Все операторы заняты
Открыть в Telegram
О клиентском сервисе на 5+. Канал платформы Webim. Наш сайт: https://webim.ru
Больше803
Подписчики
Нет данных24 часа
+27 дней
-430 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+10
в 0 каналах
июнь '26
+13
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+11
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+19
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+25
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+99
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+77
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+65
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+36
в 3 каналах
Get PRO
октябрь '25
+31
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+35
в 2 каналах
Get PRO
август '25
+67
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+107
в 2 каналах
Get PRO
июнь '25
+92
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+18
в 1 каналах
Get PRO
апрель '25
+33
в 1 каналах
Get PRO
март '25
+20
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+31
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+26
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+21
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+42
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+25
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+15
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+32
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+33
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+32
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+28
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+47
в 0 каналах
Get PRO
март '24
+62
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+45
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+72
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+63
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+44
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+37
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+41
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+68
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+64
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+41
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+56
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+104
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+91
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+360
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 27 июля | 0 | |||
| 26 июля | 0 | |||
| 25 июля | 0 | |||
| 24 июля | +2 | |||
| 23 июля | +1 | |||
| 22 июля | +1 | |||
| 21 июля | 0 | |||
| 20 июля | +1 | |||
| 19 июля | 0 | |||
| 18 июля | 0 | |||
| 17 июля | 0 | |||
| 16 июля | 0 | |||
| 15 июля | 0 | |||
| 14 июля | 0 | |||
| 13 июля | +1 | |||
| 12 июля | 0 | |||
| 11 июля | 0 | |||
| 10 июля | 0 | |||
| 09 июля | +2 | |||
| 08 июля | 0 | |||
| 07 июля | +1 | |||
| 06 июля | 0 | |||
| 05 июля | 0 | |||
| 04 июля | +1 | |||
| 03 июля | 0 | |||
| 02 июля | 0 | |||
| 01 июля | 0 |
Посты канала
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
| 2 |  💬 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 | 85 |
| 3 |  +5Повторное 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 | 134 |
| 4 |  ⚡ 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 | 53 |
| 5 |  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. | 129 |
| 6 | 📢 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 | 136 |
| 7 |  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 | 104 |
| 8 |  +5Положительные 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 👀 | 135 |
| 9 |  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 | 145 |
| 10 |  +5Недавно 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 | 187 |
| 11 |  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 | 147 |
| 12 |  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 | 118 |
| 13 |  +4Многие 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 | 151 |
| 14 |  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 | 165 |
| 15 |  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 | 190 |
| 16 |  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 | 170 |
| 17 |  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 | 212 |
| 18 |  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. | 176 |
| 19 |  +5🤖 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. | 359 |
| 20 |  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 | 204 |
