Проблемы эффективности операторов в контакт-центрах
Большой объем информации
Оператор должен знать все о продуктах и услугах компании: условия тарифов, статусы заказов, актуальные акции. Весь этот объем информации сложно держать под рукой, и найти нужный ответ бывает непросто. Пока оператор ищет информацию, клиент ждет на линии и начинает нервничать. Время ожидания растет, а качество обслуживания падает.
Высокая текучка кадров
По данным headhunter за 2025 год показатели оттока кадров в КЦ достигли 25%, среди которых 77% по причине выгорания. Компания постоянно тратит ресурсы на обучение новых сотрудников, и все равно качество обслуживания страдает, пока новички набираются опыта и учатся ориентироваться в потоке информации.
Упущенные возможности продаж
Контакт-центр – не только служба поддержки, но и важный канал продаж. Во время разговора с клиентом обычно возникают возможности предложить дополнительный товар или услугу. Однако обычно операторы сосредоточены на решении основного вопроса и забывают о дополнительных предложениях, или не успевают подобрать подходящий вариант, пока клиент на линии, и в результате компания теряет выручку.
Ошибки
Неверная информация о сроках доставки, ошибочные данные о наличии товара, неправильно оформленный заказ – ошибки в работе операторов чаще всего связаны с колоссальным объемом информации, которую нужно держать в голове. В связи с этим многие компании внедряют голосовых и чат- ботов, которые автоматически отвечают на обращения клиентов.
Боты – хороший способ снять нагрузку с операторов и ускорить обслуживание. Но полностью доверить общение с клиентами роботу готовы далеко не все.
Именно поэтому и создан суфлер оператора, который решает все проблемы выше, но оставляет за человеком полный контроль над коммуникацией.
Как работает суфлер оператора
Суфлер оператора – программа на основе ИИ, помогающая сотруднику КЦ в режиме реального времени. Она слушает разговор с клиентом и подсказывает оператору, что сказать или сделать – как суфлер в театре, только с персонализацией под каждого собеседника.
Система берет на себя рутинную работу по поиску информации: анализирует диалог и выводит на экран оператора нужную информацию и варианты формулировок.
Такой подход особенно ценен для компаний, которые пока не готовы полностью доверить общение с клиентами искусственному интеллекту. Суфлер позволяет использовать все преимущества современных технологий, но при этом человек всегда контролирует ситуацию и может скорректировать ответ.
Этапы работы суфлера
-
Захват обращения клиента: система либо мгновенно переводит устную речь в текст с помощью системы распознавания текста, либо забирает реплики из чат-платформы. Это обеспечивает единый текстовый формат для дальнейшего анализа
-
Понимание намерения: суфлер выявляет тему и суть запроса, распознавая разные формулировки одного и того же вопроса («хочу вернуть товар», «как оформить возврат» и т. д.). Одновременно извлекаются ключевые детали, например наименование товара и дата покупки.
-
Учет контекста диалога: инструмент использует историю общения с ботом или предыдущими операторами и хранит упомянутые факты (номер заказа, бонусный баланс). Благодаря этому последующие реплики клиента автоматически связываются с нужными данными, не требуя повторных уточнений.
-
Поиск информации в источниках: параллельно запрашиваются статьи базы знаний, регламенты и персональные сведения о клиентах. Все запросы выполняются за доли секунды, пока оператор еще слушает клиента.
-
Формирование подсказки для оператора: на основе собранных данных система генерирует краткий и точный ответ, ссылки на документы или чек-лист действий. Подсказка аккумулирует и общие правила, и конкретику по текущему клиенту.
-
Отображение и использование: готовая подсказка всплывает во встроенном виджете рабочего места, не перекрывая основное окно диалога. Оператор может зачитать ее дословно, переформулировать или проигнорировать, сохраняя контроль над разговором.
Как устроен суфлер
RAG
В основе современных суфлеров лежит Retrieval-Augmented Generation (RAG) – технология, с помощью которой модель генерирует ответы на основании найденной информации из конкретных источников – например, базы знаний контакт-центра. Система не выдумывает факты, а опирается на проверенные данные.
Обычный поиск ищет документы по ключевым словам,но среди результатов могут быть нерелевантные материалы, а нужный документ может содержать иные формулировки. С технологией RAG система сначала находит все потенциально полезные материалы, а затем искусственный интеллект анализирует найденное и формирует точный ответ на конкретный вопрос.
LLM
Современные суфлеры также используют большие языковые модели, благодаря которым суфлер может корректно сформулировать найденный ответ: например, адаптировать инструкции под живой разговор с клиентом или объединить информацию из нескольких источников.
Режимы
Суфлер может работать в двух режимах:
