Автоматизация клиентской поддержки с помощью ИИ работает хорошо только тогда, когда чётко разделены типовые и нетиповые обращения. Разбираем, как выстроить такую систему правильно.
Часто задаваемые вопросы о статусе заказа, условиях доставки, возврата и базовых характеристиках товара — это обращения, которые ИИ обрабатывает быстро и без риска ошибки.
Конфликтные ситуации, нестандартные запросы и случаи, требующие эмпатии или индивидуального решения, лучше сразу передавать человеку — попытка автоматизировать такие обращения обычно ухудшает опыт клиента.
Ключевой элемент удачной автоматизации — понятный и быстрый механизм передачи сложного обращения живому сотруднику без необходимости клиенту повторять всё с начала. Базовый процесс настройки такого бота разобран в статье «Как создать чат-бота с помощью ИИ».
Типичный стек для российского бизнеса — бот в Telegram, интегрированный с amoCRM или Битрикс24, а в роли языковой модели чаще всего выступает GigaChat или YandexGPT; живой сотрудник при этом видит всю историю переписки бота с клиентом в той же карточке сделки, а не в отдельной несвязанной системе.
Важно регулярно проверять реальные диалоги бота с клиентами, чтобы вовремя замечать ситуации, где ИИ даёт неточные или неуместные ответы, и корректировать базу знаний или правила бота.
Типовые вопросы о статусе заказа, доставке, возврате и характеристиках товара.
Нет, конфликтные и нестандартные ситуации лучше сразу передавать живому сотруднику.
Важно, чтобы сотрудник видел историю переписки и клиенту не приходилось повторять запрос заново.
Да, регулярная проверка реальных диалогов помогает вовремя заметить и исправить неточные ответы.
По оценкам практиков — около 70-80% обращений в клиентской поддержке являются типовыми.