Теперь на сцену выходит искусственный интеллект (ИИ), который уже становится новой нормой для российских компаний. Согласно последним данным, в 2024 году более половины крупнейших российских компаний внедрили ИИ хотя бы в один бизнес-процесс, хотя ещё год назад таких компаний практически не было.
Эта динамика ясно показывает: внедрение генеративных нейросетей, включая обучение операторов контакт-центров, — уже не перспектива будущего, а текущая реальность, без которой бизнес рискует утратить конкурентное преимущество. Вопрос сегодня уже не в том, стоит ли применять ИИ, а в том, как использовать его максимально эффективно.
Место обучения операторов в системе работы колл-центра
Обучение в колл-центре — это непрерывный процесс, встроенный в ключевые бизнес-процессы. Оно сопровождает сотрудника на каждом этапе его жизненного цикла в компании.
В рамках системы управления колл-центром обучение выполняет сразу несколько функций:
-
адаптацию новых сотрудников, сокращая время выхода на продуктивность;
-
поддержание стандартов качества, включая работу по скриптам и соблюдение корпоративных стандартов общения;
-
достижение бизнес-показателей, таких как NPS, FCR, AHT, конверсия в продажи;
-
развитие и мотивацию сотрудников, включая формирование кадрового резерва.
Отсутствие системного обучения операторов колл-центра ведёт к росту ошибок, увеличению числа жалоб и снижению удовлетворённости клиентов. Таким образом, без регулярного развития и повышения квалификации бизнес теряет управляемость качеством сервиса, а значит — и конкурентные преимущества на рынке.
Почему «классическое» обучение операторов больше не работает — 7 ключевых причин
Традиционные подходы к обучению операторов контакт-центров уже не справляются с требованиями современного бизнеса. Вот основные причины, по которым классические форматы теряют свою эффективность:
-
Слишком долго и слишком дорого — не успевает окупаться. Типичное очное обучение занимает 4–10 недель, а до полной уверенной работы оператор идёт 4–6 месяцев. При высокой текучести сотрудники нередко уходят: прежде, чем вложения в их обучение успевают окупиться.
-
«Кривая забывания» делает обучение недолговечным. Большая часть информации, полученной на лекциях, забывается уже в первые дни. Это снижает эффект даже от дорогостоящих программ.
-
Контроль качества не выявляет реальные пробелы. Традиционно прослушивается лишь 1–3 % диалогов, ошибки фиксируются случайно и с большим запозданием. Коучинг часто субъективен, а большинство операторов не ощущают его пользы для своей работы.
-
Обслуживание становится сложнее, а обучение не поспевает. Клиенты ждут персонализированного и бесшовного обслуживания в голосе, чатах, мессенджерах и соцсетях круглосуточно. Скрипты и регламенты устаревают быстрее, чем проходят очередные циклы обновления программ обучения.
-
Ручной формат не масштабируется. При сезонных пиках и распределённых командах обучение 100 и более новичков требует недель работы тренеров, организации аудиторий, тестирования и контроля, что существенно увеличивает затраты и сроки.
-
Низкая вовлечённость и высокий стресс способствуют текучести. Большинство операторов испытывают высокий уровень стресса, который сказывается на личной жизни и работе. Традиционные лекции и бумажные тесты не помогают справиться с этим давлением и демотивируют сотрудников.
-
Последняя причина — на рынке появились более эффективные альтернативы. Решения на базе искусственного интеллекта уже позволяют сократить вывод оператора на линию, снизить среднее время обработки одного обращения и повысить удовлетворённость клиентов.
Традиционное, ручное обучение не соответствует новым требованиям рынка: оно длинное, дорогое, плохо измеряется и почти не масштабируется. Пока компания тратит месяцы на лекции и выборочную прослушку, ИИ-ориентированные конкуренты сокращают вывод новичков на недели, получают полную аналитику и быстрее конвертируют обучение в бизнес-показатели.
Подробнее о использовании ИИ в обучении операторов в колл-центре — далее.
Как работает автоматизированный контроль качества и обучение с помощью ИИ?
Современные системы с искусственным интеллектом позволяют анализировать все звонков и сообщений операторов. Они выявляют ошибки, отслеживают параметры речи и сразу формируют персональные рекомендации для обучения и развития.
Типовой примеры работы системы автоматизации: во время звонка клиент задаёт оператору вопрос. Оператор делает паузу 4,2 секунды перед ответом. Система фиксирует задержку как признак возможной неуверенности. В отчёте формируется рекомендация: изучить продукт и скрипт по данному направлению, чтобы сократить время ожидания клиента.
Каждый оператор получает речевой профиль: система фиксирует частоту и тип ошибок, среднюю длительность пауз, динамику изменений по ключевым метрикам. На основе этой аналитики формируются персонализированные задания:
-
подборки лучших примеров работы с возражениями и конфликтными ситуациями;
-
упражнения в тренажёре на базе реальных диалогов;
-
тесты с фокусом на выявленные проблемные зоны (например, приветствие, завершение разговора, работа с эмоциями).
Результаты обучения операторов колл-центра фиксируются: руководство видит, как обучение становится управляемым и измеримым процессом с понятным эффектом для бизнеса.
Заключение, или что меняется в бизнес-процессах благодаря ИИ
Внедрение искусственного интеллекта в обучение операторов контакт-центра позволяет существенно повысить эффективность ключевых процессов.
Автоматизация части обучения снижает нагрузку на отдел контроля качества, тренеров и наставников. При этом, руководители получают полную аналитику по качеству коммуникаций. Таким образом, ИИ даёт бизнесу три главных преимущества — сокращение затрат, улучшение клиентского опыта, повышение прозрачности управления.