Скорозвон и Naumen перевели обучение операторов на язык цифр и рейтингов

Сервис «Скорозвон» на базе платформы Naumen Contact Center внедрил аналитический дашборд для оценки подготовки операторов. Новый инструмент заменяет субъективные мнения руководителей объективными данными: система фиксирует ошибки на конкретных этапах диалога и строит рейтинги сотрудников. Это позволяет точечно корректировать программы обучения до того, как пробелы в навыках повлияют на качество переговоров и выручку компании.

Переход от оценки «на глаз» к анализу конкретных ошибок в диалоге позволяет сократить время адаптации новых сотрудников и снизить риски потери клиентов из-за некомпетентности.

Детализация навыков и рейтинги сотрудников

Главное обновление — карта компетенций. Она визуализирует слабые места менеджеров, показывая, где именно они теряют клиентов. Система выделяет три критических зоны риска:

• Выявление потребностей клиента.
• Работа с возражениями.
• Достижение договоренностей.

Параллельно работает рейтинг сотрудников. Он сравнивает результаты разных менеджеров, отслеживает динамику их прогресса и показывает уровень владения отдельными навыками. Отдельный показатель — средний балл команды — дает общую картину эффективности подразделения.

Все результаты тренировок доступны для выгрузки в формате Excel. В отчет попадают данные по каждому менеджеру, использованным сценариям, средним баллам и времени, затраченному на тренировки. Это упрощает подготовку внутренней отчетности для руководства.

Контекст рынка и тренды

Запуск аналитики происходит на фоне изменения структуры затрат в российском бизнесе. Исследование, проведенное Контур Университетом, К2Тех и Naumen, охватило более 100 кейсов внедрения ИИ в контакт-центрах. Эксперты фиксируют отход от модели, где основную долю расходов составляет фонд оплаты труда (ФОТ).

Прогноз на 2030 год выглядит следующим образом:

• Инвестиции в технологии составят 43% от общих расходов контакт-центров.
• Затраты на линейный персонал снизятся до 37%.

При этом массовые увольнения не прогнозируются. Компании меняют структуру расходов, перераспределяя бюджет с зарплат на технологии, которые повышают эффективность работы оставшихся сотрудников.

Рост доли инвестиций в технологии до 43% к 2030 году свидетельствует о том, что ИИ становится не заменой людей, а инструментом, требующим более высокой квалификации от персонала для управления им.

Операционные последствия и практические аспекты

• Точечное обучение: Руководители смогут выявлять конкретные пробелы в навыках (например, только работа с возражениями) и отправлять сотрудников на дообучение только по этим темам, экономя время и бюджет на общие курсы.
• Объективность оценки: Введение рейтингов и средних баллов устраняет фактор человеческой субъективности при оценке эффективности менеджеров, что снижает риски конфликтов в коллективе и необоснованных кадровых решений.
• Зависимость от качества данных: Эффективность инструмента напрямую зависит от точности сценариев, заложенных в AI-тренер. Если симуляция диалога не отражает реальные ситуации, аналитика может дать искаженную картину проблем.
• Интеграция с отчетностью: Возможность выгрузки в Excel позволяет встроить данные об обучении в существующие системы бизнес-аналитики компании без необходимости закупки дополнительного ПО.