17–18 марта 2026 года более тысячи профессионалов индустрии контактных центров собрались на Customer Contacts World Forum — главной площадке для диалога о стандартах обслуживания клиентов вот уже более 20 лет.

В центре обсуждений в этом году: как улучшить сервис при снижении затрат? Чем помочь клиенту в период турбулентности? Как повысить дозваниваемость и продажи КЦ? Как позаботиться об обучении и удовлетворенности сотрудников? Ну и конечно, где ИИ может усилить контакт-центр?

Команда BSS предложила свои ответы и подкрепила их кейсами с Т2, «Честный знак» и банком АТБ.

Как именно ИИ-анализ помогает оптимизировать процессы рассказали руководитель отдела мониторинга Т2 Лариса Воронина и ведущий аналитик по контактным центрам компании BSS Дарья Громова.

Так, в Т2 с помощью речевой аналитики собирают статистику по тишине и AHT в разрезе тематик и городов. Это позволит точечно пересобрать процессы, и по прогнозам, время обработки обращений снизится к концу 2026 на 15%.

Команда Т2 выбирала вендора около двух лет, и все это время шел пилот с BSS. В результате выбор сделали в нашу пользу: между командами выстроился прочный рабочий контакт — с пониманием, что BSS предоставит и экспертную поддержку, и возможность развивать собственные компетенции. О главной ошибке, которую следует избегать, рассказала Лариса Воронина:

«Подход “вендор поставил — мы используем” не работает: так система оторвана от реальности и, например, будет плохо распознавать специфические термины».

Как можно строить подход к пилотам отдельно, рассказала Дарья Громова на примере другого кейса:

«Несколько недель назад завершился уникальный пилотный проект с одним банком. Это был не просто тест речевой аналитики, а работа с четко заданным таргетом. В итоге, за три месяца мы перевыполнили цель почти в три раза. Поэтому не стоит бояться запускать пилоты с конкретными KPI: они дают ценный опыт использования речевой аналитики и с высокой вероятностью позволяют быстро получить результат».

Если конкретнее: за три месяца пилота стояли задачи снизить AHT на 3%, автоматизировать оценочную карту и внедрить дробную систему подсчета баллов. В итоге удалось сократить AHT на 8%, а экономия по пилотному подразделению контакт-центра составила 3,5 млн рублей в год.

Анализировать жалобы так, чтобы укреплять связь с клиентами — другая грань речевой аналитики, про которую рассказала Дарья Громова. Совместно с руководителем управления разработки и сопровождения процессов банка АТБ Ольгой Савватеевой, эксперт представила еще один кейс:

«Система речевой аналитики сканирует все обращения, находит в них маркеры недовольства, группирует их в кластеры и выходит на корневые причины. В итоге бизнес видит конкретный процесс, который вызывает негатив клиента».

В случае с банком АТБ удалось снизить долю негатива в антифрод-ограничениях на 80%, сократить отключения от коммуникаций на 5% и увеличить конверсию в назначение встреч на 21%. Ну и главный результат — рост доверия клиентов к бренду.

Источник: BSS