Автоматизация стала стандартным подходом в сфере клиентского опыта (CX). Согласно отчету CallMiner CX Landscape Report за 2026 год, 99% организаций, занимающихся CX, используют автоматизацию в какой-либо форме при взаимодействии с клиентами. Этот показатель свидетельствует о том, что индустрия в значительной степени решила вопрос о необходимости внедрения автоматизации. Однако текущие результаты исследования указывают на более сложный вопрос: действительно ли эта автоматизация приносит результат.
Менее чем в одной из четырех организаций (23%) клиенты описывают свои взаимодействия как одновременно высокоавтоматизированные и постоянно оптимизированные с использованием данных CX. Проще говоря, темпы внедрения автоматизации превысили скорость развития интеллекта, необходимого для ее управления. Это приводит к расширению разрыва между компаниями, которые внедряют автоматизацию, и теми, которые непрерывно ее совершенствуют.
Принятие автоматизации CX опережает оптимизацию
Почти каждая опрошенная организация внедрила автоматизацию в какой-либо этап клиентского пути. Тем не менее, лишь 24% отмечают, что их автоматизированный клиентский опыт является «Очень положительным», что показывает, что само по себе внедрение не гарантирует улучшения для клиентов.
Организации не испытывают нехватки данных для устранения этого пробела. Каждая опрошенная компания сообщает о сборе данных CX, и 66% теперь полагаются на автоматизированные процессы для их анализа, по сравнению с 53% в прошлом году. Однако сбор и анализ данных не эквивалентны действиям на основе этих данных. Более двух третей (68%) заявляют, что они все еще не используют данные CX в полной мере, что выше показателя в 62% в 2025 году. Когда данные CX используются, они чаще применяются для понимания удовлетворенности клиентов, а не для улучшения самой автоматизации. Только 30% используют полученные сведения для доработки производительности автоматизированных взаимодействий, а всего 22% используют их для определения того, что вообще следует автоматизировать.
Проблема усугубляется межведомственным несоответствием. Почти все организации (94%) сталкиваются с трудностями при согласовании данных и отзывов CX между различными командами. Это приводит к тому, что информация о клиентах остается запертой в том отделе, который ее сгенерировал, вместо того чтобы влиять на решения об автоматизации в других частях бизнеса.
Что отличает наиболее эффективный автоматизированный опыт
Отчет проводит четкую грань между организациями, сообщающими о «Очень положительном» автоматизированном опыте, и теми, кто сообщает о «Смешанном» или «Негативном». Компании из группы «Очень положительный» гораздо чаще последовательно оптимизируют автоматизацию с помощью данных CX — 49% против всего 8% среди компаний с «Смешанным» или «Негативным» опытом. Они также используют более богатые источники информации о клиентах во время и после взаимодействия, включая данные о производительности автоматизации от чат-ботов, голосовых ботов и систем интерактивного голосового ответа (IVR), а также транскрипты омниканального общения.
Знание того, когда следует привлечь человека, имеет не меньшее значение. Почти все организации (95%) согласны с тем, что агенты-люди приносят больше пользы, чем автоматизация или ИИ, как минимум в одном типе взаимодействия, особенно когда речь идет о сложном решении проблем, значительных деловых последствиях, уязвимости клиента или эмпатии. Организации, демонстрирующие «Очень положительный» автоматизированный опыт, чаще передают взаимодействие человеку (76% против 68% у тех, кто сообщает о «Смешанном» или «Негативном» опыте), что говорит о том, что самые действенные стратегии автоматизации создаются с учетом собственных ограничений.
Искусственный интеллект укрепляет этот баланс, а не заменяет его: 96% организаций внедряют ИИ в свои инициативы CX, и 85% используют его для как минимум одного сценария с участием человека — чаще всего для помощи в режиме реального времени, повышения продуктивности агентов, а также для обучения и коучинга. Обеспокоенность не исчезла: 43% организаций считают, что клиенты все еще предпочитают общение с человеком, а 40% полагают, что ИИ испытывает трудности со сложными, эмоциональными или рискованными взаимодействиями. Эти опасения незначительно снижаются год к году, но они остаются напоминанием о том, что доверие зарабатывается автоматизацией постепенно.