Как искусственный интеллект помогает снижать издержки в клиентском сервисе

Катерина Виноходова — CEO сервиса для поддержки Юздеск, эксперт в клиентском сервисе и саппорте. Она основала сервис вместе с Сергеем Будяковым в 2015 году.

В статье Катерина расскажет про автоматизацию поддержки клиентов.

Почему клиентская поддержка может обходиться дорого

Иногда рост обращений — это хороший знак. Значит, у вас есть клиенты, которые заинтересованы в продукте. Но с каждым новым запросом увеличиваются и издержки. Сотрудники тратят время на ответы, обращения нужно правильно маршрутизировать, а ещё — оценивать качество коммуникаций. Если большинство задач выполняется вручную, даже простые действия оборачиваются регулярными затратами.

Вот основные статьи расходов в неоптимизированной поддержке:

• Фонд оплаты труда. Один оператор обходится компании в среднем от 60 до 90 тысяч рублей в месяц. При этом до 80% его времени уходит на однотипные обращения: «Где заказ?», «Как восстановить доступ?», «Что с оплатой?» — задачи, которые легко автоматизируются.

• Ошибки и двойная работа. Ручная маршрутизация и отсутствие стандартов приводит к тому, что клиент может получить неактуальный или некорректный ответ. Если клиенту дали неточный ответ, это оборачивается повторным обращением, потерянным временем и перераспределением задачи по цепочке. В итоге растут расходы на обработку одного запроса и снижается Net promotion score (индекс потребительской лояльности).

• Долгое обучение новых сотрудников. В среднем новички выходят на полную производительность за 3 недели. При этом на полную интеграцию может уйти до 3‑х месяцев. Именно поэтому законодательством ряда стран определен именно такой испытательный срок. Даже при умеренной текучке (например, 20% в год) команда теряет десятки человеко‑дней на онбординг. На это время общая эффективность команды падает, а нагрузка на опытных сотрудников, которые тратят время на наставничество, увеличивается.

• Много задач вне поддержки. Операторы тратят до 20% рабочего времени на переключения между CRM, складом, биллингом и другими системами. При этом эти действия не помогают быстрее решить запрос, просто тратят рабочее время и увеличивают операционные расходы.

• Контроль качества в ручном режиме. Один менеджер контроля качества за рабочий день физически может прослушать или просмотреть не более 5‑7% от всех обращений. Анализ эффективности получается выборочным и не влияет на улучшение процессов в целом. Некоторые ошибки все равно остаются незамеченными, а системных улучшений не происходит.

Когда издержки распылены по разным направлениям, они не бросаются в глаза. Но в сумме это десятки, а то и сотни тысяч рублей ежемесячно. 

О работе Техподдержки в Топвизоре и бесплатной проверке позиций 

С какими задачами искусственный интеллект помогает клиентскому сервису 

ИИ в поддержке помогает снять лишнюю нагрузку с команды. Он берёт на себя однотипные запросы, ускоряет работу с обращениями и снижает долю ручных операций. За счет этого операторы сосредотачиваются на задачах, где действительно нужна их экспертиза.

Что может сделать ИИ:

• Обрабатывать типовые запросы. Автоматические ответы на вопросы вроде «Где заказ?» или «Как отменить подписку?» позволяют закрывать до 60% обращений без участия оператора. Клиент получает информацию сразу, без ожидания на линии или в чате.

• Классифицировать и маршрутизировать обращения. ИИ распознает суть запроса, присваивает нужную тему и направляет его нужному специалисту. Это избавляет от ручной сортировки и снижает время до первого ответа.

• Выполнять действия в сторонних системах. Сценарии с участием CRM, ERP или служб доставки могут выполняться прямо из диалога. Например, ИИ может обновить статус заказа, оформить возврат или пересчитать сумму без участия оператора.

• Подсказывать решения в моменте. В процессе общения ИИ предлагает сотруднику шаблон в поле для ответа, находит нужную статью в базе знаний или предупреждает о риске негативной реакции.

Результат — меньше рутинной работы, выше скорость ответов, стабильное качество даже при росте обращений. Чем выше уровень автоматизации, тем ниже себестоимость одного обращения — особенно при большом потоке запросов, где даже небольшое ускорение дает значимую экономию.

ИИ в аналитике данных для поддержки

Когда объём обращений растёт, менеджеры по контролю качества физически не успевают проверять все диалоги. Вручную за рабочий день можно оценить лишь 5‑10% коммуникаций — и даже это требует значительных затрат времени. Искусственный интеллект помогает анализировать 100% обращений и находить закономерности, которые незаметны при точечной проверке.

Согласно отчёту McKinsey, внедрение ИИ в контроль качества может сократить затраты на QA более чем на 50 %. Эффективность операторов при этом увеличивается на 25‑30 %. 

ИИ‑аналитика меняет сам подход к контролю: от выборочной проверки саппорт переходит к системному улучшению процессов. Менеджеры тратят меньше времени на рутину и больше — на обучение команды и работу с типовыми сбоями в сервисе. 

Как перейти от фриланса к бизнесу: опыт и советы Романа Лебедева, основателя SEO Lebedev 

Что даёт автоматизация

Большинство команд поддержки до сих пор выполняет много рутинных действий: назначают ответственных за обращение, присваивают им приоритет, отправляют уведомления. Эти задачи тратят время и перегружают операторов, но их проще всего автоматизировать.

Вот что еще также легко отдать в работу искусственному интеллекту:  

• Распределение обращений. Можно прописать сценарий и задать системе правила: по какой теме, из какого канала и какому типу клиента назначить обращение. Например, вопросы по оплате из чатов B2B‑клиентов сразу направляются специалисту второго уровня, без участия координатора смены.  

• Назначение приоритетов и статусов. На основе текста запроса ИИ выставляет приоритет — например, обращение с жалобой от клиента с высоким LTV попадет в отдельную очередь и отметится плашкой «высокий приоритет». Так рисковые случаи не затеряются в потоке более простых задач.

• Эскалация и напоминания. Если обращение зависло или приближается срок ответа, система уведомит ответственного или поднимает его на следующий уровень автоматически. Такие сценарии особенно важны в SLA‑контроле, ведь позволяют не просто фиксировать просрочки постфактум (чтобы потом отчитать ответтственного на планерке), а предотвратить их.

• Интеграции с внутренними системами. ИИ может при обращении о возврате сразу создать задачу в CRM, уведомить отдел логистики и изменить статус заказа в учётной системе. Оператору не придется переключаться между интерфейсами, а ещё он с меньшим шансом допустит ошибку.

Комплексный подход снижает нагрузку на операторов и освобождает время, которое раньше уходило на рутину. Это время они уже будут эффективнее тратить на решение сложных кейсов и повышение качества обслуживания.

Долгосрочный эффект от внедрения искусственного интеллекта в поддержку 

Ручная поддержка масштабируется линейно: с ростом клиентской базы увеличивается количество обращений, которые нужно обрабатывать. При этом типовых вопросов не становится меньше — они просто повторяются чаще.

Чтобы сохранить приемлемое время ответа и качество сервиса, компании вынуждены нанимать все больше операторов. Но это не всегда эффективно. При высокой текучке и дорогом онбординге рост команды становится затратным и нестабильным решением. Искусственный интеллект позволяет сократить зависимость от расширения штата, перераспределяя нагрузку и автоматизируя рутину.

24 лучших ИИ‑инструмента для разработчиков в 2025 году 

*LinkedIn заблокирован на территории РФ с 17 ноября 2016 года и внесён в реестр запрещённой информации.

Как оценить эффективность автоматизации с ИИ

Клиентская поддержка — важный операционный элемент бизнеса. Именно она создает у потребителя восприятие сервиса как части продукта. Когда команде приходится все задачи выполнять вручную, масштабироваться становится дорого: чем больше клиентов, тем сложнее сохранить качество без резкого увеличения команды.

Искусственный интеллект помогает переосмыслить некоторые процессы. Он подсказывает решения, выявляет узкие места и позволяет команде фокусироваться на более важных сценариях. За счёт автоматизации компании снижают себестоимость обращения, стабилизируют загрузку операторов и выстраивают управляемую систему поддержки.

Чтобы отслеживать эффективность таких изменений, стоит регулярно анализировать ключевые метрики. Собрали ориентиры по метрикам, к которым можно стремиться в стабильной команде с внедренной автоматизацией:

Таких показателей физически невозможно добиться без автоматизации. А ведь многие компании на рынке уже предлагают своим клиентам именно такие условия. Только на первый взгляд внедрение ИИ — простая помощь команде саппорта. На самом деле он помогает управлять затратами предсказуемо в масштабах всей компании.  

C чего начать внедрение ИИ в клиентском сервисе — 6 шагов

Шаг 1. Оцените текущие процессы и проблемы. Прежде чем автоматизировать что‑либо, важно понять, что именно стоит улучшить. Где команда тратит больше всего времени? Какие вопросы чаще всего повторяются? Где клиенты недовольны скоростью или качеством ответа?

Шаг 2. Выберите задачу для первого эксперимента. Вы собрали список «узких мест», теперь нужно решить, какую именно отдать ИИ. Не стоит пытаться сразу автоматизировать все задачи. Хороший старт — типовые или повторяющиеся запросы. Это позволит протестировать технологию и немного снизить нагрузку на поддержку без риска.

Шаг 3. Выберите подходящий инструмент. Не обязательно нанимать команду ML‑инженеров. Есть готовые решения: от чат‑ботов на базе GPT до helpdesk‑платформ с ИИ‑модулями (например, для автоответов, классификации обращений или приоритизации тикетов). Главное — выбрать то, что легко интегрируется в текущую систему.

Шаг 4. Подготовьте базу знаний. Чтобы создать хороший пул ответов для бота, нужно собрать весь опыт своего саппорта в одном месте. Иначе бот будет давать шаблонные и бесполезные ответы. Начните с описания типовых сценариев и ответов на часто задаваемые вопросы.   

Шаг 5. Внедряйте поэтапно и собирайте обратную связь. Очень важно работать итеративно. Первые версии ИИ‑ассистента стоит тестировать на ограниченной выборке обращений. Смотрите, где он справляется, где нет. С первого раза идеально точно не будет. Настраивайте сценарии, корректируйте ответы, подключайте операторов, где нужно. 

Шаг 6. Анализируйте данные и масштабируйте. Отслеживайте, сколько обращений обрабатывается автоматически, насколько снижается нагрузка на команду, как меняется удовлетворённость клиентов. И только когда на ограниченной выборке задач система начинает работать стабильно — масштабируйте на другие процессы.

Ещё про ИИ в разных сферах

ТОП‑29 нейросетей для SEO в 2025 году 

ИИ‑сервисы для продавцов на маркетплейсах: ТОП лучших + инструкция, зачем они нужны

Как регулируются права для ИИ‑контента