В руках бездушных машин: когда чат-боты и скрипты убивают клиентский сервис

Автоматизация и нейросети стремительно проникают в сервис и клиентскую поддержку. Компаниям помогают чат-боты, голосовые помощники, скрипты и полностью оцифрованные процессы. Технологии снижают издержки и ускоряют обработку запросов. Однако в погоне за эффективностью бизнес всё чаще сталкивается с раздражением клиентов, потерей лояльности и оттоком пользователей. Почему полный перевод сервиса «в руки машин» становится тупиком, и какая модель действительно работает в 2026 году, основатель и CEO консалтингового агентства G.Team Илья Губин рассказал порталу Biz360.ru.

За последние годы автоматизация клиентского сервиса стала своего рода маркером зрелости бизнеса. У компаний появляются сложные BPM-схемы, интеграции с CRM-системами, автоответы, боты и аналитические панели. В презентациях это выглядит как технологический прогресс: меньше ручного труда, быстрее реакции, ниже операционные затраты. 

Автоматизация рутинных процессов – необходимый и полезный шаг. Она освобождает время сотрудников, снижает количество ошибок, ускоряет типовые операции. Проблемы начинаются в тот момент, когда оптимизация процессов подменяется отказом от ответственности. 

Во многих компаниях сервис превращается в «холодную стену» между бизнесом и клиентом. Формально запрос принят, сценарий запущен, но реального контакта не происходит. Система не умеет учитывать контекст, который во многих случаях имеет решающее значение. У клиента просто нет возможности быть услышанным. 

Любой сервис – и B2B, и B2C – всегда предполагает человека на другой стороне. И запрос клиента не сводится лишь к тому, что написано или сказано в его обращении. Важны сроки, контекст, последствия решения и цена ошибки. В B2B ошибки в сервисе могут влиять на выручку, репутацию или работу команды, а в B2C – на доступ к деньгам, данным или базовым услугам. 

Часть запросов можно автоматизировать. Но значимая доля обращений выходит за рамки прописанных сценариев. Именно в таких точках и проверяется качество сервиса. 

Бесконечные голосовые меню, многоуровневые боты и невозможность быстро связаться с ответственным специалистом мешают клиенту принести вам деньги. Такой «сервис» ухудшает клиентский опыт и подрывает доверие клиента к компании. 

Существует два типовых варианта взаимодействия клиента с полностью автоматизированным сервисом. Исключения в виде более успешных сценариев встречаются не так часто. 

• Запрос формально закрыт, но без учёта реальной ситуации. Клиент остаётся с ощущением раздражения и неудобства. 
  
  Недавно некоторым сотрудникам нашей компании нужно было подключить несколько Telegram-аккаунтов. Люди купили новые SIM-карты для регистрации этих аккаунтов, но столкнулись с блокировками номеров. Причины могли быть в «старой» истории номера или ограничениях со стороны оператора связи. В общем, нужно было звонить операторам, чтобы отключить блокировку. Коллеги очень долго не могли дозвониться, их постоянно переключали на роботов. В общей сложности каждому сотруднику пришлось потратить 20-30 минут на решение этой задачи. А некоторым коллегам вообще не удалось получить помощь от живого оператора.
  
  

• Запрос не решён, и клиент уходит – часто молча. В этом случае компания нередко даже не фиксирует потерю. Клиент не пишет претензию, не оставляет обратную связь, не жалуется. Он просто уходит к конкуренту. И речь идёт не просто о потере одного покупателя. Если ему понравится уровень услуг конкурента, он «принесёт» ему рекомендации и доверие своего окружения. 

С точки зрения эффективности подобная «автоматизация» выглядит примерно так. Компания инвестирует в привлечение трафика – например, покупает рекламу у блогера или в медиа. Своих новых пользователей, пришедших по этой рекламе, она направляет в полностью автоматизированный Telegram-бот. 

Формально воронка выстроена: бот квалифицирует лиды, собирает данные, передаёт их в CRM. Однако из-за недоработанной логики сценариев часть клиентов теряется уже на входе, другие застревают на этапе уточнения вопроса, а третьи не получают ответа в нестандартной ситуации. В результате бюджет на привлечение потрачен, а потенциальные клиенты растворяются между ботом и системой учёта.   

На первый взгляд, компания внедрила автоматизацию. Но весь процесс ориентирован исключительно на скорость и снижение нагрузки. А при таких условиях автоматизация начинает работать против бизнеса. Потери выражаются в снижении таких важных показателей, как повторные продажи, индекс потребительской лояльности и общая прибыль от одного клиента. Проблемы на начальном этапе могут быть незаметны. Но позже они обрушиваются, как снежный ком, разрушая всё на своём пути. 

Проблема не в технологиях как таковых, а в их бездумном использовании. Наиболее устойчивой является гибридная модель клиентского сервиса. Она выстраивается следующим образом: 

Автоматизация берёт на себя рутину и типовые запросы на входе 

Когда на этом уровне всё начинает стабильно работать, автоматизацию можно постепенно расширять дальше. Идти нужно шаг за шагом, а не пытаться оцифровать весь сервис сразу. 

Мы собираем обращения сотрудников, касающиеся разработки, технических вопросов и операционных задач. Раньше делали это вручную: через таблицы, чаты или почту. Работа двигалась медленно и с высоким риском потерь. Мы автоматизировали первичный сбор информации: создали простой бот, интегрированный с таск-трекером и чатом. Он позволяет сотруднику сразу указать проект, суть задачи и приложить материалы. Бот снимает рутину и передаёт структурированные запросы ответственному менеджеру, который дальше разбирается с ними вручную. 

Похожая логика применима и в продажах. На первичном этапе работы с клиентом бот может закрывать базовые вопросы, но не во всех нишах. И если вопрос не решается в нужное время, диалог должен автоматически передаваться человеку. Бот не должен становиться барьером для клиента. 

В критических и нестандартных точках подключается живой сотрудник 

Ключевой вопрос, который должна задавать себе компания – где клиенту принципиально важно живое участие специалиста? Технологии могут забирать рутину и типовые запросы. Но в ключевых точках пути клиента всегда нужен человек с полномочиями и ответственностью. Именно он учитывает контекст, принимает решения в нестандартных ситуациях и понимает последствия для бизнеса. Полностью заложить в ИИ-сценарий такие функции невозможно. 

Если вы правильно определите эти точки и усилите их живыми сотрудниками – это станет основой лояльности ваших клиентов. Иными словами, именно поэтому клиенты будут оставаться с вами и рекомендовать вас. 

В одном из наших проектов клиенты прямо сформулировали причину, по которой они продолжают сотрудничество с нами. Они сказали: «Если вдруг что-то пойдёт не так – мы знаем конкретного человека, который решит наш вопрос». Технологическая платформа, интерфейсы и автоматизация воспринимались как вторичный фактор. Решающее значение имело доверие к персональной ответственности, а не к системе в целом. 

За результат отвечает конкретный специалист, а не абстрактная «служба поддержки» 

Мотивация и доход этого специалиста напрямую зависят от качества решений и удовлетворённости клиента. 

Когда компания прячется за ИИ и скриптами, сервис перестаёт помогать. Фактически он просто начинает фильтровать клиентов, не пуская на следующие этапы всех, кто хотел бы задать вопрос живому сотруднику. На первый взгляд это выглядит, как оптимизация. Но в долгосрочной перспективе такой подход приводит к снижению повторных продаж и оттоку клиентов. И главная причина их ухода – потеря доверия: в системе нет живого человека, которому клиенты могут доверять. 

Ещё одна распространённая ошибка при автоматизации клиентского сервиса – оценка эффективности только через внутренние показатели. К ним относятся скорость обработки, количество обращений у каждого сотрудника, снижение затрат. 

Однако без дополнительных метрик такая оптимизация становится односторонней. Критически важно отслеживать: 

• индекс потребительской лояльности (NPS) и показатель удовлетворённости клиентов (CSI);

• повторные продажи;

• рекомендации;

• скорость решения нестандартных кейсов;

• количество соединений с живым специалистом (если их мало – повод задуматься);

• причины отказов и оттока. 

Автоматизация должна усиливать клиентский опыт, а не маскировать его ухудшение. Для этого необходимы дополнительные дашборды и регулярный пересмотр логики процессов. Дашборды – это не просто визуализация, а аналитика и статистика, которую нельзя игнорировать. Часто компании смотрят только на показатель в моменте. Но сам по себе он ничего не значит. Важно сравнивать его с прошлым периодом, с результатами конкретных менеджеров, и смотреть на динамику изменений. Без KPI, мотивации и регулярного внимания метрики не начинают расти сами по себе. 

Аналитика показывает проблему, а ответственность за изменения всегда остаётся на стороне человека. Если динамики улучшений нет – нужно менять конкретный процесс (формат взаимодействия, логику работы бота или ИИ), пересобирать сценарии и управленческие решения. 

Будущее сервиса – не за «бездушными машинами» и не за отказом от технологий. Оно за гибридной моделью: автоматизация снимает операционную нагрузку, а человек сохраняет ответственность, эмпатию и способность работать с контекстом. 

Компании, которые осознанно инвестируют в переходы «от машины к человеку», выигрывают в долгосрочной перспективе. Клиенты охотнее рекомендуют их и легче принимают решения о повторных покупках. 

Клиенты покупают не только продукт. Им нужны ясность, доверие, скорость и уважение к своему времени. Именно эти факторы становятся реальным конкурентным преимуществом на фоне всеобщей цифровизации. Сейчас побеждают не за счёт большего количества технологий, а за счёт более зрелого подхода к сервису.

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