XVI конференции «Передовой опыт контактных центров — Excellence in Customer Contacts — 2026» собрала представителей крупнейших IТ-компаний и руководителей контакт-центров из финансового сектора, телекома, розницы, логистики, государственного сектора и других отраслей.

Компания BSS представила на мероприятии CX-платформу для управления клиентским опытом и выступила с экспертизой: эксперты поделились кейсами и организовали круглый стол для обсуждения актуальных вызовов отрасли.

CX-платформа объединяет данные, аналитику и управленческие решения в единой среде — работа строится в несколько этапов:

1. Сбор сигналов клиентов: платформа фиксирует все, что происходит с клиентом или сотрудниками — темы обращений, поведенческие паттерны, отклонения KPI. То есть отвечает на вопрос: что происходит сейчас?
2. ИИ-анализ: интеллектуальный модуль выявляет аномалии, определяет вероятные причины проблем и потребности клиентов. Появляется ответ на вопрос: что это значит для бизнеса и клиента?
3. Рекомендации: по результатам анализа система предлагает Next Best Action, которое может быть направлено и на развитие отношений с клиентом (например, персональные предложения), и на усиление сотрудника (например, подсказки или тренинги), и на развитие бизнеса (например, сигнал о необходимости автоматизировать процесс). Это уже ответ на вопрос: что делать?
4. Выполнение рекомендаций: например, если ИИ определил, что основной предиктор оттока — проблемы с информированием о статусе заказа, то предложенным решением может быть автоматизация через ИИ-агентов, которые будут самостоятельно проверять статусы заказов и отвечать клиенту. После внедрения изменений компания может оперативно оценить их результативность благодаря ИИ-модулю. Так можно быстро узнать: решена ли проблема?

Проблема традиционных пилотов в том, что они демонстрируют возможности инструмента, но не отвечают на главный вопрос бизнеса: какой результат он принесет компании. В них не тестируют показатели, на базе которых считают ROI — в итоге заказчику сложно принять решение о масштабировании, а внедрение откладывается на неопределенный срок.

До недавних пор на проверку гипотез уходили недели: нужно было собрать данные, подготовить отчет, провести обсуждение и только потом запускать проект. Сегодня важным показателем зрелости компании становится скорость верификации идей — то, насколько быстро она может превратить вопрос в действие и оценить результат.

Благодаря ИИ цикл проверки гипотез может выглядеть так:

• 1 час — собрать и проанализировать данные
• 4 часа — выявить причины проблемы
• 8 часов — принять решение
• 1—3 дня — проверить эффект изменений

Источник: BSS