BSS - Banks Soft Systems - БСС
Открыть в Telegram
Новости, публикации, рейтинги. Разработка ИТ-решений для успеха ваших клиентов.
Больше570
Подписчики
Нет данных24 часа
+27 дней
+230 дней
Архив постов
Forbes прогнозирует миллиарды, а BSS знает, откуда они берутся на практике ☺️
Наш директор департамента голосовых цифровых технологий Александр Крушинский рассказал изданию о реальной экономике ИИ в контакт-центрах: сколько удается автоматизировать, на чем можно сэкономить и почему главный эффект еще впереди.
Подробности – в нашем экспертном канале ⤵️
Конверсия в продажу растет на 20%, средний чек – на 5%, а новички выходят на план вдвое быстрее. В плюсе не только бизнес, но и клиенты: CSI/NPS растет на 2–5%, а повторных обращений на 5–20% меньше.Звучит как сладкий сон топ-менеджера, но это реальность, которую помогает создать связка двух ИИ-инструментов: 🎭Сентимент-анализ – анализирует тон, интонацию и лексику, чтобы определить эмоциональное состояние клиента. Например, если во время разговора с голосовым ботом система распознает негатив, она может сразу перевести обращение на опытного оператора. А после звонка – найти сложные диалоги, оценить, как сотрудники справились, и выявить удачные приемы для обучения команды. 🤝Суфлер оператора – предлагает оператору подсказки во время разговора с клиентом, опираясь на корпоративную базу знаний и данные клиента из CRM и ERP. Это могут быть ответы на типовые вопросы, фразы для снижения конфликта или подходящие товары для cross-sell и upsell. А после разговора система фиксирует причину обращения, упоминания конкурентов и удовлетворенность клиента. Вот и получается, что инструменты работают эффективнее вместе: сентимент-анализ показывает, как идет разговор, а суфлер подсказывает, что делать дальше. Кстати, именно такую связку от BSS используют контакт-центры одной из крупнейших государственных организаций, которая консультирует граждан по всей России ❤️ BSS в Макс
«Я подумаю» – не всегда значит «нет». Как ИИ помогает вернуть холодным звонкам результативность?
Еще одним выступлением первого дня CCWeek стал доклад Дарьи Громовой, ведущего аналитика по контактным центрам БСС ИИ. Эксперт рассказала о проекте с банком, где с помощью ИИ мы выяснили, что мешает клиентам оформить услугу.
Например, мы проанализировали 449 звонков с возражениями «подумаю» и «посоветуюсь».
Выяснилось, что пауза в принятии решения – не обязательно отказ. Часто клиенту просто не хватает уверенности в условиях:
🔗 в 62% звонков сомнения касались ставки
🔗 в 37% – ежемесячного платежа
🔗 еще в 37% – суммы кредита.
В одном звонке могло быть сразу несколько сомнений, поэтому проценты пересекаются.
Также иногда клиенту просто нужно время – так, в 3% случаев клиент хотел обсудить решение с семьей.
💡Решение: подготовить аргументы о ставке и платеже, а условия предложения отправлять в личный кабинет или по СМС, чтобы клиент мог спокойно их изучить и обсудить с близкими.
Что еще выяснили?
➡️ 25% клиентов, бросивших заявку, считают, что вообще ее не подавали
➡️ 71% сравнивают с другими банками по ежемесячному платежу, 52% – по ставке
➡️ в 41% случаев отказу предшествовали неэффективные фразы оператора.
Такие инсайты помогают понять, что улучшить в работе операторов, и где ИИ-агенты могут взять на себя рутинные задачи 💙
BSS в MAX
Вчера на выступлении Анна разобрала наш проект с телеком-компанией. В центре внимания – три знакомых каждому продавцу ответа: «Дорого», «У конкурента лучше» и «Я подумаю».
ИИ-анализ показал: за одним и тем же возражением могли скрываться разные причины:
⚡️в 47% случаев – особенности и технические возможности продукта
⚡️в 41% – недовольство ценой
⚡️в 6% – работа оператора.
Поэтому возражение – не только повод оценить работу оператора, но и сигнал для бизнеса: клиент может сравнивать тарифы с конкурентами, не видеть преимуществ предложения или сомневаться, что продукт решит его задачу.
ИИ находит такие закономерности, обосновывает их цитатами из разговоров с таймкодами – и, главное, предлагает новый, более действенный алгоритм для оператора.
К примеру, система помогла сформировать новую логику работы с возражением «дорого»:
1. Уточнить контекст: выяснить, с чем клиент сравнивает предложение и что для него важнее всего.
2. Показать ценность: связать стоимость с задачами клиента. Например, «для студии важно, чтобы не пропадала оплата картой – в бизнес-тарифе…»
3. Подобрать предложение. Отталкиваться от причины сомнений: предложить более комфортный платеж, если дело в бюджете; сравнить два ключевых параметра, если клиент выбирает между предложениями конкурентов; и т.д. Главная ошибка – учить всех операторов одному ответу на «дорого».
А чтобы новый подход стал частью практики, команда использовала «Агент-тренера»: на основе реальных диалогов отдела продаж собирали уроки под важные возражения – например, урок «Возражение “дорого”: дома дешевле, чем в офисе»
Результат после тренировок операторов: работа с возражениями выросла на 10%, а конверсия в продажи – на 3%.
Так речевая ИИ-аналитика помогает превращать слова клиентов в конкретные изменения 💙
BSS в MAX!
А на параллельном потоке два наших эксперта по аналитике разобрали кейсы, как ИИ помогает работать с возражениями клиентов.
На видео владелец продукта «Речевая аналитика» Анна Ивлева рассказывает, с чего начался проект, который помог разобраться, что действительно стоит за жалобами клиентов ⤵️
20 разговоров с клиентами, которые могут уйти к конкурентам. Что делать?
Для начала – заметить их в плотном потоке обращений. Затем разобраться, что именно не устраивает клиентов. И наконец, быстро принять меры по каждой причине.
Именно так работает наша CX-платформа: собирает сигналы от клиентов и мгновенно превращает их в действия на трех уровнях – развитие отношений с клиентами, помощь сотрудникам и улучшение процессов и продуктов компании.
Как это выглядит на практике? Руководитель направления по развитию ИИ-продуктов BSS Михаил Воронин разобрал несколько сценариев.
Если клиенты присматриваются к конкурентам из-за более выгодных условий, платформа определяет преимущества собственных предложений – например, кэшбэк.
Если дело в качестве обслуживания, платформа выявляет, что нужно изменить: например, обучить операторов корректнее работать с претензиями или вежливее общаться с клиентами.
Скажем, клиент возмутился: он звонит с проблемой, а оператор ему пытается продать что-то еще. Решение – обучение оператора с помощью Агент-тренера: он может смоделировать подобную ситуацию и помочь оператору научиться чувствовать момент, когда уместно предложить дополнительный продукт.
Или, допустим, клиент жалуется на списание комиссии. Задача здесь – подробнее объяснить ему условия. Эту работу можно поручить ИИ-агентам: координатор определит намерение клиента, один агент-исполнитель извинится и разъяснит условия комиссии, другой уточнит данные и оформит претензию в CRM.С чего начать работу с ИИ-платформой: 🔢Выбрать одну бизнес-задачу. Например, снизить отток клиентов, повысить конверсию или сократить стоимость обслуживания. Теперь можно подключать записи разговоров, чтобы найти первые сигналы. 🔢 Отработать сигнал. Система разбирает причины, подбирает решения, вы запускаете их в работу: даете сотрудникам рекомендации, подключаете ИИ-агентов или меняете процесс обслуживания. 🔢 Масштабировать. Проверить, что изменилось в выбранной метрике, и оценить результат. Если решение работает, распространить его на другие каналы – например, чаты, мобильное приложение или офисы – и проверять эффект каждого нового изменения. BSS в MAX!
⤴️Вопросы на засыпку от нашего ИИ-эксперта — есть над чем задуматься всем, кто связан с клиентским сервисом!
А дальше наш эксперт показал на кейсах, как сигналы клиентов превращаются в конкретные изменения, которые влияют на прибыль. Все — с помощью CX-платформы. Скоро расскажем подробнее!
Прямо сейчас на CCWeek! 🔥
Наш ИИ-эксперт Михаил Воронин участвует в панельной дискуссии о технологиях, которые будут менять контакт-центры в ближайшие два года. А совсем скоро подробнее раскроет тему в своем выступлении!
Впереди два дня встреч, дискуссий и обмена опытом. Заходите к нам на стенд № 502 — будем рады пообщаться! 🙌
Банки измеряют NPS и CSI, следят за AHT и FCR. Но этого оказалось недостаточно, чтобы управлять клиентским опытом.
Чтобы CX действительно влиял на бизнес-результаты, нужно объединить сигналы от клиента из разных каналов и не просто измерять показатели, но оперативно принимать решения на их основе. А также научиться предупреждать проблемы, а не только реагировать на них.
Как это работает на практике и как одна технология помогает решить сразу пять бизнес-болей, рассказывает заместитель генерального директора BSS Василий Жилов – в интервью ⬇️
«Моментальная карма» в ритейле?
За год число участников программы лояльности Дикси выросло на 30%, а товарооборот по любимой категории – в 2,5 раза.
Это – результат персонального подхода, сообщили нам руководитель клиентского маркетинга Полина Санникова и директор по данным и ИИ Олег Баженов в новом выпуске «Интеллектуального сервиса»:
Мы собираем данные в современное хранилище и видим цифровые следы наших клиентов. Даже если человек расплатился банковской картой, не приложив карту лояльности, мы понимаем, что это его покупка. Благодаря знанию о клиенте мы можем предложить ему самый лучший товар по самой лучшей цене – то, что ему действительно нужно.В интервью ведущему программы, заместителю генерального директора BSS Василию Жилову эксперты рассказали: 🟣зачем нужны предиктивные модели, если персональные предложения в основном строятся на обратной связи? 🟣как создаются дополнительные ценности за пределами магазина? 🟣что значит «рассматривать клиента как семью»? 🟣и другие тонкости персонального подхода, которые помогают получить больше пользы и покупателям, и бизнесу. ➡️ Rutube ➡️ ВК Видео BSS в MAX!
27–28 октября встречаемся на CCWeek-2026!
Полтысячи лидеров клиентского сервиса, актуальные задачи отрасли и практический опыт – BSS точно не может пропустить такое событие.
📍Ищите нас на стенде № 502. Обсудим, как перейти от реактивного обслуживания к проактивному управлению клиентским сервисом, и покажем, как ИИ-платформа помогает решать задачи CX-команд.
А еще поделимся кейсами на деловой программе:
🟣Как превратить контакт-центр в центр прибыли с помощью ИИ?
🟣Что повышает эффективность «холодных звонков», а что отталкивает клиентов?
🟣Как возражения клиентов приводят к изменению сценария разговора, позиционирования и даже продукта?
Все три выступления – в первый день конференции, 27 октября. Сохраняйте расписание!
11:55–13:55 | Поток «Бизнес»
💎«От реактивного контакт-центра к клиентоцентричной модели управления сервисом» – Михаил Воронин, руководитель направления по развитию продуктов на основе ИИ.
12:15–13:35 | Поток «Технологии», сессия «Клиентская аналитика, дашборды и развитие команды»
💎«Холодный звонок, который не хочется сбросить: как ИИ помог найти фразы-триггеры и вернуть телемаркетингу результативность» – Дарья Громова, ведущий аналитик по контактным центрам.
💎«Возражение как точка роста: как ИИ соединяет голос клиента, продуктовые гипотезы и развитие команды» – Анна Ивлева, владелец продукта «Речевая аналитика».
Подходите пообщаться! Обсудим, как не терять важные сигналы клиентов в море данных и превращать их в решения, которые улучшают сервис и помогают бизнесу расти.
BSS в MAX!
Где-то лежит тот самый документ. В одной из тысячи папок…
Возможно, одна из самых болезненных проблем крупного бизнеса:
как сделать так, чтобы корпоративные знания можно было быстро найти и использовать спустя время?Напоминаем: 22 октября проведем вебинар вместе с нашим партнером ITFB Group и разберем именно эту проблему ➡️ регистрируйтесь! Что обсудим: 🔘как оцифровывать и обрабатывать документы с ITFB EasyDoc 🔘кейс: как НПФ «Будущее» сократил ручной труд на 62%, ошибки на 80%, и сэкономил около 6,2 млн ₽ в год 🔘как структурировать и искать информацию с базой знаний InKnowledge БСС ИИ, и что делают LLM с RAG 🔘какие проблемы работы с техархивами, проектной документацией, договорами и регламентами можно решить – как в бизнесе, так и в госсекторе. Спикеры: 💎Ольга Шевченко, руководитель проектов НПФ «Будущее» 💎Дмитрий Лактионов, директор продуктового направления «База знаний» в БСС ИИ 💎Вадим Петросян, директор по развитию ITFB Group Приходите – покажем, как сделать работу с документами проще и эффективнее 💙 BSS в MAX!
АУСН – единственный способ для банков удержать МСП-клиентов и привлечь новых?
Немного статистики: если в 2022 году АУСН использовали 20 тыс. компаний, то к концу 2025-го таких налогоплательщиков было уже 300 тыс., а сейчас на этом режиме уже порядка 500 тыс.
Все о функционале и рынке АУСН в 2026 рассказала для Банковского обозрения руководитель направления цифровых продуктов BSS Юлия Савинова.
Мы начали разработку модуля АУСН еще в 2022 году, когда он был мало кому интересен – и за это время внедрили функционал во многих банках, приобрели большой опыт и накопили немало практики.
В интервью Юлия рассказывает:
🟣с какими проблемами банки могут столкнуться и как их поддерживает вендор после внедрения
🟣как модуль АУСН решает проблемы с разметкой транзакций
🟣сколько решений для АУСН сегодня есть на рынке – и при чем здесь японская мудрость: «Догоняющий, как и убегающий, не выбирает дороги»
🟣что за «продукт-ракету» BSS сейчас готовит для обновления модуля
BSS в MAX!
«Петрович» полностью заменил аутсорсинговый контакт-центр с помощью ИИ-помощника от BSS!
Голосовой бот, внедренный вместе с К2Тех строительному ритейлеру “Петрович”, обрабатывает более 8 тысяч звонков в день: определяет тему обращения, задает уточняющие вопросы и переводит клиента к нужному специалисту – почти с абсолютной точностью.
При этом оператор получает в АРМ контекст разговора и собранную информацию по запросу, и клиенту не приходится объяснять все заново.
Результат – перевод на профильного специалиста ускорился в 1,7 раза: с 53 до 30 секунд.
При таком объеме звонков в день сокращение любого этапа диалога дает заметный эффект. Клиент быстрее попадает к сотруднику, который может решить его вопрос, а оператор начинает разговор уже с необходимой информацией.
Команда «Петровича» также получила low-code инструменты для самостоятельного дообучения робота и создания новых сценариев без привлечения разработчиков .
А инструменты аналитики помогают отслеживать работу цифрового помощника в режиме онлайн, получать отчетность по каждому сценарию и выявлять нераспознанные или новые причины обращений в диалогах. Эти данные используются для развития сценариев и дообучения ИИ-помощника.
Так робот стал не просто инструментом автоматизации, но и источником данных для дальнейшего развития клиентского сервиса!
BSS в MAX!
⤴️Тем временем дискуссию об ИИ в ритейле продолжили коллеги из ГК РОЛЬФ, SELA и Openface: рассказали про умные примерочные, персональную косметику и новые цифровые сервисы. Благодарим за интересные кейсы! 👏
