09:25

КОНТАКТ-ЦЕНТР КАК ДРАЙВЕР РОСТА БИЗНЕСА В 2026 ГОДУ

На примере платформы Infobip покажем, как объединить сервис и маркетинг в единую омниканальную систему взаимодействия с клиентом. Разберем архитектуру, ключевые метрики и план внедрения.

• Рост цен на привлечение: фокус на удержание клиентов и автоматизацию
• ИИ в деле: идеальный клиентский сервис  24/7
• Омниканальность в 2026: бесшовный переход между каналами с сохранением контекста
• Расширенная аналитика: сервис, маркетинг и продажи работают в синергии
• Консолидация: от разрозненных инструментов к единой платформе

Цыбульский Анатолий, Архитектор клиентских решений,
Infobip

09:45

ВЫСТРАИВАНИЕ ГИБКИХ ПРОЦЕССОВ В КОНТАКТНЫХ ЦЕНТРАХ

• Как выстроить полноценный бизнес-процесс обслуживания в чат-каналах?
• Как обеспечить многоуровневую эскалацию сложных вопросов и не затянуть срок решения?
• Как не потерять контроль над ситуацией при маршрутизации и эскалации обращений?
• Правила обработки и интерактивная помощь в ходе бизнес-процесса
• Как организовать слаженную работу общего, премиального и персонального сервиса в единой экосистеме?

Алабичева Юлия, Менеджер продукта,
iQStore

10:05

ПЕРЕВОРОТ ВО ВНЕДРЕНИИ ИИ В КЛИЕНТСКОМ СЕРВИСЕ: ОТ ПРОДУКТОВ «ИИ АССИСТИРУЕТ ЧЕЛОВЕКУ» - К ПРОДУКТАМ «ЧЕЛОВЕК АССИСТИРУЕТ ИИ»

• Что изменилось в последний год, из-за чего у автоматизации пропал потолок и она перестала быть токсичной
• Как построить новую модель КЦ, в которой операторы ассистируют ИИ-агентам
• Экономика такой модели
• Техническая реализация "agent-only» КЦ по модели human-in-the-loop (или как операторы прямо сейчас обучают свою замену)

Дементьев Глеб, Руководитель продукта target os,
targetai

11:20

ПРОАКТИВНЫЙ СЕРВИС: КАК WEBIM ПОМОГАЕТ КОНТАКТ-ЦЕНТРУ БАНКА РУССКИЙ СТАНДАРТ РЕШАТЬ СЛОЖНЫЕ ЗАПРОСЫ КЛИЕНТОВ БЕЗ ЛИШНЕЙ НАГРУЗКИ НА ОПЕРАТОРОВ

• Какие инструменты и интеграции для персонализированного сервиса в текстовых каналах действительно работают?
• Кастомизация решения под нужды банка: что мы внедрили для сквозной маршрутизации, единого профиля клиента и безопасности данных?
• Измеряемый результат: как автоматизация повлияла на NPS, скорость ответа и экономику контакт-центра?

Белов Дмитрий, Операционный директор,
Webim

Смирнов Николай, Руководитель направления клиентского сервиса,
Банк "Русский Стандарт"

11:40

КАК ВНЕДРИТЬ AI И УДЕРЖАТЬ ЕГО НА КОРОТКОМ ПОВОДКЕ

• Внедрить, чтобы что? Зачем внедрять LLM в Робота оператора?
• От идеи до реализации, как мы это делали
• Тестирование, тестирование и еще раз тестирование
• Точно ли нужно внедрять LLM-агентов? Какие вызовы перед нами стояли?
• Как мы внедряли AI QA?
• Концепция закрытого цикла

Докладчик уточняется

12:20

ОТ ТЕЛЕФОННОГО ХАОСА К ЦИФРОВОМУ ПОРЯДКУ: КАК МЫ НА 40% РАЗГРУЗИЛИ ВРАЧЕЙ С ПОМОЩЬЮ MightyCall Enterprise

• Клинком по хаосу: Что мешало нам лечить людей?
  Представьте: телефон разрывается, пациенты не могут дозвониться, а ваши лучшие врачи и медсёстры тратят время, чтобы сообщить, что приём перенесён. Это не колл-центр, это ловушка неэффективности. Мы в этой ловушке сидели. И вот как нас спасло умное ПО для контакт-центров MightyCall Enterprise.
• Наша цель: Не заменить людей, а дать им возможность делать свою работу!
  Мы поставили амбициозную цель: создать не просто новую «телефонию», а цифровой нервный центр клиники на базе MightyCall Enterprise. Такую систему, где пациент мгновенно получает ответ, а медперсонал наконец-то сосредотачивается на медицине.
• Магия маршрутизации от MightyCall: Как мы заставляем звонки находить нужного специалиста за 3 секунды
  Больше никаких «Здравствуйте, я вас соединю... подождите...». Интеллектуальная маршрутизация MightyCall научилась понимать, о чём звонок. Вопрос по анализам? Сразу — в лабораторию. Запись к кардиологу? Только к оператору, который с ним работает. Это как GPS для звонков, который исключает все ненужные повороты.
• Секретное оружие: «Робот» от MightyCall, которого любят пациенты
  Мы внедрили голосового помощника MightyCall IVR. Но не того раздражающего, что заставляет нажимать кнопки 10 минут! Наш умный IVR обрабатывает 50% типовых запросов, но знает главный секрет: в любой момент — по команде «Соедините с оператором» — он мгновенно передаёт звонок живому человеку. Автоматизация без потери человечности — это возможно!
• Суперсила оператора: Видеть всё сквозь стены благодаря интеграции
  Что, если ваш оператор, снимая трубку, уже знает историю обращений пациента и видит свободные окна в расписании врачей? Мы сделали это реальностью благодаря глубокой интеграции MightyCall Integrity® с нашей медицинской системой. Больше никаких «Подождите, я посмотрю в карточке...». Экономим до 2 минут на каждом звонке.
• Прорыв: Мы заставили ПО для колл-центра заботиться о здоровье пациентов
  MightyCall Outbound не просто ждёт звонков. Он действует на опережение! Автоматические напоминания о визитах к врачу по СМС и голосовым звонкам сократили количество «неявок» на 25%. Наше ПО для контакт-центра превратилось из сервисной функции в инструмент повышения приверженности лечению.
• Цифры, которые заставят вас пересмотреть своё отношение к колл-центру
  Спустя полгода после внедрения MightyCall Enterprise мы получили не просто отчёт, а доказательство революции:
  • Время ожидания ответа ↘️ сократилось в 3 раза.
  • Пропущенных вызовов ↘️ стало меньше на 60%.
  • Нагрузка на регистратуру ↘️ упала на 40%.
  • И главный результат: Положительные отзывы пациентов о доступности клиники ↗️ выросли в 2 раза.
• Вывод: Мы не меняли телефонию. Мы внедрили MightyCall Enterprise. И теперь наши врачи лечат, а наша система — заботится.

Бессарабов Дмитрий, Заместитель директора,
Старт Контакт

13:00

BSS — КЛИЕНТ № 1. ВСЕ НАШИ ИИ-РЕШЕНИЯ ПРОХОДЯТ БОЕВУЮ ОБКАТКУ ВО ВНУТРЕННЕМ КОНТУРЕ (ТЕХПОДДЕРЖКА, ПРОИЗВОДСТВО, HR, БЭК-ОФИС)

• Что испытываем «на себе»: RAG по базе знаний, low-code конструктор диалогов, извлечение интентов, обучение моделей, Agentic AI
• Готовые сценарии для КЦ: самообслуживание, copilot, онлайн-поиск ответов по документам
• Какие метрики реально двигаем: FCR, AHT
• Особенности удержания пользователя в боте во внутренних процессах
• Экономика эффекта: % автоматизации, снижение AHT, рост FCR и NPS

Свалов Дмитрий, Технический директор,
BSS

13:20

НЕЙРОСАППОРТ: КАК МЫ ОСВОБОДИЛИ ОПЕРАТОРОВ ТЕКСТОВОЙ ПОДДЕРЖКИ ОТ РУТИНЫ

• Тренды рынка в клиентском сервисе
• Структура рынка автоматизации и тренд на ИИ
• Внедрять GPT самостоятельно или купить решение: плюсы и минусы
• Как Яндекс отвечает на запросы рынка
• Что Нейросаппорт умеет уже сейчас
• Плюсы: для бизнеса, для разработки и для операторов
• Кейсы внедрения и результаты

Бондарь Наталья, CPO Нейросаппорта,
Яндекс Нейросаппорт

11:20

ПСИХОЛОГИЯ В АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ КЦ. КАКОЙ ЭФФЕКТ МОЖНО ОЖИДАТЬ ОТ ИИ, ЕСЛИ НАУЧИТЬ ЕГО ПОНИМАТЬ ПОВЕДЕНИЕ СОТРУДНИКОВ

• Поведенческие шаблоны сотрудников КЦ
• Контроль качества работы КЦ и шаблоны поведения
• Новые возможности современной автоматизации на основе шаблонов поведения
• Почему управление качеством на основе контроля поведения дает хороший эффект
• Уходим от темы «бесконечного анализа данных» к проектированию стратегий управления качеством

Линючев Павел, CEO,
InfoQubes

11:40

КАК НЕ ДАТЬ ЧАТ-БОТУ РАЗОЧАРОВАТЬ КЛИЕНТА: ОПЕРАТИВНЫЙ АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОТВЕТОВ ДИАЛОГОВЫХ АССИСТЕНТОВ НА ОСНОВЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ

• Наиболее эффективные методики оценки точности ответов чат-бота с генеративным ИИ
• Автоматизация процесса оценки качества ответов диалоговых ассистентов в онлайн-режиме
• Особенности и ограничения оценки ответов во время активного диалога
• Поиск баланса между скоростью ответа чат-бота и его точностью
• Применение быстрой оценки качества ответов для управления диалогами в реальном времени. Повышаем автоматизацию, качество и эффективность коммуникаций

Кириллова Алена, Менеджер продукта группы компаний,
ЦРТ

12:20

LLM-ПРОМПТИНГ В РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКЕ: КАК СНИЗИТЬ НАГРУЗКУ НА КЦ, ПОВЫСИТЬ CSI И ВЕРНУТЬ УПУЩЕННУЮ ВЫРУЧКУ В КОМПАНИЮ?

• Контроль качества и исследование клиентского пути вчера и сегодня: что изменилось и какие перспективы для глубины анализа дает LLM-надстройка в речевой аналитике?
• Что такое LLM-критерий на базе промпта и как он работает там, где ML-инструментов недостаточно для всесторонней оценки?
• Как с помощью LLM-промптинга работать с Contact Rate и CSI? Разбор реальных кейсов и эффектов
• Найти точки, где бизнес упускает прибыль, и вернуть ее в компанию: LLM-промптинг и работа с конверсией, LTV и выручкой
• Как LLM-промптинг помогает прогнозировать и отслеживать признаки выгорания КЦ?

Бученков Антон, Руководитель направления речевой аналитики,
Naumen

12:40

ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В СИСТЕМАХ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ

Искусственный интеллект уже давно не новинка, а просто рабочий инструмент современной компании, помогающий оптимизировать многие процессы. Речевая аналитика как продукт для повышения качества обслуживания и роста продаж также применяет ИИ для решения разных бизнес-кейсов.

В докладе разберем ключевые сценарии применения ИИ, в том числе:

• оценка операторов по чек-листам
• генерация саммари и персональных рекомендаций по работе
• категоризация записей и автоматический поиск инсайтов и зон роста

Будут рассмотрены алгоритмы применения Больших языковых моделей, а также гибридные подходы, объединяющие ИИ, ML и работу эксперта для решения описанных задач.

Смирнов Валентин, Эксперт по речевым технологиям,
SIGURD IT

13:00

ОЖИДАНИЕ VS РЕАЛЬНОСТЬ: КАК С ПОМОЩЬЮ LLM МЫ ПОМОГЛИ НАШИМ КЛИЕНТАМ ВЫЙТИ ЗА РАМКИ СТАНДАРТНОГО СЕРВИСА

• Как LLM расширяет рамки сервиса: переход от простого распознавания речи к глубокому пониманию контекста, намерения клиента и тональности
• Эффективность и метрики: какие KPI улучшились —уровень удовлетворенности + 24%, снижение нагрузки на операторов -31%, оптимизация рабочего времени Руководителя групп -18%

Чаплинская Елена, Директор департамента качества и речевых технологий,
Центр коммуникаций VOXYS

13:20

ОТ НОВИЧКОВ К ЭКСПЕРТИЗЕ: ПУТЬ АТБ К ОСОЗНАННОМУ ВНЕДРЕНИЮ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ

• От недоверия к пониманию
  Прежде чем выбирать поставщика, команда АТБ глубоко погрузилась в технологию: разобралась в возможностях речевой аналитики, определила реальные бизнес-задачи и сформулировала чёткие, измеримые требования

• Внедрение без иллюзий
  Пошаговая реализация: от пилота до полномасштабной интеграции. Как адаптировали систему под специфику банка, настраивали алгоритмы под особенности диалогов и внедряли метрики успеха

• Результаты и выводы
  Снижение жалоб, рост качества обслуживания, прозрачность compliance — успех зависит не от «умности» системы, а от зрелости заказчика. Мы прошли путь от новичков до экспертов — и только тогда начали по-новому видеть свой контакт-центр

Громова Дарья, Ведущий аналитик по контактным центрам,
BSS

Сергеева Ольга, Руководитель проектов,
Азиатско-Тихоокеанский Банк (АО)

14:40

ВСЁ-В-ОДНОМ ИЛИ НАБОР РЕШЕНИЙ? КАК CALLFORCE ОБЪЕДИНЯЕТ ЗВОНКИ, ЧАТЫ И AI В ЕДИНУЮ СИСТЕМУ, УСКОРЯЕТ ОТВЕТЫ И ПОВЫШАЕТ КАЧЕСТВО СЕРВИСА

CallForce — AI-платформа для контакт-центров, которая объединяет голос и текст, автоматизирует рутину и даёт управляемые метрики в онлайне и ретро. Покажем, как из «разрозненных инструментов» перейти к единому рабочему месту с речевой аналитикой, AI-суфлёром и глубокой интеграцией с CRM/BI — без компромиссов по безопасности.

Что разберём на реальных сценариях:

• Единое АРМ: голос + чаты в одном окне — смешанная обработка обращений, маршрутизация, шаблоны и отчётность по текстовым каналам (Telegram, веб-чат) как часть платформы.
• AI в операционной работе: речевая аналитика 100% звонков (STT, саммари, чек-листы, словари, триггеры), онлайн-подсказки и AI-суфлёр в чатах по базе знаний. Чем нативная интеграция AI внутри платформы выигрывает у «внешних надстроек».
• Измеримый эффект на KPI: снижение AHT в чатах по типовым запросам на 30–60%, рост FCR на 15–40%, ускорение первого ответа на 50–80% — на данных и без ручной выборочной прослушки.
• Интеграции без боли: DataBridge в BI (сквозная аналитика), CTI-панель в CRM, исходящие кампании (Predictive/Progressive/Preview/PowerIVR), автообработка пропущенных и антибот.
• Безопасность и развёртывание: on-prem, хранение данных в контуре, контроль доступа через AD — соответствие повышенным требованиям ИБ.
• План запуска за 6–8 недель: цели и метрики → пилот → масштабирование; как быстро получить первые «быстрые победы».

Кому будет полезно: директорам по клиентскому опыту и контакт-центрам, ИТ/ИБ-командам, лидерам продаж и сервиса, кто хочет перейти от разрозненных решений к управляемой платформе и зафиксировать эффект на KPI.

Шелест Виталий, CEO & co-founder ,
CallForce

15:00

ЭРА – ПЛАТФОРМА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССНОГО ПОДХОДА В КОНТАКТ-ЦЕНТРЕ В СООТВЕТСТВИИ СО СТАНДАРТОМ ISO. НОВОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ LMS ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ И ОБУЧЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ

• Эра - новая платформа для автоматизации контактных центров. Предпосылки и история создания
• Автоматизация основного процесса обслуживания: функционал входящих и исходящих кампаний, голосовые и текстовые каналы, роботизация, статистика
• Автоматизация смежных процессов: концепция следования стандарту ISO, инструменты платформы для выполнения требований стандарта
• Новое приложение платформы LMS для управления знаниями и обучения операторов: требования к знаниям оператора, редактор базы знаний, задание на обучение, задание на контроль знаний, выдача допуска к работе

Веселова Елизавета, Менеджер по партнерским коммуникациям,
Технологии коммуникаций

15:20

ТЕХНОЛОГИИ ИСХОДЯЩИХ КОММУНИКАЦИЙ: ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДОЗВОНА И КАЧЕСТВА ОБРАБОТКИ ЛИДОВ

• Недозвоны как системная проблема. В классических моделях колл-центров потери на этапе контакта с клиентом достигают 20–70%. Это снижает конверсию и искажает экономику маркетинга и продаж.
• Технологии эффективного дозвона. Сепарация телефонии и «карусель» номеров позволяют существенно повысить устойчивость дозвонов и снизить затраты на исходящие звонки. В традиционных реализациях используется 20–30 номеров, которые быстро попадают в спам-фильтры и перестают работать. Масштабируемая «карусель» на тысячах номеров снимает это ограничение и позволяет выходить на ~90% дозвонов.
• ИИ в контроле качества. Контроль работы операторов эволюционирует от ручной прослушки к использованию систем автоматического анализа диалогов. Машинное обучение выявляет «слитые» лиды, фиксирует причины отказов и собирает инсайты для доработки скриптов и обучения персонала.
• Новая логика KPI и мотивации. Производительность операторов оценивается не только по количественным метрикам (количество звонков, норма по времени), но и по качественным индикаторам: доля «слитых» лидов, скорость поствызовной обработки, культура диалога. Такая модель повышает рентабельность колл-центра и снижает издержки на привлечение клиентов.
• Баланс технологий и «живого» ресурса. Автоматизация (прогрессивный набор, ИИ-аналитика, CRM-интеграции) в сочетании с живыми операторами создаёт устойчивую модель исходящих коммуникаций, способную масштабироваться без потери качества.
• Практическая демонстрация. Все технологии и организационные практики будут показаны на примере работы собственного колл-центра, где уже реализованы масштабирование операторского ресурса, ИИ-анализ диалогов и мотивационные модели, основанные на реальных KPI.

Овчинников Лев, СEO,
Reffection

16:00

ТАМ ГДЕ ИИ НЕ СПОСОБЕН ПОЛНОСТЬЮ ЗАМЕНИТЬ ЧЕЛОВЕКА, ЧЕМУ ОН МОЖЕТ ЕГО НАУЧИТЬ?

• Использование ИИ-агентов в ролевых играх для обучения сотрудников навыкам продажам
• Разность подходов к созданию ИИ-тренажеров для продажи для обслуживания
• В чем ценность тренировки с ИИ-агентом
• Эффективность массового обучения с помощью ИИ-тренажеров

Максюта Анатолий, Руководитель продукта target skill,
targetai

16:20

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ LLM В ЗАДАЧАХ: ПУТЬ ОТ ХАЙПА К РЕАЛЬНЫМ РЕШЕНИЯМ

• С какими техническими и организационными вызовами мы столкнулись, и как их решали?
• Инсайды, основанные на реальном опыте
• Результаты, которых мы достигли, и к чему стремимся в будущем

Щербаков Евгений, Бизнес-партнер по ИТ,
МЦ НТТ

16:40

КАК УСКОРИТЬ ОБРАБОТКУ БОЛЬШОГО ПОТОКА СЛОЖНЫХ ОБРАЩЕНИЙ КЛИЕНТОВ И КОНТРОЛИРОВАТЬ SL ПРИ ПОМОЩИ AI-АГЕНТОВ В NAUMEN CSM?

Обработка обращений клиентов и передача их исполнителям - сложный рутинный процесс, при этом текущие ожидания клиентов в решении вопроса: скорость, точность, персонализация. Расскажем, как готовые AI-модели в Naumen СSM способны ускорить обработку сложных запросов клиентов и регуляторов и снизить время первого ответа. Покажем на реальных кейсах, как интегрировать AI-ботов в гибридные сценарии обслуживания в тандеме с оператором, и что поменяется в результатах и метриках.

Хало Юрий, Руководитель группы развития продуктов,
Naumen

17:00

АВТОМАТИЗАЦИЯ, КОТОРАЯ РАБОТАЕТ: ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОНТАКТ-ЦЕНТРА

• Каково место робота в процессе автоматизации? Что важно знать при внедрении робота?
• На что способен современный робот с технологиями RAG и LLM?
• Роль экосистемы: интеграции решений для контакт-центра как важный фактор успеха
• Единое рабочее пространство оператора для максимальной производительности и комфорта

Милованов Роман, Руководитель направления решений для контакт-центров,
САТЕЛ

17:20

КОНТАКТ-ЦЕНТР НАСТУПИВШЕГО БУДУЩЕГО. КАК ИИ-АГЕНТЫ ИЗМЕНИЛИ СИСТЕМЫ ОБЩЕНИЯ С КЛИЕНТАМИ

• Успешные кейсы – эволюция голосовых и чат-ботов в ИИ-агентов. Без человека никуда – новый ИИ-функционал для операторов контакт-центра
• Голосовой ИИ-агент технической поддержки оператора связи. Как ИИ-агент заменил голосового робота и кратно ускорил разработку продукта?
• Голосовой и текстовый HR-агенты - два в одном. Как мы применили универсальность подхода и создали двух ИИ-агентов на одной базе знаний?
• Контекст-инженерия заменила промт-инжениринг. Как мы научились эффективно управлять нейросетью с помощью контекста?
• Базы знаний для ИИ-агента - RAG больше не нужен! Как мы заменили Базу знаний базой мини-промптов?
• Омниканальный Контакт-центр ИИ – эпицентр ИИ-агентов и каналов общения. Как мы объединили лучшие практики и важные данные в BI-системе?
• Интеллектуальный анализ диалогов. Как мы с помощью ИИ превратили речевую аналитику в смысловую?

Мельников Денис, Директор по развитию,
МСН Телеком

17:40

НЕ ПРОСТО АРМ, А МОЗГОВОЙ ЦЕНТР: ОМНИКАНАЛЬНОСТЬ + LLM = ПРОРЫВ В СЕРВИСЕ

• Традиционные АРМ разрываются между голосом и текстом. Агенты переключаются между системами, теряют контекст, повторяют вопросы... Как быть?
• Настоящая омниканальность — это единое рабочее место (голос + текст) с единой логикой взаимодействия и ИИ
• LLM-суфлёр — это не автоответчик, а когнитивный усилитель. Интеграция LLM в реальном времени — ключ к живому диалогу
• Омниканальность + LLM = новый стандарт обслуживания
• Те, кто внедрит такой подход первыми, получат конкурентное преимущество: быстрее, умнее, человечнее

Петухов Денис, Генеральный директор и основатель,
CraftTalk

14:40

КОГДА СЛОВА СТАНОВЯТСЯ КАПИТАЛОМ: КАК ИИ И РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА МЕНЯЮТ КАЧЕСТВО ОБСЛУЖИВАНИЯ

• Почему выборочный контроль — это как смотреть на мир через замочную скважину?
  Слушая только избранные разговоры, мы упускаем главное
• Речевая аналитика — супергерой в мире контроля качества
  Не просто преобразует голос в текст, а инструмент, который читает эмоции и смысл
• Что если бы вы могли заглянуть в мысли каждого участника разговора?
  ИИ заглядывает в суть диалога
• Эмоциональный интеллект важнее, чем кажется
  Профиль современного специалиста контроля качества
• Измерять настроение — значит владеть ситуацией
  Анализируя речь и эмоции, компания получает точные ориентиры для улучшения процессов и обучения операторов

Устюгова Валерия, Руководитель отдела управления качеством,
Астра Пейдж

15:00

ОНЛАЙН МОНИТОРИНГ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОПЕРАТОРОВ КОНТАКТ-ЦЕНТРА

Рассмотрим проактивный подход к контролю качества обслуживания и эффективности продаж путем интеграции контакт-центра и системы речевой аналитики в реальном времени.

• Реагирование супервизора на критическое событие в разговоре
• Онлайн мониторинг соблюдения стандартов операторами-новичками путем анализа реплик
• Помощь операторам в важных сделках при выявлении возражений
• Демонстрация продукта

Смирнов Валентин, Эксперт по речевым технологиям,
SIGURD IT

15:20

БАТЛ КЦ И МАРКЕТИНГ

• Мультидисциплинарный подход
• Информационная тень - разобшенность, одни запустили вторые не знали
• Инсайты от взаимодействия Маркетинг_vs_КЦ - причины не записи, бренд или врач, тестирование гипотез, первичка повторка

Бобин Андрей, Руководитель колл центра,
Клиника Фомина

Шаргина Тамара, Маркетинг Лидер Москвы

16:00

РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА В БИЗНЕСЕ: КАК АНАЛИЗ РЕЧИ УЛУЧШАЕТ ОПЕРАТОРСКУЮ РАБОТУ, КОНВЕРСИЮ И ДИСТАНЦИОННУЮ НАСТРОЙКУ ПРОЕКТОВ БЕЗ ДОСТУПА К КЛИЕНТСКИМ МАТЕРИАЛАМ

• Речевая аналитика сегодня – один из базовых инструментов цифровой трансформации бизнеса. Технология находится в постоянном развитии, позволяя извлекать ценные инсайты из аудиоданных и совершенствуя подходы подразделений, ответственных за освоение клиентского опыта
• Оптимизация работы операторов контакт-центров способствует повышению уровня сервиса компании. Анализ речевых паттернов помогает выявлять ключевые факторы успешного взаимодействия, оценивать эмоциональный тон и качество предоставленной потребителю информации
• Повышение конверсии продаж и дохода бизнеса через анализ коммуникаций. Выявление триггеров и барьеров, влияющих на решения клиентов, оптимизация предложений и стратегий продаж и удержания клиентов
• Новые возможности речевой аналитики с ИИ и примеры свежих кейсов

Соловьева Галина, Зксперт-аналитик,
3iTech

16:20

YANDEX SPEECHSENSE: ИНСАЙТЫ ИЗ КОРОБКИ, СМЫСЛЫ ИЗ ДИАЛОГОВ

• Практика применения речевой аналитики: кейсы клиентов
• Теперь и в оффлайне: как мы анализируем диалоги в точках обслуживания клиентов
• Открываем новые сценарии работы с сервисом с помощью AI-ассистентов
• Ускоряем работу с данными благодаря DataLens

Верещака Игорь, Менеджер проектов,
Yandex Cloud

16:40

BRAND VOICE LITE: СОБИРАЕМ УНИКАЛЬНЫЙ ГОЛОС БРЕНДА ЗА 3 ПРОСТЫХ ШАГА

• Сценарии использования речевых технологий
• Зачем нужна живая и естественная коммуникация с клиентами?
• Каталог готовых голосов VS уникальный голос
• Как создать единую концепцию голоса бренда?
• 3 простых шага реализации на платформе Yandex Cloud

Шадрина Анастасия, Менеджер проектов,
Yandex Cloud