sber
Не сто резюме, а сто друзей: почему рекомендации снова стали валютой рынка труда
Летние тарифы мобильных операторов для жителей Ростова-на-Дону в 2026 году
Свыше тысячи школ Уральского ФО выбрали ОС Astra Linux для цифровизации образования
Иван Хрулев, «Группа Астра»: «Astra Automation – уникальная на российском рынке платформа по спектру возможностей»
КПД ИИ-контура: новая метрика для CIO
ЦБ
°
понедельник, 10 августа 2026

«Купер» запустил чат-бота и голосового помощника на платформе Naumen Erudite

Компания «Купер» объединила текстовую и голосовую поддержку клиентов на гибридной технологии: российской платформе Naumen Erudite и собственном ИИ-решении. ИИ-помощники работают по human-like-модели: полностью решают вопрос клиента в одном канале и работают на его удержание, автоматизируя 54% обращений в тексте и 46% в голосе.

Служба заботы о клиентах «Купер» ежемесячно обрабатывает большое количество обращений от партнеров, мерчантов и b2c- и b2b-покупателей, около 75% из них в текстовых каналах и порядка 25% в голосе. Ранее боты компании были запущены на разных платформах, и их поддержку вели несколько команд. Переход на единую платформу автоматизации обращений Naumen Erudite обеспечил устойчивую и качественную поддержку большого трафика, а также снижение нагрузки на команду сопровождения.

В основе сервиса «Купер» лежит клиентоцентричный подход: интеллектуальные помощники на базе диалогового и генеративного ИИ персонализировано решают вопрос клиента с минимальным количеством усилий с его стороны. Агенты берут на себя участки диалога, где важны гибкость и вариативность, например, перенос заказа на другой слот или его отмена. Это повышает уровень автоматизации и индекс удовлетворенности клиентов (CSI): за год CSI вырос в чатах с 25% до 73%, в голосе — с 33% до 73%. Вопрос клиента с первого обращения (FCR) решается в 76% чатов и 90% звонков. Также комбинирование технологий позволяет компании ускорить сценаризацию сложных участков диалога и сохранить экономическую эффективность обслуживания.

ИИ-помощники не только качественно решают вопрос клиента, но и проявляют проактивность и автоматически выполняют действия, повышающие лояльность клиента. Например, если клиент использовал промокод в отмененном заказе, то ИИ-агент в чате автоматически возвращает его для повторного использования.

«Мы сознательно ушли от автоматизации ради экономии к human-like-подходу: для нас важнее не сама доля автоматизации, а CSI, FCR и то, что клиент действительно решил свой вопрос и остался с нами. Автоматизация должна снижать усилия клиента и одновременно разгружать операторов, поскольку качество сервиса зависит от обеих сторон. Единая платформа Naumen Erudite позволяет удерживать этот баланс в текстовых и голосовых каналах, устойчиво обрабатывать большой поток обращений и управлять логикой сервиса из единого контура», — отметила Ольга Филина, директор Службы заботы о клиентах «Купер».

«Купер» продолжает развивать агентную модель сервиса. В планах компании переход от множественной автоматизации к универсальному агенту как единому слою решения клиентских задач. Управляющий агент будет опираться на контекст обращения, историю клиента, единую базу знаний и самостоятельно определять, как решить запрос: автоматически, силами оператора или через self-service. Это позволяет наращивать автоматизацию, сохраняя единые правила и предсказуемость ответов во всех каналах.

«Конкуренция в ритейле сегодня разворачивается в плоскости клиентского опыта: выигрывает тот, кто выстраивает качественный сервис в каждой точке касания. Соответственно меняются и критерии оценки автоматизации — эффективность ИИ-агентов теперь измеряется в том числе влиянием на клиентский опыт и LTV. Требования к сервису растут, и выйти на новый уровень позволяет генеративный ИИ, который решает запрос клиента персонализировано и с минимальными усилиями с его стороны. Проект Купер на платформе Naumen Erudite наглядно демонстрирует, как этот подход работает на практике», — отметил Сергей Попов, директор департамента контактных центров и роботизированных систем Naumen.

Свежее по теме

!-- Yandex.Metrika counter -->