2025/2026
Управление клиентским опытом с помощью ИИ
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Базовая кафедра Яндекс
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Цель освоения дисциплины
- Подготовить специалистов в области управления клиентским опытом к эффективному проектированию, внедрению и оптимизации AI-решений, обеспечивающих персонализированное взаимодействие с клиентами, оказывающих позитивное воздействие на бизнес-метрики и этически устойчивых в применении.
Планируемые результаты обучения
- Проектировать стратегию CX-трансформации с использованием ИИ: определение точек внедрения, оценка зрелости организации, разработка roadmap трансформации
- Анализировать клиентские данные: построение сегментов на основе поведения, выявление паттернов, тренд-анализ, интерпретация для CX-решений
- Разрабатывать customer journeys с интегрированными AI-touchpoints, рекомендательные системы и персонализированные сценарии
- Проектировать и разрабатывать conversational AI: определение user intents, design dialogs, edge cases, integration в омниканальные системы (web, mobile, messaging, voice)
- Управлять гибридными моделями поддержки: определение автоматизируемых vs. manual задач, стратегии эскалации, оценка качества AI-диалогов через метрики (BLEU, METEOR, FCR, CSAT)
- Рассчитывать ROI и efficiency gains от внедрения AI-решений, определять KPIs, мониторить performance в реальном времени и управлять optimization loops
- Применять governance, compliance и ethical frameworks при разработке AI-сценариев, обеспечивать прозрачность решений и разрабатывать roadmap внедрения с учётом организационных и этических ограничений
- Разрабатывать roadmap внедрения conversational AI с учётом организационных и технических ограничений.
Содержание учебной дисциплины
- Основы управления клиентским опытом и роль ИИ в трансформации клиентского сервиса
- Данные и аналитика в CX
- Проектирование customer journey и персонализация
- Conversational AI и автоматизация
- Внедрение, мониторинг и оптимизация AI-решений
- Governance, этика и будущее AI в CX
- Консультация перед экзаменом
Элементы контроля
- Домашнее задание 1
- Домашнее задание 2
- Домашнее задание 3
- Домашнее задание 4
- Домашнее задание 5
- Домашнее задание 6
- Экзамен
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 2nd moduleИтог = Округление (ДЗ групповой проект*0,2 + ДЗ семинар 2*0,1 + ДЗ семинар 3*0,1 + ДЗ семинар 4*0,1 + ДЗ семинар 5 * 0,1+ ДЗ семинар 6 *0,1 +экзамен 0,3) где ДЗ — средняя оценка за все домашние задания, Э — оценка за экзамен. ср. ДЗ рассчитывается без округления; итоговая оценка округляется арифметически (0.5 вверх). Для того, чтобы получить оценку «отлично» вам нужно набрать 8 – 10 баллов, «хорошо» 6 – 8 баллов, «удовлетворительно» 4-6 баллов.
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 9780230554719 - Shaw, Colin; Ivens, John - Building Great Customer Experiences - 2002 - Palgrave Macmillan Ltd. - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=185663 - nlebk - 185663
- Building great customer experiences, Shaw, C., 2005
Рекомендуемая дополнительная литература
- Generative artificial intelligence : what everyone needs to know®, Kaplan, J., 2024