Исследование Naumen построено на серии mystery-проверок клиентского сервиса в трех средах: на входящих линиях, в неавторизованных цифровых каналах и в авторизованной зоне ретейлеров и медицинских организаций. Во всех блоках оценивались не только доступность и скорость ответа, но и способность канала решить вопрос по сути: с первого обращения, с учетом клиентского контекста и без перевода в другой канал.
В голосовом канале боты уже стали заметной частью клиентского сервиса: за год число ИИ-помощников на телефонных линиях выросло на 24% в ретейле и на 43% в медицине. При этом большинство таких решений пока работает скорее как маршрутизатор. В ретейле 60% вопросов сразу переводятся на оператора или остаются без ответа, в медицине — 79%. Полный ответ без участия человека боты дают в 26% случаев в ретейле и в 13% — в медицине.
В текстовых каналах в неавторизованной зоне чат-боты есть у половины ретейлеров и у трети медицинских организаций. Лучше всего они справляются со справочными сценариями: в ретейле по таким темам, как оплата, чеки, промокоды, возвраты, доставка и программы лояльности, боты дают консультацию в 58–76% случаев.
В авторизованной зоне ожидания клиентов выше: после логина компания уже знает, кто перед ней, видит профиль, заказы, бонусы и историю взаимодействия. Но даже здесь боты пока чаще остаются справочным или маршрутизирующим инструментом. Среди 24 чат-ботов, изученных в личных кабинетах и мобильных приложениях ретейлеров, почти все принимают вопрос в свободной форме и умеют переводить клиента на оператора — по 96%. При этом в сервисных сценариях, таких как отмена, перенос, возврат или жалоба, релевантный ответ дают 59% ботов, а реально выполняют действие прямо в чате только 16%.
На рынке постепенно формируются три уровня зрелости ботов в клиентском сервисе. Первый — маршрутизация: бот распознает тему и переводит обращение человеку. Для бизнеса это уже может снижать нагрузку и стоимость обработки, но для клиента часто выглядит как дополнительный этап без самостоятельной ценности. Второй уровень — справочная автоматизация: бот отвечает на типовые вопросы и помогает с навигацией, но не всегда решает проблему. Этот уровень будет быстро выравниваться за счет развития RAG-ботов и более широкого доступа к корпоративным базам знаний. Третий уровень — сервисный бот, который работает с клиентским контекстом и может выполнить действие: изменить заказ, оформить обращение, проверить бонусы, отключить рассылку или помочь с возвратом.
Для компаний такая архитектура меняет логику оценки автоматизации. Сам по себе бот уже не является конкурентным преимуществом: важнее доля вопросов, которые он закрывает без повторного обращения и без потери клиентского контекста. Следующим источником эффективности станут не отдельные боты, а связка данных, базы знаний, сценариев обслуживания, интеграций и операторского контроля.
