Клиентский опыт и качество

Привет! Это Александр Юрьев 😉

Дайджест за сентябрь здесь!

✅ Организации управляют встречами или встречи организациями? Делюсь мыслями

✅ Отчет Инфосистемы Джет: 86% крупных российских компаний уже используют большие языковые модели, но бума ИИ-агентов пока нет

✅ Новость: Прошла церемония награждения премии Loyalty & CX Awards Russia-2026

✅ Отчет TTEC Digital: Великая перезагрузка CX - 2026

✅ Отчет Genesys: Уровень обслуживания клиентов - 2026

✅ Опрос ВТБ: 70% россиян хотели бы использовать банковские продукты и сервисы, созданные с помощью нейрокогнитивных технологий

✅ Отчет Zendesk: CX-тренды - 2026

✅ Новость: Т-Банк открыл клиентам доступ к торговле на бирже с помощью внешних ИИ-агентов

✅ Опрос ИАА TelecomDaily: Экономика AI-агентов - как бизнес считает стоимость контакта

✅ Новость: Zendesk запустил перевод голоса в реальном времени (Real-Time Voice Translation)

✅ Новость: 1 сентября в Китае вступил в силу Стандарт GB/T 47746-2026, регулирующий взаимодействие человека и ИИ в клиентском сервисе

✅ Статья CX Network: PRR - метрика, которая нужна всем ИИ-ориентированным CX-командам

➖➖➖
Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK

Статья CX Network: PRR - метрика, которая нужна всем ИИ-ориентированным CX-командам

По мере развития ИИ-агентов традиционных метрик клиентского опыта становится недостаточно - раньше во многих сценариях результат можно было оценить в момент завершения обращения: клиент получил ответ, вопрос закрыт, повторного обращения нет - значит, проблема решена.

Но ИИ-агенты теперь не только отвечают на вопросы, а совершают действия от имени клиента, поэтому ошибка может проявиться уже после завершения диалога, но в самой системе поддержки обращение будет выглядеть как успешно решённое. Поэтому возникает необходимость измерять не только факт решения, но и устойчивость этого решения после завершения контакта.

CX Network предлагают новую метрику: Post-Resolution Rework Rate - процент клиентских взаимодействий, решённых ИИ, которые позже потребовали корректирующих действий со стороны клиента, сотрудника или операционной команды. Проще говоря - доля повторной работы после решения обращения.

Формула: PRR = (кейсы, решённые ИИ, потребовавшие корректирующих действий ÷ кейсы, решённые ИИ, которые завершили период наблюдения) × 100

Главная проблема существующих метрик - они фиксируют результат в определённой точке клиентского пути, а не конечный исход ситуации. Но отсутствие повторного обращения ещё не означает отсутствие повторной работы.

Основные принципы работы метрики

🟢 Оценивать нужно не закрытие обращения, а конечный результат - для каждого клиентского сценария необходимо определить, что именно означает "проблема действительно решена"
🟢 Использовать окно наблюдения - нельзя оценивать устойчивость решения сразу после завершения диалога. Для разных сценариев нужен разный период, в течение которого может проявиться ошибка. Поэтому в расчёт PRR должны попадать только те обращения, для которых этот период уже завершился
🟢 Отслеживать события после первоначального решения - нужно связать первоначальное обращение с последующими действиями в других системах: повторными обращениями, корректировками сотрудников, платежами, заказами, операционными процессами и так далее. При этом новое обращение не может автоматически рассматриваться как независимое от предыдущего
🟢 Фиксировать причину повторной работы - сам процент PRR показывает масштаб проблемы, но не объясняет её. Поэтому необходимо дополнительно фиксировать и классифицировать причины
🟢 Рассматривать PRR вместе с другими показателями - PRR не заменяет автоматизацию, FCR или повторные контакты. Она дополняет их показателем надёжности и устойчивости решения. Например, рост автоматизации сам по себе не обязательно означает улучшение: если вместе с ним растёт PRR, компания просто переносит работу из первой линии в последующие процессы

Источник
➖➖➖
Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK

Новость: 1 сентября в Китае вступил в силу Стандарт GB/T 47746-2026, регулирующий взаимодействие человека и ИИ в клиентском сервисе

Стандарт был создан для решения проблем, с которыми сталкиваются пользователи в сфере клиентского сервиса:

🔴 отсутствие четких критериев, когда запрос должен обрабатывать ИИ, а когда - человек
🔴 при переходе от ИИ к оператору часто теряется контекст, и клиенту приходится заново объяснять свою проблему
🔴 информация, собранная ИИ, не всегда передается оператору
🔴 уровень сервиса сильно варьируется от компании к компании

Стандарт GB/T 47746-2026 устанавливает единые правила, чтобы сделать это взаимодействие бесшовным и эффективным.
Стандарт охватывает весь процесс обслуживания и устанавливает следующие правила:

🟢 распределение входящих задач: запросы клиентов должны распределяться с учетом сложности вопроса и пожеланий клиента. ИИ в первую очередь обрабатывает стандартные, типовые вопросы. Живой оператор - сложные, конфиденциальные или связанные с безопасностью запросы
🟢 бесшовное переключение: при переходе от ИИ к человеку вся информация о клиенте и его проблеме должна синхронизироваться, повторный опрос запрещен. Система должна автоматически переводить на оператора при наступлении определенных условий (например, явный запрос клиента, финансовый спор, риск для безопасности)
🟢 доступность живого оператора: кнопка или команда для перехода на живого оператора должна быть четкой и заметной и не скрытой в меню
🟢 исходящие задачи: ИИ должен использоваться для уведомлений и закрытых опросов, а живые операторы - для сложных обзвонов. Переключение между ними также должно быть удобным
🟢 информационная безопасность: требуется создание механизма многоуровневого резервного копирования данных клиентов с соответствующими мерами защиты на каждом уровне
🟢 завершение обслуживания и улучшение: стандарт различает условия завершения сессии для живого оператора и ИИ, но объединяет их общим принципом: сессия может быть завершена только после получения согласия клиента или по истечении определенного времени бездействия клиента. Для живого оператора установлено время 60 секунд бездействия, для ИИ - компания устанавливает время самостоятельно

При этом стандарт не ограничивается конкретной сессией или диалогом, а требует создания системы непрерывного улучшения совместной работы человека и ИИ. Механизмы улучшения включают:

🟢 регулярные исследования и опросы
🟢 сбор и анализ жалоб и обратной связи от клиентов
🟢 системный мониторинг ключевых показателей (например, эффективности, качества, плавности переключения)
🟢 внешнюю оценку третьей стороной

Стандарт предписывает, чтобы улучшения касались не только общих показателей эффективности и качества, но и конкретно плавности переключения между оператором и ИИ, а также управления информацией.

Источник
➖➖➖
Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK

Новость: Zendesk запустил перевод голоса в реальном времени (Real-Time Voice Translation)

10 сентября Zendesk представил двусторонний ИИ-перевод телефонных разговоров - клиент и оператор могут говорить каждый на своем языке, а система переводит разговор практически в реальном времени.

Согласно исследованию Zendesk - сейчас на голосовой канал приходится 40% обращений. Языковые различия усложняют подбор персонала и соединение клиентов с подходящим оператором. Real-Time Voice Translation - решение на базе ИИ для двустороннего перевода во время живых звонков, чтобы клиенты и операторы могли говорить на предпочитаемых языках. По заявлению Zendesk, это позволяет оказывать голосовую поддержку на большем числе языков без постоянного привлечения переводчиков, создания отдельных языковых очередей или перевода клиентов на более медленные каналы вроде email и SMS для срочных или чувствительных запросов.

В Zendesk отмечают, что контакт-центрам, обслуживающим разные рынки, трудно находить многоязычный персонал. Нанимать отдельных операторов под конкретный язык может быть дорого, если спрос на него низкий или меняется в зависимости от региона, часового пояса и пиковых периодов. Это затрудняет поддержание достаточного штата для всех сообществ, которые обслуживает компания, и часто приводит к увеличению времени ожидания, переводам между операторами, пробелам в покрытии и сложностям маршрутизации. Такие ограничения также усложняют выход на новые рынки.

Real-Time Voice Translation дает контакт-центрам более гибкий способ обработки многоязычных звонков. Операторы могут обслуживать звонки на поддерживаемых языках без автоматического перевода клиента в языковую очередь или к переводчику, а команды - маршрутизировать вызовы с учетом темы обращения и компетенций оператора, а не с учетом его языковых знаний. При этом операторы могут включать и выключать двусторонний перевод, не покидая звонок.

Real-Time Voice Translation будет доступна в октябре для соответствующих критериям клиентов, использующих Zendesk Contact Center Native, в рамках закрытой программы Early Access.

Источник
➖➖➖
Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK

Опрос ИАА TelecomDaily: Экономика AI-агентов - как бизнес считает стоимость контакта

ИАА TelecomDaily опросили операторов облачной телефонии и разработчиков решений для автоматизации коммуникаций. Задача - понять, насколько экономически оправдано использование AI-агентов, какие функции бизнес готов передавать им вместо сотрудников и где спрос растет быстрее всего.

В МТС Exolve подчеркивают: заказчики ждут от ИИ полноценного рабочего инструмента, который не просто ведет диалог, но и взаимодействует с внутренними системами компании, а также быстро адаптируется под конкретные задачи. В "Ростелекоме" подтверждают этот сдвиг: все больше новых клиентов сразу приходят с запросом на ИИ-агента, а не на классический контакт-центр с операторами.

Один из главных драйверов перехода на ИИ - финансовая выгода. По данным MCN Telecom, при переходе от классической телефонии к собственному локальному телефонному AI-агенту стоимость обработки одного обращения снижается как минимум вдвое.

Контакт с живым оператором в Москве стоит 150–200 рублей, а с AI-агентом - около 40 рублей. Это означает снижение затрат в 5–8 раз. Экономический эффект складывается не только из стоимости отдельного контакта. Важно и то, что компания может обрабатывать больше обращений без пропорционального расширения штата.

В МТС Exolve отмечают: клиенты, внедрившие роботов для типовых звонков, увеличили число обработанных обращений на 15–20% за счет работы в режиме 24/7. По данным "Ростелекома", один робот в среднем заменяет двух-трех операторов, до 72% вопросов решаются без участия человека, а робот за то же время совершает на 46% больше звонков, чем оператор.

При этом эффективность автоматизации зависит от сложности задач - чем стандартнее сценарий и предсказуемее результат, тем проще получить экономический эффект. Наиболее выгодно автоматизировать простые сценарии - сбор обратной связи, прием заявок, проверку статуса.

По данным MCN Telecom, компании из сферы медицины, логистики и недвижимости активно автоматизируют первую линию: обработку входящих вызовов, запись клиентов и маршрутизацию звонков. Это позволяет передавать роботам повторяющиеся операции и снижать нагрузку на сотрудников.

В "Телфин" среди наиболее активных пользователей технологии называют банки, логистические компании и e-commerce. Банки чаще всего внедряют технологии для массовых обзвонов, а логистические компании - для быстрой обработки пикового потока заказов, в e-commerce агенты помогают снижать затраты на подтверждение заказов и информирование о статусах доставки.

В МТС Exolve к этому списку добавляют финансовый сектор, ритейл и HR. В HR автоматизация рутинных коммуникаций помогает компаниям поддерживать темпы подбора персонала на фоне кадрового дефицита.

Нехватка сотрудников становится самостоятельным фактором роста рынка AI-коммуникаций. В "Ростелекоме" отмечают: увеличение стоимости персонала контакт-центров вместе с высокой конкуренцией за клиента заставляет компании пересматривать экономику обслуживания. Тимофей Абраменко говорит, что дефицит кадров, рост стоимости сотрудников контакт-центра и борьба за клиента подталкивают бизнес передавать рутину роботам.

Источник
➖➖➖
Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK

Новость: Т-Банк открыл клиентам доступ к торговле на бирже с помощью внешних ИИ-агентов

Т-Банк (Т-Инвестиции) открыл доступ к биржевой торговле через сторонних ИИ-агентов. Подключиться может любой клиент, без статусов и ограничений. Агент получает доступ к операциям внутри профиля: от чтения данных и аналитики до исполнения поручений.

Главное условие: ИИ-агент работает только во время активного сеанса в чате с ним. Без подтверждения человека и его участия операции невозможны. Все действия, связанные с торговлей и движением средств, подтверждает сам клиент.

Технически агент подключается к торговой системе Т-Инвестиций через безопасный протокол MCP. В реальном времени он видит состав портфеля, остатки на счетах, историю операций, рыночные котировки и другие данные. Общение идёт в обычном чате: программировать не нужно, задачи можно ставить текстом. Если задача недостаточно чёткая, агент задаёт уточняющие вопросы. Готовую задачу он переводит на язык программного кода, решает и возвращается с результатом.

Что умеет ИИ-агент:

🟢 Аналитика и мониторинг: поиск бумаг по параметрам, сбор цен, объёмов и стаканов, сводки новостей по эмитентам с оценкой сентимента, персональные отчёты и поиск паттернов поведения инвестора.
🟢 Управление портфелем: проверка баланса, состава и свободных средств, расчёт доходности и рисков, ребалансировка по текстовой команде, пополнение счёта.
🟢 Торговые операции: рыночные и лимитные заявки, стоп-заявки, отмена активных ордеров.
🟢 Анализ операций: учёт налогов, разбор сделок, поиск инвестиционных идей, анализ прогнозов, поиск рыночных аномалий.

Среди заявленных плюсов: скорость анализа - ИИ обрабатывает большие объёмы данных за секунды; быстрая реакция на новости - заявка в стакан может уйти менее чем за 0,5 секунды; отсутствие эмоций; контроль рисков через автоматизацию; экономия времени на рутине; удобство - достаточно написать в чат.

Аналитические выводы ИИ-агента не являются инвестиционной рекомендацией и имеют соответствующую маркировку.

Источник
➖➖➖
Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK

Опрос ВТБ: 70% россиян хотели бы использовать банковские продукты и сервисы, созданные с помощью нейрокогнитивных технологий

Согласно опросу ВТБ, представленному на Восточном экономическом форуме, почти половина граждан РФ (49%) впервые столкнулись с понятием "нейрокогнитивные технологии" именно во время опроса. Лишь 13% респондентов хорошо осведомлены о данной сфере, а 38% имеют о ней поверхностное представление.

При этом 69% опрошенных положительно относятся к идее измерения банком их эмоциональных реакций. 67% респондентов заявили, что хотели бы получать продукты и сервисы, разработанные с учетом анализа их эмоционального состояния, и выразили готовность доверять таким решениям.

Наиболее востребованными направлениями применения нейротехнологий клиенты назвали:

🟢 улучшение интерфейса мобильного банка (48%)
🟢 корректировку стиля и тона коммуникаций (40%)
🟢 оптимизацию обслуживания в физических отделениях (39%)

Для 86% участников опроса критически важна персонализация общения, а для 81% - эмоции, возникающие при пользовании услугами.

ВТБ прогнозирует, что к концу 2027 года подобные разработки могут затронуть каждого второго клиента крупных банков, а к 2030 году нейрокогнитивные исследования могут стать отраслевым стандартом в проектировании интерфейсов и клиентских коммуникаций.

Источник
➖➖➖
Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK