Тендеры и лиды
Информация
Клиенты ждут мгновенных и точных ответов, при этом ценят персональный подход. Поддержка из сопутствующей услуги превращается в самостоятельный продукт. А это требует затрат. Статистика подтверждает: 67% компаний увеличивают бюджеты на службу клиентского сервиса в 2026 году. Значительная доля этих инвестиций пойдет на AI-инструменты.
Внедряя автоматизацию, важно не нарушить баланс между технологиями и живым общением. Слишком активное использование ботов раздражает клиентов, а большой объем ручной работы ведет к выгоранию команды.
В статье разбираем ключевые тренды, которые будут влиять на развитие служб поддержки в ближайший год. На кейсах российских и зарубежных компаний покажем, как эти тенденции уже реализуются в жизни.
Искусственный интеллект в техподдержке прошел три стадии эволюции. Сначала были чат-боты с готовыми сценариями. Позже появились обучаемые AI-ассистенты на базе больших языковых моделей (LLM). Сейчас формируется новый уровень: автономные агенты с функциями принятия решений. Вот чем различаются технологии.
Умный бот. Это инструмент с заранее заданной логикой. Он реагирует на ключевые слова, сопоставляет запрос с готовыми вариантами ответов и ведет диалог по наиболее подходящему сценарию. Например, видит в обращении ключевое слово «тариф» и выдает расценки на подключение к сервису.
AI-ассистент. Анализирует смысл сообщения и понимает контекст, учитывает историю клиента и предыдущие диалоги. Может использовать информацию из CRM и базы знаний, чтобы консультировать по продукту. Например, найдет инструкцию по настройкам и сделает из нее краткую выжимку. Это полноценный помощник оператора.
Автономный агент. Он не просто помогает человеку, а сам решает задачу клиента:
AI-агент может без участия сотрудника оценить ситуацию и решить, что делать с запросом: эскалировать на следующий уровень, предложить другую услугу, оформить возврат товара.
Как тренд работает на практике. Сервис «Яндекс Такси» внедрил в службу поддержки клиентов автономного ИИ-агента. Технология обрабатывает до 60% текстовых обращений без участия операторов. Нейросеть не просто поддерживает диалог по заданным сценариям, а действует самостоятельно. Агент может сообщить водителю о забытых в салоне вещах, выдать пассажиру промокод или заново заказать такси, если что-то пошло не так. В 2026 году Яндекс планирует масштабировать инструмент на службу поддержки водителей.
Раньше компании ориентировались на обобщенные сегменты аудитории: по полу, возрасту, сфере интересов, региону проживания. Персонализация заключалась в обращении к клиенту по имени и предложении продуктов на основании истории заказов.
Сейчас искусственный интеллект работает с big data — большими данными о пользовательском поведении. Чтобы настроить персональную коммуникацию, AI-инструменты анализируют:
Благодаря ИИ-аналитике, коммуникация становится точечной. Опросы показывают: 80% пользователей приветствуют такой опыт. У клиента формируется ощущение, что бренд заботится о нем лично, а не просто «целится» в абстрактного потребителя. Допустим, покупатель интернет-магазина несколько раз жаловался в поддержку на сроки доставки. При следующем заказе система рекомендует отправить товар в собственный пункт выдачи, а не через курьерскую службу.
Проактивный сервис — отдельный тренд внутри гиперперсонализации. AI-помощники не ждут, пока клиент напишет сам, а предупреждают о возможных проблемах, заранее подсказывают решения и предлагают помощь. Например, пользователь облачного сервиса для бухгалтерии пытался настроить интеграцию с мессенджером, не завершил действие, но в поддержку не обратился. ИИ отправляет сообщение: «Вижу, что вы настраиваете интеграцию. Если хотите, подскажу, как сделать это быстрее».
Как тренд работает на практике. Ozon и Яндекс Маркет применяют ИИ для анализа массивов данных о поведении покупателей. На Ozon искусственный интеллект обрабатывает сотни факторов: историю запросов и заказов, сезонные предпочтения, интерес к брендам, отказы и возвраты. На основании AI-аналитики формируется уникальная лента рекомендаций, и даже рекламные баннеры и пуш-уведомления подстраиваются под конкретного пользователя.
Яндекс Маркет запустил инструмент «Маркет AI» для селлеров — это чат с ассистентом на основе искусственного интеллекта. Он анализирует продажи, помогает составить привлекательные описания товаров и разобраться в работе маркетплейса.
Этичная работа с данными напрямую связана с углублением персонализации. Чем более развитым становится искусственный интеллект, тем чаще пользователи задаются вопросами: «Откуда сервис это знает?», «Как используются мои данные?». Если клиент не понимает логики действий, персонализация воспринимается как давление или попытка манипулировать.
Поэтому компании заботятся о прозрачности коммуникаций: объясняют, какие данные об аудитории собирают, как обрабатывают и для чего используют. Это снижает тревожность и возвращает клиентам ощущение контроля.
Как тренд работает на практике. Бизнес внедряет explainable AI — объяснимый искусственный интеллект. Финансовые корпорации JPMorgan Chase и Goldman Sachs используют технологию в моделях оценки рисков. Сервис не просто сообщает клиенту о решении компании, например, отказе в кредите. Система объясняет, что повлияло в конкретном случае: уровень дохода, кредитная история, размер текущего долга.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13302 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
В 2026 году стандартом станет бесшовный переход между каналами коммуникации и единая история обращений. Пользователь начинает диалог в чате на сайте, затем переходит в мессенджер, а позже получает дополнительную информацию по электронной почте. При этом не нужно каждый раз объяснять суть запроса — операторы в режиме реального времени видят историю диалога из всех источников.
Параллельно для клиентов расширяются возможности самообслуживания. Чаты с AI-ассистентами, умные базы знаний, поиск, интегрированный с нейросетями — все это закрывает значительную часть типовых вопросов без привлечения оператора.
Как тренд работает на практике. Косметический ритейлер Sephora запустил AI-бота, который помогает подбирать косметику по индивидуальному запросу. Единый клиентский интерфейс работает в физических магазинах, в мобильном приложении и на сайте. Компания сообщает, что благодаря этой технологии снизилась нагрузка на службу сервиса, а продажи выросли на 10%.
Чем чаще компании используют ботов и автоматизацию, тем выше пользователи ценят живые ответы операторов. Однако обрабатывать все запросы вручную — дорого и трудоемко. Поэтому в 2026 году формируется гибридная модель клиентского сервиса:
Тренд подталкивает компании инвестировать в развитие soft skills. Работодатели помогают сотрудникам прокачивать эмоциональный интеллект, навыки коммуникации и управления стрессом. Почему это важно: в сложных ситуациях клиент детально запоминает сервис и принимает решение — остаться или уйти к конкурентам.
Как тренд работает на практике. Российский сервис доставки «Купер» организовал обучение для службы заботы, где ключевым элементом стала эмпатия и эмоциональная грамотность. Для персонала разработали серию материалов и мероприятий. Курс научил сохранять спокойствие, понимать эмоциональное состояние клиентов и взаимодействовать человечно даже в сложных ситуациях.
Активное использование ИИ повышает требования к цифровой безопасности. Искусственный интеллект работает с обращениями пользователей и внутренними знаниями компаний. Под угрозой могут оказаться персональные данные и чувствительная коммерческая информация.
Основные вызовы в сфере безопасности данных:
Компании стремятся защитить данные клиентов при использовании ИИ-инструментов, особенно в финансовом и медицинском секторах. Поэтому растет спрос на локальное размещение AI-моделей, строгие политики доступа и контроль над тем, какие данные используются в обучении персонала.
В 2026 году пользователям важна не только скорость ответа на первый запрос, но и общее время решения — от первого контакта до закрытия тикета. Поэтому клиентские службы стремятся сократить задержки на всех этапах коммуникации.
Автоматизируют маршрутизацию обращений. Ручная сортировка запросов — одна из главных причин промедления. ИИ-обработка сообщений ускоряет процесс. Система анализирует:
После обработки тикет направляется нужному специалисту. Это уменьшает время ожидания и избавляет клиентов от повторного объяснения проблемы.
Внедряют прогнозную аналитику. AI изучает поведенческие данные и типовые сценарии, чтобы заранее выявить возможные проблемы. Искусственный интеллект сообщает, если появляется риск ошибок, задержек в процессах и недовольства пользователей. С этими данными операторам легче предотвращать критические ситуации. Например, ИИ прогнозирует, что после запуска новой функции резко вырастет количество обращений. Значит, нужно вывести на работу дополнительных сотрудников.
Оптимизируют внутреннюю коммуникацию. Сложно ускорить работу поддержки, пока обмен информацией в команде идет хаотично. Поэтому компании уделяют больше внимания внутренним цепочкам: согласованиям, делегированию задач, передаче доступов.
Как тренд работает на практике. Пользователи хотят быструю и точную техподдержку. Ответом на это может стать единая платформа для клиентской службы. Например, TEAMLY объединяет базу знаний, AI-поиск, ресурсы для обучения операторов и инструменты для разработки скриптов. Сотрудникам не приходится переключаться между разными сервисами, поэтому скорость ответа повышается. Как итог, рутинные задачи выполняются на 29% быстрее, а 70% запросов AI закрывает вообще без участия команды.
В 2026 году от службы поддержки клиенты ждут не просто быстрой реакции, а полного решения проблемы за минимальный срок. При этом пользователи ценят персонализацию и человечность. AI-инструменты помогают найти баланс между скоростью и эмпатией. Искусственный интеллект ускоряет рутинную обработку данных, предсказывает запросы и персонализирует сервис. У операторов остается больше времени на нестандартные, сложные и эмоциональные кейсы, в которых без человека не обойтись.
