на базе ИИ может плавно переходить из веб-среды в WhatsApp, RCS и SMS без потери контекста на любом этапе.

Реальные примеры имеют значение, но корпоративным покупателям, оценивающим ИИ для CX, также необходимы четко изложенные экономические аргументы. Им нужно задать вопрос: что это дает на практике и как это измеряется?

Вот пять важнейших преимуществ, которые имеют значение, когда ИИ интегрирован по всем каналам, а не ограничен одним.

1. Более быстрое решение вопросов и более высокий уровень удовлетворенности клиентов

Мгновенное решение рутинных вопросов сокращает среднее время обработки и повышает показатель CSAT. Эту тенденцию можно наблюдать по всей отрасли, где внедрение ИИ позволило отсеять тысячи обращений с помощью автоматизации. Страховая компания LAQO Insurance решает 30% всех запросов с помощью ИИ, причем 90% бесед завершаются в ходе трех-четырех взаимодействий в WhatsApp и других мессенджерах, а не в очереди тикетов службы поддержки.

2. Снижение затрат без ущерба для качества

ИИ может существенно снизить расходы на обслуживание и взаимодействие без ущерба для клиентского опыта. Сеть магазинов Farm Superstores сократила операционные расходы на 60% с помощью чат-бота в WhatsApp. Этот результат дополняет более широкий отраслевой показатель: в исследовании TEI компании Forrester для сопоставимого внедрения CDP был зафиксирован возврат инвестиций (ROI) на уровне 158% при окупаемости за семь месяцев. В отличие от точечных решений, затрагивающих только поддержку, AgentOS снижает затраты как на маркетинговые коммуникации, так и на клиентский сервис в рамках единой платформы.

3. Персонализация в масштабном исполнении для каждого канала

ИИ-персонализация работает на уровне масштабов, с которыми человеческие команды просто не могут сравниться. Согласно , компании с более высокими темпами роста получают от персонализации на 40% больше дохода, чем более медленные конкуренты. AgentOS переносит этот интеллектуальный потенциал в WhatsApp, RCS, SMS и еще более чем 15 каналов обмена сообщениями, автоматически выбирая время для каждой рассылки и подходящий канал, в отличие от многих конкурирующих платформ, ограничивающихся лишь электронной почтой и сайтом.

4. Проактивное взаимодействие, предотвращающее отток

Одно из очевидных преимуществ ИИ — это переход от реактивного взаимодействия к проактивному, позволяющему выявлять признаки недовольства до того, как клиент пожалуется или уйдет. Платформа AgentOS Conversational CDP поддерживает модели прогнозирования оттока, которые заранее и автоматически запускают кампании по удержанию в предпочитаемом клиентом канале — функцию, которую реактивные инструменты поддержки на базе тикетов никогда не были способны предложить.

5. Производительность агентов и опыт сотрудников

Преимущества ИИ не ограничиваются клиентами; они распространяются и на специалистов, обрабатывающих сложные запросы. Знаковое исследование NBER, охватившее более 5000 агентов службы поддержки, показало, что помощь ИИ увеличила количество успешно решенных вопросов на 14% в час, сократила время обработки на 9% и снизила текучесть кадров среди агентов на 25%. Облачный контакт-центр AgentOS применяет этот подход напрямую с помощью ассистента на базе ИИ, который предлагает подсказки в реальном времени, резюме бесед и поиск по базе знаний, благодаря чему агенты тратят меньше времени на поиски и больше — на решение задач.

По данным Gartner, 85% лидеров сферы клиентского сервиса планируют изучить или протестировать разговорный ИИ. Компании, которые получают реальную выгоду, — это не те, кто пытается перестроить все каналы одновременно. Они начинают с точечного внедрения и постепенно расширяют его.

Начните с приоритетного варианта использования в канале с наибольшим объемом трафика (часто это WhatsApp или SMS), где даже небольшая автоматизация способна быстро снять реальные барьеры. Попытка запустить систему во всех каналах одновременно замедляет ее внедрение и усложняет задачу демонстрации первых результатов.

Передача диалога от ИИ к человеку должна быть заложена в стратегию с первого дня. Клиенты никогда не должны повторять информацию, которую они уже сообщили ИИ-агенту, а это значит, что маршрутизация, контекст и история беседы должны автоматически передаваться оператору-человеку.

Унифицированные данные о клиентах — это фундамент, от которого зависит все остальное. Персонализация, интеллектуальная маршрутизация и проактивное взаимодействие теряют эффективность, если профили клиентов разрознены по разным инструментам, поэтому ранняя консолидация данных окупается во всех последующих сценариях использования.

Измеряйте результаты, привязывая их к бизнес-показателям, а не только к количеству отсеянных обращений. Конверсия, снижение затрат, скорость решения вопросов и удержание клиентов гораздо важнее простого процента отклоненных тикетов, а аналитика замкнутого цикла позволяет увидеть, какие именно взаимодействия с участием ИИ улучшают эти показатели.

Исследования Cisco’s показывают, что в течение трех лет агентный ИИ будет обрабатывать 68% взаимодействий в сфере клиентского опыта с технологическими вендорами. Компании, которые начнут с единой базы данных, а не с изолированных точечных решений, окажутся в гораздо более выгодном положении для масштабирования по мере ускорения этого перехода.

Infobip доставляет сообщения, инициированные ИИ, через собственную сеть из более чем 800 прямых подключений к операторам связи в 190+ странах, опираясь на 40+ дата-центров и гарантии доступности корпоративного уровня. Поскольку сообщения маршрутизируются через собственную инфраструктуру Infobip, а не сторонние API, предприятия получают стабильную доставку независимо от рынка или канала.

Языковая поддержка охватывает более 130 языков с функцией автоматического определения, поэтому многоязычный опыт на базе ИИ масштабируется по всему миру без ручной настройки для каждого рынка.

Для регулируемых отраслей такая надежность подкреплена стандартами соответствия. Платформа сертифицирована по стандартам SOC 2 Type II и ISO 27001, а требования GDPR встроены по умолчанию. Такое сочетание означает, что клиентский опыт на базе ИИ не только быстрый и персонализированный, но также достаточно безопасный и надежный для работы в масштабах, необходимых крупному бизнесу.

Наиболее полезные примеры использования ИИ в CX показывают, что именно изменилось для клиента: упростилась регистрация, быстрее нашелся ответ или передача диалога прошла без необходимости повторять информацию.

Ищите аналогичные возможности в ваших собственных клиентских сценариях. Начните с одной повторяющейся проблемы, например, незаполненной заявки или рутинного запроса на обслуживание. Определите критерии успеха до запуска и измерьте результат — а не только количество диалогов, обработанных ИИ.

По мере расширения функционала держите клиентские данные, каналы связи и службу поддержки интегрированными, чтобы клиенты могли получить помощь, не сталкиваясь с барьерами между вашими инструментами.

Платформа AgentOS от Infobip объединяет ИИ-агентов, клиентские данные, оркестрацию клиентского пути и возможности облачного контакт-центра.