ШІ-асистент, який розуміє суржик: як компанія скоротила навантаження на операторів на 70%

В той же час впровадження ШІ-агента драматично змінює ситуацію. Після впровадження 70% нецільових дзвінків почали обробляти автоматично, а до живого оператора потрапляють тільки готові до покупки клієнти — причому з уже зібраною інформацією про їхні потреби.

Коли люди стають вузьким місцем бізнесу

Ситуація до впровадження виглядала цілком типово для українського ринку. П'ять операторів контакт-центру з дев'ятої до шостої відповідали на однотипні запитання, фіксували базову інформацію, переадресовували дзвінки. За день — близько 1000 звернень, з яких дійсно цільових не більше 300. Решта — інформаційні запити, які не вимагали кваліфікованого спеціаліста. При цьому один оператор коштує компанії близько 25 тисяч гривень щомісяця, а після шостої вечора і у вихідні клієнти взагалі не могли додзвонитися.

Простий підрахунок показує: бізнес платить за п'ять операторів, які 70% робочого часу виконують завдання, з якими впорався б автовідповідач. Але тут виникає суто українська специфіка. Клієнти телефонують з різних регіонів, розмовляють суржиком, діалектами, хтось заїкається, хтось говорить з акцентом. Стандартні голосові системи це не розпізнають, люди нервуються і кидають слухавку. Звідси і скепсис бізнесу до автоматизації кол-центрів чат-ботами.

Унікальна архітектура: коли ШІ чує те, що не чують інші

Зараз все змінилось. ШІ-агенти на базі генеративного штучного інтелекту закривають ці болі. Наприклад, в Україні компанія Learn to Earn Global розробила агентську систему яка якісно розпізнає розмову і перетворює її в текст незалежно від особливостей мовлення співрозмовника. Закарпатський діалект, суржик, заїкання, темп мовлення — все це не стає перешкодою.

Підготовка до впровадження

Робота почалася з аналізу реальних діалогів. Команда записала і розшифрувала близько тисячі дзвінків компанії, щоб зрозуміти типові сценарії, особливості мови клієнтів, найпопулярніші питання. З'ясувалося, що більшість звернень укладаються в 15-20 стандартних сценаріїв: уточнення ціни, наявності товару, умов доставки, графіка роботи, повернення. На підготовчий етап пішло три тижні роботи двох аналітиків і команди розробників.

Як працює система

ШІ-агент інтегрується в телефонію або месенджери компанії — Telegram, Viber, Facebook, чат на сайті. Коли надходить звернення, система автоматично визначає мову (понад 50 мов у базі), розпізнає запит і веде діалог за попередньо налаштованими сценаріями. Клієнт питає про наявність товару — ШІ перевіряє базу даних в реальному часі і дає відповідь. Питання складніше або людина готова купувати — система збирає всю потрібну інформацію (що саме цікавить, бюджет, контакти) і передає оператору вже з повним резюме розмови.

З технічного боку все виглядає так: голосовий потік розпізнає нейромережа.. Текст аналізується, класифікується за темою, ШІ вирішує — чи може відповісти сама, чи треба живий спеціаліст. Весь процес займає долі секунди, затримки непомітні.

Що пішло не так і як це виправили

Перші два тижні після запуску виявили цікаві нюанси. ШІ не завжди розпізнавала момент, коли клієнт переходив від звичайних питань до готовності купити прямо зараз. Довелося дотренувати модель на реальних прикладах таких переломних моментів у діалозі. Друга проблема — люди старшого віку не завжди розуміли, що розмовляють з роботом, і намагалися вести надто складні діалоги. Рішення простіше некуди: тепер ШІ одразу представляється як віртуальний асистент і пропонує зв'язати з оператором, якщо питання нестандартне.

Результати: цифри, які говорять самі за себе

Після трьох місяців роботи компанія отримала конкретні показники:

• Економія на зарплаті.
• Час обробки простих звернень скоротився з 3-5 хвилин до 1-2 хвилин обробки ШІ, а людина тут взагалі не задіяна.
• Доступність підтримки тепер цілодобова без додаткових витрат.
• Якість роботи з цільовими клієнтами покращилася — оператори не перевантажені і мають повну інформацію перед розмовою.
• Окупність настала через 4 місяці від запуску.

Аналітика в реальному часі дала несподіваний бонус. Система почала збирати інсайти: які питання найчастіші, коли пік звернень, які товари найбільше цікавлять. Маркетингова команда почала використовувати ці дані для коригування рекламних кампаній і наповнення сайту.

Як не помилитися з ШІ в підтримці

Головна порада — не намагайтеся автоматизувати все одразу. Почніть з одного каналу і 3-5 найпростіших сценаріїв. Проаналізуйте дзвінки за останній місяць, виділіть найчастіші питання. Саме їх і віддавайте ШІ спочатку. Коли система навчиться працювати стабільно, додавайте складніші кейси.

Друга важлива рекомендація — не приховуйте факт спілкування з ШІ. Чесність на початку діалогу знімає багато непорозумінь і дає змогу клієнту одразу вирішити, чи він готовий говорити з роботом, чи краще зачекає оператора. Практика показує, що це підвищує лояльність до компанії.

Типова помилка — економити на етапі збору даних. Якщо є записи реальних розмов, варто витратити тиждень-два на їх ретельний аналіз. Чим краще ШІ зрозуміє специфіку бізнесу та клієнтів, тим точніше працюватиме. Інакше доведеться витрачати місяці на доучування системи вже в процесі роботи, а це нервує і клієнтів, і операторів.

Ще один момент — не бійтеся експериментувати з налаштуваннями. Перші два-три місяці система потребує уваги: треба відстежувати помилки, збирати фідбек від клієнтів і операторів, коригувати сценарії. ШІ — не рішення типу "встановив і забув", це інструмент, який підлаштовується під конкретний бізнес.

Що далі: від автовідповідача до бізнес-аналітика

ШІ в клієнтській підтримці — це вже не просто автоматизація рутини. Це джерело даних про клієнтів, їхні потреби та поведінку. Компанії, які впроваджують такі системи зараз, отримують не лише економію на зарплатах, а й конкурентну перевагу у вигляді глибокої аналітики. Наступний крок, який вже тестують розробники — проактивна підтримка, коли ШІ сам звертається до клієнта з пропозицією допомоги на основі його поведінки на сайті. Технологія розвивається, і українські компанії, схоже, готові її приймати — якщо вона справді працює з нашою мовною специфікою.