Как посчитать, окупится ли ИИ в контакт-центре?
Пока одни просят «сделайте нам бота», другие уже считают P&L и закрывают проекты цифрами, а не слайдами.
3–5 фактов (а более подробно читайте на нашем сайте)
🔜Исследования McKinsey показывают: AI-движок в коммуникациях даёт −20–30% к cost-to-serve и +5–8% к выручке за счёт более точных предложений и self-service.
🔜В кейсах AI-контакт-центров компании получают до 41% снижения cost-per-contact при росте объёма обращений на 35% и окупаемости около 9 месяцев.
🔜Verizon пошёл другим путём: не заменял операторов ботом, а дал 28 000 сотрудникам AI-ассистента на экране. Результат — почти +40% продаж через сервисную команду.
➗Простая формула для пилота:
🔜посчитать cost-per-contact и revenue-per-contact «до»;
🔜выбрать один сценарий (например, статусы заказов);
🔜замерить «после» и собрать:
P&L_ИИ = экономия cost-to-serve + доп.маржа − все расходы на ИИ.
❗️Главная ошибка — «поставить бота» без заранее подписанного KPI в P&L; тогда ИИ превращается в игрушку, а не в актив.
⚡️Если вы директор или ИТ-директор и хотите понять, какие 10–20% звонков в вашем бизнесе уже можно отдать голосовому ИИ без риска для сервиса — пишите в Telegram → @maksim_o. Разберём именно ваши звонки, а не усреднённый рынок.
P&L (Profit & Loss) — отчёт о прибылях и убытках; здесь — финансовый эффект проекта.
Cost-to-serve — совокупная стоимость обслуживания клиента (по всем каналам).
Cost-per-contact — средняя стоимость обработки одного обращения.
🐥Linkedin 😡Inst 👽Site 👁Ytube 😂ICE breaker
🔠🔠🔠💡🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠
