Качество обслуживания в службе поддержке — не просто красивая фраза из презентации. Это то, что напрямую влияет на прибыль и репутацию компании. Возьмём цифры: 9 из 10 клиентов готовы уйти к конкурентам после одного‑единственного неудачного разговора с оператором. И дело не всегда в том, решили вопрос или нет. Чаще злит равнодушный тон, долгое ожидание или ощущение, что пытаются «отфутболить». Так происходит из-за формального отношения к контролю качества. Компании: Замеряют только время ответа, забывая про суть диалога. Слепо верят итоговым оценкам клиентов, хотя их нередко «выпрашивают» («Поставьте 5, нам премию дадут!»). Проверяют 1–2 звонка в месяц, пропуская систематические ошибки. В реальной практике оператор быстро «отстреливается» шаблонным ответом и закрывает запрос. А клиент через неделю пишет гневный отзыв в соцсетях. Метрики в отчётах красивые, а репутация в минусе.

Если поддержка работает неэффективно, компания рискует потерять клиентов. Пользователи ждут быстрых и точных ответов, а оператору сложно ориентироваться в огромных массивах знаний о продукте. Это особенно актуально в IT-сервисах. Время решения напрямую зависит от организации рабочего пространства — как быстро специалист найдет нужную информацию, насколько полной и актуальной она окажется. Расскажу об особенностях единой платформы для управления знаниями: почему она нужна службам поддержки и какую роль в рабочих процессах играют современные AI-инструменты.

Цифровые каналы — чаты, мессенджеры, социальные сети — набирают больший вес в поддержании коммуникации компании с клиентом. Клиент мгновенно видит каждую задержку, шаблонную фразу или неуверенный ответ. Если в голосе интонация может смягчить острые углы, то в тексте эмпатия либо считывается, либо нет. ПОЧЕМУ ЭМПАТИЯ СТАЛА ОПЕРАЦИОННОЙ МЕТРИКОЙ Высокий уровень эмпатии в digital-каналах напрямую влияет на ключевые показатели: снижает повторные обращения; уменьшает количество эскалаций и жалоб; повышает CSAT/NPS; стабилизирует AHT за счёт более точных и заботливых ответов; снижает нагрузку на операторов и инфраструктуру КЦ. Согласно исследованию SQM Group, удовлетворённость на 35% выше, когда клиент считает, что оператор проявил искреннюю эмпатию во время звонка. А когда достигается FCR, результаты CSAT увеличиваются в среднем на 20%.

Freedom Bank — быстрорастущий казахстанский банк, который столкнулся с проблемой масштабирования контроля качества клиентских коммуникаций. Ручные проверки охватывали лишь 5% звонков, что не позволяло оперативно выявлять ошибки сотрудников, мошеннические схемы и системные проблемы. Команда экспертов AI-вендора 3iTech помогла банку внедрить передовое решение — омниканальную речевую аналитику 3i TouchPoint Analytics, которая автоматизировала оценку всех диалогов, обеспечила интеграцию с CRM и телефонией и позволила достичь таких полезных эффектов, как: • 100% контроль всех коммуникаций вместо выборочных проверок. • Мгновенные уведомления о подозрительных операциях для снижения мошенничества. • Сокращение времени анализа звонков с недель до часов. • Персонализация скриптов и разработка обучения для каждого менеджера. Cкачайте полный обзор проекта по кнопке ниже.

Последнее время везде обсуждают, как ИИ обеспечивает работу голосовых и текстовых ботов для автоматизации обслуживания клиентов: как это реализовать, законно ли это, кого наказывать за ошибки, а главное - действительно ли наши клиенты хотят общаться с ботами. Но ведь если вдуматься в возможности нейросетей, станет очевидно, что потенциал ИИ в контакт-центрах выходит далеко за рамки ботов и может быть весьма ценен и полезен в огромном количестве процессов - как основных, так и смежных. Давайте рассмотрим несколько примеров.

Контактный центр PARI — это более 80 операторов и руководителей групп, работающих в нескольких направлениях обслуживания. До внедрения WFM-платформы планирование велось в Google-таблицах. Каждый руководитель или супервайзер вёл свой участок, что приводило к несостыковкам, дублированию выходов, слабому контролю норм отдыха и неточности прогноза нагрузки. Как итог — смен закладывалось больше необходимого, план-факт было сложно сравнить, что увеличивало количество переработок. На рынке РФ доступных решений не так много, а для PARI важны стабильность, функциональность и стоимость владения — по этим критериям выбрали АРГУС WFM CC.

Статья McKinsey в переводе и адаптации Sherlock Platform о ключевых потребительских трендах 2025 года. Как пандемия изменила поведение клиентов навсегда: рост одиночного потребления, парадокс доверия к соцсетям, феномен поколения Z, возврат к локальным брендам и новое понимание ценности.

В рамках концепции все-в-одном мы развиваем не только процессы обслуживания вызовов, но и смежные процессы. Мы начали этот путь с разработки модуля WFM для планирования рабочих смен, в этом году выпустили QM для оценки качества обслуживания, и недавно вышла версия с новыми модулями KMS и LMS для управления знаниями и обучением. Таким образом, мы замкнули ключевые смежные процессы в довольно красивый цикл: администратор KMS и контент-автор наполнили базу знаний, администратор LMS и тьютор обучили операторов, администратор WFM и менеджеры нагрузки и ресурсов оптимизировали графики работы операторов. Далее мы запустили основные процессы обслуживания, и, наконец, после обслуживания администратор QM сформировал выборки взаимодействий для оценки, аудиторы эту оценку провели, а по результатам запланированы корректирующие мероприятия.

Благодаря внедрению решения 3iTech – омниканальной речевой аналитики 3i TouchPoint Analytics – «Альфа-Банк» Республики Беларусь добился значительных результатов в улучшении клиентского сервиса. Вместе с нашим заказчиком мы прошли впечатляющий путь от пилотного проекта в контакт-центре до масштабирования решения 3i TouchPoint Analytics на все отделения страны. Это позволило банку автоматизировать на 100% контроль качества обслуживания клиентов, сократить длительность разговоров в контакт-центре на 10% и перевести 19% обращений в цифровые каналы (приложение, мессенджеры). Ключевым достижением стала возможность в режиме реального времени выявлять потенциальные жалобы и оперативно предотвращать их эскалацию, что способствует укреплению репутации и повышению клиентоориентированности банка. Узнайте все подробности проекта, этапы внедрения и полученные инсайты из полной версии кейса.

С момента появления голосовых ассистентов — Siri, Alexa, Google Assistant — общались в основном женскими голосами. Это решение казалось логичным: исследования показывали, что мягкие интонации и высокие тембры воспринимаются более дружелюбными. Но именно такой выбор закреплял стереотип: женщина — та, кто помогает, соглашается и обслуживает. Такое решение со временем укрепило стереотипы и роли, которые транслируются и на работу операторов контакт-центров.

Мы проводим онлайн-конференции на платформе собственной разработки era-meet. Вы также можете использовать этот сервис для видео-встреч и конференций. Это бесплатно. В программе конференции: - Работа с моделью данных - Модификация и наследование существующих отчетов - Создание новых отчетов и диаграмм - Правила и права использования отчетов пользователями Мероприятие будет интересно инженерам по настройке и сопровождению систем контактных центров, архитекторам коммуникационных сервисов обслуживания, руководителям проектов, связанных с автоматизацией клиентского сервиса.

Сокращенная версия исследования. Полная версия будет опубликована после CC Week — 2025.

Статья Josh Ballard (Verint) в переводе и адаптации Sherlock Platform о будущем клиентского опыта. Как поколение 18–34 лет формирует новые стандарты CX: рост ожиданий, переход на цифровые каналы, автоматизация и доверие к искусственному интеллекту.

Как превратить контроль качества в контакт-центре из формальности в инструмент развития? В статье мы показываем, как система QM позволяет уйти от выборочной проверки звонков к комплексному управлению процессом: прозрачность работы операторов, автоматизация и аналитика, которая помогает принимать решения. Скачайте полный материал, чтобы разобраться в деталях и примерах внедрения.

Статья Ritesh Kewlani (Firework) в переводе и адаптации Sherlock Platform — 52 факта о том, почему омниканальность уже стала необходимым условием для роста бизнеса: от BOPIS и персонализации до социальной коммерции и новых технологий.

Эмоциональное выгорание операторов контакт-центра — серьёзный риск для бизнеса. Оно приводит к росту текучести, увеличению числа больничных и снижению качества обслуживания, что в конечном итоге отражается на выручке и уровне клиентской лояльности. По оценке CMP Research, средняя компания, предоставляющая услуги по работе с клиентами, ежегодно теряет до $600 000 из-за текучести персонала, которая усиливается при эмоциональной перегрузке сотрудников. Проблема выгорания не возникает мгновенно — это результат накопления системных факторов. Чтобы действительно повлиять на ситуацию, важно не просто фиксировать последствия, а разложить причины по полочкам.

Компании всё чаще внедряют голосовых ботов, чтобы снизить нагрузку на контакт-центры, но зачастую сталкиваются с обратным эффектом — клиенты раздражены, звонки повторяются, а операторы работают больше. Эксперт-аналитик 3iTech Галина Соловьева на основе реального кейса показывает, как речевая аналитика помогает превратить шаблонного бота в «понимающего» собеседника. Внедрение технологии начинается не с масштабной автоматизации, а с диагностики: анализируются 100% диалогов между клиентами и ботом — голос, чаты, почта, соцсети. Это позволяет выявить не только технические сбои, но и «точечные» проблемы: где клиент перебивает, молчит, повышает голос или говорит с сарказмом. Система фиксирует эмоциональную окраску, контекст и даже неявные признаки недовольства с помощью LLM, что даёт полную картину взаимодействия. Смотрите подробности в презентации.

Статья «Золотого Яблока» о внедрении чат-бота Зои — примере того, как платформа Sherlock помогает обрабатывать большой поток запросов, эффективно разгружать колл-центр и обеспечивать стабильную работу даже в периоды пиковых нагрузок.

Перевод и адаптация статьи Court Bishop о будущем клиентского сервиса на основе отчёта Zendesk Customer Experience Trends Report 2025 и других источников. 92 статистических факта о том, как меняется CX, какие технологии задают тон и почему важно действовать уже сейчас.

Вопрос выбора метода анализа коммуникаций в речевой аналитике остается актуальным для многих компаний: полагаться ли на традиционные Rule-based системы или переходить на решения, основанные на GenAI? 3iTech предлагает комплексный ответ на этот вопрос. В презентации Дмитрий Макаренко, директор по развитию и совладелец компании, эксперт по внедрению ИИ-решений в Enterprise и SMB, ключ к эффективному анализу — в сочетании нескольких технологий в рамках единой платформы 3i TouchPoint Analytics.