Рынок клиентского сервиса находится в точке бифуркации. С одной стороны — запрос на радикальное снижение издержек через ИИ, с другой — усложнение операционных процессов, которое требует не сокращения, а трансформации штата. Как автоматизация D2C-заказов и дистрибуции меняет профессию менеджера по клиентскому сервису — в материале на основе опыта практиков.

Классический клиентский сервис делится на две зоны: «белая» (стандартные заказы по графикам, актуальные цены) и «серая» (спецусловия, короткие сроки годности, работа с рекламациями, оптимизация логистических маршрутов).

По словам руководителей департаментов клиентского сервиса компаний, ИИ-агенты блестяще закрывают «белую зону». Алгоритмы способны принимать заказы, сверять лимиты и формировать первичную документацию без участия человека. Однако реальность внедрения сталкивается с тем, что в «серой зоне» алгоритмы часто дают сбой.

«Мы видим, что робот идеально проходит типовые заказы. Но когда клиент просит спецскидку на продукцию с коротким сроком годности или возникает конфликт с графиком поставок на РЦ — агент бессилен. И тут выясняется: чтобы внедрить ИИ, нам пришлось не увольнять операторов, а переучивать их на контроль исключений», — отмечает руководитель, отвечающий за клиентский сервис в производственной компании.

Один из главных страхов при внедрении нейросетей — массовое сокращение линейного персонала. Опыт показывает обратную динамику. Внедрение ИИ-агентов не столько убивает рутину, сколько меняет ее характер.

1. Новые компетенции. Менеджеру теперь нужно не просто говорить по телефону, уметь «читать» логи работы агента и принимать управленческие решения в нештатных ситуациях.

2. Управление платформой. Появляется роль системного администратора клиентского сервиса: кто-то должен следить, чтобы агент не «галлюцинировал» с ценами и не отправлял товар не в ту точку дистрибуции.

3. Логистический интеллект. Автоматизация клиентского сервиса все теснее связывается с логистикой. Аналитика в Power BI и Fair BI позволяет не только обрабатывать заказ, но и видеть, что доставка на один РЦ три раза в неделю невыгодна — и инициировать изменение графика напрямую.

Самая большая сложность на пути к «ИИ-менеджеру» — это гигиена данных. Как показывает практика, если в базе нет четкой информации о правилах комплектации, актуальных листингах и специфике клиента — агент просто переносит ошибки человека в цифровой вид.

Поэтому первый шаг к внедрению агента — это написание инструкций. Руководители департаментов клиентского сервиса отмечают, что процесс описания регламентов для робота позволяет им самим лучше увидеть слабые места в работе своих команд и закрыть «дыры» в коммуникации с коммерческим блоком.

Автоматизация клиентского сервиса переходит от стадии «хайпа» к стадии «инженерии». Побеждает не тот, у кого самый умный чат-бот, а тот, кто смог подготовить свои данные и переобучить команду для работы в режиме контроля за алгоритмами. Следующий шаг для отрасли — открытый обмен опытом между компаниями, которые уже прошли этот путь.

21 октября в кластере Ломоносов в рамках 13 Конгресса руководителей направлений цепей поставок состоится сессия руководителей клиентского сервиса, где выступят эксперты по этой теме. Подробная информация и условия участия:https://scmpro.ru/13_scm_congress/