Все операторы заняты

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

🔔Начало уже через час! В 12:00 по Москве вебинар «ИИ в контакт-центре: что реально работает — интеграции, агенты, отказоустойчивость» Подключайтесь по ссылке https://my.mts-link.ru/j/Webim/Webim23. До встречи на вебинаре🤓

CX часто пытаются улучшить через новые функции, интеграции и автоматизацию. Но многие проблемы появляются в обычных диалогах: когда клиенту приходится ждать, повторяться или самому разбираться, что делать дальше. 👀 Разобрали, что можно улучшить без дополнительных затрат Мы в МАХ

Чат и звонок решают разные задачи. В некоторых сценариях чат работает проще и стабильнее:

⌛ Когда нужно время на ответ Клиент не привязан к разговору и может вернуться позже. ⚖️ Когда есть сравнение вариантов Можно отправлять условия в тексте: клиент пересматривает и сравнивает. 🔎 Когда важно не терять детали В чате вся переписка сохраняется, ничего не нужно фиксировать вручную. 👥 Когда участвуют несколько сотрудников Диалог в чате проще передать внутри команды без пересказа. 📄 Когда вопрос требует документов или ссылок Их проще отправить в чате и сразу сохранить.

Звонок работает быстрее в моменте, а чат удобнее там, где важна фиксация и возврат к информации. Мы в МАХ

Чат и звонок решают разные задачи. В некоторых сценариях чат работает проще и стабильнее:

⌛ Когда нужно время на ответ Клиент не привязан к разговору и может вернуться позже. ⚖️ Когда есть сравнение вариантов Можно отправлять условия в тексте: клиент пересматривает и сравнивает. 🔎 Когда важно не терять детали В чате вся переписка сохраняется, ничего не нужно фиксировать вручную. 👥 Когда участвуют несколько сотрудников Диалог в чате проще передать внутри команды без пересказа. 📄 Когда вопрос требует документов или ссылок Их проще отправить в чате и сразу сохранить.

Звонок работает быстрее в моменте, а чат удобнее там, где важна фиксация и возврат к информации. Мы в МАХ

💡 ИИ в контакт-центре: что реально работает — интеграции, агенты, отказоустойчивость 28 мая вместе с коллегами из Wikibot обсудим, как устроены ИИ-агенты, что важно в архитектуре, почему интеграции ломаются и как делать ИИ-системы устойчивыми.

В программе: 1⃣ Graceful degradation как основной принцип интеграций: как не потерять клиентов и их лояльность даже во время сбоя 2⃣ Когда асинхронная коммуникация плохо или что мы узнали за 2 года про вебхуки в реальных кейсах 3⃣ Почему архитектура агентской системы важна — что останется, если убрать промпты? 4⃣ Скорость вывода новых сценариев: как ИИ-ассистент сокращает настройку ИИ-агентов и разгружает команду автоматизации

📍28 мая, 12:00 по МСК ➡ Регистрируйтесь бесплатно

Некоторые фразы в поддержке выглядят нормально – пока не посмотреть на них глазами клиента. Проблема в том, что человек читает не только сам текст. Он считывает отношение, желание помочь и то, насколько компания вообще “берёт его проблему”. Именно поэтому одни формулировки успокаивают диалог, а другие – резко повышают напряжение. В карточках собрали фразы, которые лучше убрать из переписок 👀 Мы в МАХ

В чат часто приходят с короткими вопросами: про цену, наличие, условия, отличия. Ответ занимает одну-две строки – и на этом диалог заканчивается. Формально всё ок: вопрос закрыт, клиенту ответили. Но дальше часто ничего не происходит. И именно такие ситуации чаще всего и “съедают” потенциальные сделки. Почему так происходит?

— клиент уже сравнивает варианты Он редко пишет “в никуда”. Обычно в голове уже есть 2–3 альтернативы, даже если он их не озвучивает — один ответ не снимает выбор Информация получена, но решение не стало проще. Просто добавился ещё один вариант в список — отсутствие следующего шага обрывает интерес Человек получил факт и остался один на один с ним. Дальше он сам решает, что с этим делать — и часто откладывает — чем дольше пауза после ответа, тем слабее намерение Интерес в таких диалогах быстро остывает, если его ничем не поддержать

Суть простая: “просто спросить” – это не финальная стадия. Это точка, где решение ещё не собрано. И дальше всё зависит от того, остаётся ли диалог живым или превращается в один ответ без продолжения. Мы в МАХ

Иногда оператор отвечает правильно, но клиент всё равно переспрашивает, раздражается или “теряется” в диалоге. Проблема часто не в информации, а в том, как она подаётся. Что обычно мешает пониманию 👇

👨‍💻 Внутренние термины Клиент может не знать, что такое «вторая линия», «тикет» или «эскалация» 🚫 Ответы без конкретики «Ваш запрос в обработке» — не отвечает на вопросы «когда я получу ответ?» и «что будет дальше?» 🫨 Слишком много информации сразу Когда в одном сообщении и условия, и ссылки, и пояснения — теряется главное 🤓 Формальные фразы Ответы начинают звучать как шаблон, а не как помощь ⚙️ Объяснение процессов вместо результата Клиенту важнее понять, что произойдёт дальше, а не как устроена система внутри

Хороший ответ — это когда клиенту не нужно перечитывать сообщение второй раз, чтобы понять его суть. Мы в МАХ

Иногда диалог в чате звучит так, будто отвечает не человек, а инструкция. Формально – всё правильно, но клиенту приходится перечитывать сообщение, искать суть и разбираться, что делать дальше. Чем проще ответ, тем быстрее движется диалог. Показываем на примерах в карточках ➡️ Мы в МАХ

Рост продаж в чате редко даёт идеальный скрипт. Чаще – несколько неочевидных изменений в том, как устроен сам диалог. Вот три подхода, которые дают прирост👇

1️⃣ Разбивать решение на маленькие шаги Большая ошибка – пытаться закрыть покупку одним шагом. «Оформляем?» может прозвучать слишком рано и слишком резко. Сильные команды разбивают путь на маленькие «да»: «Оставляем этот цвет/тариф?» «Тогда оформлю на эти условия» Каждое согласие снижает сопротивление. 2️⃣ Сокращать время до первого полезного ответа (не просто первого ответа) Фраза «уточню и вернусь» почти всегда стопорит диалог. Клиент идёт ждать – и часто не возвращается. Лучше сначала дать ориентир: «Если кратко: под ваш запрос подойдёт второй вариант. Сейчас уточню детали и вернусь» Даже если ответ не финальный, у клиента уже есть понимание. 3️⃣ Перехватывать инициативу в конце диалога Большинство продаж теряется в последнем сообщении, когда оператор отпускает клиента. «Если что — пишите» – это почти всегда конец. Сильный ход — закрывать диалог действием: «Оставлю под вас бронь, чтобы цена/условия сохранились» Важно не давить и мягко удерживать инициативу.

Продажи в чате растут не от количества диалогов, а от того, как вы ведёте клиента внутри них. Мы в МАХ