Почему за клиентскими ожиданиями больше невозможно «успеть»
Скорость перемен в клиентских ожиданиях за последние пару лет стала, пожалуй, самой большой головной болью для тех, кто отвечает за ИТ в компании. Люди хотят персонализации, чтобы сервисы работали без сбоев круглосуточно, а ответы приходили мгновенно. Исследования 2025–2026 годов это подтверждают. По данным KPMG, мировые лидеры сегодняшнего дня — это те, кто строит клиентский опыт вокруг личности, использует омниканальность и пытается угадать желания пользователя до того, как он их озвучил. Россия не исключение: проект НИУ ВШЭ за 2026 год назвал проактивность и совместное создание ценности главными двигателями лояльности клиентов.
Пользователи больше не готовы терпеть, когда компания путает их историю или теряет их вопрос в разрозненных каналах. Интеграция CRM и систем управления контактами (CCaaS) превратилась из технической задачи в стратегический императив. Однако осознать необходимость — полдела. Куда сложнее успевать перестраивать инфраструктуру под реалии, где каждый новый релиз OpenAI (взять хотя бы GPT-5, вышедший в 2025 году) предлагает бизнесу кардинально новые способы автоматизации и анализа информации.
Здесь возникает главный риск для ИТ-директора — риск отстать. Инвестиции в инфраструктуру, которая еще вчера казалась передовой, рискуют стать бесполезными, так и не успев окупиться. Единственный способ управлять этой неопределенностью — сделать клиентский путь сквозным, а архитектуру ИТ-системы такой, чтобы новые сервисы интегрировались легко и естественно, без необходимости ломать все и перестраивать заново.
Информации о клиенте так много, что становится сложно выстроить его путь
Терпимость клиентов к плохому сервису стремительно падает. Это означает, что, стоит возникнуть удобной альтернативе или смягчиться интеграционным барьерам, ваша «лояльная» база просто уйдет. При этом российский рынок уже вступил в новый виток турбулентности, где, по данным ИТ-холдинга Т1, бизнес массово сталкивается с проблемой «цифрового тумана» — когда информации о клиенте становится все больше, но она настолько фрагментирована, что не позволяет выстроить ни сквозной путь, ни истинную персонализацию, из-за чего клиент, особенно среди поколения зумеров, при малейшем затруднении просто уходит к конкурентам.
Ключевой риск здесь кроется в цифровой слепоте, которая напрямую ударяет по выручке. Без объединения разрозненных данных из онлайна и офлайна, без единого цифрового идентификатора (номера телефона, email, бонусной карты) клиент для компании остается незнакомцем. Мы в своей практике в Билайне и Норникеле сталкивались с этим, когда информация о клиенте разбросана между CRM, системами поддержки и базами логистики и требует усилий по объединению, проверке качества данных и переиспользования.
Решение здесь — это создание единой карты клиентских маршрутов (Customer Journey Map) на основе сквозного цифрового идентификатора (номера телефона, email, бонусной карты). Фиксация каждого касания — от просмотра онлайн-каталога до прямого обращения в магазин — позволяет сформировать целостную картину. В Билайне, например, мы столкнулись с тем, что без такого объединения любые попытки улучшить клиентский опыт разбивались о разрозненность данных. Зумеры не просто уходили — они даже не замечали компанию в следующий раз, потому что не узнавали ее в новом канале.
ИИ не работает без бизнес-контекста
Еще один риск — это использование ИИ в отрыве от реальных кейсов и бизнес-задач. 91% руководителей служб поддержки испытывают давление со стороны топ-менеджмента по внедрению ИИ, но при этом они не всегда понимают, какую конкретную бизнес-задачу этот ИИ должен решать. Часто внедрение происходит по принципу «давайте тоже сделаем чат-бота», без четкого понимания метрик успеха, что ведет к разочарованию в инновациях.
Гораздо эффективнее начинать со сбора обратной связи от клиентов. Например, их жалоб, NPS и сегментированных комментариев. Затем обучить простую языковую модель на этих данных, чтобы она сама выявила, какие паттерны поведения клиентов чаще всего ведут к оттоку. Такой подход позволяет направить ИИ на решение реальных проблем, делая прогнозы не абстрактными, а проверяемыми бизнес-метриками: снижением оттока, ростом повторных покупок или рейтинга в маркетплейсах.
Невидимые потери и архитектурные ошибки
Риск третий — «невидимые» технические ограничения. Это медленная загрузка интерфейса, задержки при обработке заказа, некорректное отображение остатков или сбои в интеграциях. По отдельности каждая из этих проблем не выглядит критичной, но на масштабе миллионных транзакций они превращаются в значительную недополученную выручку. Крупная организация может терять десятки миллионов рублей в год только на зависаниях приложений при обслуживании клиентов. Бизнес часто даже не замечает эту проблему, списывая снижение конверсии на поведение клиента или ошибки продавцов.
Чтобы управлять этим риском, необходимо внедрить проактивный мониторинг критических бизнес-процессов (обработка заказов, авторизация платежей, отправка уведомлений). Сегментировать эти системы и регулярно проводить нагрузочное тестирование — не раз в год «для галочки», а перед каждой крупной рекламной кампанией или распродажей.
Также важный риск — это игнорирование отраслевой специфики в архитектуре. Когда команда строит клиентский опыт, ориентируясь на абстрактные идеалы, не понимая уникальности ниши, будь то логистика с ее мультитемпературными режимами, банки с регуляторными отчетами или розница с огромной номенклатурой товаров, где каждый артикул должен быть мгновенно обработан и доставлен.
Здесь важно при разработке CX-платформы (Customer Experience) не копировать готовые шаблоны, а сначала сформировать требования к данным, отталкиваясь от процессов конкретной отрасли и боли клиента. Технологические решения должны быть не самоцелью, а «проводником» в конкретной предметной области: подходящие модули, отраслевые конфигурации CRM, кастомизированные чат-боты, интеграции с профильными системами учета и планирования, а также понятные и управляемые каталоги мастер-данных.
Главное правило, выработанное на моем опыте (еще в Норникеле, ТТК и билайне), — это четкое разделение ответственности. Оставляем за MDM только зону «мастер-данных»: справочники номенклатуры, клиентов, контрагентов. Всю операционную бизнес-логику (алгоритмы ценообразования, скидок, отгрузок) оставляем в доменных системах. И обязательно вводим практику регулярного аудита архитектуры на предмет «расползания» полномочий.
Изменения архитектуры должны отвечать удобству конечного пользователя. Если раньше клиенты уходили из-за плохого сервиса, то сегодня, в эпоху мгновенных сравнений, они отказываются от компании уже после одного-двух негативных впечатлений.
Как управлять рисками исходя из клиентского опыта
В России на передовые позиции выходят те, кто радикально пересмотрел подход к клиентскому опыту. ВТБ получил семь наград международной премии CX World Awards за внедрение AI-экосистемы в контакт-центре, что позволило повысить скорость и точность работы операторов, а также признание получила команда, собравшая за девять месяцев более 4500 благодарностей от клиентов.
Клиентоцентричность и устойчивость бизнеса идут рука об руку. Сквозной клиентский путь, работающий на данных, — это не просто улучшение сервиса, но и системное управление риском потери выручки. А лучшие отечественные кейсы доказывают: создать архитектуру, которая объединяет технологическую надежность и глубину персонализации, вполне реально. И главное — выгодно.
С чего можно начать работу по стабилизации ИТ-функции? Начните с аудита текущей архитектуры на предмет «узких мест» в цепочке клиентского пути. Затем введите практику регулярных стресс-тестов ключевых сценариев, учитывая не только нагрузки, но и отказоустойчивость AI-компонентов. И, наконец, обучите команды базовым принципам риск-ориентированного мышления: пониманию, где именно может произойти сбой и как быстро восстановить услугу без потери данных. Внедрение таких подходов, как предсказуемое восстановление (RTO и RPO), создание резервных мощностей и регулярное тестирование планов непрерывности (BCP), поможет превратить работу с рисками в реальный драйвер устойчивости.
