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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

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