Transformation in action: Raising the bar for customer experience

Delivering a perfect customer experience has always been the goal for support teams, and now with AI, this is actually possible.

Идеальный клиентский опыт всегда был целью команд поддержки, и теперь, с появлением ИИ, это действительно стало возможным.

In The 2026 Customer Service Transformation Report, we found that all teams are experiencing early wins from AI, like improvements to their speed, efficiency, and ability to serve customers across languages and time zones. These wins are helping support teams gain capacity and the further they push the technology, the more they are able to deliver quality improvements.

В Отчёте о трансформации клиентского сервиса 2026 мы обнаружили, что все команды уже получают первые результаты от ИИ: повышение скорости, эффективности и возможность обслуживать клиентов на разных языках и в разных часовых поясах. Эти успехи помогают командам поддержки высвободить ресурсы, и чем глубже они осваивают технологию, тем заметнее становятся качественные улучшения.

This signals a shift in priorities. As AI proves it can handle more, teams can focus on the customer experience in ways they previously couldn’t.

Это сигнализирует о смене приоритетов. По мере того как ИИ доказывает свою способность брать на себя больше, команды могут сосредоточиться на клиентском опыте так, как раньше не могли.

This week, we’ll explore how deep AI implementation unlocks new ways to bring value to customers.

На этой неделе мы рассмотрим, как глубокое внедрение ИИ открывает новые способы приносить пользу клиентам.

This is part three of our five-part deep dive into our new research: “The 2026 Customer Service Transformation Report.” We’ll be sharing all five editions on our blog and on LinkedIn.

If you’d like to get straight to the report, download it here.

Это третья часть нашего цикла из пяти глубоких разборов нового исследования — «Отчёта о трансформации клиентского сервиса 2026». Все пять выпусков мы публикуем в нашем блоге и в LinkedIn. Если хотите сразу перейти к отчёту, скачайте его здесь.

From reactive to proactive: driving better customer experiences

От реактивного к проактивному: как улучшить клиентский опыт

Traditionally, support teams were stuck in a reactionary state. With a growing backlog, volume outpacing headcount, and complex queries tying up the most experienced team members, there was little time to think about ways to improve.

Традиционно команды поддержки находились в реактивном режиме. Растущий бэклог, объём обращений, опережающий численность сотрудников, и сложные запросы, занимающие самых опытных специалистов — на поиск путей улучшения просто не оставалось времени.

But this year, things are changing. According to our latest research, 58% of support teams view improving customer experience and satisfaction as their top priority for 2026. That number has more than doubled since the previous year, when just over a quarter (28%) of respondents cited it as a top priority.

Но в этом году ситуация меняется. Согласно нашему последнему исследованию, 58 % команд поддержки считают улучшение клиентского опыта и удовлетворённости главным приоритетом на 2026 год. Этот показатель более чем удвоился по сравнению с прошлым годом, когда лишь чуть больше четверти (28 %) респондентов называли это главным приоритетом.

As AI takes on more of the manual work, it opens up humans to focus on actively improving the support experience. In other words, when the AI is working, the measure of success moves to how well it’s working.

По мере того как ИИ берёт на себя больше рутинной работы, у людей появляется возможность сосредоточиться на активном улучшении клиентского опыта. Иными словами, когда ИИ работает, мерилом успеха становится то, насколько хорошо он это делает.

At Intercom, we’ve been watching this transformation first-hand. As our Senior Director of Human Support, Bobby Stapleton, said on a recent episode of The Ticket podcast, mature deployment of an AI Agent provides “breathing room” for support teams. While we used to be focused on deflection, we can now look for opportunities to deliver consistently excellent experiences. This might mean increasing access to support, minimizing friction on the way to a resolution, or anticipating needs before they arise.

В Intercom мы наблюдаем эту трансформацию воочию. Как отметил наш старший директор по живой поддержке Bobby Stapleton в недавнем выпуске подкаста The Ticket, зрелое развёртывание AI-агента даёт командам поддержки «пространство для манёвра». Если раньше мы были сосредоточены на отклонении обращений, то теперь мы ищем возможности стабильно обеспечивать превосходный опыт. Это может означать расширение доступа к поддержке, снижение трения на пути к решению или предугадывание потребностей ещё до их возникновения.

In our own support team, we opened up support to trial customers, achieved faster first response rates, and provided consultative sessions to onboarding customers. All while absorbing a 300% increase in total demand, without expanding headcount. This was possible due to our deep integration of Fin.

В нашей собственной команде поддержки мы открыли доступ к саппорту для пробных пользователей, добились более быстрого первого ответа и стали проводить консультационные сессии для новых клиентов. И всё это — при 300-процентном росте общего объёма обращений без увеличения штата. Это стало возможным благодаря глубокой интеграции Fin.

Across the industry, a similar story is being told.

По всей отрасли наблюдается похожая картина.

When teams initially deploy AI, only 9% say they can always meet customer expectations. That number triples as teams reach a mature level of deployment.

На начальном этапе внедрения ИИ лишь 9 % команд говорят, что могут стабильно соответствовать ожиданиям клиентов. При достижении зрелого уровня развёртывания этот показатель утраивается.

Even as customer expectations remain high, they are more likely to be met by teams that deeply integrate AI into their support operation, creating robust systems and ownership models around it.

Даже при высоких ожиданиях клиентов команды, глубоко интегрировавшие ИИ в свои операции поддержки и выстроившие вокруг него надёжные системы и модели ответственности, значительно чаще способны этим ожиданиям соответствовать.

Bridging great support across channels

Единый стандарт поддержки во всех каналах

Heading into 2026, our data shows that teams are planning to invest in omnichannel support experiences. This makes sense; to meet and exceed customers’ expectations, you need to be wherever they are. Teams hoping to use support as a differentiator must prioritize consistency, regardless of location.

На пороге 2026 года наши данные показывают, что команды планируют инвестировать в омниканальный клиентский опыт. Это логично: чтобы соответствовать ожиданиям клиентов и превосходить их, нужно быть там, где они находятся. Команды, стремящиеся сделать поддержку конкурентным преимуществом, должны ставить во главу угла единообразие — вне зависимости от канала.

Planned investment for 2026 is distributed nearly equally across chat, email, and social messaging (36% each), closely followed by phone/voice (31%).

Запланированные на 2026 год инвестиции распределены почти поровну между чатом, электронной почтой и социальными мессенджерами (по 36 %), а телефон и голосовая связь следуют чуть позади (31 %).

This shift signals that teams have moved beyond asking “Which channel should we optimize?” to “How do we deliver consistent AI-powered experiences everywhere our customers are?”
The opportunity here is huge. Teams that crack omnichannel consistency have a chance to continue bridging the divide between what customers expect and what they can deliver. Every interaction can be an opportunity to exceed their expectations and build long-term trust.

Эта тенденция говорит о том, что команды перешли от вопроса «Какой канал оптимизировать?» к вопросу «Как обеспечить единый ИИ-опыт везде, где находятся наши клиенты?» Возможности здесь огромны. Команды, которые добьются омниканального единообразия, смогут продолжить сокращать разрыв между ожиданиями клиентов и реальными возможностями. Каждое взаимодействие может стать шансом превзойти ожидания и выстроить долгосрочное доверие.

Omnichannel in action

Омниканальность в действии

Our customer Clay is a great example of a team that’s cracked consistency across channels.

Наш клиент Clay — отличный пример команды, которая добилась единообразия поддержки во всех каналах.

Support is one of their main growth drivers so as their customer base expanded and ticket volume increased, they needed to scale without compromising on quality.

Поддержка — один из главных драйверов их роста, поэтому по мере расширения клиентской базы и увеличения объёма обращений им нужно было масштабироваться без потери качества.

What makes Clay’s support organization particularly interesting is their strong community focus. Much of their early support effort was concentrated in Slack, where they built close, transparent relationships with customers. However, this focus on a single channel became a point of friction as they grew. Customers wanted the flexibility to reach them via email and in-app chat and Clay needed a way to deliver the same high standard of support everywhere.

Особенно интересна организация поддержки Clay благодаря их сильному акценту на сообщество. Большая часть усилий по поддержке на раннем этапе была сосредоточена в Slack, где они выстраивали тесные и прозрачные отношения с клиентами. Однако по мере роста эта привязка к одному каналу стала источником трения. Клиенты хотели гибкости — возможности обращаться по email и через чат в приложении, — и Clay нужен был способ обеспечить одинаково высокий стандарт поддержки повсюду.

To bring a unified support experience across these channels, Clay deployed Fin.

Чтобы создать единый клиентский опыт во всех каналах, Clay развернул Fin.

Today, Fin is involved in 90% of all queries and handles half of Clay’s total volume, upwards of 7,000 queries a month. All the while, first response rates have significantly improved and Clay’s support team is able to provide proactive, high-impact work.

Сегодня Fin задействован в 90 % всех запросов и полностью закрывает половину от общего объёма обращений Clay — более 7 000 запросов в месяц. При этом скорость первого ответа значительно выросла, а команда поддержки Clay получила возможность заниматься проактивной и стратегически важной работой.

That includes identifying content gaps for the education and content marketing teams, helping customers before they even ask a question, and surfacing feature requests and recurring challenges to the product team.

Это включает выявление пробелов в контенте для команд обучения и контент-маркетинга, помощь клиентам ещё до того, как они зададут вопрос, а также передачу запросов на новые функции и повторяющихся проблем продуктовой команде.

Clay proves that when support is truly great it can become a competitive edge. With AI, teams can stop working around limitations, and focus on delivering a superior customer experience that makes a difference. That’s the kind of progress that’s exciting to see.

Clay доказывает: когда поддержка действительно превосходна, она становится конкурентным преимуществом. С ИИ команды могут перестать обходить ограничения и сосредоточиться на предоставлении выдающегося клиентского опыта, который действительно имеет значение. Именно такой прогресс вдохновляет.

Building superior customer experience with an AI Agent

Построение превосходного клиентского опыта с помощью AI-агента

As you plan to scale your own AI Agent and build towards mature deployment, here are five principles to keep in mind to provide consistently excellent customer experience.

Планируя масштабирование собственного AI-агента и движение к зрелому развёртыванию, держите в уме пять принципов для стабильно превосходного клиентского опыта.

1. Treat customer experience like a product

1. Относитесь к клиентскому опыту как к продукту

Treating support as a product means designing, building, and managing your support experience with the same rigor and accountability you would apply to your core product.

Относиться к поддержке как к продукту — значит проектировать, выстраивать и управлять клиентским опытом с той же строгостью и ответственностью, что и основным продуктом.

Just like product teams:

Как и продуктовые команды:

Вы определяете цели (ускорение онбординга, повышение CSAT или CX Score, снижение оттока). Вы проектируете сценарии (ИИ начинает разговор, передача человеку, проактивные подсказки). Вы инструментируете путь клиента (отслеживаете передачи, точки выхода, успешные состояния). Вы проводите тесты и выпускаете улучшения (корректировка тона, резервные сценарии, обновление обучения). Вы отвечаете за результат (собираете обратную связь, измеряете эффективность, используете инсайты для непрерывного улучшения системы).

2. Lead with AI, back with humans

2. Начинайте с ИИ, подкрепляйте людьми

AI isn’t replacing the human touch. It’s redefining when, where, and how it’s most valuable.

ИИ не заменяет живое общение. Он переопределяет, когда, где и как оно наиболее ценно.

In a scaled model, AI becomes the first responder: the default entry point for every conversation (and the end point for most of those conversations too). But it doesn’t work in isolation. The experience should be hybrid by design.

В масштабной модели ИИ становится первым респондентом: точкой входа по умолчанию для каждого разговора (и точкой завершения для большинства из них). Но он не работает изолированно. Опыт должен быть гибридным по замыслу.

Humans step in where they add value, like during high-stakes issues, and these handoffs should feel seamless. Beyond this, support teams focus on ways to improve AI performance or the customer’s overall journey.

Люди подключаются там, где приносят наибольшую пользу — например, при критически важных проблемах, — и эти передачи должны быть бесшовными. Помимо этого, команды поддержки сосредоточены на улучшении работы ИИ и общего пути клиента.

3. Be proactive

3. Будьте проактивны

Use AI to anticipate customer needs and offer help, guidance, or nudges before they become problems. This will help you maintain momentum and deepen your customers’ trust in both your product and your team.

Используйте ИИ, чтобы предвосхищать потребности клиентов и предлагать помощь, рекомендации или подсказки до того, как они перерастут в проблемы. Это поможет сохранять динамику и углублять доверие клиентов как к продукту, так и к вашей команде.

This has been a key initiative for Intercom’s own support team.

Это одна из ключевых инициатив собственной команды поддержки Intercom.

As our Senior Director of AI Support, Ruth O’Brien, says: “While it’s amazing to have Fin resolve so many inbound queries from our customers, imagine if they never had to ask those questions in the first place? Or if you could reach out to customers who you’ve identified are at risk? We’re starting to use Fin more proactively, pointing out moments to customers where they may need to take action, or sharing tips with them for longer-term success.”

Как говорит наш старший директор по ИИ-поддержке Ruth O'Brien: «Замечательно, что Fin решает столько входящих запросов от наших клиентов, но представьте, если бы им вообще не приходилось задавать эти вопросы? Или если бы вы могли обратиться к клиентам, которых вы определили как находящихся в зоне риска? Мы начинаем использовать Fin более проактивно — обращаем внимание клиентов на моменты, когда им, возможно, нужно предпринять действие, или делимся советами для долгосрочного успеха».

4. Build for trust

4. Выстраивайте доверие

Some customers still assume AI won’t help them. You’re dealing with the legacy of bad chatbots that gave vague answers, clunky menus, and left people in endless loops.

Некоторые клиенты до сих пор уверены, что ИИ им не поможет. Вы имеете дело с наследием плохих чат-ботов, которые давали расплывчатые ответы, предлагали громоздкие меню и запирали людей в бесконечных циклах.

You build trust in AI by showing that it works. At scale, every interaction becomes a test. And every successful resolution is proof.

Доверие к ИИ строится через демонстрацию его работоспособности. В масштабе каждое взаимодействие становится проверкой. А каждое успешное решение — доказательством.

It’s important you don’t hide your AI Agent behind layers of “choose an option.” Get the customer to the AI Agent as soon as possible so they see it’s a different type of interaction. And ensure when a human is needed, they join the conversation with all the context they require to resolve the most complex queries efficiently. Over time, a well built system will show customers what’s possible.

Важно не прятать AI-агента за слоями «выберите вариант». Направьте клиента к AI-агенту как можно скорее, чтобы он увидел, что это совершенно другой тип взаимодействия. И убедитесь, что когда нужен человек, он подключается к разговору со всем необходимым контекстом для эффективного решения самых сложных запросов. Со временем хорошо выстроенная система покажет клиентам, что возможно.

5. Make it feel personal

5. Сделайте общение персональным

Your AI Agent represents your brand. The way it speaks, follows policies, and responds matters. With AI Agents, you can use capabilities like tone control, fallback logic, and language preferences to align the experience to your brand’s standards.

Ваш AI-агент представляет ваш бренд. То, как он говорит, следует политикам и отвечает, — имеет значение. С AI-агентами вы можете использовать такие возможности, как управление тоном, логика резервных сценариев и языковые настройки, чтобы привести опыт в соответствие со стандартами вашего бренда.

Consistency builds trust, but personality builds connection and loyalty.

Единообразие формирует доверие, а индивидуальность — эмоциональную связь и лояльность.

Perfect is possible

Совершенство достижимо

For many companies, transforming the customer experience is AI’s biggest promise. By driving gains in efficiency and allowing for consistency across channels, teams can prioritize what customers really want: comprehensive, fast, and personal support. Not just when they reach out, but throughout their journey.

Для многих компаний трансформация клиентского опыта — главное обещание ИИ. Обеспечивая рост эффективности и единообразие во всех каналах, команды могут сфокусироваться на том, чего клиенты действительно хотят: всесторонней, быстрой и персональной поддержке. Не только когда они обращаются, а на протяжении всего пути.

To be transformative, great customer experience must scale. With a deep implementation of AI, that is possible.

Чтобы быть трансформационным, превосходный клиентский опыт должен масштабироваться. С глубоким внедрением ИИ это возможно.

Next week, we’ll look at how AI reshapes the support organization. With AI Agents taking on more work, human roles are evolving beyond queue-level activity to focus on improving system performance.

На следующей неделе мы рассмотрим, как ИИ меняет организацию поддержки. По мере того как AI-агенты берут на себя больше работы, роли людей эволюционируют — от обработки очереди к улучшению производительности всей системы.

You can follow the weekly series here on our blog, or subscribe on LinkedIn to see it on your feed.

Следить за еженедельной серией можно здесь, в нашем блоге, или подписавшись в LinkedIn, чтобы видеть публикации в своей ленте.