Стратегия разговорного ИИ — это план использования диалогов на базе ИИ (чат-ботов, ИИ-агентов, голосовых помощников) для достижения бизнес-целей на протяжении всего пути клиента.
Внедрение больше не является сложной задачей: 96% брендов автоматизируют клиентские коммуникации, а 84% используют ИИ для поддержки. Проблемой становится масштабирование решения.
Только 50% брендов имеют системы, полностью готовые к интеграции с другими решениями через API, а 58% имеют полностью интегрированные каналы, что ограничивает возможности ИИ.
Зрелые бренды надстраивают ИИ поверх работающих процессов. Они сохраняют сценарии на основе правил для простых задач и используют агентный ИИ для сложных многоэтапных сценариев.
Клиенты больше доверяют ИИ, когда с человеком легко связаться. Умная передача диалога оператору и четкое информирование об использовании ИИ теперь являются частью стратегии, а не второстепенной задачей.
Начните с оценки своего бренда по сравнению с конкурентами по отрасли с помощью CX Assessment

Раньше стратегия разговорного ИИ начиналась с одного вопроса: «Когда нам следует начать использовать ИИ?». В 2026 году большинство брендов уже ответили на него. Согласно исследованию зрелости клиентского опыта (CX) от Infobip, 96% организаций используют автоматизацию в клиентских коммуникациях, а 84% используют ИИ для поддержки клиентов.

Раньше стратегия разговорного ИИ начиналась с одного вопроса: «Когда нам следует начать использовать ИИ?».

В 2026 году большинство брендов уже ответили на него. Согласно исследованию зрелости клиентского опыта (CX) от Infobip, 96% организаций используют автоматизацию в клиентских коммуникациях, а 84% используют ИИ для поддержки клиентов.

Именно здесь сходятся разговорный ИИ и зрелость клиентского опыта (CX). Зрелость CX — это методология, которая измеряет готовность клиентских коммуникаций бренда обеспечивать великолепный опыт общения и поддерживать ИИ. Она оценивает три измерения:

Зрелость пути клиента: какие части пути клиента вы автоматизируете в мессенджерах и мобильных каналах, от поиска до повторного вовлечения.
Искушенность (уровень сложности): насколько развит каждый сценарий использования и какие технологии его поддерживают — от простых сценариев на основе правил до агентного ИИ.
Потенциал систем: какие из ваших систем готовы к работе с API и подключены, и что вы реально можете создать в дальнейшем с помощью уже имеющихся инструментов.

Все сводится к тому, насколько глубоко ИИ и автоматизация встроены в каждый путь клиента. Два бренда могут заявить, что они «автоматизировали оповещения о мошенничестве». Один отправляет СМС. Другой позволяет клиенту заблокировать карту, пообщаться с оператором с полным контекстом и заказать замену — и все это в одном диалоге в WhatsApp.

Стратегия — это то, что превращает первый опыт во второй. Она избавляет бренды от долговременного ожидания, шаблонных сообщений и односторонних уведомлений, заменяя их быстрыми, персонализированными двусторонними диалогами. Это непростой путь, но с надежной стратегией и опытным партнером бренды могут выстраивать более прочные отношения с помощью разговорного опыта на базе ИИ.

Некоторые из причин, почему это важно для бизнес-операций, включают:

Разговорный ИИ может питать чат-ботов или виртуальных ассистентов, которые могут общаться с клиентами в любое время суток — никаких больше кол-центров, работающих только в часы работы. Это повышает общую удовлетворенность услугами службы поддержки вашего бренда и предоставляет вашей аудитории удобную поддержку, которую они ищут.

Мощная часть ИИ — это способность брать ценные данные клиентов и использовать их для создания персонализированных впечатлений. Это помогает брендам выстраивать более глубокие и лояльные отношения с клиентами, отправляя гиперперсонализированные сообщения, учитывающие их демографические данные, поведение, историю покупок и все остальное, достаточно важное для адаптации их опыта.

Разговорный ИИ значительно ускоряет время решения вопросов. Клиенты могут получить мгновенный ответ на запрос вместо того, чтобы ждать ответа или стоять в длинной очереди звонков. Благодаря сценариям самообслуживания клиенты могут решать свои вопросы гораздо быстрее, чем с помощью традиционных решений.

Большинство запросов клиентов обычно просты и рутинны, и с ними может справиться чат-бот с разговорным ИИ. Такие вещи, как часто задаваемые вопросы, обновления статуса, информация об учетной записи или даже запись на прием, могут быть быстро решены через чат. Автоматизация на базе разговорного ИИ позволяет брендам обрабатывать несколько запросов одновременно, делая весь процесс более приятным для конечных пользователей.

Поддержка живыми операторами по-прежнему остается критически важной частью решения бренда для поддержки клиентов. Живые операторы могут сосредоточиться на самых сложных и деликатных задачах, в то время как система разговорного ИИ справляется с рутинными и повторяющимися задачами, отнимающими слишком много времени. Это означает, что клиенты могут выполнять некоторые задачи с помощью чат-бота для самообслуживания, в то время как другие, с более серьезными или сложными задачами, могут быстрее связаться с живым оператором.

Взаимодействие с разговорным ИИ помогает собирать ценные данные от клиентов. Понимая типы запросов клиентов, их частоту, болевые точки, степень удовлетворенности решением и даже поведенческие данные, можно получить важную аналитику. Это помогает брендам принимать более обоснованные решения при стратегическом планировании, что в конечном итоге дает им конкурентное преимущество.

Пример: Банк использует разговорный ИИ, чтобы написать клиенту в WhatsApp о подозрительной транзакции. Клиент может подтвердить или отклонить транзакцию и заблокировать карту, пока команда по борьбе с мошенничеством проводит дальнейшее расследование.

Итак, что же составляет успешную стратегию? Существует семь ключевых компонентов, которые помогают брендам создавать более эффективное решение. Первые пять формируют сам диалог. Последние два определяют, возможно ли его масштабирование.

Естественно-языковая обработка (NLP) позволяет чат-ботам понимать человеческую речь. Чтобы решение было по-настоящему разговорным, важно, чтобы ИИ мог понимать такие вещи, как намерение, тональность (сентимент) и даже сленг. Например, розничный клиент, ожидающий свою доставку, может спросить:

Например, розничный клиент, ожидающий свою доставку, может спросить:

Я сделал заказ на прошлой неделе, и он до сих пор не пришел. Где он?

Благодаря NLP чат-бот может понять контекст оформления заказа, временные рамки («на прошлой неделе»), настроение («клиент недоволен») и сам вопрос о том, где находится заказ.

Исходя из этого, чат-бот с разговорным ИИ может ответить:

Сожалеем, что ваш заказ еще не прибыл. Не могли бы вы указать номер вашего заказа? Закапы обычно доставляются в течение 5–7 рабочих дней, поэтому мы позаботимся о том, чтобы все шло по плану.

Далеко не каждый диалог требует одинакового уровня ИИ. Технологии, лежащие в основе разговорного опыта, в настоящее время охватывают пять уровней:

Главный сдвиг — это агентные действия. Чат-бот, который только извлекает ответы, может подсказать абоненту телеком-компании, как обновить мобильный тариф. ИИ-агент, подключенный к CRM и биллинговой системе телеком-компании, может внести изменения за него прямо в чате.

Зрелые бренды не заменяют один уровень другим. Они наслаивают их. Согласно исследованию Infobip, 38% организаций, использующих передовой агентный ИИ, по-прежнему применяют автоматизацию на основе правил. Оставляйте простые, предсказуемые задачи правилам и внедряйте ИИ там, где принятие решений в реальном времени приводит к лучшим результатам.

Вся суть этого решения заключается в том, чтобы сделать путь клиента и взаимодействие с ним интерактивными. Это означает, что клиент может использовать естественный язык в текстовых или голосовых сообщениях для общения с искусственным интеллектом и получать человекоподобные ответы. Ему не нужно упрощать свою речь или использовать специфическую семантику, чтобы найти нужный ответ. Он может общаться с ИИ-чат-ботом так же, как с живым оператором.

Например, клиент банка может спросить о своей карте несколькими способами:

Могу ли я увеличить лимит по карте?

Мне нужен лимит повыше для поездки на следующей неделе.

Почему мой платеж отклонили? Вы можете увеличить мне лимит?

CUI поймет все эти запросы как просьбу изменить лимит по карте и ответит соответствующим образом:

Здравствуйте, Роза, ваш текущий лимит составляет 2000 долларов. Хотите ли вы увеличить его до 3000 долларов до конца месяца?

Надежная база знаний — важнейший компонент стратегии разговорного ИИ. Именно база знаний позволяет ИИ понимать ситуативные запросы и предоставлять правильные ответы. Она также играет ключевую роль в повышении точности ответов и снижении риска галлюцинаций ИИ, поскольку генеративный ИИ может опираться на ваш утвержденный контент, а не гадать.

Имея подробную базу знаний, ИИ может быстро извлекать необходимую информацию о клиентах и сценариях для генерации точных ответов.

Например, при наличии хорошей базы знаний ИИ может давать разные ответы на один и тот же запрос в зависимости от данных клиента:

Какой тарифный план мобильной связи лучше всего мне подходит?

Ответ может меняться в зависимости от того, является ли клиент новым или постоянным, часто ли он путешествует, оформлен ли у него семейный тариф или сколько трафика он расходует ежемесячно.

Разговорный ИИ был бы не столь эффективен, если бы использовался не на том канале. Вся суть в том, чтобы взаимодействие было удобным, быстрым и привычным, поэтому используйте каналы, на которых ваши клиенты уже присутствуют.

В среднем бренды используют 5–6 каналов. Лидируют электронная почта (93%), WhatsApp (75%), социальные сети (69%) и SMS (62%). Богатые каналы — это то место, где разговорный ИИ может принести наибольшую пользу, поскольку кнопки, карусели, платежи и медиафайлы позволяют клиентам завершать задачи прямо в чате.

Это компонент, который большинство стратегий упускают из виду, и именно он определяет, сможет ли ИИ масштабироваться. ИИ-агентам необходим доступ к клиентским данным и возможность совершать действия в ваших системах. Это зависит от того, насколько интегрирован ваш технологический стек.

Сегодня 60% брендов полностью централизовали данные клиентов, но только 50% утверждают, что их системы полностью готовы к работе с API. Бренды, автоматизирующие 10 и более сценариев использования, гораздо чаще заявляют о готовности к API (68%).

В модели зрелости CX это называется потенциалом систем: тем, что вы можете создать с помощью уже имеющихся у вас инструментов. Большинство брендов обладают большими возможностями, чем используют. Прежде чем приобретать новые технологии, определите, какие из ваших систем (CRM, платформа клиентских данных, контакт-центр, система обнаружения мошенничества) могут быть связаны через API.

И последнее по порядку, но не по значению: аналитика показывает, работает ли ваш разговорный ИИ и где его можно улучшить. Отслеживайте показатели с первого дня, чтобы каждое изменение вашей стратегии основывалось на данных реальных разговоров. Ниже мы рассматриваем ключевые метрики и способы оценки успеха.

Надежная стратегия — залог создания успешной системы разговорного ИИ. Вот пошаговое руководство о том, с чего начать и как спланировать внедрение разговорного ИИ.

Прежде чем ставить цели, оцените свое текущее положение. Измерьте время отклика, стоимость обслуживания, уровень автоматизации и определите, какие сценарии использования и каналы вы уже задействовали.

Затем углубитесь в вопрос. Какие системы готовы к API? Ваши данные о клиентах централизованы или разделены? Насколько продвинуты сценарии использования, которые вы уже автоматизировали? Эти ответы покажут, что вы можете создать быстро, а что требует предварительной подготовки.

Оценка зрелости CX оценивает вашу организацию по таким критериям, как зрелость пути клиента, сложность и потенциал систем, а также сопоставляет ваши показатели с результатами конкурентов в вашей отрасли и регионе. Оцените свой бренд, пройдя тест ниже:

Чего именно вы хотите достичь с помощью решения на базе разговорного ИИ? Наличие движущей силы вашей инициативы по трансформации поможет бренду двигаться в правильном направлении и понять, насколько успешным было внедрение. Вот несколько примеров целей, которые могут ставить перед собой бренды при использовании этой технологии:

Сократить нагрузку на операторов на 20% за 9 месяцев с помощью чат-бота самообслуживания на базе ИИ.
Повысить уровень удержания клиентов на 20% за счет проактивной поддержки и персонализированных рекомендаций.
Увеличить продажи в электронной коммерции на 15% в течение первого квартала с помощью персонализированных рекомендаций товаров на базе ИИ.
Решать 70% часто задаваемых вопросов с помощью чат-бота в течение шести месяцев, сократив среднее время отклика на 40%.

Важно быть максимально конкретным. Включайте конкретные сценарии использования, такие как поддержка клиентов, лидогенерация или персонализированные рекомендации, чтобы сосредоточиться именно на том, что вы можете предложить клиентам с помощью ИИ. Убедитесь, что ваши ключевые показатели эффективности (KPI) поддаются измерению — например, точность ответов, показатель удовлетворенности клиентов (CSAT), решение при первом обращении или время до разрешения проблемы. Это позволит вам легко оценить успешность решения по истечении заданного периода.

Бренды всегда должны знать, с кем они общаются. Отправка нецелевых или чрезмерно обобщенных сообщений может привести к тому, что ваши кампании и усилия не найдут отклика у клиентов.

Бренды должны проявить должную осмотрительность и убедиться, что возможности ИИ соответствуют ожиданиям клиентов и решают их реальные проблемы. Для этого они могут анализировать демографические данные, предпочтения, стили общения и предпочитаемые каналы. Используя аналитику клиентских данных, опросы, обратную связь и историю взаимодействия с клиентами, бренды могут создавать подробные портреты (персоны), которые помогают выявить потребности аудитории.

Описывая пути клиента от начала до конца, бренды могут лучше понять проблемные зоны и возможности на каждой точке контакта, а также увидеть, где ИИ может принести наибольшую пользу.

Большинство брендов начинают со сценариев использования, которые относительно легко автоматизировать, таких как сбор отзывов (56%) и напоминания (52%). Сценарии использования, которые приносят наибольшую ценность для клиента, автоматизированы гораздо слабее; к ним относятся управление программами лояльности (35%), управление доставкой (28%), онбординг клиентов (26%), а также возвраты и возмещение средств (15%). Именно в этом разрыве ваша стратегия может сыграть ключевую роль.

Вот несколько примеров того, как разговорный ИИ может быть внедрен на различных этапах пути клиента:

Нового клиента банка обычно засыпают файлами и новой информацией относительно договоров, счетов и других конфиденциальных документов. Разговорный ИИ может провести через весь этот процесс в рамках одной беседы: собрать документы KYC, зафиксировать согласие с условиями, ответить на вопросы и отправить напоминания, если чего-то не хватает. Сегодня только 26% брендов автоматизируют онбординг.

Технические проблемы отнимают много времени у колл-центров телеком-компаний, при этом на голосовую связь по-прежнему приходится 56% использования каналов связи. Диалоговый ИИ-агент может помочь клиентам самостоятельно устранить неполадки. Если проблему все же не удается решить, он может перевести клиента на живого оператора, передав ему полный контекст беседы, или записать на прием в службу технической поддержки.

Возврат товара — неприятный процесс как для клиентов, так и для брендов, и только 15% брендов автоматизируют его. ИИ-ассистент может провести клиента через процедуру возврата, собрать фотографии поврежденных товаров, инициировать возврат средств и отправлять обновления о статусе доставки и платежа. Он также может приостановить отправку промо-сообщений на время решения проблемы.

Инструменты и программное обеспечение, которые бренды выбирают для создания и запуска своих решений на базе разговорного ИИ, могут как обеспечить успех стратегии, так и привести к ее провалу. Бренды должны выбирать инструменты, которые соответствуют задачам, целям и инфраструктуре бизнеса.

Бренды должны оценивать следующие параметры:

Возможности НЛП и генеративного ИИ
Поддержка ИИ-агентов, способных выполнять действия через API
Омниканальная поддержка и оркестрация клиентского пути
Масштабируемость
Аналитика
Консультанты по клиентскому опыту (CX) и специалисты по ИИ
Интеграция с другими инструментами и компостуемость

Ваше ИИ-решение должно интегрироваться с существующими системами, такими как CRM, ERP, CDP, билетные системы и другие бэкенд-системы. Именно это позволяет ИИ-агенту извлекать данные из баз, обновлять их и выполнять задачи, а не просто отвечать на вопросы. Полная интеграция является идеальным вариантом. При частичной интеграции инструментов, каналов и систем бренды, скорее всего, не смогут обеспечить наилучший клиентский опыт.

Начните с того, что у вас уже есть. Согласно исследованиям Infobip, бренды во всех отраслях и регионах могут делать с имеющимся у них технологическим стеком гораздо больше, чем делают сейчас.

Теперь пришло время создать сценарий диалога для ваших сценариев использования. Каждый сценарий использования состоит из четырех уровней, и при зрелой реализации проектируются все они:

Точки входа: как клиент начинает взаимодействие (кнопки клик-для-чата, QR-коды, реклама, перенаправление звонков в IVR)
Основные модули: функциональное ядро сценария использования (блокировка карты, бронирование, оплата)
Точки выхода: как завершается взаимодействие (решение вопроса в чате, перевод на оператора, переход в приложение)
Последующие действия: что происходит дальше (уведомления о статусе, напоминания, сбор отзывов)

Базовая реализация охватывает только ядро. Например, базовый сценарий обработки жалобы регистрирует обращение и отправляет подтверждение по электронной почте. Клиент ждет, перезванивает и снова описывает свою проблему. Зрелый сценарий начинается в чате, использует подсказки, принимает фотографии, открывает данные о заказе, распределяет запросы по степени важности и завершается обновлением статуса и последующими действиями.

ИИ иногда может иметь дурную репутацию из-за галлюцинаций или предоставления недостоверной информации, поэтому качество обучающих данных имеет критически важное значение. Используйте исторические данные чатов, тикеты поддержки и разделы часто задаваемых вопросов (FAQ), чтобы обучить ИИ контексту, намерениям и различным способам формулирования запросов клиентами, и продолжайте обновлять его по мере поступления новых запросов и изменения ваших продуктов и услуг.

Например, диалоговый ИИ-чат-бот должен распознавать оба следующих сообщения как проблему с доставкой:

Прошло 7 дней, а моя посылка все еще не пришла.

Когда будет доставлен мой заказ?

Теперь, когда ваше ИИ-решение настроено и обучено, пришло время протестировать диалоги, выявить пробелы, ошибки или ограничения перед его развертыванием для вашей аудитории. Бренды должны провести пользовательское тестирование с целевой аудиторией и собрать отзывы, проверить работу бота на предмет неоднозначных запросов или запросов вне зоны его компетенции, а также оценить эффективность чат-бота по сравнению с KPI, установленными на втором этапе.

Начните с целенаправленного пилотного проекта для одного сценария использования с высоким объемом обращений. Как только он достигнет целевых показателей KPI, углубите его (добавьте точки входа, точки выхода и последующие действия), прежде чем добавлять новые сценарии использования, каналы или регионы. Получая обратную связь, бренды могут узнать о новых болевых точках и областях для улучшения. Обновление базы знаний новыми данными, отзывами и прошлыми диалогами обеспечит ИИ лучший контекст и улучшит сопоставление намерений.

Потребности и ожидания клиентов со временем меняются, а это значит, что ИИ тоже должен адаптироваться. Регулярно пересчитывайте показатели зрелости вашего CX, чтобы оценить достигнутый прогресс и определить дальнейшие шаги.

Чтобы извлечь максимум пользы из вашей стратегии, воспользуйтесь следующими практическим рекомендациями по разработке успешного решения:

Сначала пилотный проект, затем углубление и только потом расширение: Пилотный проект позволяет протестировать, изучить и доработать решение до его полномасштабного запуска. Однако многие пилотные проекты останавливаются до того, как успевают масштабироваться. Как только пилотный проект заработает, превратите этот сценарий использования в полноценный клиентский путь, прежде чем добавлять новые.
Выборочно добавляйте уровень сложности: Не каждое взаимодействие требует автономного ИИ. Сохраняйте правила для простых, предсказуемых триггеров и развертывайте ИИ-агентов там, где сложные многоступенчатые решения дают лучшие результаты.
Продумайте умный перевод на операторов: Установите четкие триггеры эскалации на основе тональности, срочности или сложности и убедитесь, что живой оператор получает полную историю переписки. Согласно исследованиям, доверие к ИИ возрастает более чем в два раза, если доступна возможность связи с человеком.
Будьте прозрачны в отношении ИИ: Сообщайте клиентам, что они общаются с искусственным интеллектом, с самого первого сообщения. В соответствии с Законом об искусственном интеллекте ЕС это является юридическим требованием с 2 августа 2026 года для чат-ботов, взаимодействующих с пользователями из ЕС, независимо от того, где зарегистрирована компания.
Обеспечьте конфиденциальность и безопасность данных: Убедитесь, что вы соблюдаете законы о защите данных, такие как GDPR, CCPA или HIPAA. Используйте шифрование и анонимизацию для защиты пользовательских данных, регистрируйте взаимодействия с ИИ и будьте честны с клиентами в отношении того, как используется их информация.
Сформируйте правильную команду: Для успешного внедрения разговорного ИИ требуется нечто большее, чем просто технологии. Объедините дизайнеров диалогов, специалистов по ИИ и работе с данными, владельцев клиентского опыта и бизнес-команды, отвечающие за каждый сценарий использования, при поддержке руководства для обеспечения согласованности их действий.
Стимулируйте культуру непрерывного обучения: Регулярно анализируйте историю диалогов для выявления пробелов, обновляйте базу знаний ИИ новыми данными и поощряйте пользователей оставлять отзывы.

Тщательное планирование и дизайн должны лежать в основе вашей стратегии. Каждый этап вашего клиентского пути в диалоге должен быть тщательно продуман и спланирован с учетом потребностей бренда и клиентов.

Диалоговые сценарии: Проектируйте диалоги взаимодействие за взаимодействием. Предвосхищайте вопросы, давайте четкие ответы и предусматривайте последующие действия и запасные варианты на случай, если ИИ не сможет распознать запрос.
Тональность общения (Tone of voice): Соответствуйте вашему бренду, аудитории и каналу. Банк может придерживаться формального стиля, но пользователи WhatsApp ожидают более непринужденного, человечного тона, чем в электронной почте.
Контекст: Запоминайте и используйте информацию из предыдущих разговоров, чтобы клиентам никогда не приходилось повторяться.
Четкие ожидания: С самого начала объясняйте, что ИИ может делать, а что нет.
Обработка ошибок: Используйте уточняющие подсказки и альтернативные предложения с плавным перенаправлением на живого оператора.
Мультимодальное взаимодействие: Обеспечьте гибкость за счет использования текстового, голосового или визуального ввода.
Доступность и инклюзивность: Проектируйте решения с учетом разных языков, пользователей с ограниченными возможностями и разнообразных потребностей.
Этика и прозрачность: Заявляйте об использовании ИИ, объясняйте, как применяются данные, и следите за тем, чтобы ИИ справедливо относился ко всем пользователям.

Омниканальные возможности в сочетании с разговорным ИИ способны обеспечить клиентам максимально плавное взаимодействие. Омниканальный подход позволяет клиентам переключаться между каналами и продолжать тот же разговор, предоставляя ИИ-агентам и живым операторам весь необходимый контекст.

Тем не менее, только 58% брендов заявляют, что их цифровые каналы полностью интегрированы. У остальных 42% клиенты сталкиваются с трудностями при каждом переходе между каналами.

Представьте себе разочарование от общения с чат-ботом технической поддержки в WhatsApp, когда проблема не решена, после чего вас переводят на живого оператора по телефону, который просит вас снова повторить суть проблемы. Или сообщение о проблеме по электронной почте, звонок для уточнения статуса, а затем получение рекламного SMS, пока ваш запрос все еще открыт.

С помощью омниканальной платформы весь контекст из беседы с чат-ботом передается напрямую оператору, поэтому он может помочь, не задавая повторяющихся вопросов. Вся информация, данные, подробные профили и история общения хранятся в одном месте, где объединены все инструменты. Сюда входят:

Все каналы, необходимые для коммуникации
Инструменты взаимодействия с клиентами для маркетинга
Платформа клиентских данных
Облачный контакт-центр
Конструкторы чат-ботов и ИИ-агентов

Автоматизация справляется с отдельными задачами, такими как отправка уведомления, маршрутизация запроса, выявление мошенничества. Оркестрация объединяет эти задачи в единое непрерывное путешествие. Например, клиент начинает подачу жалобы в RCS, загружает фотографию, получает автоматический возврат средств, получает уведомление об отправке и запрос на отзыв, причем полный контекст сохраняется на каждом этапе.

Только 27% брендов используют инструмент оркестрации пути клиента сегодня, и это главная причина, почему так много сценариев автоматизации остаются разобщенными.

Брендам сначала нужно определить, какие каналы предпочитают их клиенты, и убедиться, что они полностью интегрированы. Каждый канал имеет свои особенности и возможности, поэтому сценарии диалогов, созданные для WhatsApp, могут сильно отличаться от сценариев для RCS, Viber или веб-чата. С платформой оркестрации добавление нового канала становится вопросом конфигурации, а не инженерным проектом.

Существует множество способов узнать, окупается ли стратегия брендов. Начните с сравнения с базовыми показателями, установленными на первом этапе. Ключевые метрики для отслеживания:

Индекс удовлетворенности клиентов (CSAT): попросите клиентов оценить взаимодействие сразу после беседы на том же канале и отслеживайте настроения пользователей во время чата.
Длительность разговора и отказы: долгие чаты могут указывать на зацикливание чат-бота. Отслеживайте, на каком этапе клиенты прерывают беседу.
Вовлеченность: как часто клиенты отвечают, нажимают кнопки или делятся медиафайлами с чат-ботом.
Успешное завершение задач и решение при первом обращении: как часто ИИ решает вопросы без участия человека и с первой попытки. Автономный ИИ должен повышать оба показателя.
Конверсия: для маркетинговых и продажных сценариев — сколько бесед приводит к продаже или оплате прямо в чате.
Удержание клиентов: возвращаются ли клиенты после использования вашего разговорного ИИ или растет отток.
Объем звонков и среднее время обработки: меньше звонков в контакт-центр и более короткие звонки, когда операторы начинают работу с полного контекста.
Время до решения: простые кейсы должны решаться всего за пару сообщений.
Стоимость решения и влияние на выручку: отслеживайте продажи, ценность клиента за все время сотрудничества (LTV) и стоимость решения. Разговорный ИИ может оказать существенное влияние на выручку за счет снижения нагрузки на контакт-центры, оптимизации внутренних процессов и открытия новых источников дохода.

Изучите Agent OS