В 2026 году экономика телефонных коммуникаций заметно изменилась. После введения обязательной маркировки исходящих вызовов стоимость каждого контакта для бизнеса выросла, а уровень ответа абонентов, наоборот, снизился.
В результате компании столкнулись с новой проблемой - для одного успешного разговора теперь требуется значительно больше попыток дозвона. На практике это означает рост затрат на телефонию, маркировку, инфраструктуру контакт-центров и работу операторов.
Именно поэтому рынок всё активнее внедряет ИИ-скоринг*- технологию, которая позволяет заранее оценивать вероятность ответа клиента и выстраивать приоритетную очередь обзвона. Один из примеров такого подхода –скоринговые* модели VOXYS, используемые в исходящих кампаниях и проектах массового обзвона.
Почему маркировка меняет экономику исходящих коммуникаций
Маркировка вызовов появилась как инструмент повышения прозрачности телефонного канала и борьбы с мошенничеством.
Теперь при каждом исходящем звонке абонент видит информацию о компании, а сам вызов проходит через систему идентификации оператора связи. Однако для бизнеса это означает дополнительные расходы, поскольку маркировка оплачивается по факту попытки звонка независимо от того, ответил клиент или нет.
Одновременно меняется и поведение самих пользователей. Всё больше людей осторожно относятся к звонкам с незнакомых номеров, а уровень ответа продолжает снижаться. В результате компаниям приходится совершать больше попыток дозвона для одного полноценного контакта.
Где бизнес теряет деньги при массовых обзвонах
Основная проблема классических исходящих кампаний - работа с базой «вслепую».
Во многих случаях обзвон строится по простой логике: система последовательно пытается дозвониться до всех номеров без предварительной оценки вероятности ответа.
Но часть контактов оказывается неактуальной, часть клиентов не отвечает на незнакомые номера, а часть аудитории просто не заинтересована в коммуникации.
Это приводит сразу к нескольким последствиям:
• растут расходы на маркировку вызовов;
• увеличивается нагрузка на контакт-центр;
• операторы тратят время на неэффективные звонки;
• снижается общая результативность кампании.
По отдельным проектам без предварительного скоринга клиентских баз успешный контакт происходит лишь в 10-20% исходящих вызовов.
Как работает ИИ-скоринг* в исходящих кампаниях
Скоринговые модели позволяют полностью изменить подход к обзвону. Система предварительно анализирует клиентскую базу и прогнозирует вероятность успешного контакта для каждого номера.
Обычно процесс выглядит следующим образом:
• база загружается в аналитическую систему;
• ИИ-модель оценивает вероятность ответа;
• формируется приоритетная очередь обзвона.
В первую очередь система связывается с клиентами, которые с высокой вероятностью ответят на звонок.
Дополнительно могут использоваться и другие инструменты оптимизации - например, выбор наиболее эффективного времени контакта, интеллектуальное распределение нагрузки между операторами и автоматическое исключение номеров, которые ранее многократно не отвечали.
Какой эффект даёт скоринг на практике
Главный эффект ИИ-скоринга* связан с сокращением количества неэффективных попыток дозвона. Компания перестаёт тратить ресурсы на клиентов, которые с высокой вероятностью не ответят на звонок.
В результате снижаются расходы на:
• маркировку вызовов;
• телефонию;
• инфраструктуру контакт-центра;
• рабочее время операторов.
В практических проектах внедрение скоринговых моделей позволяет увеличить долю успешных контактов в 1,5-2 раза.
Одновременно количество попыток дозвона может сокращаться на 30-50%, а стоимость одного успешного контакта снижаться на 20-40%.
Как VOXYS использует ИИ-скоринг* в массовом обзвоне
Одним из примеров применения технологии скоринга стал проект VOXYS для компании HRLine. В рамках проекта ИИ-модель ранжировала контакты по вероятности ответа и формировала приоритетную очередь для голосового робота.
Скоринг* позволил повысить контактность на первых попытках дозвона на 20-30%. Дополнительно изменилась и сама стратегия работы с базой. Если раньше для достижения нужного уровня контактов требовалось до пяти попыток дозвона, то после внедрения скоринга достаточно стало трёх. Среднее количество попыток на один уникальный контакт снизилось с 3,7 до 2,4.
В результате проект позволил сократить значительную часть затрат при сохранении ключевых бизнес-показателей.
ИИ-аналитика - стандарт рынка
Рост стоимости телефонного контакта постепенно делает массовые обзвоны без аналитики экономически неэффективными. Это стимулирует переход от увеличения количества звонков к интеллектуальному управлению коммуникациями. ИИ-скоринг, Big Data** и аналитические модели постепенно становятся базовой частью инфраструктуры современных контакт-центров. Для бизнеса это уже не дополнительный инструмент оптимизации, а единственный способ сохранить эффективность телефонного канала в новых условиях.
*ИИ - скоринг-автоматическая оценка объектов (клиентов, заявок, рисков) с помощью алгоритмов искусственного интеллекта
**Big Data - большие массивы информации