Области знаний
Партнёрские проектыМатериалы БРЭСпецпроектыСтать автором
Настроить видСменить языкИнформация
О РУВИКИ
Найти статью

Клиентский опыт

Pause

Клиентский опыт (англ. customer experience, CX) — это когнитивные, эмоциональные, сенсорные и поведенческие реакции клиента на всех этапах взаимодействия с продуктом или услугой, включая этапы до покупки, непосредственно потребления и после приобретения[1][2]. В разные измерения клиентского опыта входят чувства, эмоции, ощущения, восприятия, когнитивные оценки, вовлечённость, воспоминания, а также духовные компоненты и поведенческие намерения[3][4]. Ожидание до потребления может быть описано как степень удовольствия или неудовольствия от предвкушения будущих событий, а «воспоминаемый» опыт связан с воспроизведением воспоминаний о прошлых событиях и взаимодействии с продуктом или услугой[5][6][7]. К 2026 году концепция клиентского опыта расширилась до «контекстуального интеллекта» — способности в реальном времени объединять искусственный интеллект, данные и человеческое понимание, что неразрывно связано с интеграцией автономных ИИ-агентов[8][9].

Определения

По данным компании Forrester Research (через англ. Fast Company), основные элементы выдающегося клиентского опыта включают шесть ключевых дисциплин: стратегию, понимание клиента, дизайн, измерение, управление и культуру. Способность компании предоставить особенный клиентский опыт увеличивает расходы клиентов в компании и способствует их лояльности к бренду. По мнению Джессики Себор, «лояльность теперь определяется прежде всего тем, как компания взаимодействует с клиентами и насколько хорошо удовлетворяет их желания и потребности»[10].

Профессор маркетинга Вортонской школы бизнеса Барбара И. Кан (англ. Barbara E. Kahn) предложила эволюционный подход к клиентскому опыту как к третьей из четырёх стадий зрелости клиентоориентированности компании. Эти этапы включают:

  1. Ориентация на продукт — компания производит товары и предлагает их наилучшим образом.
  2. Ориентация на рынок — появляется учёт потребностей и сегментации клиентов, создаются различные маркетинговые комплексы для каждого сегмента.
  3. Клиентский опыт — наряду с другими факторами признаётся важность эмоционально положительного взаимодействия с клиентами.
  4. Аутентичность — наиболее зрелая стадия, когда продукты и услуги исходят из сути бренда и естественно соединяются с клиентами и другими заинтересованными сторонами на длительный срок.

В условиях современной конкуренции для выживания в ритейле уже недостаточно только низких цен и инновационных продуктов. Клиентский опыт охватывает все точки контакта клиента с компанией и её продуктами или услугами и стал ключевой стратегией для всех розничных компаний[11]. По определению Холбрука и Хиршмана[12], клиентский опыт — это событие, с которым клиент сталкивается при контакте с компанией; оно влияет на его эмоции и происходит через стимуляцию потребляемых товаров и услуг[11].

В 1994 году Стив Хекель и Лу Карбон доработали концепцию и определили опыт как «вывод, сформировавшийся в результате встреч человека с продуктами, услугами и компаниями — восприятие, возникающее при интеграции сенсорной информации»[13]. Они утверждали, что новый подход должен сфокусироваться на общем клиентском опыте как ключевой ценности.

Маркетинговую трактовку клиентского опыта предложили Пайн и Гилмор[14], согласно которым впечатления могут быть уникальными, при этом разные люди по-разному воспринимают опыт, который может и не запомниться.

Компании могут управлять стимулами, воздействующими на органы чувств клиентов, чтобы формировать желаемый клиентский опыт[11].

По мнению Ф. Котлера и соавт., клиентский опыт заключается в добавлении ценности для клиента через вовлечение, связь и управление всеми аспектами взаимодействия, включая физические и цифровые точки контакта[15]. Разработка точек контакта способствует лояльности и узнаваемости бренда через визуальные, тактильные, вкусовые и другие стимулы.

Управление клиентским опытом важно не только в частном, но и в государственном секторе, особенно с развитием цифровизации, где пользователи госуслуг кооперируют ресурсы из разных источников для совместного создания ценности[16].

В 2026 году концепция клиентского опыта получила развитие через понятие «контекстуального интеллекта» — способности в реальном времени объединять искусственный интеллект, данные и человеческое понимание.

Домены клиентского опыта

undefined

Пайн и Гилмор выделили четыре домена клиентского опыта: развлекательный, образовательный, эстетический и эскапистский[17].

  • Развлекательный домен: создание впечатлений, захватывающих и развлекающих клиента.
  • Образовательный домен: обучение клиентов и расширение их знаний.
  • Эстетический домен: акцент на визуальных и сенсорных характеристиках среды, продуктов или услуг.
  • Эскапистский домен: предоставление клиенту «побега» из повседневности через впечатления.

Современные модели и фреймворки

После 2012 года сфера клиентского опыта (CX) сместилась от простого обслуживания к комплексной стратегической дисциплине, что было обусловлено развитием цифровых технологий, больших данных и искусственного интеллекта[18]. Это привело к появлению новых моделей и фреймворков для оценки и улучшения CX.

Модели Gartner Аналитическая компания Gartner разработала несколько моделей для оценки и улучшения клиентского опыта.

  • Пирамида клиентского опыта (Gartner CX Pyramid) — иерархическая модель потребностей клиента, которую компании должны удовлетворять для построения прочных отношений[19]. Она состоит из пяти уровней[20]:
    • Коммуникация: предоставление полезной информации в нужное время.
    • Отзывчивость: быстрое и эффективное решение проблем клиента.
    • Приверженность: понимание и решение уникальных потребностей клиента по его запросу.
    • Проактивность: предоставление решений до того, как клиент о них попросит.
    • Эволюция: создание опыта, который делает клиентов более сильными, защищенными или уверенными.
  • Модель зрелости управления клиентским опытом (CXM Maturity Model) — помогает организациям оценить свой текущий уровень развития в области CX и определить шаги для дальнейшего роста[21]. Включает пять уровней зрелости: Начальный (Initial), Развивающийся (Developing), Определенный (Defined), Управляемый (Managed) и Оптимизированный (Optimized)[22].

Индекс клиентского опыта Forrester (CX Index) Исследовательская компания Forrester разработала методологию CX Index для измерения качества клиентского опыта и его влияния на лояльность[23]. Модель оценивает взаимодействие с клиентом по трём ключевым измерениям[24]:

  • Эффективность (Effectiveness): насколько опыт был ценен для клиента.
  • Простота (Ease): насколько легко клиенту было получить эту ценность.
  • Эмоции (Emotion): какие чувства клиент испытал в процессе взаимодействия.

Forrester утверждает, что эмоции являются самым сильным фактором, влияющим на лояльность клиентов в большинстве отраслей[25]. Индекс также позволяет компаниям сравнивать свои показатели с конкурентами[26].

Модели Temkin Group Компания Temkin Group (до её приобретения Qualtrics) разработала несколько влиятельных моделей.

  • Четыре ключевые компетенции CX — модель, утверждающая, что для лидерства в клиентском опыте компания должна овладеть четырьмя компетенциями[27]:
    • Целеустремленное лидерство (Purposeful Leadership): последовательное управление на основе четких ценностей.
    • Убедительные ценности бренда (Compelling Brand Values): выполнение обещаний, данных клиентам.
    • Вовлеченность сотрудников (Employee Engagement): согласование действий сотрудников с целями организации.
    • Связь с клиентом (Customer Connectedness): распространение клиентских инсайтов по всей организации.
  • Шесть стадий зрелости CX — модель, описывающая эволюционный путь компании к клиентоцентричности: Игнорирование (Ignore), Исследование (Explore), Мобилизация (Mobilize), Внедрение (Operationalize), Согласование (Align) и Встраивание (Embed)[28].

Платформы персонализации в реальном времени Для персонализации клиентского опыта в реальном времени применяются современные платформы и фреймворки, многие из которых используют встроенные платформы клиентских данных (CDP) и генеративный искусственный интеллект[29]. Среди таких решений выделяются:

  • Insider One — включает встроенную CDP, инструменты построения пути клиента (Architect) и умные рекомендации, используя генеративный ИИ (Insider One AI)[29].
  • Braze — обеспечивает кросс-канальную персонализацию (SMS, push-уведомления, in-app, email, WhatsApp) и поведенческий таргетинг в реальном времени, однако не имеет нативной CDP и требует внешних интеграций[29].
  • Salesforce Marketing Cloud — предоставляет инструменты для кросс-канальной автоматизации, управления программами лояльности и ABM-маркетинга на базе встроенной CDP и искусственного интеллекта (Einstein AI)[29].

Проектирование клиентского опыта

На опыт клиента влияют сервис, этические стандарты бренда, атмосфера магазина и др. Комплексное понимание и развитие позитивного клиентского опыта стали стандартом для разных сфер в условиях конкуренции. Информированные потребители ищут опыт, полностью отвечающий их намерениям[30]. Исследования показывают, что развивать устойчивое конкурентное преимущество можно за счёт формирования соответствующей поведенческой культуры и полной удовлетворённости клиента[31][32]. Лояльность к бренду может быть усилена и сопровождаться «сарафанным радио», где клиенты становятся «точками контакта» для бренда. Мужчины и женщины по-разному реагируют на аспекты бренда — для женщин эффективней акцент на эмоциях продукта[31].

Опыт клиента не ограничивается покупкой и охватывает все этапы взаимодействия с брендом. Репутация торгового центра, где расположен магазин, влияет на клиентский опыт, как и создание интегрированной, бесшовной среды.

Активное вовлечение клиентов, физический и человеческий факторы опыта имеют большое значение[32]. Активные, «руками» полученные впечатления запоминаются лучше пассивных. Изучение опыта в бюджетных отелях показало, что на удовлетворённость влияют чистота, комфорт душа, температура в номере и другие сенсорные параметры.

После 2016 года проектирование клиентского опыта претерпело значительные изменения, превратившись в ключевой фактор конкурентоспособности под влиянием повсеместной цифровизации[33][34]. Выделяют несколько основополагающих тенденций, формирующих современный подход к проектированию[35]:

  • Омниканальность и бесшовное взаимодействие. Современные потребители ожидают единый и непрерывный опыт при взаимодействии с брендом через множество каналов: веб-сайт, мобильное приложение, социальные сети и физические точки продаж. Омниканальная стратегия позволяет клиенту начать диалог в одном канале и беспрепятственно продолжить его в другом, сохраняя всю историю обращений[36].
  • Гиперперсонализация на основе данных и privacy-first. Сбор и анализ больших данных с помощью технологий машинного обучения и платформ клиентских данных (CDP) позволяют компаниям создавать детализированный портрет каждого потребителя и предлагать ему релевантные товары и услуги в режиме реального времени[35]. Такая персонализация создаёт у клиента ощущение ценности и особого отношения[37]. Исследования показывают, что 71 % потребителей ожидают индивидуального подхода[34], однако тренд смещается в сторону подхода privacy-first — минимизации собираемых данных при сохранении глубины персонализации. Главным направлением становится системная работа с доверием и баланс между персонализацией и прозрачностью данных, поскольку большинство клиентов готовы отказаться от услуг компании в случае утечки информации[38].
  • Внедрение искусственного интеллекта (ИИ). Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью клиентского сервиса. Чат-боты и виртуальные ассистенты обеспечивают круглосуточную поддержку, а сам ИИ используется для анализа поведения, прогнозирования потребностей и проактивного решения проблем[39][40].
  • Сохранение человеческого фактора. Несмотря на автоматизацию, роль человеческого общения остаётся важной, особенно в сложных или эмоционально напряжённых ситуациях. Успешные компании находят баланс между технологиями и эмоциональным интеллектом сотрудников, способных проявить эмпатию и найти нестандартное решение.
  • Проектирование прозрачности и этики ИИ (AI Transparency & Ethics Design). В рамках этой концепции бренды используют интерфейсные и коммуникационные стратегии для объяснения работы алгоритмов клиентам. Ключевыми элементами являются проактивное раскрытие (ясная идентификация ботов и предварительные уведомления о целях использования ИИ), объяснимость (предоставление краткого объяснения логики принятия решений) и принцип «человек в контуре» (human-in-the-loop) — постоянно видимый и доступный путь для бесшовного перехода к живому оператору[41][42].

Влияние искусственного интеллекта на доверие потребителей

В 2025—2026 годах активное внедрение искусственного интеллекта в маркетинг и сферу клиентского опыта привело к кризису доверия потребителей. Основными причинами этого стали непрозрачность и скрытое использование нейросетей, перенасыщение инфополя однотипным сгенерированным контентом, а также массовые опасения по поводу дипфейков. Доверие также подрывалось рисками безопасности (утечки данных, уязвимости в коде) и снижением качества коммуникации из-за некорректного поведения ботов и выдачи недостоверной информации[43]..

Для восстановления доверия бренды начали применять стратегии, направленные на обеспечение прозрачности и возвращение «человеческого фактора». Компании стали открыто объяснять принципы работы ИИ и цели сбора данных. Оптимальным был признан комбинированный подход: ИИ выполняет рутинную работу, а человек отвечает за постановку задач, контекст и финальную экспертную редактуру. Также акцент сместился на проявление эмпатии в нестандартных ситуациях, публикацию реальных кейсов и усиление безопасности автономных ИИ-агентов[43]..

Распределение ролей между автоматизацией и человеческим участием в различных отраслях маркетинга сформировалось следующим образом:[44]

  • В SEO-продвижении ИИ отвечает за технический аудит и сбор семантики, тогда как человек ищет уникальные смыслы и работает с факторами оценки контента (E-E-A-T)[44].
  • В контекстной рекламе нейросети управляют ставками и проводят A/B-тестирования, а специалисты разрабатывают стратегию окупаемости, что способствует росту прибыли при снижении стоимости лида[44].
  • В брендинге ИИ используется для генерации мудбордов и вариантов логотипов, в то время как человек создаёт миссию и ценности бренда для формирования эмоциональной связи с аудиторией[44].

Управление клиентским опытом

Управление клиентским опытом (англ. customer experience management, CEM или CXM) — это процесс, в рамках которого компании отслеживают все взаимодействия с клиентом на протяжении отношений[45]. Управление опытом клиента требует стратегического подхода, интеграции технологий, оптимизации бизнес-моделей, управления брендом и участия руководства.

Объём мирового рынка CEM демонстрирует устойчивый рост, однако оценки его размера на 2025—2026 годы у разных аналитических компаний варьируются. Например, по оценкам The Business Research Company, объём рынка в 2025 году составил 14,17 млрд долларов с прогнозом роста до 16,56 млрд в 2026 году[46], тогда как Fortune Business Insights оценивает его в 22,35 млрд в 2025 году и 26,11 млрд в 2026 году[47]. Основными драйверами роста называют растущую цифровизацию, внедрение искусственного интеллекта, облачных решений и повышенное внимание компаний к удержанию клиентов[48]. Крупнейшие компании и лидеры отрасли: Salesforce, Oracle, Adobe и Hightouch.

Ключевые задачи CEM: проектирование и внедрение стимулов для нужных клиентских сегментов, обеспечение стабильности реализации опыта на всех каналах, развитие внутрикомандного взаимодействия[49].

CEM связан с инструментами отслеживания обратной связи (опросы, анализ «голоса клиента»), карты пути клиента (customer journey mapping)[50] и интегрированными коммуникациями через разные точки взаимодействия[51].

Одним из ключевых индикаторов является Net Promoter Score (NPS) — индекс готовности клиента рекомендовать компанию другим[49]. Со временем эта метрика эволюционировала в комплексную систему управления, известную как Net Promoter System[52]. Данная система предполагает не просто измерение, а постоянный сбор обратной связи, оперативное реагирование на отзывы клиентов (процесс «замыкания цикла») и интеграцию клиентоцентричного подхода в корпоративную культуру[53][54].

Рост применения искусственного интеллекта, чат-ботов, цифровых каналов влияет на развитие CEM[55][56], при этом стратегии демонстрируют переход от полной автоматизации ради экономии к инвестициям в качество сервиса и эмпатию[57]. Компании интегрируют виртуальных агентов в общую экономику персонала (Workforce Experience Management), оценивая их реальное влияние на клиентский опыт[58]. Для оценки скорости обслуживания стали приоритетными новые метрики, такие как процент обращений, полностью решённых ИИ без участия человека (AI resolution rate), и время работы оператора после предварительного сбора контекста искусственным интеллектом (AI-assisted handle time)[59].

Измерение и аналитика клиентского опыта

Современные методы оценки клиентского опыта (CX) включают пассивный сбор данных и поведенческую аналитику. Основой пассивного сбора выступает аналитика кликстрима, позволяющая отслеживать цифровое поведение пользователей. Для оценки опыта применяются такие метрики, как отсев в воронке, показатели завершения задач, обнаружение «яростных кликов» и анализ паттернов поиска. Поскольку пассивный сбор фиксирует глубокую детализацию поведения, критически важным является соблюдение этических норм и приватности по принципам «privacy by design» и «privacy by default»[60][61].

Для оценки клиентского опыта также используются традиционные метрики, такие как индекс удовлетворенности клиентов (CSAT). В 2026 году 92 % компаний отметили повышение удовлетворенности клиентов после внедрения ИИ-агентов[62]. При этом индекс CSAT при взаимодействии исключительно с искусственным интеллектом составляет 4,1 из 5 баллов, что сопоставимо с оценкой работы операторов-людей (4,3 балла)[63].

Управление коммуникациями

Классическая линейная модель коммуникации предполагает одностороннюю передачу информации через СМИ к широкой аудитории. Современная модель включает обратную связь и персонализированные сообщения через цифровые платформы и лидеров мнений, что позволяет выстраивать более индивидуализированный клиентский опыт (Dahlen и др., 2010).

После 2014 года развитие цифровых технологий привело к эволюции моделей коммуникации и переходу от многоканального (мультиканального) подхода к омниканальному. Многоканальная модель предполагает использование нескольких независимых каналов для взаимодействия с клиентами (например, телефон, email, социальные сети), которые не связаны между собой, что может приводить к разрывам в общении и необходимости для клиента повторять свой запрос при смене канала[64]. В отличие от неё, омниканальная модель объединяет все каналы коммуникации в единую, целостную систему, чтобы создать непрерывный и бесшовный клиентский опыт[65]. Такой подход ставит в центр всей структуры клиента, а не отдельные каналы, и позволяет ему легко переключаться между ними (например, начав диалог в чате на сайте и продолжив его в мессенджере) без потери контекста обращения[66].

Техники убеждения

В коммуникациях используются различные техники убеждения: фреймы, контекст, фильтры, социальное влияние, эффект ожидания. Они могут задействовать центральный (осмысленный анализ) или периферийный (кратковременные импульсы) маршрут воздействия[67][68].

Управление взаимоотношениями с клиентами

По определению Даса[69], управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) — стратегия развития долгосрочных взаимовыгодных отношений между покупателями и организациями. Анализ D4 рассматривает в CRM четыре аспекта: стратегия, люди, технологии и процессы.

После 2014 года, с развитием цифровых технологий, роль CRM-систем трансформировалась. Из учётных систем для автоматизации внутренних процессов они превратились в стратегическое ядро управления клиентским опытом (CX)[70]. Современные CRM-системы выполняют несколько ключевых функций:

  • Централизация данных. Системы собирают и объединяют информацию о клиентах из всех каналов взаимодействия: истории покупок, переписок в мессенджерах, обращений в службу поддержки, активности на сайте и в социальных сетях[71]. Это позволяет сформировать единый профиль клиента, что является необходимым условием для реализации омниканальной стратегии.
  • Персонализация. Накопленные данные служат основой для персонализации коммуникаций. Анализируя поведение и предпочтения, компании могут делать релевантные предложения и предоставлять сервис, отвечающий индивидуальным запросам клиента[72].
  • Автоматизация. CRM автоматизируют рутинные задачи, такие как сегментация аудитории, запуск рассылок и обработка стандартных запросов, что сокращает время ответа и повышает эффективность работы[72][73].
  • Интеграция с ИИ. Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет анализировать большие объёмы данных для прогнозирования поведения клиентов. Предиктивная аналитика включает такие методы, как прогноз оттока для проактивного удержания, расчёт пожизненной ценности клиента (LTV) для оптимального распределения ресурсов и рекомендации «следующего лучшего действия» (Next Best Action) для повышения релевантности каждого взаимодействия[74][75][76][77].
  • Автоматизация гиперперсонализированных предложений. Фокус автоматизации направлен на гиперперсонализацию при сохранении доверия клиентов. Применяются технологии интеллектуальной микросегментации на основе поведенческих паттернов с приоритетным использованием добровольно предоставленных (zero-party) данных, а также динамический контент в реальном времени, при котором алгоритмы персонализации прозрачно объясняются пользователю[78][79].

Таким образом, CRM-система стала технологической основой, обеспечивающей работу омниканальной модели коммуникации и позволяющей выстраивать долгосрочные отношения с клиентами, что является ключевым фактором конкурентоспособности[73][80].

Пользовательский опыт

С распространением Интернета и мобильных приложений «путь клиента» стал похож на цикл, где точки контакта с брендом разнообразны и добавляются на разных этапах. Анализ цифровых каналов позволяет компаниям лучше понимать и сопровождать клиента на пути к покупке[81][82]. В этой концепции значимыми становятся моменты первого контакта (Zero Moment of Truth), сравнение онлайн и в магазине (showrooming и webrooming)[81].

Путь клиента

В маркетинге путь клиента (customer journey) — это процесс, который проходит покупатель, начиная с осознания проблемы до долгосрочного взаимодействия с компанией. Важны точки контакта — моменты взаимодействия клиента с компанией[83]. Визуализация этих путей помогает выявлять проблемы и улучшать опыт.

Карта пути клиента отражает эмоции, мотивы и вопросы пользователя, что помогает компаниям глубже понять своих клиентов[84][85].

Такие карты учитывают ментальные модели пользователя, сценарии и последовательности взаимодействия, а также пути к решению задачи.

С ростом числа цифровых точек контакта после 2012 года картирование пути клиента значительно усложнилось. Современные фреймворки адаптированы к нелинейным и циклическим путям, характерным для цифровой эпохи[86]. Появились специализированные фреймворки для разных типов «путешествий»[87]:

  • Запланированное путешествие (англ. the planned journey) — для дорогостоящих и редких покупок, например, автомобиля или финансовых услуг.
  • Привычное путешествие (англ. the habitual journey) — для часто покупаемых товаров, где важны факторы, нарушающие рутину.
  • Экосистемное путешествие (англ. the ecosystem journey) — для B2B-сектора, где в принятие решения вовлечено множество заинтересованных сторон.

Эти обновлённые модели помогают визуализировать сложные взаимодействия, выявлять «болевые точки» и находить возможности для улучшения опыта в каждой точке контакта[88].

В 2025—2026 годах получила развитие концепция генеративного дизайна клиентских путей (англ. Generative Customer Journey Design), которая реализуется через использование искусственного интеллекта для создания и адаптации маршрутов в реальном времени[89][90]. Основные методы концепции включают:

  • Динамическое моделирование путей (англ. journey modeling) — симуляция и персонализация маршрутов до их фактического начала на основе анализа поведенческих сигналов, что позволяет предсказывать точки трения и рекомендовать следующие шаги[89].
  • Динамическая генерация гиперперсонализированного контента — автоматическое создание уникальных рекламных текстов, изображений и целевых страниц «на лету», адаптированных под индивидуальные интересы пользователя[90].
  • Генерация уникальных коммерческих предложений «на лету» — формирование индивидуализированных пакетов услуг и динамическое ценообразование на основе данных о клиенте и хода его диалога с ИИ[90].
  • Динамическая генерация персонализированных программ лояльности — отказ от стандартных уровней в пользу создания уникальных программ с персональными заданиями и релевантными вознаграждениями[90].

Применение этих методов положительно влияет на метрики клиентского опыта (CX), обеспечивая рост конверсии, повышение пожизненной ценности клиента (LTV), улучшение показателей удержания и снижение оттока[89][90].

Преимущества

Построение карты помогает понять использование каналов и взаимодействия, повысить удержание клиентов и поддержать достижение маркетинговых целей. В последние годы искусственный интеллект используется для построения и оркестрации сложных путей клиентов[91].

Продажи и розничный опыт

На опыт покупателя в рознице влияют социальные, дизайнерские и атмосферные факторы[92][93]. Например, музыка и свет могут способствовать желанию остаться в магазине, способствуя покупкам. Различные атрибуты торговой среды — как внешние, так и внутренние — могут повлиять на решение клиента войти в магазин.

После 2015 года клиентский опыт в розничной торговле претерпел кардинальные изменения, сместив фокус с продукта на покупателя под влиянием повсеместной цифровизации[94]. Ключевым трендом стал переход к клиентоцентричности — бизнес-модели, в которой все решения принимаются с учётом потребностей и желаний клиента[95]. Положительный опыт стал опережать цену и сам продукт в качестве ключевого фактора дифференциации бренда[96]. В I квартале 2026 года благодаря внедрению цифровых платформ и экосистемных решений уровень клиентского опыта в российском ретейле вырос на 22 %[97][98].

Современные потребители ожидают единого и непрерывного опыта взаимодействия с брендом независимо от канала, что привело к развитию омниканальных стратегий[99]. Они интегрируют все точки контакта (мобильное приложение, веб-сайт, физический магазин), позволяя клиенту беспрепятственно переключаться между ними, например, заказать товар онлайн и забрать его в магазине[99], что стало важным конкурентным преимуществом[100].

Технологические инновации, такие как умные зеркала и системы самообслуживания, стали частью более широкой цифровизации розничной торговли и развития концепции Phygital (фиджитал), объединяющей удобство онлайн-шопинга с физическим присутствием в магазине. Внедряются умные тележки с компьютерным зрением, AR/VR-технологии и биометрия для оплаты без кассиров[101][102]. Искусственный интеллект и анализ больших данных используются для создания гиперперсонализированных предложений, прогнозирования спроса и автоматизации сервиса через чат-ботов[95][103]. Мобильные технологии стали центром взаимодействия с клиентом для совершения покупок и участия в программах лояльности[99], а классические программы лояльности, основанные на скидках, уступают место цифровым экосистемам, построенным на геймификации и аналитике поведения[104][105].

Несмотря на цифровизацию, продажи остаются важной точкой человеческого контакта с брендом. Роль персонала в офлайн-магазинах трансформируется: сотрудники переходят от рутинных задач к роли проактивных консультантов, использующих в реальном времени умные очки и ИИ-копилотов для предоставления персонализированного сервиса и решения нестандартных задач[106][107][95][108]. Поэтому ритейлеры активно инвестируют в обучение персонала и сбор обратной связи от клиентов для постоянного улучшения сервиса[108]. В совокупности эти изменения превратили управление клиентским опытом в комплексную стратегию, охватывающую все аспекты бизнеса[109].

B2B и корпоративный клиентский опыт

Особенности клиентского опыта (CX) для юридических лиц включают использование технологий искусственного интеллекта и цифровых экосистем. В сфере клиентской поддержки применяется ИИ-анализ обращений, а также предиктивный искусственный интеллект для прогнозирования оттока клиентов. Для автоматизации закупок используются B2B-платформы с интеграцией ERP-систем и голосовые помощники, упрощающие процесс формирования заказов[110].[111]

Клиентский опыт в государственном секторе

После 2022 года в государственном секторе России началось активное внедрение принципов клиентоцентричности — подхода, при котором услуги и функции государства организуются вокруг потребностей граждан и бизнеса[112]. Это направление стало одним из приоритетов реформы государственного управления.

Центральной инициативой стал федеральный проект «Государство для людей», курируемый Аппаратом Правительства РФ[113]. Проект направлен на формирование новой культуры взаимодействия, где в центре внимания находятся интересы и удобство человека[112]. В рамках проекта были разработаны основополагающие документы: Декларация ценностей клиентоцентричности, описывающая принципы эмпатии, профессионализма и честности[112], а также стандарты «Государство для людей» и «Государство для бизнеса»[114], которые устанавливают требования к проектированию и предоставлению услуг.

Практическая реализация включает масштабный пересмотр и упрощение государственных услуг. В 2023 году были оптимизированы 50 федеральных услуг, а на 2024 год запланировано упрощение ещё 79. К концу 2024 года цель по 100 % внедрению стандартов клиентоцентричности была выполнена[115]. На 2025–2026 годы поставлены новые цели: рост доли сертифицированных услуг до 54 % и повышение уровня удовлетворенности граждан до 85 %[116]. Особое внимание уделяется подходу, основанному на «жизненных ситуациях», когда гражданину предоставляется комплексное решение для таких событий, как «Рождение ребенка» или «Выход на пенсию», вместо необходимости обращаться в разные ведомства[117].

Ключевым инструментом повышения качества клиентского опыта является цифровая трансформация[118]. Основные усилия сосредоточены на развитии портала «Госуслуги»[119], создании суперсервисов (комплексных онлайн-услуг для решения жизненных ситуаций), среди которых в 2025–2026 годах получили развитие сервисы оформления сделок с недвижимостью, поступления в вуз, цифровые медицинские справки и выход на пенсию[120][121], а также внедрении платформы «ГосТех» для унификации и ускорения разработки государственных информационных систем[122].

Для оценки удобства и эффективности услуг создана сеть из 11 лабораторий пользовательского тестирования, где реальные пользователи проверяют государственные сервисы[112][113]. Кроме того, для федеральных и региональных органов власти внедряется система ключевых показателей эффективности (КПЭ) по клиентоцентричности[123].

Важным аспектом реформы является изменение мышления государственных служащих. Проводятся масштабные образовательные программы: в 2023 году обучение принципам клиентоцентричности прошли более 6 тысяч госслужащих с целью сместить фокус с формального исполнения процедур на реальное решение проблем граждан[124]. МФЦ играют важную роль в реализации этого подхода, выступая катализатором изменений на региональном уровне[117]. Для обмена опытом проводятся международные форумы с участием экспертов из ОАЭ, Малайзии, Бразилии и других стран[124].

Примечания

  1. ↑ Bagdare, Shilpa; Jain, Rajnish (2 сентября 2013). “Measuring retail customer experience”. International Journal of Retail & Distribution Management [англ.]. 41 (10): 790—804. DOI:10.1108/ijrdm-08-2012-0084. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  2. ↑ Shaw, Colin. The Attention Cluster // The DNA of Customer Experience : [англ.]. — London : Palgrave Macmillan UK, 2007. — P. 67–85. — ISBN 978-1-349-35237-1. — doi:10.1057/9780230210813_5.
  3. ↑ Gentile, Chiara; Spiller, Nicola; Noci, Giuliano (октябрь 2007). “How to Sustain the Customer Experience”. European Management Journal [англ.]. 25 (5): 395—410. DOI:10.1016/j.emj.2007.08.005. Дата обращения 2024-06-14. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  4. ↑ Understanding Customer Experience (англ.), Harvard Business Review (1 февраля 2007). Архивировано 31 августа 2025 года. Дата обращения: 27 августа 2026.
  5. ↑ Kahneman, D.; Wakker, P. P.; Sarin, R. (1 мая 1997). “Back to Bentham? Explorations of Experienced Utility”. The Quarterly Journal of Economics [англ.]. 112 (2): 375—406. DOI:10.1162/003355397555235. Дата обращения 2026-08-27.
  6. ↑ Godovykh, Maksim; Tasci, Asli D. A. (26 мая 2020). “Satisfaction vs experienced utility: current issues and opportunities” (PDF). Current Issues in Tourism [англ.]. 23 (18): 2273—2282. DOI:10.1080/13683500.2020.1769573. Дата обращения 2026-08-27.
  7. ↑ Wirtz, Derrick; Kruger, Justin; Scollon, Christie Napa; Diener, Ed (сентябрь 2003). “What to Do on Spring Break?”. Psychological Science [англ.]. 14 (5): 520—524. DOI:10.1111/1467-9280.03455. Дата обращения 2026-08-27. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  8. ↑ Клиентский сервис в 2026 году и как его улучшить с помощью AI. Admin24. Дата обращения: 27 августа 2026.
  9. ↑ Agentic AI in Customer Service (англ.). Gladly.ai. Дата обращения: 27 августа 2026.
  10. ↑ Sebor, Jessica CRM Gets Serious (англ.). CRM Magazine. CRM Magazine (20 февраля 2008). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 24 июня 2025 года.
  11. ↑ 1 2 3 Andajani, Erna (25 ноября 2015). “Understanding Customer Experience Management in Retailing”. Procedia - Social and Behavioral Sciences [англ.]. 211: 629—633. DOI:10.1016/j.sbspro.2015.11.082. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  12. ↑ Holbrook, Morris B.; Hirschman, Elizabeth C. (1 сентября 1982). “The Experiential Aspects of Consumption: Consumer Fantasies, Feelings, and Fun”. Journal of Consumer Research [англ.]. 9 (2): 132—140. DOI:10.1086/208906. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  13. ↑ Schmitt, Bernd (2011). Experience Marketing: Concepts, Frameworks and Consumer Insights (PDF). Columbia Business School. p. 87.
  14. ↑ Pine, J. The Experience Economy: Work is Theatre and Every Business a Stage / J. Pine, J. H. Pine. — Harvard Business Press, Boston, 1999.
  15. ↑ Kotler, P., Burton, S., Deans, K., Brown, L., & Armstrong, G. (2013). Marketing (9th ed.). NSW, Australia: Pearson Australia.
  16. ↑ Trischler, J., & Westman Trischler, J. (2022). Design for experience–a public service design approach in the age of digitalization. Public Management Review, 24(8), 1251-1270.
  17. ↑ Welcome to the Experience Economy (англ.), Harvard Business Review (1 июля 1998). Архивировано 12 октября 2025 года. Дата обращения: 27 августа 2026.
  18. ↑ Digital CX Transformation: Best Practices for Success (англ.). Teneo.ai. Дата обращения: 27 августа 2026.
  19. ↑ Gartner’s CX Pyramid Offers a More Approachable Framework (англ.). Heart of the Customer. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 20 июня 2025 года.
  20. ↑ Gartner Customer Experience Pyramid Drives Loyalty and Satisfaction (англ.). APMdigest. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 15 февраля 2025 года.
  21. ↑ Customer Experience Management (англ.). Gartner. Дата обращения: 27 августа 2026.
  22. ↑ Gartner's Customer Experience Management (CXM) Maturity Model (англ.). Product Mindset. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 11 сентября 2022 года.
  23. ↑ CX Index 2025 Results (англ.). Forrester. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 21 сентября 2025 года.
  24. ↑ Forrester’s 2019 Customer Experience Index: The Lessons (англ.). EngageHub. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 23 апреля 2025 года.
  25. ↑ An Inside Look At The Forrester B2B CX Index (англ.). Demand Gen Report. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 18 апреля 2025 года.
  26. ↑ Customer Experience Index (CX Index) (англ.). Forrester. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 8 августа 2025 года.
  27. ↑ The Four CX Core Competencies (англ.) (PDF). XM Institute. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 19 января 2025 года.
  28. ↑ Customer Experience Maturity Model (англ.). Digital Business Blog (7 марта 2018). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 18 января 2021 года.
  29. ↑ 1 2 3 4 Real-Time Personalization Software. Insider One. Дата обращения: 27 августа 2026.
  30. ↑ Ali, Faizan (2016). “A study on holistic customer experience in selected resort hotels in China”. European Journal of Tourism Research [англ.]. 12: 212—215. DOI:10.54055/ejtr.v12i.223. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  31. ↑ 1 2 Kim, Junghyun; Ah Yu, Eun (18 февраля 2016). “The Holistic Brand Experience of Branded Mobile Applications Affects Brand Loyalty”. Social Behavior and Personality [англ.]. 44 (1): 77—87. DOI:10.2224/sbp.2016.44.1.77. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  32. ↑ 1 2 Ren, Lianping; Qiu, Hanqin; Wang, Peilai; Lin, Pearl M. C. (1 января 2016). “Exploring customer experience with budget hotels: Dimensionality and satisfaction”. International Journal of Hospitality Management [англ.]. 52: 13—23. DOI:10.1016/j.ijhm.2015.09.009. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  33. ↑ Клиентский опыт — новый черный в маркетинге: тренды, статистика и прогнозы, которые нельзя пропустить. ExLibris. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 17 июня 2025 года.
  34. ↑ 1 2 Цифровые технологии и потребительское поведение. vc.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  35. ↑ 1 2 Цифровая трансформация клиентского опыта: как бизнесу адаптироваться к новым реалиям. Sostav.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 13 декабря 2024 года.
  36. ↑ Омниканальность в 2024 году: как российские компании создают бесшовный клиентский опыт. Stik.pro. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 21 июля 2024 года.
  37. ↑ Клиентский опыт как конкурентное преимущество. Dois Z. Дата обращения: 27 августа 2026.
  38. ↑ Баланс между персонализацией и прозрачностью данных в 2026 году. Sostav.ru. Дата обращения: 27 августа 2026.
  39. ↑ ТОП-7 трендов клиентского сервиса в 2024 году. Startpack. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  40. ↑ ИИ и цифровой маркетинг: трансформация клиентского опыта в цифровую эпоху. vc.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  41. ↑ AI Transparency: The Key to Building Customer Trust. Customer Management Practice. Дата обращения: 27 августа 2026.
  42. ↑ 7 AI Customer Experience Use Cases. Glassbox. Дата обращения: 27 августа 2026.
  43. ↑ 1 2 Кризис доверия к ИИ: как маркетологам вернуть расположение потребителей. AdIndex (12 февраля 2026). Дата обращения: 27 августа 2026.
  44. ↑ 1 2 3 4 Баланс автоматизации и человечности в маркетинге 2026. Diart Marketing. Дата обращения: 27 августа 2026.
  45. ↑ Customer Experience Management: What it is and why it matters (англ.). SAS. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 26 января 2014 года.
  46. ↑ Customer Experience Management Global Market Report 2024 (англ.). The Business Research Company. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 7 августа 2025 года.
  47. ↑ Customer Experience Management (CEM) Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis (англ.). Fortune Business Insights. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 17 сентября 2025 года.
  48. ↑ Customer Experience Management Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report (англ.). Polaris Market Research. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 21 мая 2025 года.
  49. ↑ 1 2 Frow, P.; Payne, A. (2007). “Towards the 'perfect' customer experience”. Journal of Brand Management [англ.]. 15 (2): 89—101. DOI:10.1057/palgrave.bm.2550120. S2CID 167404686. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  50. ↑ Nasoi, Roxana 6 Customer Journey Mapping Examples: How UX Pros Do It (англ.). CXL (23 августа 2017). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 30 августа 2017 года.
  51. ↑ Service Design Tools. (n.d.). Customer Journey Map. Retrieved March 29, 2016, from www.servicedesigntools.org/tools/8
  52. ↑ What is the Net Promoter System? (англ.). Net Promoter System. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 7 сентября 2025 года.
  53. ↑ Net Promoter System (англ.). Bain & Company. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 19 апреля 2025 года.
  54. ↑ The Evolution of NPS Surveys: From a Simple Metric to a Powerful System (англ.). High Caliber. Дата обращения: 27 августа 2026.
  55. ↑ Chen, Ying; Prentice, Catherine (2024). “Integrating Artificial Intelligence and Customer Experience”. Australasian Marketing Journal [англ.]. 33 (2): 141—153. DOI:10.1177/14413582241252904. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  56. ↑ Conversational AI revolutionizes the customer experience landscape (англ.). MIT Technology Review (26 февраля 2024). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 19 июня 2025 года.
  57. ↑ Отказ от ИИ как главный тренд 2026 года. Sidorin Lab. Дата обращения: 27 августа 2026.
  58. ↑ AI Technology Trends 2026: Workforce Experience Management. Zoom. Дата обращения: 27 августа 2026.
  59. ↑ Contact Center Benchmarks 2026. Lorikeet CX. Дата обращения: 27 августа 2026.
  60. ↑ Аналитика clickstream для CX: от сырых поведенческих данных к инсайтам о пути клиента. SurveyAnalytica. Дата обращения: 27 августа 2026.
  61. ↑ Этические аспекты работы с данными и социальная ответственность. DataFinder. Дата обращения: 27 августа 2026.
  62. ↑ AI Customer Support Statistics 2026. ChatMaxima. Дата обращения: 27 августа 2026.
  63. ↑ Customer Service AI Agent Statistics 2026 Data. Digital Applied. Дата обращения: 27 августа 2026.
  64. ↑ Сумасшедший тренд на омниканальность: что это, в чем польза для бизнеса и как ее использовать для роста прибыли. vc.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  65. ↑ Омниканальность: что это такое и как ее внедрить. rees46.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 14 июня 2025 года.
  66. ↑ Что такое омниканальный маркетинг и как его внедрить. SendPulse. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 23 мая 2025 года.
  67. ↑ Petty, R. E.; Cacioppo, J. T. (1986). “Central and peripheral routes to persuasion: An individual different perspective”. Journal of Personality and Social Psychology [англ.]. 51 (5): 1032—1045. DOI:10.1037/0022-3514.51.5.1032. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  68. ↑ Campbell, M. C.; Kirmani, A. (2000). “Consumers' use of persuasion knowledge: The effects of accessibility and cognitive capacity on perceptions of an influence agent”. Journal of Consumer Research [англ.]. 27 (1): 1—15. DOI:10.1086/314309. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  69. ↑ Das, Subhasish. Customer Relationship Management : [англ.]. — Excel Books India, 2007. — ISBN 9788174465313.
  70. ↑ Эволюция технологий взаимоотношений с клиентами: от операционной эффективности к управлению клиентским опытом. wsem.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  71. ↑ Развитие CRM-платформ в 2022-2023: 15 тенденций и прогнозов. wim.agency. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 18 мая 2025 года.
  72. ↑ 1 2 CRM и клиентский опыт: влияние на успех предприятия. blog.lp-crm.biz. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 24 июня 2025 года.
  73. ↑ 1 2 Отличия омниканальности и многоканальности. okocrm.com. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 20 июля 2025 года.
  74. ↑ Predictive Analytics in CRM: Using AI to Anticipate Customer Needs and Drive Revenue. Business-Software.com. Дата обращения: 27 августа 2026.
  75. ↑ Customer Relationship Management (CRM) Trends. CIO. Дата обращения: 27 августа 2026.
  76. ↑ Цифровая трансформация c использованием систем управления взаимоотношениями с клиентами. cyberleninka.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  77. ↑ Как ИИ меняет клиентский опыт в маркетинге и продажах. Habr. Дата обращения: 27 августа 2026.
  78. ↑ AI Hyper-Personalization in CRM Marketing 2026. ActgSys. Дата обращения: 27 августа 2026.
  79. ↑ CRM Email Marketing Trends 2026. ClaritySoft. Дата обращения: 27 августа 2026.
  80. ↑ CRM-система как инструмент повышения конкурентоспособности предприятия. 1economic.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 9 июля 2025 года.
  81. ↑ 1 2 Wolny, J.; Charoensuksai, N. (2014). “Mapping customer journeys in multichannel decision-making”. Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice [англ.]. 15 (4): 317—326. DOI:10.1057/dddmp.2014.24. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  82. ↑ Berman, S. J. (2012). “Digital transformation: opportunities to create new business models”. Strategy & Leadership [англ.]. 40 (2): 16—24. DOI:10.1108/10878571211209314. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  83. ↑ McKendrick, Joe (8 марта 2023). “Executives Need to Invest in Understanding the Customer Experience”. Harvard Business Review [англ.]. Дата обращения 2026-08-27.
  84. ↑ Afshar, Vala How to achieve hyper-personalization using generative AI platforms (англ.). ZDNet (2 августа 2023). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 17 ноября 2024 года.
  85. ↑ Richardson, Adam (15 ноября 2010). “Using Customer Journey Maps to Improve Customer Experience”. Harvard Business Review [англ.]. Дата обращения 2026-08-27.
  86. ↑ What Is a Customer Journey Map? (англ.). Harvard Business School Online. Дата обращения: 27 августа 2026.
  87. ↑ 4 frameworks for mapping customer decision journeys (англ.). SKIM. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 14 мая 2025 года.
  88. ↑ Customer Experience (CX) Model: Key Components and Frameworks (англ.). Renascence. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 13 июня 2025 года.
  89. ↑ 1 2 3 Redesigning the Customer Journey with an AI-First Mindset. HG Capital (15 мая 2024). Дата обращения: 27 августа 2026.
  90. ↑ 1 2 3 4 5 Инновационные подходы к взаимодействию с клиентами на базе генеративного искусственного интеллекта. КиберЛенинка (2024). Дата обращения: 27 августа 2026.
  91. ↑ How top brands are using AI to improve customer experience (англ.). Marketing Week (10 сентября 2019). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 3 сентября 2025 года.
  92. ↑ Grewal, Dhruv; Levy, Michael; Kumar, V. (1 марта 2009). “Customer Experience Management in Retailing: An Organizing Framework”. Journal of Retailing [англ.]. 85 (1): 1—14. DOI:10.1016/j.jretai.2009.01.001. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  93. ↑ Puccinelli, Nancy M.; Goodstein, Ronald C.; Grewal, Dhruv; Price, Robert; Raghubir, Priya; Stewart, David (1 марта 2009). “Customer Experience Management in Retailing: Understanding the Buying Process”. Journal of Retailing [англ.]. 85 (1): 15—30. DOI:10.1016/j.jretai.2008.11.003. Дата обращения 2024-06-14. |access-date= требует |url= (справка)
  94. ↑ Влияние цифровой трансформации на менеджмент розничных сетей (PDF). МГИМО. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 15 июля 2022 года.
  95. ↑ 1 2 3 Клиентский опыт в retail: клиентоцентричность в действии. Forbes.ru (6 марта 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 14 августа 2025 года.
  96. ↑ Улучшение клиентского опыта в ритейле. OnTargit. Дата обращения: 27 августа 2026.
  97. ↑ Цифровые экосистемы в ритейле 2026. Uniseller. Дата обращения: 27 августа 2026.
  98. ↑ Цифровые экосистемы улучшили клиентский опыт в ритейле на 22%. New Retail. Дата обращения: 27 августа 2026.
  99. ↑ 1 2 3 Значимость клиентского опыта в розничной торговле. Scalefusion Blog. Дата обращения: 27 августа 2026.
  100. ↑ Тренды ритейла в 2025 году. in-aim.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 27 апреля 2025 года.
  101. ↑ Let's Get Phygital: The Omnichannel Revolution That Blends In-Store & Online Shopping. commercetools.com. Дата обращения: 27 августа 2026.
  102. ↑ Smart Shopping Cart Market Size, Share, Trends, Analysis. market.us. Дата обращения: 27 августа 2026.
  103. ↑ 10 тенденций, которые определят будущее ритейла в 2025 году. allsee.team. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 17 июня 2025 года.
  104. ↑ Цифровая трансформация клиентского опыта: от привлечения скидками к построению долгосрочных отношений. Odyssey Consulting Group. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 23 апреля 2025 года.
  105. ↑ Ритейл рынок в 2024 году: тренды. Клеверенс. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  106. ↑ Тренды ритейла 2026. SmartMerch. Дата обращения: 27 августа 2026.
  107. ↑ AI in Retail. KPMG. Дата обращения: 27 августа 2026.
  108. ↑ 1 2 Как обеспечить клиентский опыт в торговой сети. spaceplanner.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 19 мая 2025 года.
  109. ↑ Как улучшить клиентский опыт в ритейле. belretail.by. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 13 апреля 2024 года.
  110. ↑ CX B2B 2026: ИИ в клиентской поддержке. Auditorium Consulting Group. Дата обращения: 27 августа 2026.
  111. ↑ Ключевые тренды B2B e-commerce. Секреты Тинькофф. Дата обращения: 27 августа 2026.
  112. ↑ 1 2 3 4 Клиентоцентричный подход. Центр подготовки руководителей и команд цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 24 мая 2025 года.
  113. ↑ 1 2 Форум «Государство для людей» 2024. Государство для людей. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 7 февраля 2025 года.
  114. ↑ Стандарт «Государство для бизнеса» (PDF). Минтруд Чувашии. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  115. ↑ К концу 2024 года все федеральные услуги будут соответствовать принципам и стандартам клиентоцентричности. MySeldon (20 февраля 2024). Дата обращения: 27 августа 2026.
  116. ↑ Паспорт федерального проекта «Государство для людей». LegalActs. Дата обращения: 27 августа 2026.
  117. ↑ 1 2 Клиентоцентричность как новый этап развития системы предоставления государственных и муниципальных услуг. 1economic.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 7 августа 2025 года.
  118. ↑ Цифровая трансформация как инструмент повышения качества предоставления государственных услуг. Молодой ученый. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  119. ↑ Цифровая трансформация госуслуг. Цифровая экономика КЧР. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 17 июня 2025 года.
  120. ↑ Новые цифровые возможности на Госуслугах. Госуслуги. Дата обращения: 27 августа 2026.
  121. ↑ Суперсервисы на Госуслугах: что это такое и как они работают. БФТ. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 30 апреля 2025 года.
  122. ↑ Платформа "ГосТех": что это и как работает. Гарант.ру. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 8 мая 2025 года.
  123. ↑ Разработка КПЭ госслужбы (федеральный проект «Государство для людей»). Detech. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 7 сентября 2025 года.
  124. ↑ 1 2 Форум «Клиентоцентричность в государственном управлении» 2023. Государство для людей. Дата обращения: 3 ноября 2025.

Категории

Pause