Как сократить расходы на маркировку вызовов с помощью ИИ‑скоринговых моделей
В 2026 году экономика телефонных коммуникаций заметно изменилась. Обязательная маркировка исходящих вызовов увеличила стоимость каждого контакта, а уровень ответа абонентов снизился. В результате компании вынуждены делать больше попыток дозвона, тратя ресурсы на звонки, которые не приводят к разговору.
Основная проблема массовых обзвонов — работа с базой «вслепую». Без предварительной оценки вероятности ответа значительная часть звонков оказывается неэффективной: по отдельным кампаниям успешный контакт происходит лишь в 10–20% случаев. Остальные попытки увеличивают расходы на маркировку, телефонию и загрузку контакт‑центра.
ИИ‑скоринг позволяет изменить эту логику. Скоринговые системы заранее оценивают вероятность ответа каждого абонента и формирует приоритетную очередь обзвона. В результате компании сначала связываются с теми, кто с большей вероятностью ответит, а не тратят ресурсы на весь массив контактов.
Разбираем, как скоринговые модели помогают оптимизировать исходящие кампании, снижать затраты на обязательную маркировку исходящих вызовов и повышать результативность контакт‑центра.
Как маркировка меняет экономику коммуникаций
Маркировка вызовов введена как механизм повышения прозрачности телефонного канала и борьбы с мошенничеством. При исходящем звонке абонент видит информацию о компании от имени которой поступает вызов. На стороне оператора связи каждый исходящий звонок должен проходить через систему маркировки, что формирует дополнительные расходы. При этом маркировка оплачивается по факту вызова и не зависит от того, ответил ли на звонок абонент.
Одновременно меняется и поведение абонентов. Многие пользователи стали осторожнее относиться к незнакомым вызовам, а уровень ответа на звонки снизился. В результате для того, чтобы провести один полноценный разговор, компаниям приходится совершать больше попыток дозвона. Каждая такая попытка — это расходы на инфраструктуру контакт‑центра, работу оператора или голосового робота и обслуживание телефонного канала.
Бесплатная рассылка: как использовать ИИ в бизнесе
Узнайте, как писать эффективные промпты, создавать ИИ‑агентов для решения бизнес‑задач, и проходите мини‑практикумы в популярных сервисах. Всего — семь писем, которые помогут разобраться, как работать с нейросетями
Где возникают основные потери
Главная проблема традиционных исходящих направлений заключается в том, что звонки часто совершаются без предварительной оценки вероятности ответа. База клиентов может содержать тысячи или сотни тысяч номеров, но далеко не все абоненты готовы отвечать на звонки: часть номеров оказывается неактуальной, часть клиентов не отвечает на незнакомые номера, а часть просто не заинтересована в коммуникации.
Так происходит последовательный и несегментированный обзвон всей базы контактов. В результате значительная доля попыток дозвона оказывается неэффективной. По отдельным базам успешный контакт происходит лишь в 10‑20% исходящих вызовов. Остальные попытки приводят только к росту операционных расходов — включая расходы на маркировку вызовов и рабочее время операторов.
Практика использования ИИ‑скоринга
Скоринговые модели позволяют изменить саму логику работы с базой обзвона. Вместо того чтобы звонить всем клиентам подряд, система предварительно оценивает вероятность успешного контакта с каждым абонентом.
В работе контакт‑центра процесс обычно выглядит так:
- Клиентская база загружается в систему аналитики.
- Скоринговая модель анализирует данные и присваивает каждому номеру вероятность успешного контакта.
- На основе результатов анализа формируются приоритетные списки обзвона.
В первую очередь система обрабатывает клиентов с высокой вероятностью ответа. Номера с низким прогнозом контакта могут переноситься на более поздний этап кампании или исключаться из обзвона.
Дополнительно могут использоваться и другие инструменты оптимизации: выбор оптимального времени звонка, динамическое распределение вызовов между операторами или автоматическое исключение номеров, которые многократно не отвечали ранее.
Экономический эффект от использования скоринга
Использование скоринговых моделей позволяет заметно повысить эффективность работы исходящего направления. Основной эффект достигается за счет сокращения числа неэффективных попыток дозвона. Компания тратит меньше ресурсов на звонки клиентам, которые с высокой вероятностью не ответят. Это приводит к снижению расходов на маркировку вызовов, инфраструктуру контакт‑центра и рабочее время операторов.
В практических проектах внедрение скоринговых моделей может давать заметные результаты. В ряде случаев доля успешных контактов увеличивается в 1,5 - 2 раза. Одновременно количество попыток дозвона сокращается на 30 — 50%, а стоимость одного успешного контакта снижается на 20–40%.
Применение скоринга в обзвоне
Практика внедрения скоринговых моделей в исходящих кампаниях показывает, что основной эффект достигается не только за счет сокращения количества звонков, но и благодаря более правильной логике работы с базой.
Например, в одном из внутренних проектов компании HRLine, связанном с массовым обзвоном кандидатов, скоринговая модель использовалась при работе голосового робота. Алгоритм ранжировал контакты по вероятности ответа и формировал приоритетную очередь обзвона.
В результате контактность (разговоры длительностью более 20 секунд) в первые попытки дозвона — с первой по третью — выросла на 20–30%. Поскольку именно эти контакты формируют вход в дальнейшую воронку взаимодействия, рост контактности напрямую повлиял на бизнес‑дозвон.
Одновременно удалось изменить и саму стратегию обзвона базы. Если раньше для достижения необходимого уровня контактов требовалось до пяти попыток дозвона, то после внедрения скоринга достаточно стало трех. Среднее количество попыток на один уникальный контакт снизилось с 3.7 до 2.4.
Это позволило заметно сократить операционные расходы. В традиционной модели без скоринга около 28% затрат на телефонию и работу робота приходилось на четвертую и последующие попытки дозвона. При использовании интеллектуальной сортировки контактов эти попытки в большинстве случаев становятся избыточными. В результате экономия бюджета может достигать около 30% без ухудшения бизнес‑показателей — а в отдельных сегментах даже с их ростом.
Почему аналитика становится стандартом рынка
Рост стоимости телефонного контакта делает аналитическую работу с базами обзвона практически обязательной. Массовые кампании без предварительной аналитики постепенно становятся экономически неэффективными.
