Все операторы заняты

Поддержка постоянно меняется: появляются новые функции, меняются сценарии, растёт нагрузка, обновляются ожидания клиентов. Но многие процессы при этом годами остаются без изменений, потому что «и так работает». В результате команда тратит время на лишние действия, а проблемы начинают повторяться. Ниже – несколько процессов, которые полезно пересматривать хотя бы раз в квартал:

Шаблоны ответов. Хороший шаблон постепенно устаревает. В продукте появляются новые функции, меняются формулировки, а операторы начинают дописывать текст вручную. Если один и тот же шаблон постоянно редактируют перед отправкой, это повод обновить его целиком. Маршрутизацию обращений. Со временем меняется не только количество обращений, но и их структура. Темы, которые раньше требовали участия второй линии, могут успешно закрываться на первой. И наоборот. Периодический пересмотр маршрутов помогает сократить количество переводов между сотрудниками. Базу знаний. Один из самых простых способов найти устаревшие статьи — посмотреть, по каким темам клиенты продолжают обращаться после того, как получили ссылку на инструкцию. Если вопрос всё равно возвращается, проблема может быть не в пользователе, а в самой статье. Причины повторных обращений. Считать их недостаточно. Гораздо полезнее раз в квартал выбрать несколько самых частых сценариев и посмотреть, почему клиенты возвращаются. Иногда достаточно изменить одно уведомление, добавить информацию в ответ оператора или скорректировать процесс, чтобы количество повторных обращений заметно снизилось. Правила оценки качества. То, что было важно полгода назад, не всегда остаётся актуальным. Например, если команда активно использует ИИ-помощников или обновила базу знаний, стоит проверить, отражают ли критерии оценки текущую работу операторов или по-прежнему ориентированы на старые процессы. Причины эскалаций. Если обращения регулярно передают другой команде по одним и тем же вопросам, полезно разобраться, почему это происходит. Возможно, сотрудникам первой линии не хватает полномочий, информации или доступа к нужным инструментам.

📌 Не каждый процесс требует изменений каждый квартал. Но регулярный пересмотр помогает заметить то, что постепенно стало нормой: лишние согласования, устаревшие инструкции, повторяющиеся действия и обращения, которых можно было избежать. Мы в МАХ

💬 Вебинар Понятные сообщения в чате: как снизить информационную нагрузку клиента и закрывать обращения быстрее Разберём, как делать сообщения в чате простыми и понятными с первого прочтения, и на живых примерах увидим, как лёгкие правки превращают тяжёлый текст в однозначный и убедительный.

В программе: 1️⃣ Как мозг клиента читает сообщения в чате и за что цепляется взгляд в первые секунды 2️⃣ Почему одинаковый по объему текст может восприниматься как простой или перегруженный 3️⃣ Информационный шум: какие слова и конструкции увеличивают нагрузку, но не добавляют смысла 4️⃣ Как управлять плотностью текста и структурой сообщения, чтобы клиент быстрее находил главное 5️⃣ Как сокращать сообщения без потери смысла, эмпатии и естественного стиля общения

Спикеры: ▪️ Илья Стрекаловский, Webim ▪️Татьяна Кузнецова, ServiceUP Дата: 30 июля Время: 12:00 (Мск) ➡️ Регистрация по ссылке

Повторное обращение не всегда означает, что поддержка плохо ответила. Иногда клиент возвращается с новым вопросом, иногда не смог воспользоваться решением, а иногда сама причина проблемы осталась незамеченной. Чтобы понять, что именно произошло, полезно смотреть не только на количество повторных обращений, но и на их причины. Собрали вопросы, которые помогают разобраться в ситуации 👀 Мы в МАХ

⚡ Начало уже через час! В 12:00 по Москве на вебинаре расскажем, как анализировать чаты и диалоги на базе LLM. ➡️ Подключайтесь по ссылке https://my.mts-link.ru/j/Webim/webim25

В поддержке часто смотрят на простой показатель: обращение закрыто — значит, вопрос решён. Но клиент оценивает не только итог, а весь путь: сколько времени потратил, сколько раз объяснял ситуацию и насколько легко получил помощь. Вот несколько ситуаций, которые часто остаются незаметными:

• Проблему решили, но клиенту пришлось несколько раз повторять одно и то же Каждый новый оператор без контекста возвращает клиента в начало разговора. Для компании это несколько сообщений в разных диалогах, а для клиента – ощущение, что его никто не слушает. • Ответ дали, но клиенту пришлось самому разбираться дальше Например, оператор отправил ссылку на инструкцию – вроде информация есть. Но если клиент не понимает, какой шаг сделать первым, вопрос все равно остаётся открытым. • Решение заняло больше времени, чем ожидалось Иногда клиент готов ждать, но ему нужно понимать, что происходит. Отсутствие информации часто раздражает сильнее, чем сама задержка. • Компания исправила ошибку, но не объяснила причину После сбоя клиенту важно не только снова получить доступ к сервису. Ему нужно понять, что ситуация под контролем.

📌 Закрытое обращение это не всегда решённая проблема. Хороший показатель поддержки – не только сколько вопросов команда закрыла, но и насколько легко клиент получил результат.

📢 Вебинар Анализ чатов и диалогов на базе LLM: от сырых данных до детальной статистики по операторам Мы пригласили наших партнёров из 3iTech, чтобы они рассказали, как анализировать чаты и диалоги с помощью LLM, а также показали на кейсах, как не допустить ошибок.

В программе: 1⃣ Ключевые слова работают, но они не различают «плохо» и «не плохо», оператор сказал «проблема» — триггер, а клиент сказал «это не проблема» — тот же набор слов, а смысл обратный. Расскажем, когда стоит подключать LLM для анализа чатов, а когда достаточно фильтров. 2⃣ Секретный промт, который вытащит из диалогов возражения, о которых вы не подозревали, и подсветит, почему клиенты уходят к другим. 3⃣ От разговора к стратегии — не просто «что сказал», а «почему сказал». Разберём, как проанализировать все свободные ответы и формы одним запросом. 4⃣ Как LLM меняет подход к обучению операторов: LLM прочитает 500 диалогов и выдаст не цифры, а готовую рекомендацию для каждого оператора.

📍16 июля, 12:00 по МСК ➡ Регистрируйтесь

Два клиента могут написать об одной и той же проблеме совершенно по-разному: один отправит скриншот и сообщение «не работает», а другой подробно опишет, что произошло, какие действия уже выполнил и в какой момент появилась ошибка. Такие различия часто связывают с возрастом. Но это только часть картины. Не меньше влияют цифровые привычки, опыт использования сервисов и привычный формат общения. Несколько наблюдений, которые могут пригодиться в поддержке:

– Короткие сообщения чаще встречаются у пользователей, которые привыкли решать вопросы в чатах Они ожидают, что оператор сам уточнит недостающие детали и быстро перейдёт к решению. – Подробные обращения помогают понять контекст Если клиент описывает всю последовательность действий, не стоит сразу сокращать разговор. Иногда именно одна деталь помогает найти причину проблемы. – Одни и те же формулировки могут скрывать разные сценарии Сообщение «не работает» почти никогда не означает одно и то же. Полезнее уточнить, на каком шаге возникла сложность, чем просить описать проблему ещё раз. – Стиль сообщения не всегда говорит об отношении клиента Кто-то пишет коротко, кто-то — развёрнуто. Для одних привычны эмодзи и несколько сообщений подряд, для других — одно длинное письмо. Это особенности общения, а не показатель настроя. – Понятный ответ работает для всех Простые формулировки, один следующий шаг и минимум внутренних терминов обычно помогают быстрее решить вопрос независимо от возраста клиента.

📌 Универсального сценария общения для разных поколений нет. Гораздо полезнее обращать внимание на то, как человек общается в текущем диалоге, и подстраивать ответ под этот формат. Мы в МАХ

Положительные отзывы приятно получать. Но если смотреть на них с точки зрения развития продукта, они редко отвечают на вопрос: что нужно изменить? С жалобами всё наоборот: одна жалоба может оказаться ценнее сотни хороших отзывов. Подробнее рассказали в карточках 👀

Почему пользователи игнорируют инструкции, которые сами просили?🤔 После публикации новой инструкции команды часто ждут, что обращений станет меньше, но через неделю в поддержку продолжают приходить те же вопросы. Это не значит, что инструкция бесполезна: чаще всего проблема в том, как именно люди ищут информацию:

– Инструкция нужна тогда, когда пользователь уже столкнулся с проблемой Если информация находится в разделе «Полезные материалы», её могут вообще не открыть. Зато ссылка в нужный момент – рядом с кнопкой оплаты, регистрацией или оформлением заказа – работает заметно лучше. – Пользователь редко читает инструкцию целиком Обычно он быстро просматривает страницу в поисках ответа на свой вопрос. Если нужный шаг спрятан между вводными абзацами, описанием процесса и юридическими формулировками, его просто не найдут. – Клиенты ищут не так, как пишет компания Пользователь вводит в поиск: «не приходит код». А статья называется «Подтверждение номера телефона». Информация есть, но человек не связывает свой вопрос с этим заголовком. – Одна инструкция часто пытается ответить сразу на всё В итоге статья становится длиннее, а не полезнее. Намного проще найти ответ в нескольких коротких материалах, каждый из которых решает одну задачу. – Иногда написать в поддержку кажется быстрее Если оператор отвечает за минуту, а нужную статью нужно ещё найти и прочитать, большинство выберет чат. И это не ошибка пользователя – это сравнение двух способов получить ответ.

📌 Хорошая инструкция – это не длинный документ с полным описанием процесса. Это ответ, который пользователь нашёл за несколько секунд и сразу применил. Именно такие инструкции действительно снижают количество обращений. Мы в МАХ

Недавно вместе с командой MAX провели вебинар о том, как использовать новый мессенджер для поддержки клиентов, автоматизации и продаж. Во время вебинара вы задали много вопросов. Собрали самые интересные из них и ответы команды MAX — в карточках👀 ➡️ Следите за новыми возможностями платформы в канале MAX для бизнеса, а полная запись вебинара уже доступна в нашем боте @WebimEvents_bot Webim в МАХ

Компании и клиенты по-разному оценивают один и тот же сервис. Внутри команды обсуждают время ответа, соответствие SLA и ошибки в интерфейсе, а клиент оценивает другое: сколько усилий ему пришлось потратить, чтобы решить свой вопрос. Вот где эта разница заметна сильнее всего ⬇️

🕣Ответ пришёл на две минуты позже Для поддержки это может выглядеть как нарушение KPI, но для клиента намного важнее, пришлось ли ему писать повторно. Если вопрос решили с первого раза, небольшую задержку часто даже не замечают. ☑️Всё работает по регламенту Бизнес считает такой процесс правильным, а клиенту приходится пять раз переключаться между отделами или заново объяснять ситуацию каждому сотруднику. Формально ошибки нет. Для клиента — есть. 🛠Сбой быстро устранили Компания фиксирует время восстановления. Клиент запоминает другое: пришлось ли ему самому искать информацию о сбое или компания предупредила заранее. 👨‍💻Оператор дал правильный ответ С точки зрения компании задача выполнена. Но если ответ написан так, что клиенту пришлось задавать ещё три уточняющих вопроса, проблему нельзя считать решённой. ⚙️Добавили новую функцию Команда оценивает количество пользователей, которые её открыли. Клиенты оценивают другое: стало ли проще выполнять привычную задачу. Если нет — новая функция редко воспринимается как улучшение.

Хороший клиентский опыт складывается не из отсутствия ошибок, а из отсутствия лишних усилий со стороны клиента. Поэтому полезно измерять не только скорость, соблюдение SLA и количество закрытых обращений, но и то, сколько действий пришлось сделать человеку, чтобы получить результат. Мы в МАХ

Вопрос клиента почти всегда проще, чем причина, по которой он написал. Но если смотреть на диалоги в поддержке, видно повторяющийся паттерн: люди проверяют не только факт, они проверяют ситуацию вокруг него.

💡 «Где мой заказ?» Формально – про статус доставки. Но в реальности клиент часто проверяет другое: не потерялся ли заказ и не нужно ли уже начинать разбираться самому. 💡 «Почему не проходит оплата?» Это не только про техническую ошибку. Часто клиент в этот момент проверяет, есть ли у него вообще шанс завершить покупку без обращения в поддержку. 💡 «Когда ответите?» Редко про таймер, чаще про контроль: клиент пытается понять, “про меня вообще не забыли?” 💡 «Почему изменились условия?» Здесь вопрос почти никогда не про цифры. Он про доверие: можно ли рассчитывать на договорённости компании. 💡 «Можно ли отменить?» Формально – про действие. Но часто за этим стоит попытка вернуть контроль над ситуацией, которая уже пошла не по плану.

📌Не нужно пытаться искать скрытый смысл в каждом сообщении. Но полезно видеть, когда клиент проверяет не только ответ. Он проверяет, можно ли дальше спокойно пользоваться сервисом. Мы в МАХ

Многие команды смотрят на обращения только через призму нагрузки:

Сколько чатов пришло? Сколько закрыли? Сколько ждал клиент?

Но если раз в неделю разбирать сами обращения, можно находить проблемы ещё до того, как они попадут в отчёты. Вот на что еще стоит обращать внимание 👀 Мы в МАХ

После запуска новой функции команды обычно следят за цифрами:

• сколько пользователей воспользовались новинкой; • выросла ли конверсия; • изменились ли продажи.

Но есть еще один показатель, который часто остается без внимания — обращения в поддержку. Если после релиза пользователи массово задают одни и те же вопросы, это сигнал. Например:

— не могут найти новую функцию; — не понимают, как она работает; — используют ее не так, как планировалось.

Такие проблемы редко попадают в отчеты сразу, зато быстро появляются в диалогах с клиентами. Поэтому после крупных запусков полезно анализировать не только метрики, но и обращения за первые несколько дней. Иногда один повторяющийся вопрос помогает найти проблему раньше, чем аналитика. А вы анализируете обращения после релизов или ориентируетесь только на метрики? Мы в МАХ

MAX для бизнеса: новые инструменты для автоматизации, коммуникации и продаж Мы пригласили коллег из МAX, чтобы они рассказали, как бизнесу общаться с клиентами в новом мессенджере и использовать все его новые возможности для увеличения продаж.

В программе: 1⃣ Новые возможности MAX для общения с клиентами 2⃣ Инструменты MAX для увеличения продаж и эффективной поддержки клиентов 3⃣ Возможности автоматизации общения с клиентами: интеграции с CRM и чат-боты 4⃣ Как с помощью уведомлений информировать клиентов о новостях, акциях и важных обновлениях

📍25 июня, 12:00 по МСК ➡ Регистрируйтесь бесплатно

Многие руководители поддержки замечают, что обращений с минимумом деталей становится больше. Но дело не обязательно в клиентах. Раньше пользователи чаще писали письма. Сейчас они общаются с поддержкой так же, как в мессенджерах: коротко и без лишнего контекста. В результате поддержка тратит время не на решение проблемы, а на сбор информации. Это приводит к тому, что: • растет время обработки обращений; • увеличивается нагрузка на первую линию; • клиентам приходится отвечать на дополнительные вопросы; • часть диалогов затягивается или обрывается. Что можно сделать?

📌 Посмотрите, какие данные операторы чаще всего уточняют вручную. Номер заказа, номер договора, версию приложения или адрес доставки часто можно получать автоматически еще до начала диалога. 📌 Проанализируйте первые сообщения клиентов. Если большинство обращений начинаются с «не работает» или «помогите», возможно, стоит пересмотреть сценарий обращения. 📌 Убирайте лишние уточнения. Каждый дополнительный вопрос увеличивает время решения и повышает риск потерять клиента.

Иногда самый простой способ ускорить поддержку – сократить количество вопросов, которые приходится задавать оператору. 👀 А что ваши сотрудники уточняют чаще всего? Мы в МАХ

Когда качество поддержки падает после внедрения бота, проблема обычно не в автоматизации, а в том, что автоматизировали не то. Например, многие начинают с ответов: пытаются научить бота консультировать, подбирать тарифы и решать сложные вопросы. Хотя больше времени у операторов уходит на другое:

— уточнение номера заказа — сбор контактов — определение темы обращения — поиск нужного отдела

Именно эти этапы проще всего автоматизировать без риска для качества. Еще одна ошибка – делать один универсальный ответ на десятки похожих вопросов. Клиент приходит за конкретикой. Ответ на вопрос о сроках доставки для клиента, который заказал товар вчера, и для клиента, который ждёт его неделю, — это два разных сценария. Чем больше контекста использует автоматизация, тем полезнее выглядит ответ. А если клиент после общения с ботом вынужден заново рассказывать всё оператору — автоматизация не сработала. Она должна сокращать путь до решения вопроса, а не добавлять новый этап. 📌 Хорошая автоматизация обычно незаметна. Клиент просто быстрее получает нужный ответ и тратит меньше усилий на решение своего вопроса. Мы в МАХ

Когда говорят про человечные ответы, обычно вспоминают смайлы, дружелюбный тон и обращение по имени – но проблема чаще в другом. 1️⃣ Человеческим кажется ответ, после которого не нужно задавать ещё один вопрос. Например, когда клиент пишет:

«Не могу войти в личный кабинет»

– формально можно ответить:

«Опишите проблему подробнее»

Но клиент уже считает, что описал проблему. Лучше, когда оператор сразу показывает, что понял ситуацию и знает, как её решать:

«Что происходит после ввода логина и пароля? Появляется ошибка или страница просто не загружается?»

2️⃣ Ещё одна ошибка — отвечать на вопрос буквально. Когда клиент спрашивает:

«Когда вернут деньги?»

– на самом деле он часто спрашивает не про сроки. Он хочет понять: вернут ли вообще, что сейчас происходит, и нужно ли ему что-то делать. Поэтому сухой ответ:

«Возврат занимает до 10 дней»

работает хуже, чем:

«Заявка на возврат уже создана. Дополнительных действий не нужно. Обычно деньги поступают в течение 10 дней.»

Информация та же самая. Полезности больше. 📌 Хороший ответ закрывает не вопрос клиента. Он закрывает вопросы, которые клиент задаст следующими сообщениями.

🤖 Что сегодня реально умеет ИИ в клиентском сервисе? Вместе с коллегами из Wikibot обсудили, как внедрять ИИ в контакт-центр и не превращать проект в бесконечную настройку. Разобрали интеграции, передачу диалогов операторам, отказоустойчивость и то, что действительно влияет на результат. Собрали главные мысли вебинара в карточках 👀 Полную запись вебинара можно получить в нашем Telegram-боте: @WebimEvents_bot Больше материалов про ИИ-агентов, автоматизацию и развитие платформы Wikibot – в канале коллег @wikibot_news.

Скорость ответа редко зависит только от оператора: чаще она зависит от того, как устроен процесс вокруг него. Вот что обычно замедляет диалог:

— Когда оператору приходится заново собирать контекст Клиент уже писал, но история не видна сразу. Время уходит на уточнения. — Когда знания разбросаны по разным источникам Один ответ в базе знаний, другой — у коллег, третий — в старых чатах. — Когда нет готовых решений для типовых запросов Оператор каждый раз собирает ответ заново, даже если ситуация повторяется десятки раз. — Когда нужно согласование на простое действие Оператор не может ответить сразу и ждёт подтверждения. — Когда диалог дробится на много сообщений Каждый лишний шаг добавляет паузу и увеличивает общее время ответа.

Быстрый чат – это когда оператор сразу видит, что происходит с клиентом и что уже делали раньше, и не тратит время на повторные вопросы и поиск базовых вещей. Мы в МАХ