Все операторы заняты

👉 Приглашаем 16 октября 2026 принять участие в масштабном событии в сфере цифровизации бизнеса и внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы – GLOBAL TECH FORUM. На одной площадке соберутся разработчики и поставщики комплексных IT-решений для бизнеса. Более 120 спикеров | Более 2500 участников | 7 потоков • Актуальные тренды и технологии: ИИ, большие данные, облачные технологии, кибербезопасность, индустриальная роботизация • Внедрение HR-платформ, цифровые решения для автоматизации подбора, обучения персонала и управления командами • Автоматизация продаж и клиентского сервиса • Цифровые решения для маркетинга Среди спикеров: VK, Яндекс, Сбер, Газпромбанк, Аскона, Нефтьмагистраль, ЕВРАЗ, СДЭК, ЦИАН, Почта России, Медси, Магнит, Лемана ПРО, Бургер Кинг, М.Видео, ГК Промомед, ИТ-холдинг Т1, Шереметьево Хэндлинг и др. Дата: 16 октября 2026 Место: Москва | Кластер «Ломоносов» ➡️ Подробности на сайте: https://globaltechforum.ru

«Мы отвечаем не очень быстро» звучит как мелкий недочёт сервиса, а на деле может стоить миллион потерянных рублей в месяц. Посчитаем на примере интернет-магазина:

В чат приходит 200 обращений в день. 15% клиентов уходят, если ответа нет дольше пяти минут – это 30 человек. Из написавших в чат покупает половина, средний чек – 3000 рублей. Значит, каждый ушедший – минус 1500 рублей ожидаемой выручки. 30 × 1500 = 45 000 рублей в день. За месяц – больше 1,3 млн.

Цифры условные, но расчёт по своим данным занимает минут десять: обращения в день, доля ушедших без ответа, конверсия и средний чек. С такой суммой разговор о найме или автоматизации идёт совсем иначе. Сократить ожидание часто можно без найма. В Webim обращения распределяются маршрутизацией, а бот закрывает типовые вопросы без участия человека – например, в Т2 так закрывается 60% обращений. Мы в МАХ

Оператор ответил клиенту в Telegram через минуту. Клиент увидел ответ через десять и за это время успел написать ещё раз, уже на нервах. С февраля Telegram в России работает с ограничениями, и сообщения могут доходить с задержкой в несколько минут. В отчёте поддержки всё в порядке: первый ответ уложился в норматив. А клиент уверен, что его игнорируют. Как понять, что задержки бьют по вашим клиентам:

• клиенты повторяют вопрос через пару минут после ответа оператора; • переписке всё чаще появляются «алло» и «вы тут?»; • клиенты параллельно пишут с тем же вопросом в другой канал.

Если признаки есть, предложите клиенту продолжить там, где связь стабильнее – например, в чате на сайте. В Webim переписка из всех каналов хранится в одной истории клиента, поэтому при переходе из Telegram в чат оператор продолжит с того же места. А сквозная аналитика общения поможет найти канал, где клиенты чаще пишут повторно. Мы в МАХ

🔔 Начало уже через час! В 12:00 по Мск на вебинаре разберём, как тон переписки влияет на продажи и как звучать в чате убедительно, не теряя в конверсии. Подключайтесь по ссылке https://my.mts-link.ru/j/Webim/webim28. До встречи на вебинаре! 🤓

Чат на сайте – канал, работа которого зависит только от вас: его не замедлят и не заблокируют. Зато и все неудобства в нём – тоже ваши. Проверьте его глазами клиента по чек-листу 🧑‍💻 Мы в МАХ

15 минут на ответ – это быстро или уже поздно? Зависит от канала. Клиент в чате на сайте сидит на странице и ждёт ответа в пределах пары минут. В мессенджере он может отложить телефон и вернуться позже. От письма на почту мгновенного ответа не ждут, но и до завтра тянуть не стоит. Если на все каналы действует один норматив, почта получает запас, а чат на сайте теряет клиентов: за 15 минут посетитель успеет закрыть вкладку и написать конкуренту. Ориентиры для начала:

• чат на сайте и в приложении – первые минуты, пока клиент еще на странице; • мессенджеры – в пределах 10–15 минут; • почта – в течение нескольких часов, максимум в тот же рабочий день.

Дальше сверьте их со статистикой: в каком канале клиенты чаще всего уходят, не дождавшись ответа. С него и стоит начинать. В Webim все каналы приходят в одно окно оператора, а маршрутизация распределяет диалоги по операторам и отделам, поэтому сообщение из чата на сайте не ждёт, пока кто-то откроет нужную вкладку. Сквозная аналитика общения покажет, в каком канале клиенты ждут дольше нормы. А у вас норматив на первый ответ один на все каналы или для каждого свой? Мы в МАХ

Решать, подключать ли новый канал поддержки или закрывать старый, проще, когда есть ответы на три вопроса. Собрали их в карточках 👀 Мы в МАХ

🌟 Вебинар Продажи в чате: как эмоциональный тон сообщений влияет на решение клиента В чате клиент реагирует на тон не меньше, чем на условия. Даже вежливая формулировка может оттолкнуть — и клиент уходит, хотя предложение подходило. На вебинаре разберём, как тон переписки влияет на решение клиента и как звучать в чате убедительно, не теряя в конверсии. В программе:

1️⃣ Как тон сообщения влияет на решение клиента продолжить диалог, купить или уйти к конкуренту 2️⃣ Какие слова и конструкции создают ощущение давления или безразличия и снижают шанс на сделку 3️⃣ Почему одни формулировки оставляют клиенту свободу выбора, а другие звучат как навязывание 4️⃣ Где грань между уверенной продающей речью и обещанием, которое потом мешает закрыть сделку 5⃣ Практика: разбор реальных продающих диалогов и сравнение формулировок, которые продают и которые отпугивают клиента

Спикеры: ▪️ Илья Стрекаловский, Webim ▪️Татьяна Кузнецова, ServiceUP Дата: 1 октября 12:00 (Мск) ➡️ Регистрируйтесь бесплатно

Наши партнеры из Wikibot запустили сервис класса Voice of the Customer для российского рынка. Wikibot Pulse — это AI-аналитик для службы поддержки, который автоматически разбирает поток обращений, проставляет категории каждому тикету, строит отчёты. Главная задача Wikibot Pulse — избавить операторов от рутины ручной разметки тикетов и дать бизнесу чёткий ответ на вопрос: «Что на самом деле волнует наших клиентов?». В системах Voice of the Customer нуждаются отрасли с высоким объёмом коммуникаций и длинным циклом жизни клиента: - E-commerce и ритейл - Финтех и банки - Телеком - SaaS и IT-сервисы - B2C-сервисы и агрегаторы (такси, доставка, каршеринг) Приглашаем попробовать сервис и подписаться на канал @wikibot_news

В мессенджерах нет строгого сценария разговора: можно начать с одного сообщения, через минуту добавить ещё два, прислать скриншот, исчезнуть на несколько часов и потом продолжить с того же места. За годы такого общения мы привыкли, что переписка подстраивается под нас, а не наоборот. Теперь этих же условий пользователи ждут и от компаний:

Отправить несколько сообщений подряд Пользователь не обязательно формулирует один большой запрос. Он может сначала написать вопрос, потом добавить детали, отправить скриншот и уточнить ещё что-то. Для него это один разговор, а не четыре отдельных обращения. Получить ответ и продолжить позже Диалог не заканчивается в момент, когда оператор ответил. Пользователь может вернуться через несколько часов или дней и продолжить с того же места — без повторного объяснения ситуации. Отправить голосовое, фото или файл вместо длинного объяснения Если проблему проще показать, чем описать словами, пользователь ожидает, что это можно сделать прямо в чате. Переключаться между разговорами Человек одновременно ведёт несколько диалогов и не всегда помнит, кому и что уже отправил. Поэтому он ожидает, что история переписки поможет восстановить контекст. Не ждать формального «завершения диалога» В мессенджере никто не ставит точку в разговоре фразой «обращение закрыто». Можно ответить сейчас, вернуться позже и продолжить с того же места. Такой же логики пользователи постепенно ждут и от общения с компаниями.

Для поддержки это меняет сам формат диалога. Пользователь уже не воспринимает чат как форму «задать вопрос / получить ответ / закрыть обращение». Скорее это непрерывный разговор, в котором можно возвращаться, добавлять информацию и менять способ общения. И чем ближе поддержка к привычному пользователю формату общения, тем меньше ему приходится адаптироваться под внутренние процессы компании. Мы в МАХ

🔔Начало уже через 10 минут! Сегодня в 12:00 по Москве на вебинаре разберём, как перейти от модели «обработать обращение» к модели «решить задачу клиента» и как объединить ИИ, людей и каналы в одну систему, которая реально работает. Подключайтесь по ссылке https://my.mts-link.ru/j/Webim/webim27. До встречи на вебинаре! 🤓

📢 Вебинар От диалога к решению: как меняется архитектура клиентского сервиса в эпоху ИИ ИИ уже помогает отвечать и маршрутизировать обращения в клиентском сервисе, но полностью доверить ему решение задач готовы не все. На вебинаре разберём, как перейти от обработки обращений к решению задач клиента и объединить ИИ, людей и каналы в одну рабочую систему.

В программе: 1️⃣ Почему 70% российских компаний уже используют GenAI, но кейсов с автономными агентами почти нет и что мешает перейти эту грань 2️⃣ Автоматизация ради хайпа осталась в 2025 году: как заставить ИИ не заменять людей, а делать их в разы эффективнее 3️⃣ Омниканальность остаётся базой, но ценность сегодня в маршрутизации: как перераспределять клиентский поток между каналами, AI и человеком без потери контекста 4️⃣ Главный вопрос 2026 года: какую клиентскую задачу вы готовы доверить агенту прямо сейчас?

Спикеры: ▪️ Илья Стрекаловский, Webim ▪️Александра Давыдова, Targetai Дата: 16 сентября 12:00 (Мск) ➡️ Регистрация

Планка сервиса изменилась: многие вещи, которые раньше могли выделить компанию, стали частью базового клиентского опыта. Теперь вопрос не только в том, что умеет поддержка, а в том, насколько естественным для клиента стал весь путь от вопроса до решения. Собрали несколько примеров того, как за это время изменились привычки и ожидания клиентов👀 Мы в МАХ

После запуска новой функции поддержка почти всегда получает больше вопросов. Пользователи привыкают к изменениям, а команда – к новым сценариям. Важно понять, где заканчивается нормальная адаптация и начинается проблема. В первые дни после релиза чаще всего растут вопросы «где это найти?», «как включить?» и «что изменилось?». Если причина только в непривычном интерфейсе, поток обращений постепенно снижается. Другая ситуация — когда одна и та же причина продолжает появляться через несколько недель. Особенно если клиент уже получил инструкцию, но снова сталкивается с проблемой при следующем использовании. Смотреть только на количество обращений здесь недостаточно. Полезно сравнить:

— какие причины появились после релиза; — как они меняются по неделям; — сколько обращений заканчиваются повторным контактом; — сколько пользователей функции приходится на одно обращение.

Последний показатель особенно важен. Если новой функцией стали пользоваться вдвое чаще, рост вопросов сам по себе ещё не говорит о проблеме. А вот если число пользователей почти не изменилось, а вопросы продолжают расти, уже стоит разбираться. Ещё один сигнал – появление новых сценариев, которых раньше не было. Они могут показать, где изменение интерфейса или логики продукта расходится с ожиданиями пользователей. Хороший релиз может дать всплеск обращений. Плохой – оставляет после себя новую устойчивую причину обращений. Мы в МАХ

У поддержки много показателей: скорость ответа, CSAT, количество обращений, время решения, нагрузка на операторов. Проблема начинается, когда каждый из них рассматривают сам по себе. 🧑‍💻Собрали несколько связок, которые дают руководителю больше информации, чем отдельные цифры. Мы в МАХ

Иногда количество обращений растёт без релизов, новых функций и заметных изменений в продукте. Какие у этого могут быть причины?

Первое, что стоит проверить – изменилась ли сама база сравнения. Клиентов могло стать больше, выросло количество заказов, транзакций или других операций. В этом случае абсолютное число обращений почти ничего не говорит без расчёта нагрузки относительно объёма бизнеса. Следующий вопрос — изменился ли состав обращений. Общая цифра может вырасти из-за одной темы, которая раньше почти не встречалась. Например, появился новый тариф, изменились условия доставки или внешний сервис начал работать нестабильно. Отдельно стоит посмотреть на каналы. Часть клиентов могла раньше искать ответ в базе знаний или звонить, а теперь писать в чат. В итоге обращений становится больше, хотя количество проблем не изменилось. Ещё один источник — изменения вне поддержки. Маркетинговая акция, рассылка, изменение условий оплаты, работа партнёра или сезонный спрос могут привести к росту обращений без единой строки нового кода. И наконец, стоит посмотреть на повторные обращения. Если их доля выросла, причина может быть уже внутри самой поддержки: клиентам приходится писать несколько раз по одному вопросу.

Поэтому при росте нагрузки полезно начинать не с вопроса «что сломалось?», а с более простого: что именно выросло – количество клиентов, число операций, определённый тип обращений, конкретный канал или повторные контакты? Так причина обычно находится гораздо быстрее. Мы в МАХ

Сокращение времени ответа выглядит как очевидная цель. Но если команда начинает измерять только скорость, можно довольно быстро получить обратный эффект. Представим, что среднее время первого ответа снизилось с 5 минут до 2. Метрика улучшилась, но одновременно выросло количество повторных обращений. Операторы чаще передают диалоги коллегам, и клиенты снова объясняют проблему после первого ответа. Получается парадокс: поддержка стала отвечать быстрее, но клиенту стало дольше получать решение. Такое происходит, когда скорость превращается в самостоятельную цель. Оператору важно как можно быстрее отправить первый ответ, поэтому вместо решения он даёт шаблон, задаёт формальный вопрос или закрывает диалог сразу после минимально необходимой информации. Поэтому время первого ответа лучше смотреть вместе с другими показателями:

— сколько времени проходит до решения; — сколько обращений требуют повторного контакта; — как часто диалог передают другому сотруднику;

— меняется ли удовлетворённость клиентов. Особенно показательно сравнивать скорость первого ответа и время до решения. Если первая сокращается, а второе растёт, команда просто быстрее начинает диалог – но не быстрее решает проблему. Цель поддержки – не ответить как можно скорее. Цель – как можно быстрее довести клиента до результата. Мы в МАХ

В поддержке снижение количества обращений обычно воспринимают как хорошую новость, но иногда вопросов становится меньше не потому, что продукт стал понятнее: пользователи могут перестать писать по совсем другим причинам. 👀 Разобрали несколько ситуаций, когда падение нагрузки стоит воспринимать как сигнал для проверки. Мы в МАХ

Разработчики проектируют продукт под определённый сценарий. Пользователь видит интерфейс, решает свою задачу и иногда приходит к совсем другому результату. Для поддержки это особенно заметно: именно сюда попадают вопросы вроде «А можно сделать вот так?», «Почему нельзя использовать эту функцию для…?» или «Мы делаем это иначе, потому что…». Не каждый такой случай означает, что пользователь не разобрался.

1️⃣ Пользователь ищет самый короткий путь к результату му не обязательно важно, как задумана функция. Если вместо пяти шагов можно сделать три, он будет использовать три — даже если разработчики рассчитывали на другой сценарий. 2️⃣ Один инструмент начинают использовать для нескольких задач Функцию создавали для одного процесса, а клиенты находят ей другое применение. Если такой сценарий повторяется у разных компаний, это уже не просто «нестандартное использование». Возможно, продукт решает более широкую задачу, чем предполагалось. 3️⃣ Люди обходят часть интерфейса Например, не используют предусмотренный путь, а каждый раз делают действие через чат с оператором, API или другой раздел системы. Такой обходной путь может быть сигналом, что основной сценарий слишком сложный или плохо подходит под реальную работу. 4️⃣ Пользователь достраивает логику продукта сам Название кнопки, порядок действий или текст подсказки могут сформировать ожидание, которого функция на самом деле не поддерживает. В такой ситуации клиент не обязательно «не понял интерфейс» — интерфейс мог подсказать ему другое. 5️⃣ Один и тот же нестандартный сценарий повторяется Вот это уже особенно полезно отслеживать. Единичный необычный кейс можно оставить как исключение. Но если десятки клиентов используют функцию одинаковым способом, стоит задать вопрос: почему этот сценарий оказался настолько естественным для пользователей?

Поэтому обращения поддержки полезно анализировать не только как список проблем. Иногда они показывают, какие задачи пользователи на самом деле решают с помощью продукта. И эти сценарии могут отличаться от тех, которые команда закладывала на этапе разработки.

Сильный оператор не всегда сразу становится сильным руководителем. Работа меняется: теперь нужно не самому хорошо закрывать обращения, а выстраивать систему, в которой хорошо работает вся команда. На этом переходе часто возникают одни и те же ошибки:

Пытаться контролировать всё самостоятельно. Новый руководитель начинает читать больше диалогов, проверять каждую мелочь и лично подключаться к сложным обращениям. В итоге команда привыкает согласовывать решения, а руководитель быстро становится самым загруженным человеком в поддержке. Сразу менять процессы. Желание «навести порядок» понятно, но первые недели лучше потратить на поиск причин. Почему именно так распределяются обращения? Откуда берутся эскалации? Какие правила уже пытались изменить? Без этого легко исправить не проблему, а её симптом. Оценивать всех по одним показателям. Один оператор может быстро закрывать большое количество типовых обращений, другой — брать сложные кейсы и тратить на них больше времени. Сравнивать их только по скорости обработки не очень полезно. Метрики должны учитывать характер работы. Считать вопросы сотрудников признаком слабой компетенции. Новому руководителю может казаться, что команда должна самостоятельно находить ответы. Но постоянные вопросы иногда показывают другое: не хватает полномочий, понятной базы знаний или нормального процесса принятия решений. Оставлять лучшие практики внутри команды. Опытные операторы постепенно находят более удобные формулировки, способы работы с нестандартными обращениями и обходят лишние шаги. Если это остаётся только на уровне личного опыта, команда продолжает зависеть от нескольких сильных сотрудников.

📌 Главная сложность для нового руководителя — перестать быть самым сильным оператором и начать строить систему, которая работает без постоянного ручного контроля. Мы в МАХ