Платформа «Скорозвон» внедрила систему оценки контактных баз для исходящих звонков. В рамках тестовых запусков новый функционал позволил уменьшить расходы на маркировку и трафик приблизительно на 20%. Инструмент, созданный на базе Naumen Contact Center, определяет шансы на успешное соединение до начала кампании и способствует более рациональному использованию бюджета после внедрения обязательной идентификации вызовов.
Оценка базируется на предикативной модели, анализирующей каждый номер с учетом истории успешных и неудачных соединений, повторяемости действий номера, отклика на повторные звонки и типа ответа. Модель постоянно совершенствуется: ежемесячно в нее загружаются данные о 40 млн новых номеров и 120–150 млн попыток дозвона, что позволяет отслеживать изменения в поведении абонентов и операторов связи. Для номеров с низкой контактностью вероятность недозвона прогнозируется с точностью 93%, а для номеров с высокой контактностью точность оценки достигает 81%.
Запуск сервиса основан на отраслевой статистике самого «Скорозвона». В 2025 году пользователи платформы осуществили 1,57 млрд звонков — на 16,5% больше, чем в предыдущем году, что опровергает мнение о «закате» телефонного канала. В то же время введение платы за маркировку существенно изменило рынок: суточный объем звонков после октября сократился с 5,9 до 1,3 млн, а к I кварталу 2026 года рынок стабилизировался на уровне около 130 млн вызовов в месяц. При этом контактность — доля звонков, при которых абонент ответил, — выросла с 19,7% летом 2025 года до 26,3% к I кварталу 2026 года: плата за каждый вызов вытеснила тех, кто компенсировал низкое качество базы высокой частотой обзвона. Оценка контактности усиливает эту тенденцию, предоставляя компаниям инструмент для целенаправленной работы над качеством базы.
В пилотных проектах исключение из обзвона примерно 25% базы повышало контактность с 36% до 48% и уменьшало расходы на маркировку и трафик приблизительно на 20%.
Экономическая выгода достигается за счет сокращения числа бесполезных попыток и перенаправления бюджета на контакты с высокой вероятностью соединения. В традиционной схеме маркировка и плата за инициацию звонка списываются даже при отсутствии ответа, а 2–3 попытки тратятся на номера с вероятностью недозвона до 90–95%. После оценки количество попыток распределяется по сегментам базы, а затраты на маркировку ложатся только на целевые контакты — стоимость одного полезного соединения снижается, а конверсия растет при неизменном бюджете.
«Введение маркировки не повлияло на количество звонков, но изменило стоимость каждой ошибки. Согласно нашим данным, после её внедрения среднее количество попыток до первого успешного соединения увеличилось более чем в два раза — с 2,18 до 4,62. Это означает, что каждый неверный набор неактуального номера обходится компании вдвойне: тратится время оператора и средства на оплату маркировки каждой попытки. Скоринг возвращает процессу обзвона предсказуемость: мы заранее определяем, какие номера не стоит набирать, и направляем бюджет туда, где есть реальный абонент. В новых рыночных условиях побеждает не тот, кто совершает больше звонков, а тот, кто делает это точнее», — заявил Михаил Шварцбурд, руководитель направления развития AI-продуктов сервиса «Скорозвон».
Скоринг баз данных вошел в продуктовую линейку ИИ-инструментов «Скорозвона» наряду с голосовыми роботами, ИИ-тренажером для отделов продаж и системой речевой аналитики.
