Поделиться кейсом
Generation AI AwardsКачество обслуживания клиентов — ключевой фактор конкурентоспособности. Но когда компания большая, а в день приходят тысячи заявок, фокусироваться на персонализированной коммуникации с клиентами может быть сложно.
Согласно исследованию McKinsey, внедрение AI-агентов позволяет снизить стоимость обработки одного обращения на 50% при одновременном росте показателей удовлетворенности клиентов. А в течение ближайших 2-3 лет автоматизация на базе AI позволит компаниям сократить количество операторов на 40-50% и обрабатывать на 20-30% больше обращений.
Чтобы понять, почему AI-агенты работают настолько эффективно, разберемся, как эволюционировал клиентский сервис — от живых операторов до интеллектуальных систем.
Как все начиналось: штат операторов без автоматизации
Раньше в службах клиентского сервиса работали исключительно люди. Задача поддержки была не только в том, чтобы решать вопросы клиентов. Но еще и в том, чтобы делать это эффективно и создавать положительный опыт коммуникации с брендом. Если бизнес расширялся, клиентов становилось больше. Вместе с этим росла нагрузка на команду поддержки. Но также появлялись проблемы:
Увеличивалось время ответа
В часы высокой нагрузки на поддержку клиенты могли ждать ответов больше 20-30 минут.
Сказывался человеческий фактор
Усталость, ошибки, пробелы в знаниях у операторов — все это влияло на качество обслуживания.
Увеличивались издержки
Чтобы сохранить лояльность клиентов, приходилось расширять штат клиентского сервиса. Это приводило к дополнительным затратам.
Автоматизация стала неизбежностью для бизнеса. Компании искали способ снизить расходы и одновременно улучшить уровень сервиса.
Эра чат‑ботов: автоматизация, но с ограничениями
С развитием технологий компании начали внедрять чат-ботов для автоматизации работы контакт-центров. Боты взяли на себя рутинные задачи: отвечали на типовые вопросы, предоставляли справочную информацию и помогали снизить нагрузку на операторов.
Однако быстро выяснилось, что экономия ресурсов не компенсирует проблемы с качеством обслуживания. Основные ограничения первого поколения чат-ботов:
Жесткая логика работы
Боты функционировали только по заранее прописанным сценариям. Малейшее отклонение от ожидаемой формулировки — и система переставала понимать клиента.
Отсутствие контекста
38% клиентов называли неспособность чат-бота понять контекст самым раздражающим аспектом взаимодействия. Бот не мог связать несколько сообщений в единый диалог.
Беспомощность в сложных ситуациях
Любой вопрос, выходящий за рамки базового сценария, требовал немедленного переключения на оператора. При этом по данным Gartner, показатели решения проблем варьировались от 17% для финансовых споров до 58% для возвратов товаров.
Бизнес получил инструмент для автоматизации, но частично потерял доверие клиентов. Стало очевидно: простой автоматизации недостаточно — нужны технологии, способные понимать естественную речь и адаптироваться к контексту разговора.
Чат‑боты на LLM: прорыв, но есть нюанс
Появление больших языковых моделей (LLM) казалось революцией. Чат-боты нового поколения научились понимать сложные формулировки, распознавать намерения и вести естественный диалог.
Реальность оказалась сложнее:
Проблема галлюцинаций
LLM-боты могут генерировать правдоподобную, но ложную информацию.
Отсутствие реальных действий
Боты могут вести диалог, но не способны проверить статус заказа в реальной системе, обновить данные или инициировать возврат.
При этом LLM все равно могут быть полезны в клиентском сервисе, не обязательно в формате чат-ботов для клиентов. Нейросети повышают эффективность сотрудников и усиляют операторов поддержки: помогают быстро находить информацию в корпоративных базах, генерировать черновики ответов и делать саммари переписок.
Например, ваши сотрудники могут использовать нейросети в Jay Copilot — корпоративной AI-платформе с доступом к топовым LLM, куда можно интегрировать базу знаний компании и мгновенно получать точные ответы на любые вопросы без риска утечки данных.
Читайте также:
Как за 2 недели собрать FAQ из хаотичных документов с помощью RAG
AI‑агенты: новый уровень сервиса
AI-агенты — это принципиально другая технология. В отличие от чат-ботов, которые только ведут диалог, агенты выполняют задачи:
Сегодня AI-агенты перестали быть экспериментальной технологией и стали новым стандартом клиентского сервиса. Компании, внедрившие агентов, масштабируют поддержку без пропорционального роста команды, предоставляют персонализированный сервис каждому клиенту на основе истории взаимодействия. И освобождают операторов для решения сложных задач, требующих человеческой эмпатии и креативности.
Согласно исследованию McKinsey*, внедрение AI-агентов позволяет снизить стоимость обработки обращений до 50% и повысить удовлетворенность клиентов при одновременном росте объемов обращений.
*McKinsey, «The contact center crossroads: Finding the right mix of humans and AI,» March 2025
Разница в действии: чат‑бот vs AI‑агент
Как работает классический бот
Результат работы чат-бота: клиент раздражен. Половина вопроса не решена, нужно либо повторять запрос, либо идти в личный кабинет и отменять услугу вручную. Негативный опыт, который запоминается.
Как работает AI-агент
Результат работы AI-агента: все задачи решены в одном окне диалога, автоматически и без привлечения оператора. Клиент получает быстрое решение и остается доволен. Такой позитивный опыт повышает лояльность к бренду.
С чего начать внедрение AI‑агентов
Если вы только начинаете автоматизацию клиентского сервиса, попробуйте присмотреться к готовым платформам. В них уже встроены все необходимые инструменты — не нужно собирать решение с нуля.
Например, Agent Platform от Just AI — платформа, адаптированная для российского бизнеса. Позволяет запустить AI-агента быстро, безопасно и с минимальными затратами ресурсов.
Преимущества Just AI Agent Platform для контакт-центров:
Just AI Agent Platform