CX BANKING FORUM 2025

• Метрики клиентского опыта и их связь с бизнесом
• NPS умер? Или все-таки жив?
• Как оценить удовлетворенность каналом и продуктом?
• Спрашиваем клиентов или думаем сами?

• Какие новые метрики СХ используют банки?
• Какие группы клиентов, в каких каналах и как часто опрашиваются?
• Что исследовать в клиентском опыте в первую очередь?
• Как отслеживать своевременное внедрение исследований?

• В чем преимущество исследования клубного формата для замера CX-метрик состоятельного клиента?
• Как оценить реальную лояльность клиента? (подсветим на примере замера NPS по собственной клиентской базе банка и по клиентским базам банков-конкурентов)
• В чем сегодня секрет лояльности состоятельного клиента?

• Что такое VOC-опросы и как мы их замеряем?
• Поделимся опытом запуска опросов по партнерской программе и результатами данного проекта

• Какая ценность от исследований для продуктовых команд?
• Как встроить исследования в процесс discovery?
• Как приоритизировать и использовать инсайты, полученные в ходе исследования?

CSI – стандартный инструмент оценки удовлетворенности клиентов в различных каналах и продуктах. Его плюсы известны, его минусы – необходимость опрашивать клиентов, несплошной (выборочный) характер оценки, возможные различные смещения и т.д. Что если эти минусы можно было бы устранить, а к плюсам прибавить аналитику причин оценки, на порядок более детальную, чем доступно в опросном методе, да еще и применить этот инструмент не на чисто цифровом сервисе, а в физической точке контакта? Так и появился Digital CSI – неопросный метод оценки удовлетворенности клиентов и управления качеством обслуживания в офисах Сбербанка.

• Как возможна неопросная метрика клиентской удовлетворенности: логика ml-прогнозирования CSI на цифровых следах обслуживания; фичи, входящие в модель; качество модели
• Практические возможности на основе сплошной оценки: интерпретация и персональные рекомендации каждому офису и каждому сотруднику на основе модели

• Как связать CX-метрики с бизнес-метриками?
• Как доказать важность клиентского опыта топ-менеджменту, когда CX находится в прицеле сокращений?

• Что такое GenAI и его отличие от классического AI
• Развитие рынка GenAI в России и мире
• Ключевые направления внедрения GenAI в банковской сфере (из статьи Маккинзи)
• Вызовы для внедрения и развития GenAI
• GigaChat 2.0

• Кейс Магия «ГигаЧата» — от хаоса обращений к прозрачным инсайтам. Что, если вместо тонн эмоциональных писем и длинных диалогов вы получаете «готовые инсайты»?  Почему саммаризация — это лишь верхушка айсберга: ИИ видит корневые причины, а не просто «сокращает текст»
• Обратная связь — тренды: как AI меняет правила игры?

• Применение ИИ для поддержки сотрудников первой линии, полезно или нет?
• Может ли ИИ облегчить выполнение рутинных задач оператору?
• Стоит ли торопиться внедрять ИИ или стоит еще немножко подождать?

Победитель Премии CX WORLD AWARDS 2025 в номинации «Эффективное применение роботизации в СХ — Внедрение собственных технологий роботизации (без участия вендора)»

• Какие новые возможности открывает ИИ для исследователей и аналитиков?
• Как большие языковые модели помогают анализировать обратную связь без потери в качестве и смыслах?
• Чем ИИ может помочь при написании отчётов и подготовке рекомендаций?
• Как вместе с ИИ построить цепочку от сбора данных до готовых отчётов за считанные минуты?

• Автоматизация ипотечного процесса
• Онлайн сделка

Значительный объем обратной связи от клиентов требует автоматизации процессов. Расскажем, как LLM помогает:

• Оперативно выявлять ключевые проблемы и тенденции
• Находить инсайты и увеличить скорость реакции 
• Существенно сократить время СХ эксперта на операционные задачи