Бесит или помогает: где грань между качественным сервисом для клиента и неэффективной автоматизацией

Автоматизация становится частью клиентского сервиса практически в каждой индустрии: чат-боты отвечают на вопросы, ИИ помогает выбрать товар, приложения принимают оплату и подтверждают бронирования. Технологии делают клиентский путь быстрее и удобнее. Однако их ценность определяется тем, насколько они учитывают интересы человека. О границе между качественным сервисом и оптимизацией расходов, которая перекладывает затраты времени и усилий на клиента, порталу Biz360.ru рассказали Дмитрий Швидкий и Данкан Маклауд из сети премиальных киберклубов GONZO Cybersport.

В последние годы компании активно внедряют чат-боты и ИИ-ассистентов, стремясь сократить расходы и снизить нагрузку на сотрудников. Логика понятна: типовые запросы можно обработать быстрее, круглосуточно и без расширения штата. Проблема возникает, когда целью становится сама экономия, а удобство клиента уходит на второй план.

По данным НАФИ, за год с чат-ботами сталкивались 88% россиян. При этом позитивно этот опыт оценивает лишь треть опрошенных, а каждый третий – негативно. Технология давно перестала удивлять, поэтому пользователи оценивают её по простому критерию: помогла ли она решить вопрос.

Схожую картину показывает отчёт Qualtrics 2026 Consumer Experience Trends. Каждый пятый респондент отметил, что ИИ в клиентской поддержке не принёс ему пользы. Исследование также фиксирует разрыв между ожиданиями бизнеса и клиентов: попытки масштабировать качество обслуживания с помощью ИИ часто не дают ожидаемого результата, а беспокойство по поводу использования персональных данных растёт.

Главный критерий удачной автоматизации – она экономит время клиента. Если человеку приходится несколько раз переформулировать вопрос, проходить через меню, ждать переключения или заново объяснять проблему оператору, компания автоматизировала процесс для себя, а не улучшила сервис.

Главными факторами раздражения являются:

1. Уверенный, но неверный ответ

В исследовании Consumer Financial Protection Bureau, посвящённом чат-ботам в финансовом секторе, отмечается: 78% потребителей в одном из опросов нуждались в контакте с человеком после неудачного общения с чат-ботом. Часто запрос можно было решить с первого контакта, однако бот дал некорректный ответ или завёл диалог в повторяющийся сценарий.

Согласно исследованию финансового маркетплейса "Выберу.ру", больше всего россиян раздражает, когда чат-бот не понимает вопрос с первого раза (31% опрошенных), повторяющиеся ответы (23%), бот не учитывает предыдущие сообщения и приходится повторять детали (15%).

Такие ошибки принято называть галлюцинациями. Модель не располагает точной информацией, однако вместо честного ответа «не знаю» формулирует правдоподобную версию. Обычно причина кроется в неактуальной, неполной или плохо структурированной базе знаний, на которую опирается система.

2. Эффект «зловещей долины»

Чем тщательнее бот имитирует живого человека – тем сильнее раздражение, дискомфорт и недоверие. Особенно неприятен «цифровой тупик»: робот не понимает нестандартный вопрос, повторяет одни и те же фразы и не переводит диалог на сотрудника. Клиент чувствует, что его пытаются провести по сценарию, вместо того чтобы разобраться в ситуации.

Граница выглядит так: рутинные и предсказуемые сценарии можно передавать автоматизации; эмоционально значимые, нестандартные и потенциально конфликтные ситуации должны быстро попадать к человеку.

На практике нашего проекта GONZO Cybersport это хорошо видно. Бронирование игрового места, оплата, продление сессии, уведомления и напоминания о времени визита – понятные процессы, которые можно автоматизировать без потери качества сервиса. Автоматизация позволяет сделать взаимодействие с клубом быстрее и удобнее, а сотрудникам – сосредоточиться на тех задачах, где действительно необходим человеческий контакт.

Помимо классических инструментов автоматизации, GONZO Cybersport создал собственного бота, который в режиме реального времени отслеживает обновления для установленных в клубах игр и передаёт информацию команде.

Выстраивать автоматизацию стоит через ожидания аудитории и особенности сегмента. Лучше всего технологии работают в «невидимых» процессах:

• Бронирование и подтверждение визита.

• Напоминания, статусы заказа и изменения в записи.

• Оплата, чеки и стандартные финансовые уведомления.

• Внутренняя координация команды и быстрый доступ к истории гостя или покупателя.

• Бухгалтерия и учёт: выставление счетов, расчёт типовых выплат, учёт расходных материалов.

Перед внедрением важно оценить, окупится ли автоматизация. Если операция происходит редко, затраты на разработку, интеграцию и поддержку системы могут оказаться выше, чем стоимость ручной работы. Решение имеет смысл автоматизировать, когда оно регулярно повторяется и требует от команды много времени или сил.

Автоматизация должна работать фоново. Её задача – освобождать сотрудников от повторяющихся действий, чтобы у команды оставалось больше времени на живое общение, внимание и решение сложных ситуаций.

Сценарии, в которых любой бизнес рискует потерять доверие клиента:

• Разрешение конфликтов, претензий и спорных ситуаций.

• Обработка технических сбоев, особенно если услуга уже оплачена или клиент теряет время.

• Персонализированные рекомендации, где требуется разобраться в потребности человека. Например, подбор игрового ПК под конкретные игры, бюджет, привычки и планы на апгрейд.

• Запросы постоянных клиентов, ожидающих узнавания и учёта истории взаимодействия.

• Любой диалог, в котором человеку важно почувствовать, что его услышали, а не обработали по скрипту.

В таких точках бот может быть полезен как первый шаг: зафиксировать обращение, уточнить детали, определить тему и передать данные специалисту. Однако решение и дальнейшая коммуникация должны оставаться за человеком.

Компании чаще всего теряют лояльность не из-за самого факта автоматизации, а из-за её непродуманного внедрения. Ниже мы выделили самые частые ошибки:

• Полностью заменяют живых операторов ботами и лишают клиента возможности быстро связаться с сотрудником.

• Используют один сценарий для всех «проблемных» обращений, не учитывая сложность, срочность и эмоциональный контекст запроса.

• Не подтверждают, что обращение передано человеку, поэтому клиент не понимает, увидит ли его сообщение кто-то из команды.

• Не обновляют базу знаний, из-за чего бот выдает устаревшую информацию.

• Оценивают эффективность только по числу закрытых обращений и времени ответа, игнорируя реальный опыт клиента.

• Маскируют бота под человека, формируя у пользователя ожидания, которым система не соответствует.

• Запускают решение без проверки инфраструктуры: стабильного интернета, совместимости оборудования и интеграций между CRM, платежными системами, системой бронирования и другими сервисами.

• Внедряют систему без участия команды. Сотрудники, не понимающие целей изменений и опасающиеся сокращений, могут саботировать новые процессы или использовать их формально.

Понять, не стал ли сервис слишком далёким от человека, можно с помощью нескольких вопросов:

• Может ли клиент в любой момент перейти к живому сотруднику?

• Понимает ли бот нестандартные вопросы или начинает повторять шаблонные ответы?

• Получает ли клиент решение, а не формальное закрытие обращения?

• Понятно ли человеку, что его запрос передан сотруднику и когда ждать ответа?

• Собирает ли компания обратную связь именно о качестве автоматизированного сервиса?

• Меняется ли сценарий в зависимости от контекста: новый это клиент, постоянный гость, срочный запрос или конфликтная ситуация?

• Есть ли у сотрудников полномочия быстро подключаться и предлагать решение?

• Описан ли процесс до внедрения, достаточно ли он стабилен и понятен для команды?

• Оправдывает ли ожидаемая экономия затраты на разработку, интеграцию, обучение сотрудников и поддержку системы?

Ответы на эти вопросы помогают увидеть, какие сценарии требуют доработки ещё до запуска системы. Если в процессе нет понятного маршрута для сложных обращений, актуальной базы знаний и ответственного сотрудника, автоматизация будет создавать дополнительные барьеры. Устойчивый результат появляется тогда, когда технология встроена в работу команды, а её эффективность оценивается по скорости решения задачи и впечатлению клиента после контакта.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360