1. Как изменились продажи в телемаркетинге в 2025 году и с какими запросами рынок вошел в 2026-й
Скорость принятия решений клиентов выросла. Клиповое мышление, ИИ и постоянный когнитивный шум привели к тому, что клиенты принимают решение в первую минуту контакта.
2. Как обучать операторов работать в новой реальности рынка
Переход от длинных сценариев к коротким скриптам, обучение презентации ценности за 30 секунд, разработка и тестирование скриптов в линии, использование базы накопленного клиентского опыта и формирование команд операторов с отраслевой экспертизой под конкретные ИТМ-проекты.
3. Практика: рассказываем на реальных кейсах
Разбор ИТМ-проектов для оператора мобильной связи и транспортно-логистической компании: какие подходы, сценарии и технологии позволили привлекать клиентов в сложных проектах с быстрым циклом сделки.
4. Прогноз трендов на 2026 год
Куда движется телемаркетинг, какую роль в продажах будет играть ИИ и какие изменения в операционной модели и обучении команд необходимо внедрять, чтобы сохранять и наращивать эффективность.

Аникина Юлия, Директор по персоналу, Контакт Сервис

• Как превратить каждый контакт с клиентом в возможность для upsell и cross-sell
• Глубокая персонализация как основа успешных продаж в поддержке
• Интеллектуальные помощники операторам для рекомендаций по тональности диалога и релевантных предложений
• Влияние персонализации на увеличение среднего чека, повышение лояльности и улучшение качества сервиса

Парахневич Илья, Директор по продукту, Naumen

• Почему традиционное обучение стало узким местом эффективности контактных центров.
• Как ИИ-тренажёры делают обучение масштабируемым без роста затрат и штата тренеров.
• Что меняется в результатах, когда операторы учатся на практике, а не на курсах.
• Как обучение с моментальной обратной связью позволяет быстрее растить скиллы операторов.
• Делаем выбор осознанно – где тренер незаменим, а где ИИ-тренажер принесет больше результатов.

Городчиков Никита, Руководитель направления WFM CC, НТЦ АРГУС

• Традиционные подходы к управлению знаниями
• Современные AI инструменты — Что уже умеют нейросети и ИИ сервисы в КЦ
• Практические примеры и клиентские кейсы
• Основные тренды развития 2026
• Трансформация ролей в эпоху ИИ: выживание или суперсила?

Лактионов Дмитрий, Руководитель отдела внедрения, BSS

• Клиенты уходят не из-за ожидания, а из-за отсутствия тепла в разговоре.
• Как перестроить систему подбора, обучения и оценки на базе развития эмоционального интеллекта у сотрудников.
• Трудности при реализации и внедрении системы.
• Как за счет эмоциального интеллекта сотрудников улучшить показатели: снижение текучки, рост eNPS, CSAT, FCR средний срок жизни оператора - цифры вместо абстракций.
• Человекоцентризм как стратегия: почему премиум-сервис начинается не с клиента, а с эмоционального состояния вашего специалиста.

Мартьянов Андрей, Руководитель отдела обучения, Астра Пейдж

• Новые правила игры: соответствие ФЗ-41 как основа доверия.
• Экономия до запуска звонка: платите только за живые номера.
• Интеллектуальный outbound: повышение дозваниваемости во время звонка.
• Речевая аналитика: превращаем запись диалога в активы компании.
• Единая платформа вместо «пазла»: вся экосистема голосовых коммуникаций в одном окне.

Дубосас Костас, Директор по продажам и обслуживанию, МТС Exolve

• Что не так с LLM в клиентском сервисе
• Как обеспечить быстрое достижение целей за счет ИИ
• Новые стандарты контактного центра: ИИ для команды поддержки

Беляев Владислав, Исполнительный директор, AutoFAQ

• Эволюция клиентского сервиса: от сценарных ботов к кастомным ИИ-моделям
• ИИ в саппорте без ML-инженеров, как кастомные модели позволяют автоматизировать саппорт силами обычных менеджеров.
• Как ИИ-агент заставляет вашу Базу знаний работать и сам подсказывает, как ее улучшить.
• Работа с чувствительными данными, как внедрить ИИ и быть спокойный за свои данные.

Колесников Сергей, Старший менеджер продукта, Yandex

• Тестируем на себе: HR, поддержка, производство — наши первые клиенты.
• Обкатываем всё: От RAG и конструкторов ботов до Agentic AI.
• Даём готовое: сценарии для клиентского сервиса, которые уже живут у нас.
• Двигаем метрики: Только то, что реально снижает AHT и повышает FCR.
• Считаем эффект: Чёткий процент автоматизации и рост NPS.

Свалов Дмитрий, Технический директор, BSS

• Эра — новая платформа для автоматизации контактных центров.
• Автоматизация основного процесса обслуживания: функционал входящих и исходящих кампаний, голосовые и текстовые каналы, роботизация, статистика.
• Автоматизация смежных процессов: концепция следования стандарту ISO 18295:2017, инструменты платформы для выполнения требований стандарта.

Веселова Елизавета, Менеджер по партнерским коммуникациям, Платформа Эра

• Точка входа: автоматизация 2021 и первая аналитика.
• Методом проб: как найти «узкое горлышко» робота.
• Клей для процессов: как связать все сервисы компании в единый механизм.
• Цифры роста и будущее: как тиражировать успех на другие бизнес-процессы.

Кобзарь Яна, Менеджер по развитию решений для контакт-центров, Сател
Яковецкая Анна, Руководитель проекта Управления клиентского обслуживания, Мособлгаз
Найденова Ирина, Начальник Управления клиентского обслуживания, Мособлгаз

В докладе директор по развитию 3iTech Дмитрий Макаренко
• Представит ИИ-экосистему 3iTech
• Расскажет о ключевых этапах эволюции речевой аналитики
• Объяснит как AI-агенты превращают речевую аналитику из инструмента анализа в систему поддержки принятия решений и инструмент прогнозирования
• Поделится взглядом о месте речевой аналитики в экосистеме инструментов управления клиентским опытом
• Проведет демонстрацию возможностей AI-агентов в системе речевой аналитики 3i Touchpoint Analytics

Макаренко Дмитрий, Директор по развитию, 3iTech

Почему мы решили создавать?
Анализ рынка показал: готовые ИИ-решения либо слишком сложны во внедрении, либо не интегрируются глубоко в процессы поддержки. Мы поставили задачу сделать инструмент, который закрывает реальные боли операторов — и встроили его прямо в нашу платформу.
Архитектура полезного ИИ: Что вошло в финальное решение.
Покажем, как отрабатывает наш "Суфлёр", “Ответы”, “Улучшение ответов”, “ИИ аналитика” в работе.
Как мы контролируем качество и собираем обратную связь.
Любой ИИ требует настройки. Мы построили прозрачную систему метрик: видим, какие ответы принимают операторы, где ставят дизлайки, какие сценарии требуют доработки. Это позволяет улучшать модель на реальных данных.
Тезис 4. Результаты, которые мы получили на себе.
Цифры и факты:
• Быстрая и глубокая настройка ИИ
• Сокращение времени обработки заявок
• Автоматизация типовых вопросов через бота
• Исключение ручной сортировки за счёт умного распределения
• Единый стандарт качества ответов

Мария Гребнева, Продукт менеджер Helpfy.ai, HelpDeskEddy

• Роль AI-моделей в современных WFM-системах
• AI-прогноз нагрузки как основа запуска «автопилота» в управлении контактным центром
• Инструменты автопланирования и автоуправления ресурсами без участия специалистов
• Влияние автопилота на бизнес-процессы и операционные метрики

Беляев Роман, Руководитель направления Naumen WFM, Naumen

1. Концепция Агент-тренера и технология: новый модуль, созданный для обучения операторов КЦ, в котором сотрудник взаимодействует с ИИ-клиентом и отрабатывает речевые стратегии в контролируемой учебной среде.
Управляемая практика: в новом подходе к обучению не требуется постоянное участие наставника, что снижает нагрузку на обучающий состав.
Агент-тренер позволяет безопасно для реальных клиентов тренировать «сложные» диалоги (цикличные и негативные).
2. Практическая часть: опыт внедрения у заказчика В «Честном знаке» продукт используется как рабочий инструмент обучения операторов. Будут рассмотрены первые промежуточные эффекты использования решения.
3. Ключевая особенность: связка Агент-тренера и речевой аналитики Агент-тренер вшит в речевую аналитику, что позволяет анализировать тренировочные диалоги операторов с ИИ-клиентом с использованием всех мощностей системы.
• Связка с модулем контроля качества позволяет ознакомить операторов с реальными критериями эффективности ещё на этапе обучения.
• Использование мощностей LLM-аналитики в речевой аналитике открывает потенциал адаптации сценариев обучения под разные уровни подготовки сотрудников и возможности использования рекомендаций ИИ по усовершенствованию сценариев уроков.
• Становится доступно применение базовых инструментов речевой аналитики для углублённого анализа диалогов Агент-тренера.
4. Выводы применения ИИ в обучении операторов: управляемая тренировка, масштабируемость, оптимизация ресурсов обучения делают процесс подготовки сотрудников более предсказуемым.

Полонская Ангелина, Старший аналитик, BSS
Лаухин Никита, Руководитель группы аналитики и контроля качества, Честный знак

• Вызовы и ограничения, с которыми сталкиваются развивающиеся контакт-центры
• Точки роста операционной эффективности КЦ: экспертные оценки, опыт растущих компаний
• Персонализация обслуживания и повышение конверсии в продажи за счет адаптивного рабочего места с настраиваемыми скриптами, подсказками
• Пример сквозного обслуживания клиента по адаптивным сценариям: от выбора продукта, услуги- до уточнения статуса заказа, сроков и условий доставки
• Возможности создания высокоуровневого сервиса без сложных проектов и капитальных затрат

Киселев Никита, Менеджер по развитию бизнеса, Naumen

В докладе будет представлен практический кейс трансформации контакт-центра крупной FMCG-компании как первого проекта в портфеле архитектурной перестройки ИТ-ландшафта.

Астафьев Виталий, Исполнительный директор, Боржоми Тех

• Боль масштабирования: когда у тебя 3 менеджера, ты слышишь каждый звонок ухом. Когда у тебя 30+ менеджеров и отдел растет, наступает "эффект разорванной трубы"
• Речевая аналитика - это не "прослушка", а рентген бизнеса: отказ от идеи "контролировать, чтобы наказать"
• Скорость анализа vs Скорость бизнеса: ждать данные - значит терять прибыль здесь и сейчас.

Поспелова Елена, Директор по персоналу и организационному развитию, член Совета директоров, PRODEX

На сегодня как никогда актуален вопрос о том, какую работу глубокие нейронные сети заберут у человека. Речевая аналитика как инструмент анализа и повышения эффективности коммуникаций - это идеальная площадка для поиска правильного ответа.

В докладе мы опишем ключевые модули современных систем речевой аналитики и для каждого из них проведем объективный анализ - где по-прежнему хороши детерминированные системы, а в каком случае ИИ дает фору любому, даже самому продвинутому эксперту.

Среди обсуждаемых тем:
• Оценочные чек-листы
• Категоризация
• Извлечение метаданных
• Подсказки в реальном времени
• И многие другие

Доклад основывается на собственной проектной практике и экспертизе компании.

Смирнов Валентин, Эксперт по речевой аналитике, SIGURD IT

• Речевая аналитика - это не «черный ящик», а прозрачный инструмент управления качеством.
• Пошаговый алгоритм: от формулировки KPI до первой итерации настройки моделей.
• Как внедрить аналитику так, чтобы операторы не саботировали процесс, а росли в навыках.
• Автоматизированный vs ручной контроль качества? Возможности современных технологий и решений
• Кейсы внедрения: какие метрики реально влияют на прибыль, а какие - просто «шум».

Соловьева Галина, Эксперт-аналитик, 3iTech