ITIL поддержка превращает хаос клиентских обращений в управляемую систему: заявки не теряются, приоритеты выставляются автоматически, SLA соблюдаются. В итоге бизнес сокращает отток клиентов, а команда поддержки работает быстрее и эффективнее

Большие языковые модели (LLMs) кардинально меняют клиентскую поддержку: чат‑боты на их основе отвечают быстрее, понимают контекст и персонализируют общение, повышая удовлетворённость клиентов на 30–40%. По данным исследования «The Role of LLMs in Modern Marketing Management», компании вроде Amazon, Starbucks и Sephora уже используют такие решения, сокращая время обработки запросов почти вдвое и увеличивая конверсии. Это превращает поддержку из затратного канала в стратегический инструмент роста и удержания клиентов.

ChatGPT в связке с платформой VivoChat превращается в умного цифрового продавца, который ведёт с клиентом естественный диалог, выявляет скрытые интересы и мягко подводит к покупке. Новые разработки, такие как SalesBot 2.0 и SALESAGENT, показывают: продажи могут быть одновременно результативными и ненавязчивыми. Это открывает бизнесу путь к росту конверсии и повышению доверия клиентов.

Исследование Georgia Tech доказало: не всегда нужен дорогой ИИ — доступные модели тоже отлично работают, если оценивать их по новому принципу «каскадного раскрытия информации». Клиенты получают понятные ответы, а бизнес — снижение затрат и рост доверия. Вивочат уже применяет этот подход в поддержке SMB и среднего бизнеса.

Исследование “Assessing the Performance of Human-Capable LLMs – Are LLMs Coming for Your Job?” (2024) показало: чат-боты уже отвечают быстрее и точнее, чем сотрудники поддержки, особенно при подключении к CRM и базе знаний. Для SMB это шанс снизить расходы и повысить качество сервиса 24/7

К 2028 году до 68% клиентских запросов будут обрабатывать AI‑системы. Но неудачная автоматизация способна снизить качество сервиса и разрушить доверие клиентов. Исследователи выделяют шесть моделей взаимодействия человека и AI — от полной поддержки оператором до полной автономии. Правильный выбор зависит от сложности задач, рисков и надежности технологий, а ключевая цель — повысить эффективность и при этом сохранить контроль над качеством обслуживания.