Форма регистрации
Доступ к трансляции вебинара осуществляется по паролю, который придёт на почту, указанную при регистрации. Если вы не получили письмо с паролем, пожалуйста, проверьте папку «Спам».
Подробнее
Разбор автоматизации клиентского сервиса на реальных данных
Большинство чат-ботов отчитываются красивыми процентами автоматизации, но клиенты по-прежнему прорываются к операторам и уходят недовольными. Разница между «сессия закрыта без оператора» и «вопрос клиента решён» — это реальные деньги, которые бизнес теряет незаметно.На вебинаре разберём, как понять, что автоматизация поддержки работает на самом деле: чем измерение по решённости отличается от красивого дашборда, что ИИ-агент умеет сверх чат-бота, как посчитать экономику внедрения до пилота и какие шаги пройти, чтобы получить эффект, а не отчёт.
Спикер
Оцепов Антон Сергеевич
Старший менеджер по продукту
Руководитель направления AI-продуктов клиентского сервиса в MWS AI (экосистема МТС). Ведёт LLM-бота на трафике поддержки МТС — миллионы диалогов в месяц. Автор методики честной оценки автоматизации и модели экономики ИИ в поддержке. 10+ лет в продуктах, из них 4 — в AI/LLM.
Программа
12:00–12:10
Почему отчёты об автоматизации врут — и никто не виноват
Обсудим главный самообман индустрии: «сессия закрыта без оператора» не означает «вопрос клиента решён». Покажем, из чего складывается разрыв между красивым дашбордом и реальностью — и почему он есть почти у каждого бота на рынке, независимо от вендора.
12:10–12:30
Живые диалоги: как именно боты рисуют проценты
Разберём на реальных обезличенных диалогах типовые механики фиктивной автоматизации: удержание клиента без решения вопроса, карусели одинаковых ответов, опросы, которые собирают оценки только у довольных, галлюцинации в цифрах и тарифах. После этого блока вы сможете проверить собственного бота теми же вопросами.
12:30–12:50
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота на деле
Покажем на кейсе LLM-агента, работающего на трафике поддержки крупного телекома — миллионы диалогов в месяц: действия вместо ответов (агент сам подключает и отключает услуги, оформляет заявки), работа со знаниями вместо сценарного дерева, контур контроля качества — жёсткие правила кодом, проверка фактов, агент-супервайзер, который оценивает решённость до отправки ответа.
12:50–13:05
Экономика: сколько стоит один процент автоматизации
Разберём модель, по которой окупаемость ИИ в поддержке считается до пилота, а не после: цена одного процентного пункта автоматизации в деньгах, из чего складывается стоимость диалога, где экономия ФОТ реальная, а где бумажная. Дадим рамку расчёта, которую можно приложить к своему контакт-центру сразу после вебинара.
13:05–13:20
Пилот за 6 недель: чек-лист, метрики, грабли
Пошагово: как зафиксировать честную методику измерения до старта, какие метрики закладывать в договор с вендором, как устроен контроль качества по выборкам диалогов и какие грабли съедают эффект — от сломанных опросов до инцидентов, которые дашборд не показывает.
13:20–13:30
Вопросы и ответы
Открытая дискуссия. Разберём ваши кейсы: что спросить у своего вендора, как проверить текущего бота и с чего начать, если бота ещё нет.
Кому будет полезно
- Директорам по клиентскому сервису и CX
- Руководителям контакт-центров
- CDTO и руководителям цифровизации
- Продукт-менеджерам ИИ-ассистентов
- CFO и владельцам P&L поддержки
- Руководителям CX-аналитики
Почему нужно прийти
Честные метрики вместо красивых
ИИ-агент в деле (живой кейс)
Экономика до пилота
План пилота без граблей
Что вы унесёте с вебинара
01
Трезвый взгляд на свою автоматизацию
Увидите, как боты рисуют проценты — удержания без решения, накрученные опросы, карусели ответов — и сможете проверить отчёты своего бота теми же вопросами уже на следующий день.
02
Понимание, что даёт ИИ-агент на самом деле
Разберётесь, чем агент с действиями отличается от чат-бота со сценариями, как устроен контроль качества LLM в проде и что из этого применимо к вашей поддержке — на живом кейсе с миллионами диалогов.
03
Экономика и план внедрения
Будете понимать, как посчитать стоимость процента автоматизации и окупаемость для своего контакт-центра до пилота, какие метрики фиксировать в договоре с вендором и как построить пилот, чтобы получить эффект, а не отчёт.
