Вадим Верединский, Jivo: Бизнесу нужен не ИИ-бот, а цифровой сотрудник, который помогает зарабатывать
Чат-боты и «умные ассистенты» давно перестали быть экзотикой: сегодня почти каждый вендор обещает бизнесу автоматизацию поддержки и мгновенные ответы клиентам. Однако на практике многие проекты так и остаются витриной с красивым демо, не влияя на экономику сервиса. В Jivo делают ставку на другой подход — рассматривают ИИ не как отдельный инструмент, а как встроенного в процессы «цифрового оператора», который успешно закрывает до 80–90% типовых обращений и измеримо влияет на продажи и качество обслуживания. TAdviser поговорил с Вадимом Верединским, директором по маркетингу компании «Живой сайт» (бренд Jivo), о том, где автоматизация действительно работает, как избежать «галлюцинаций» моделей и почему ИИ в клиентском сервисе сегодня — это вопрос операционной эффективности, а не моды на технологии.
Верединский
Рынок уже насыщен чат-ботами и «умными ассистентами». Чем ИИ-оператор Jivo принципиально отличается от предложений других поставщиков?
Вадим Верединский: Большинство решений на рынке — это либо конструкторы сценариев, либо отдельные ИИ-виджеты, которые живут своей жизнью: отдельно подключаются, отдельно настраиваются и слабо связаны с остальными процессами компании.
У нас другая логика. Jivo — это прежде всего платформа коммуникаций: сайт, онлайн-чат, мессенджеры, соцсети, единая очередь диалогов, аналитика. ИИ-оператор Jivo является частью этой экосистемы. Он существует не отдельно, а работает внутри уже выстроенных бизнес-процессов. Поэтому мы воспринимаем его не как бота, а как цифрового сотрудника, который встраивается в ту же очередь обращений, где работают люди, может передать диалог оператору, собрать контакт, зафиксировать сделку, отдать данные в аналитику. Это не модное дополнение, а инструмент, напрямую влияющий на бизнес-результаты.
У нас есть слоган, который максимально точно отражает и наш продукт, и нашу философию: «Jivo знает, что сказать клиенту». Этот слоган очень емкий. Что значит «знать»? Это значит, что ИИ-оператор обладает контекстом, понимает запрос человека, знает, что ему ответить и при этом не придумывает лишнего, не уводит к конкурентам, не врет. Наша компания всегда была про коммуникации между бизнесом и людьми, и сейчас, в эпоху ИИ, этот принцип остается главным. Мы даем бизнесу инструмент, который помогает выстраивать диалог правильно, эффективно и честно.
То есть речь идет об омниканальной модели, где ИИ — это элемент общей системы?Текст
Вадим Верединский: Именно так. Для бизнеса сейчас ключевая задача — не подключить еще один канал, а собрать все коммуникации в одном месте. Клиент может написать с сайта, из мессенджера или по электронной почте. Компании важно видеть это в одной очереди и одинаково быстро отвечать.
Если ИИ встроен в эту инфраструктуру, им можно управлять так же, как сотрудником: смотреть статистику, оценивать качество, понимать нагрузку. Когда же это отдельный бот «сбоку-припеку», он быстро превращается в красивую, но малополезную надстройку.
Вы упомянули бизнес-результат. Какие метрики показывают, что ИИ действительно приносит пользу?
Вадим Верединский: Мы всегда стараемся уводить разговор из плоскости «вау, смотрите, он умеет разговаривать» в плоскость цифр. Бизнесу важны не технологии сами по себе, а результат их использования: рост прибыли, сокращение расходов.
Обычно компании начинают с очень простых показателей. Какой процент диалогов закрывается без участия человека? Насколько сократилось время первого ответа? Сколько теперь стоит одно обращение? Как изменилась конверсия из чата в заявку или продажу? Какие оценки ставят клиенты?
Иногда эффект виден буквально сразу. Если раньше человек ждал ответа пять минут, а теперь получает его за несколько секунд, это напрямую влияет и на удовлетворенность, и на конверсию. Такие вещи легко посчитать.
На сайте Jivo указано, что с помощью ИИ-оператора можно автоматизировать ответы на 80% клиентских обращений. За счет каких типов запросов достигается такой показатель?
Вадим Верединский: В продажах и поддержке всегда есть большой пласт типовых вопросов. Они повторяются каждый день и по сути не требуют участия человека. «Есть ли товар в наличии?», «Сколько стоит?», «Как записаться?», «Где мой заказ?», «Какие часы работы?», «Как проехать?» Если посмотреть на статистику любого контакт-центра, таких обращений будет большинство.
Сначала мы протестировали ИИ внутри собственной техподдержки, и увидели, что 80% вопросов решается автоматически, а стоимость диалога в нашем случае снизилась с 15 рублей до 11 копеек. По нашей статистике, ИИ-оператор автоматически решает 80–90% типовых обращений без участия человека и снижает затраты на поддержку минимум на 30%. Конечно, это не универсальные цифры, многое зависит от бизнеса.
Можете привести примеры, где ИИ-оператор Jivo принес ощутимый бизнес-эффект клиентам?
Вадим Верединский: Да, такие примеры у нас есть, и мы стараемся опираться именно на цифры, потому что бизнесу сегодня нужно не шоу, а предсказуемый инструмент с измеримым результатом.
Один из показательных кейсов — компания «Дизель Бел». Они занимаются продажей запчастей для топливной аппаратуры дизельных автомобилей: форсунок, ТНВД. Все это очень специфичная техническая номенклатура с множеством артикулов и производителей.
До внедрения ИИ-оператора количество пропущенных диалогов в компании превышало 50%. Люди не успевали обрабатывать все входящие запросы, потому что номенклатура сложная, и время на ответ нужно тратить приличное. Мы помогли им настроить оператора на основе выгрузки из Excel-каталога, привели данные в нужный вид, чтобы модель корректно читала кодировку и спецификацию. При этом запретили ИИ-оператору называть стоимость, потому что в ценообразовании много нюансов, и цена ошибки высока. Задача ИИ — обработать первичный запрос по наличию и характеристикам, а главное — взять контакт клиента и передать менеджеру. В итоге ИИ-оператор закрывает 95% обращений без участия менеджеров. По словам директора компании, точную цифру по росту конверсии назвать сложно из-за сезонности и параллельного использования других инструментов, но благодаря ИИ-оператору «продажи однозначно увеличились».
Второй интересный пример — из сферы девелопмента, от компании «КСК». Стоимость жилья традиционно высока, и путь клиента к сделке очень длинный: потенциальный покупатель может взаимодействовать с объектом 20-30 раз до момента покупки — заходить на сайт, смотреть цены, изучать карты, что-то уточнять у менеджеров. Застройщик подключил ИИ-оператора Jivo как виджет онлайн-чата на сайте. За два месяца оператор обработал 400 диалогов, в том числе в нерабочее время. По итогам было подтверждено пять сделок, которые пришли именно через этот канал. Конечно, покупка жилья — сложное решение, на него влияет множество факторов, но ИИ стал важной точкой касания, которая привела к покупке.
Генеративные модели часто критикуют за «галлюцинации». Как вы снижаете риск недостоверных ответов?
Вадим Верединский: ИИ-оператор Jivo отвечает строго в границах тех данных, которые дала компания: сайт, база знаний, документы, прайсы. Если информации нет, он честно говорит, что не знает, и переводит на человека. Плюс можно запретить отвечать на чувствительные темы — например, не называть цены или сроки, если они часто меняются.
Если ИИ одновременно ведет сотни диалогов, не возникает ли риск деградации качества? Не появятся ли те самые шаблонные, «безжизненные» ответы, которые так раздражают пользователей?
Вадим Верединский:Здесь важно разделять производительность и настройку тональности. Качество общения не зависит от количества одновременных диалогов. Модель не устает и не злится, когда ее спрашивают сотый раз одно и то же. Это же технология, токены. Что касается производительности, платформа Jivo — номер один по количеству сайтов в РФ, на которых установлен виджет для связи с клиентами. Наша инфраструктура поддерживает больше 14 миллионов диалогов в месяц. С точки зрения технологических мощностей у нас есть все для обеспечения надежной и качественной работы.
А вот проблема «безжизненности» действительно возможна, но это вопрос не производительности, а того, как компания выстраивает работу. Для этого у нас есть инструменты настройки тональности беседы, корректировки модели. Можно выбрать деловой, дружелюбный или нейтральный тон, добавить примеры правильных и неправильных ответов. В отличие от обычных скриптов, ИИ может перефразировать и адаптировать формулировки под контекст диалога, учитывать историю сообщений. Можно задать структуру ответа: сначала кратко по сути, потом детали, варианты, уточняющие вопросы. И, что важно, ИИ может честно сказать: «Я этого не знаю, давайте позову оператора».
Сейчас ИИ настолько продвинут, что многие клиенты даже не замечают, что общаются не с живым человеком. Однажды клиент попросил нас добавить задержку в несколько секунд между вопросом клиента и ответом оператора, ведь человек тратит время на чтение и печать текста, а молниеносные ответы выдавали ИИ.
Часть клиентов принципиально хочет общаться с живым человеком. Где, по вашему опыту, проходит граница допустимой автоматизации, чтобы не потерять лояльность аудитории? Стоит ли выдавать ИИ за человека, как в вашем примере выше?
Вадим Верединский: Мне кажется, скрывать, что за общением стоит ИИ, все-таки не стоит. Если клиент почувствует себя обманутым, его лояльность неизбежно упадет. Сегодня люди все больше привыкают к общению с ИИ, к получению моментальных ответов. Если хотят получить ответ посреди ночи — лучше пообщаются с ботом, чем будут ждать, пока сотрудник приедет в офис, допьет свой кофе и ответит на запрос. Так что не вижу проблемы в том, чтобы честно сообщать — на связи бот.
Когда наш заказчик видит, что ИИ быстро и правильно отвечает на вопросы клиентов, получает от них высокую оценку, он понимает: инструмент работающий, ему можно доверять. Есть, конечно, бизнесы с очень высоким средним чеком, сложными B2B-поставками, где цена ошибки колоссальна. Такие компании говорят: мы не готовы передавать общение с клиентами машине. И это ок. Мы отвечаем: «Хорошо, используйте чат, люди напишут вам напрямую. Но когда ночью вы не можете ответить на простой вопрос, и клиент уйдет к конкуренту, — вот здесь наш продукт мог бы помочь». Это многих заставляет задуматься.
Какие каналы коммуникации вы поддерживаете и какие из них сейчас в топе у бизнеса и клиентов? Есть ли реальный спрос на Мах?
Вадим Верединский: Мы поддерживаем практически все доступные каналы: онлайн-чат на сайте, электронную почту, соцсети, мессенджеры Мах, Telegram, Авито, 2ГИС и даже отраслевые решения вроде Циан. Ценность нашего подхода именно в том, что клиент может писать из любого удобного ему приложения, а бизнес получает все сообщения в единой очереди, чат на сайта или письмо по электронной почте.
Про Max скажу отдельно. Мы были одними из первых, кто сделал интеграцию с этим мессенджером, и сейчас видим устойчивый запрос от бизнеса на подключение Max к единой системе корпоративных коммуникаций. Max сейчас — это хорошая, стабильная и, что важно, защищенная с точки зрения российского законодательства коммуникация. Пользователей Max становится все больше, и бизнесу его обязательно нужно использовать.
Какие ИИ-модели вы используете?
Вадим Верединский: Мы работаем с GigaChat от Сбера и другими российскими решениями. Соответствие требованиям законодательства по хранению и обработке информации для нас — обязательное условие. Когда клиент в чате пишет имя, телефон или детали заказа, он передает компании персональные данные, и отправлять их зарубежным провайдерам недопустимо. К сожалению, многие представители малого бизнеса не осознают риски использования иностранных нейросетей, но для нас безопасность данных — высший приоритет.
Насколько трудоемко внедрение? Как быстро можно подключить ИИ-оператора?
Вадим Верединский: Мы специально делаем вход максимально простым. Запуск самого ИИ-оператора занимает считанные минуты. Клиент указывает сайт, система сама собирает открытую информацию и формирует черновик базы знаний. Его нужно проверить, при необходимости загрузить дополнительную документацию — прайс-листы, спецификации, и ИИ-оператор уже готов к работе. Можно сразу подключать каналы и тестировать.
В среднем в наших проектах быстрый старт (MVP) занимает от одного дня до недели. За это время нужно подключить основные источники данных и запустить пилот на части трафика — например, только на одной странице с конкретной акцией. Дальше, от недели до месяца, собирается обратная связь по типовым обращениям, подсчитывается процент запросов, обработанный ИИ-оператором. Можно дополнить базу знаний, подключить дополнительные системы, настроить более сложные сценарии. И уже через месяц накапливается месячная отчетность и метрики успеха.
Кто внутри компании должен быть владельцем проекта?
Вадим Верединский: Если ИИ занимается один человек, например, айтишник, проект вряд ли взлетит. Лучше всего работает связка из трех ролей: бизнес-владелец, который отвечает за результат и метрики, отдел ИТ, который занимаются интеграциями и безопасностью, и команда, отвечающая за контент и процессы поддержки.
Если смотреть стратегически: приведет ли распространение ИИ-операторов к сокращению команд поддержки или скорее к их трансформации?
Вадим Верединский: Мы вообще не любим и не используем формулировку «замена». Мы говорим про помощь, усиление команды. Безусловно, там, где есть массовые повторяющиеся запросы — розница, маркетплейсы, доставка, телеком с его тарифами и статусами заказов, там ИИ будет применяться все больше. Также ИИ очень выручает там, где есть резкие пики нагрузки, например, всплеск спроса во время национальных праздников, и там, где клиенты могут задавать вопросы в часы, когда компания не работает.
Я думаю, что мы просто со временем привыкнем к общению с ИИ, скорректируем ожидания от общения с ботами. Раньше были популярны сценарные боты, которые тупили в любой выходящей за рамки сценария ситуации, и нас это бесило. А теперь появляется что-то принципиально новое: понимающее контекст, гибко адаптирующееся, интеллектуальное. Рынку нужно время, чтобы это принять. И компаниям нужно будет активнее работать с обратной связью, дообучать ИИ-модели, тогда и результат будет впечатляющий.
Если ИИ снимает с команды большую часть рутины и помогает быстрее обслуживать клиентов, это напрямую влияет на экономику. А значит, речь идет не про технологии ради технологий, а про эффективность бизнеса.
