CLIENT SERVICE FORUM 2026*

• Готовы ли сегодня клиенты платить больше при наличии качественного сервиса или главное цена?
• На фоне блокировок. Нужно ли клиентам большое количество каналов коммуникации или стоит ограничится почтой?
• В чем, по вашему мнению, обоснованность внедрения ИИ? И где на ваш взгляд его применение наиболее эффективно, а где человеческий труд пока обходится дешевле?
• Граница между сервисом B2B и B2C размывается или есть разница? 

Когда рынок падает, выживают не поставщики услуг, а Партнеры. В рамках выступления будет представлен прикладной кейс трансформации сервисной модели в B2B-сегменте. Мы разберем, как через прозрачность и искреннюю заботу о бизнесе контрагента обосновывать стоимость и обеспечивать ежегодный рост контракта. 

• Как регулярные встречи выявляют точки роста внутри крупных холдингов?
• Как перестать давать скидки и начать разделять ответственность за результат?
• Как мотивировать команду сервиса видеть возможности для доп. продаж, сохраняя высокий уровень доверия?

• Новый движок и новые возможности
• Показатели эффективности работы роботов
• Увеличение СSI по роботу уже на начальном этапе внедрения нового движка
• Прирост выбора автоматических сценариев как B2B, так и в B2C сегменте в 2025 по сравнению с 2024
• Планы развития сервиса

• Как применение оркестратора Airflow помогло наладить периодичность отчетности и сделать счастливыми команду аналитиков
•  Где роботы лучше человека и надо ли нам бояться за потерю рабочих мест?
•  Любят ли роботы бюрократию и сложные бизнес- процессы так же, как любим их мы?

• Где скрыт потенциал генерации дохода?
• Конфликт ролей
• Пример построения эффективной модели

• Создание единого языка целей, чтобы двигаться к общим результатам 
• Сохранение фокуса на реальных шагах, а не на бумажной работе 
• Быстрое пилотирование изменений, чтобы масштабировать только успешные практики
• Важен ли открытый доступ к данным об «узких местах»? 
• Где скрыты возможности для роста эффективности?

• Идентификация проблемы: как исследования позволили найти проблему, там где раньше не искали
• Поиск решения и выбор правильной поверхности для реализации сервиса
• Внедрение: с какими проблемами столкнулись, как решали
•  Итоги реализации: как изменились ключевые метрики по клиентам после внедрения
•  Ключевые выводы, один из которых как раз про то, как найти вирус счастья крупного корпоративного клиента)

• Тренды рынка B2B
• Потребности современного B2B клиента
• Возможности self service для клиента, пример Лента PRO

• Мультимодальность — новый стандарт клиентского сервиса 
• Искусственный интеллект как главный навигатор клиента 
• Гиперперсонализация через мультимодальные данные 
• Гибридная модель: синергия технологий и человеческого тепла 
• Технологический суверенитет и доверие — основа CX будущего

• Чем привлекать людей на фоне падения покупательной способности? Что на ваш взгляд в приоритете сегодня и чем выделиться на фоне конкурентов?
• Развитие клиентского сервиса как конкурентное преимущество. Действительно ли выживут только те, кто уделяет внимание клиентскому опыту?
• Успехи и неудачи внедрения ИИ в работу CS. Кратко делимся опытом и реальными примерами
• Борьба с рекламациями на фоне сжимающихся бюджетов. Возможно ли удержать недовольных без материальных затрат?
• Какими метриками вы пользуетесь?
• Куда вы переводите коммуникацию с клиентами на фоне блокировок мессенджеров?

• Снижение турпотока в Краснодарском крае: первые сигналы и устойчивый тренд
• Стратегия управления клиентским опытом в кризис: долгосрок или изменчивое управление спросом?
• СХ-стратегия в крупном туристическом холдинге в эпоху глобальных вызовов и ее главный вопрос "Во что инвестировать и что оптимизировать?"

• Кто в компании отвечает за клиентский опыт и почему без амбассадоров система не работает.
• Эволюция VoC: от сбора обратной связи к принятию управленческих решений на основе голоса клиента. 
• Как синхронизировать целевые процессы глазами клиента с операционными планами компании 
• Клиентские комитеты: как вовлечение сотрудников меняет качество клиентского опыта

• Почему клиентскую обратную связь важно не только собирать, но и встраивать в систему управления сервисом
• Какие инструменты мы используем, чтобы получать ОС быстро, регулярно и по разным сценариям клиентского пути
• Как ИИ помогает нам создавать новые инструменты сбора обратной связи и повышать качество получаемых данных
• Как из потока комментариев, оценок и обращений выделять реальные точки роста
• Как проверять, что изменения действительно сработали и улучшили клиентский опыт

• Почему оперативность и гибкость стали ключевыми принципами адаптации сервиса в период блокировки
• Возврат к традиционным каналам с интеграцией новых подходов для повышения удобства
• Сервис в период ограничений: персонализация и прозрачность как основа доверия
• Поддержка команды: какие меры помогают нам сохранять команду в периоды пиковых нагрузок

Сессия групповых обсуждений, где участники обмениваются опытом и вырабатывают решения ключевых проблем сферы CS. Вы сами выбираете группу, к работе которой хотите присоединиться. Обсуждение в каждой группе модерирует ведущий

Представление результатов исследования «ИИ в клиентском сервисе: сценарии, процесс и KPI внедрения» 

• Триггеры внедрения ИИ в клиентский сервис в России. Влияние экономической и рыночной ситуации в ключевых отраслях спроса на внедрение ИИ в клиентский сервис
• Анализ российского опыта внедрения ИИ в функцию клиентского сервиса и сопоставление с более обширной и комплексной картой сценариев, сформированной по итогам исследования мирового опыта
• Определение специфики внедрения ИИ в функцию клиентского сервиса в России. Оценка уровня отставания российской практики от мирового рынка

• В чем обоснованность внедрения ИИ моделей? Где на ваш взгляд их наиболее эффективно применять?
• В чем ИИ заменит человека, а где должен остаться сотрудник?
• Плюсы и минусы от внедрения ИИ в работу КС. Это привлекает или отталкивает клиентов?
• Какие бесплатные инструменты ИИ вы применяете в работе?
• Есть ли реальная (подтвержденная) эффективность с точки зрения метрик

Формат «Баттл»: два специалиста клиентского сервиса проживают один рабочий день. Один работает в связке инструментов, другой в единой системе. Сравниваем на реальных кейсах и приводим цифры.

• Один рабочий день в цифрах: сколько времени уходит на переключение между инструментами и чем грозит потеря контекста
• Потерянная переписка как системная проблема: почему разрозненные инструменты не видят портрет клиента целиком и как это бьет по лояльности
• Автоматизация vs «ручной труд»: где ИИ реально разгружает команду, а где создает иллюзию эффективности
• Считаем по-честному: как соотносится экономия на инструментах с реальной ценностью потерянных упоминаний и задержек в ответах

• Как мы совмещаем “рыночные” метрики (CSI/NPS/SL) и собственные управленческие показатели: первые дают сопоставимость и понятный язык для всех, вторые превращают обратную связь клиента в конкретные приоритеты изменений.
• Плюсы и минусы подходов: стандартные метрики просты и сравнимы, но часто не объясняют причины; собственные точнее и полезнее для управления, но требуют единых правил расчёта и владельцев, иначе начинается спор про методологию.
• Что делает метрики работающими: встраивание в решения и ответственность, когда приоритеты по болям идут в работу, а результат проверяется по метрикам в динамике (не отчётность ради отчётности, а цикл улучшений).

• Почему опросами "выжигается" клиентская база?
• Что такое "эффективность сервиса"?
• Какие инструменты могут помочь оценить опыт клиента?
• Варианты мотивации персонала на клиента кроме показателей NPS и CSA

• Спрос на специалистов клиентского сервиса и динамика вакансий 
• Поиск работы: сроки и ключевые каналы 
• Заработные платы: ожидания кандидатов vs возможности компаний 
• Факторы выбора работодателя и мотивация кандидатов 
• Ключевые компетенции специалистов клиентского сервиса в 2026 году