📝 Делимся основными тезисами и цифрами прошедщего вебинара • При оценке ИИ-инициатив в клиентском сервисе руководство крупных российских компаний ориентируется на конкретные экономические показатели. Ключевыми метриками становятся стоимость обработки одного обращения и отношение затрат на поддержку к выручке. • По результатам опроса участников вебинара наиболее актуальными задачами остаются снижение затрат и повышение производительности операторов. При этом большинство участников уже оценивают экономический эффект от внедрения ИИ. • Рассмотренные кейсы внедрений AutoFAQ Xplain демонстрируют измеримое влияние на операционные и экономические показатели клиентского сервиса: 🟣снижает AHT на 40% 🟣сокращает долю повторных обращений на 30% 🟣повышает на 20% повышает производительность операторов • ИИ в клиентском сервисе должен быть инструментом улучшения процессов. Успех определяется прозрачной экономикой и продуктовым подходом к внедрению. • Пример расчёта экономического эффекта ИИ-проекта для службы поддержки с командой из 25 операторов и нагрузкой 20 000 обращений в месяц демонстрирует возможный годовой эффект порядка 11 млн рублей • Экономика клиентского сервиса зависит от процента роботизации и возможности своевременно масштабировать решения и процессы, а не сколько от оптимизации ФОТ. ИИ позволяет оптимизировать как прямые, так и косвенные затраты на клиентский сервис. ✍️Всем участникам вебинара мы предложили оценить потенциал ИИ для экономики компании. Если вы пропустили нашу встречу, но перед вашей компанией стоят задачи снижения затрат — запишитесь на демо и получите индивидуальный расчет экономической эффективности внедрения ИИ!