Рынок разговорного ИИ вырастет: с $ 17,05 млрд в 2025 году до почти $ 50 млрд к 2031-му.Precedence Research
Но масштаб растёт быстрее качества.
Во многих сценариях автоматизация всё ещё звучит искусственно: синтетический тембр, паузы, задержки. Клиент распознаёт это в первые секунды и кладёт трубку. Следующий звонок принимает оператор — уже с напряжением.
Это измеряется:
Каждые дополнительные 20−25 секунд ожидания резко увеличивают долю брошенных вызовов.
Каждая секунда задержки в ответе снижает удовлетворённость клиента примерно на 16%.
Автоматизация есть. Эффект — не всегда.
В голосовых коммуникациях человек сначала слышит. И только потом решает, продолжать ли разговор.
TTS (Text-to-Speech) — технология, которая преобразует текст в голосовую речь и определяет, как система звучит для человека: с интонацией, паузами, ритмом и ударениями.
Ожидаемый фактор недоверия
Один из факторов, который часто недооценивают при внедрении AI-агентов, — звук.
Когда голос системы звучит искусственно, доверие разрушается почти сразу. 70% клиентов предпочитают взаимодействовать с системами, которые звучат как живой человек. Источник: CX & Voice UX Studies
Классические IVR-решения усиливают эту проблему. TTS нового поколения способен снизить долю отказов до 30%, повысить CSI на 25% и сократить AHT до 40%.
Голос — это не интерфейс. Это точка первого контакта.
Если TTS ошибается в интонации, сбивает темп или «проглатывает» паузы, даже правильные слова звучат плоско и отчуждённо. Это считывается мгновенно.
Долгая задержка
Каждая секунда тишины в диалоге снижает удовлетворённость клиента примерно на 16%. Пауза в три секунды почти всегда воспринимается как сбой — и фиксируется как негативный опыт.
Неверное произношение
Банковские аббревиатуры, медицинские термины, имена из разных языков — это пограничная зона для любого TTS.
Одно неверное ударение или искажённая фамилия и контакт перестаёт быть персональным. Клиент чувствует себя не услышанным и разрывает общение, даже если логика ответа была верной.
Natural TTS от targetai — targetspeak
Принцип работы
Новый подход — нейронный TTS, который воспроизводит человеческую речь, а не читает текст. Такие движки обучаются на тысячах часов живых записей, учитывают контекст фразы, интонацию и паузы. В результате голос звучит естественно — без «пластика» и сбоев. Это снижает раздражение у клиентов и снимает часть эмоциональной нагрузки с операторов.
Платформа targetspeak
В экосистеме targetai за синтез речи отвечает targetspeak — модуль натурального TTS.
Его голос воспринимается как человеческий: 98% участников не отличают его от живого оператора. За счёт этого конверсия в диалог растёт в среднем на 10 п.п. — клиенты реже сбрасывают звонок в первые секунды.
Система корректно произносит сложные сокращения и профессиональные термины, работая без интонационных сбоев. Синтез речи выполняется на локальной нейросетевой модели, развернутой на собственной инфраструктуре компании — без передачи данных во внешние облака. Это повышает управляемость и безопасность.
По результатам пилотов, доля успешно завершённых обращений без участия оператора выросла на 5 %. Клиенты чаще доверяют агенту довести запрос до конца, что напрямую отражается на CSI. Низкая латентность собственной инфраструктуры позволяет избегать длинных пауз и снижает риск негативного опыта.
Влияние на качество, устойчивость и доверие
Снижение доли брошенных вызовов. Реалистичный голос и быстрое подключение позволяют удерживать клиента на линии. Современные TTS‑системы снижают показатель отказов на 30%.
Рост конверсии в диалог. Участники редко осознают, что разговаривают с ИИ: у targetspeak 98% слушателей не замечают подвоха, что даёт рост конверсии к диалогу на 10 п.п.
Рост доли успешно завершённых обращений. По внутренним данным targetai, в пилотных проектах с локальной версией targetspeak доля обращений, которые ИИ‑агент доводит до конца без участия оператора, выросла на 5 %. Это свидетельствует о повышении доверия клиентов и росте CSI.
Уменьшение времени обработки. Автоматический сбор данных и короткие паузы экономят время: в примерах компаний время решения запросов сокращается на 40%.
Удовлетворённость и NPS. При корректной работе ИИ более 74% клиентов довольны взаимодействием, а если задача решена полностью — удовлетворённость превышает 90%. Прозрачность («вы говорите с ИИ‑помощником») повышает оценки ещё на 34 пункта.
Что нужно для натурального ИИ-голоса в вашей компании
Цели и метрики
Пилотный запуск
База данных и интеграции
Готовим команду
Постепенный масштаб
1. Формулировка целей и метрик
Вместе с вами определяем, какие сценарии действительно стоит автоматизировать: входящие справки, простые изменения, уведомления. Фиксируем KPI — конверсия в диалог, доля автоматизации, время ответа. Показываем, как эти метрики потом читать и интерпретировать.
2. Пилот на реальных клиентах
Запускаем ограниченное число сценариев и замеряем фактические показатели: латентность, качество произношения, удовлетворённость, MOS. Объясняем, где проходит рабочая граница качества и на что стоит обращать внимание.
3. Интеграция с данными и базами знаний
Подключаем ИИ к CRM/ERP, чтобы агент работал с актуальной информацией и передавал оператору полный контекст диалога. Настраиваем обновление терминологии и отраслевых словарей.
4. Подготовка команд
Объясняем операторам, как работает ИИ-агент, как принимать эскалации и как меняется роль человека в гибридной модели. Это снижает напряжение и сопротивление автоматизации.
5. Постепенное масштабирование
После пилота поэтапно расширяем сценарии. Регулярно измеряем NPS, время ответа и долю автоматизации, корректируя модель и логику диалогов по мере роста нагрузки.
Закрепим напоследок
А попробовать и внедрить можно с targetspeak. Свяжитесь с нами по форме ниже.
Натуральный TTS требует аккуратного внедрения, контроля качества и уважения к слушателю. Но именно это и даёт устойчивый эффект.
Практика подтверждает простую закономерность: чем естественнее голос, тем выше вероятность, что задача будет решена без участия человека.
ИИ-агент, который звучит по-человечески, не отвлекает клиента, снижает нагрузку на операторов и улучшает показатели EX и CX. Пилотные проекты с локальной моделью target Speak уже показали рост доли успешно завершённых обращений на 5% — клиенты чаще доводят запрос до конца без эскалации.
Натуральный голос в контакт-центре — не тренд, а часть инфраструктуры, влияющая на доверие, эффективность и устойчивость бизнеса.
Используйте targetai
Начните трансформацию клиентского сервиса с помощью ИИ уже сегодня
Используйте targetai
Нажимая на кнопку «Отправить», Вы даете согласие на обработку своих персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.