На международной конференции по клиентскому сервису от CCGuru «Передовой опыт контактных центров — Excellence in Customer Contacts — 2026» эксперты BSS на кейсах показали, как устранить разрыв между данными и действиями, избежать бесконечных пилотов и сократить путь от проблемы до действия до одного дня. Компания также продемонстрировала ИИ-инструменты для управления клиентским опытом в действии.

XVI конференции «Передовой опыт контактных центров — Excellence in Customer Contacts — 2026» собрала представителей крупнейших ИТ-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.

О главной дилемме клиентского обслуживания рассказал руководитель направления по развитию ИИ-продуктов компании BSS Михаил Воронин: «Большинство организаций умеют собирать данные о клиентах. Немногие умеют превращать эти данные в согласованные действия сотрудников и всей организации».

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?

Как запускать пилотные проекты так, чтобы они переходили в промышленную эксплуатацию, рассказала ведущий аналитик по контактным центрам департамента голосовых технологий компании BSS Дарья Громова.

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.

«Альтернатива — пилот с фиксированным KPI, где главным критерием успеха становится конкретный бизнес-показатель, который должна улучшить система. Например, в пилоте речевой аналитики с МТБ была поставлена цель за три месяца снизить AHT на 3%. В результате показатель удалось сократить на 8%», — рассказала Дарья Громова.

Как ИИ-модуль в речевой аналитике позволяет бизнесу адаптироваться к постоянным изменениям рынка и проверять гипотезы за нескольких дней рассказала владелец продукта «Речевая аналитика» компании BSS Анна Ивлева.

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.

Анна Ивлева привела пример из практики BSS: «После того, как мы выявили низкий CSI в одной службе доставки, ИИ-агенты нашли паттерны в клиентских диалогах и определили основные причины недовольства: отсутствие связи с курьером, неясные формулировки на сайте и недостаток вариантов доставки. На их основе они тут же предложили рекомендации: предоставить клиентам выбор временного интервала доставки, упростить тексты на сайте и запустить программу лояльности. В результате CSI вырос с 5,7 до 6,5 всего за две недели».

Во второй день ИИ-эксперты BSS провели круглый стол «От концепции к действиям: как CX‑платформа меняет управление контактным центром здесь и сейчас», где вместе с коллегами из контакт-центров обсудили ожидания клиентов, новые KPI и главное — как сделать так, чтобы ценные инсайты не терялись по пути к тем, кто принимает решения.

Компания BSS благодарит всех, кто пришел на выступления, участвовал в дискуссиях, подходил знакомиться с CX-платформой и входящими в нее решениями, делился опытом, задачами и взглядом на развитие клиентского сервиса. Только вместе можно сделать CX умнее, технологичнее и эффективнее!