Как VOXYS внедрил GenAI‑тренажеры для операторов и снизил отток после обучения на 15%

VOXYS обучает операторов для проектов заказчиков в банках, телекоме, e-commerce и других отраслях, где важны качество диалога, продажи, телемаркетинг и обслуживание клиентов. В обучении одновременно может находиться 300+ сотрудников в день. Формат обучения смешанный: онлайн-траектории, SCORM-курсы в корпоративной LMS, тесты и лонгриды дополняются практикой с тренером.

До внедрения тренажеров обучение в VOXYS уже было выстроено в смешанном формате: теорию кандидаты проходили онлайн (курсы, тесты и лонгриды в корпоративной LMS), а практические навыки закрепляли на ролевых играх с тренером. Такой подход давал базовую подготовку, но практическая часть оставалась ресурсоемкой и плохо масштабировалась в асинхронном формате.

Главный вызов: кандидатам требовалось больше повторений и больше вариативных ситуаций до выхода на линию, особенно в работе с возражениями и трудными клиентами. Оценка навыков проводилась вручную по чек-листам, поэтому регулярная диагностика на большом потоке сотрудников требовала много времени тренеров.

Цели проекта:

• Увеличить объем и регулярность самостоятельной практики во время обучения.
• Снизить нагрузку на тренеров за счет автоматизации части ролевых диалогов и первичной оценки.
• Сократить отток кандидатов при первичном обучении в асинхронном формате.
• Ускорить подготовку сотрудников и повысить их уверенность перед выходом на линию.
• Внедрить диагностику проектных навыков кандидатов до выхода на реальные звонки.

Для VOXYS было важно закрыть разрыв между теорией и реальным звонком. Навык оператора проявляется в живом диалоге: нужно услышать клиента, принять возражение, удержать структуру разговора, корректно аргументировать и не исказить информацию о продукте.

Классические тесты и статичные сценарии такой вариативности не дают. GenAI оказался полезен именно там, где нужен «живой» клиент с разным характером, сопротивлением и непредсказуемыми ответами, а еще — автоматический разбор диалога после тренировки.

Инструментом стали голосовые LLM-тренажеры targetskill с конструктором без ручного промптинга и с выгрузкой в корпоративную LMS через SCORM.

В основе тренажера лежит цепочка LLM-агентов. Первый агент играет клиента: симулирует реального человека с заданным характером, целью диалога и набором возражений. Второй подключается после завершения диалога и оценивает, как сотрудник справился с задачей.

Под каждый проект VOXYS — банки, телеком, e-commerce — собирали отдельный тренажер: поведение клиента, тип возражений, продуктовые детали и критерии качества различаются от проекта к проекту. В одном тренажере можно моделировать нескольких персонажей, как разных типов клиентов в одной сессии, чтобы приблизить практику к реальным условиям.

Ключевым требованием был self-service-подход: команда методологов VOXYS должна была запускать и дорабатывать тренажеры самостоятельно, без технических специалистов и ручного промптинга.

Процесс сборки выглядел так:

1. Методолог выбирал проект и задачу тренировки: продажи, консультация, обслуживание, работа с возражениями.
2. Заполнял анкету в визарде: тип клиента, характер, цель диалога, типовые возражения, продуктовый контекст и критерии оценки.
3. Система автоматически формировала промпты для агента-клиента и агента-оценщика.
4. Тренажер тестировался на реальных операторах, после чего методологи корректировали вводные и критерии.
5. После валидации тренажер выгружался в LMS через SCORM и включался в обучающую траекторию.

В результате VOXYS использует более 15 тренажеров в коммерческом обучении. Методолог без технических навыков может собрать новый сценарий за 20–30 минут, а первые рабочие тренажёры были подготовлены в первые дни проекта.

Критерий готовности был практическим: поведение агента должно быть неотличимо от реального трудного клиента на линии. Ориентирами служили реальные звонки, чек-листы тренеров VOXYS и опыт методологов, которые знают стандарты конкретных проектов.

Калибровка шла итеративно, по одному циклу для каждого тренажера:

• Тренажер прогоняли на реальных операторах.
• Команда фиксировала ситуации, где агент ведет себя неестественно: слишком быстро соглашается, дает слишком легкие ответы или недостаточно похож на трудного клиента с линии.
• По итогам прогона корректировали промпты, сценарные вводные и критерии оценки.

Перед запуском в коммерческое обучение методологи VOXYS валидировали два слоя: насколько естественно ведет себя агент-клиент и насколько корректно агент-оценщик дает обратную связь. Только после этого тренажер уходил в LMS.

Обратная связь опирается на два типа данных в промпте агента-оценщика — критерии оценки и продуктовую информацию, поэтому он проверяет и структуру диалога, и фактическую точность ответов оператора. В критерии входили выслушивание клиента, принятие возражения, аргументация, соблюдение структуры диалога и корректность продуктовых формулировок.

После каждого диалога сотрудник получает разбор:

• Прямые цитаты из своей речи.
• Конкретные ошибки: где именно потерял клиента, что сказал неточно.
• Рекомендации для следующих тренировок и реальной работы с клиентами.

Первый срез результатов показал высокую скорость раскатки и масштаб охвата: около двух недель прошло от первого кейса до коммерческого использования в LMS. Сейчас на различных проектах работает уже более 15 тренажеров с одновременным охватом 100–200 сотрудников.

При этом сборка нового сценария через визард-конструктор занимает у методолога всего 20–30 минут, а сами операторы оценивают опыт взаимодействия с тренажерами на 4,9 из 5 (CSI).

Опыт VOXYS переносится на процессы, где навык сотрудника проявляется в живом диалоге:

1. GenAI-тренажер полезен там, где навык нельзя проверить тестом: качество оператора проявляется в живом диалоге, реакции на возражение и точности аргументации.
2. Self-service важен не меньше самой модели: если методолог собирает тренажер за 20–30 минут без промптинга, решение масштабируется на разные проекты контакт-центра.
3. Калибровку нельзя пропускать. Агент должен быть похож на реального трудного клиента, поэтому нужны реальные звонки, чек-листы и экспертная валидация.
4. Обратная связь от AI сильнее, когда оценщик получает кроме критериев качества еще и продуктовую информацию: тогда он проверяет и структуру диалога, и точность ответа.
5. Интеграция через SCORM снижает барьер внедрения: тренажеры встраиваются в LMS и не требуют отдельного IT-проекта.

За месяц пилота VOXYS прошел путь от брифа до коммерческого запуска GenAI-тренажеров в LMS. Связка «агент-клиент + агент-оценщик» закрыла разрыв между теорией и реальной линией: 30+ сценариев уже в работе, сборка нового занимает 20–30 минут, а отток после обучения снизился на 15%.

Дальше целятся в масштабирование на новые тематики и проекты заказчиков VOXYS, включая неголосовые направления и управленческие навыки, расширение библиотеки отраслевых шаблонов и формат AI-тренера.