+7 (495) 151-93-60
Запишитесь на бесплатную онлайн-демонстрацию Юздеска
Оставьте ваши контактные данные ниже и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Автоматизация
Автоматизация vs человеческий подход: как найти баланс в клиентском сервисе
без потери качества
Клиенты хотят получать помощь быстро, понятно и желательно без лишних усилий. Бизнес, в ответ, стремится автоматизировать сервис: внедряет чат-ботов, делает информационные порталы с базами знаний, переводит коммуникацию в мессенджеры. Но со всем этим легко потерять важное — внимание, гибкость и эмпатию.
В этой статье разбираемся, какие задачи полностью можно переложить на автоматизации, а где без «живого» человека не обойтись. Дадим пару советов, как отладить поддержку так, чтобы не пострадало качество.
Почему автоматизация клиентского сервиса стала необходимостью
Автоматизация — базовый элемент клиентского сервиса для компаний любого масштаба. Мы принципиально ожидаем мгновенного ответа отовсюду — хоть от техподдержки Госуслуг, хоть от отдела по работе с клиентами оператора сотовой связи. А еще нам нужна возможность связаться с поддержкой в любое время суток и решить простой вопрос самостоятельно. Без автоматизации ничего из этого обеспечить не выйдет.
Чат-боты, CRM-системы, help desk и FSM-решения помогают командам саппорта обрабатывать десятки запросов почти одновременно и не допускать типовых ошибок. Простые цифры: 75% клиентов хотят получить ответ от поддержки настолько быстро, насколько это возможно. Среднее время ожидания ответа от чат-бота — менее 5 секунд, тогда как у «живого» оператора — около 2 минут 40 секунд.
Впрочем, скорость ответа сама по себе не должна становиться самоцелью. Бессмысленно ставить регламент на первый ответ в течение секунды, если клиент этим ответом останется недоволен. Человек, который пишет в саппорт, уже немного раздражен возникшей проблемой. Поверхностный отклик или неуместная отписка от бота только усилят его недовольство.
Именно в этом и кроется ключевая проблема автоматизации в клиентском сервисе: быстрая реакция не всегда означает качественное решение. В следующих разделах разберемся, как не потерять качество, стремясь к эффективности.
Чат-боты, CRM-системы, help desk и FSM-решения помогают командам саппорта обрабатывать десятки запросов почти одновременно и не допускать типовых ошибок. Простые цифры: 75% клиентов хотят получить ответ от поддержки настолько быстро, насколько это возможно. Среднее время ожидания ответа от чат-бота — менее 5 секунд, тогда как у «живого» оператора — около 2 минут 40 секунд.
Впрочем, скорость ответа сама по себе не должна становиться самоцелью. Бессмысленно ставить регламент на первый ответ в течение секунды, если клиент этим ответом останется недоволен. Человек, который пишет в саппорт, уже немного раздражен возникшей проблемой. Поверхностный отклик или неуместная отписка от бота только усилят его недовольство.
Именно в этом и кроется ключевая проблема автоматизации в клиентском сервисе: быстрая реакция не всегда означает качественное решение. В следующих разделах разберемся, как не потерять качество, стремясь к эффективности.
Что бизнес может автоматизировать в работе с клиентами
Прежде чем говорить о задачах, которые саппорт может передать автоматизации, нужно понять, как работает этот самый саппорт. Большинство компаний выстраивают клиентский сервис по многоуровневой системе — с распределением задач по линиям в зависимости от сложности и компетенций сотрудников.
«Линейная» структура помогает более эффективно обрабатывать обращения. Например, специалисты более высокого уровня работают на «старших» линиях с комплексными тикетами и не отвлекаются на базовые вопросы. Представьте: senior специалист саппорта подключается, чтобы объяснить, в какой вкладке отслеживать заказ — это все равно что забивать гвозди микроскопом.
«Линейная» структура помогает более эффективно обрабатывать обращения. Например, специалисты более высокого уровня работают на «старших» линиях с комплексными тикетами и не отвлекаются на базовые вопросы. Представьте: senior специалист саппорта подключается, чтобы объяснить, в какой вкладке отслеживать заказ — это все равно что забивать гвозди микроскопом.
Как распределяются задачи по линиям поддержки
Первая линия отвечает на стандартные, часто повторяющиеся вопросы: статусы заказов, восстановление доступа, работа с базой знаний. Это простые запросы, которые можно решить быстро и без глубокого анализа.
Вторая линия подключается, если обращение требует уточнений, доступа к внутренним системам или передачи информации в другие отделы (например, на склад или в бухгалтерию).
Третья линия — это узкопрофильные специалисты: разработчики, инженеры. Они работают со сложными, редкими или нестандартными случаями, которые невозможно закрыть по шаблону.
Четвертая линия занимается доработкой продуктов и услуг, системными изменениями, устранением архитектурных сбоев. К ним попадают запросы, которые требуют вмешательства на уровне логики работы сервиса.
Вторая линия подключается, если обращение требует уточнений, доступа к внутренним системам или передачи информации в другие отделы (например, на склад или в бухгалтерию).
Третья линия — это узкопрофильные специалисты: разработчики, инженеры. Они работают со сложными, редкими или нестандартными случаями, которые невозможно закрыть по шаблону.
Четвертая линия занимается доработкой продуктов и услуг, системными изменениями, устранением архитектурных сбоев. К ним попадают запросы, которые требуют вмешательства на уровне логики работы сервиса.
Распределение задач по линиям поддержки
На какой линии больше всего нужна автоматизация
Оптимальнее всего бросить все силы на автоматизацию первой линии — там обращения типовые, повторяющиеся и не требуют индивидуального подхода. Такие задачи можно решать быстро, по заданному сценарию, без участия специалиста: нужно просто написать несколько шаблонов и прописать правила.
Но автоматизация клиентского сервиса — это не только чат-боты. Сюда входят, например, речевая и текстовая ИИ-аналитика, help desk и service desk-платформы — в общем, любые инструменты, которые позволяют централизованно обрабатывать заявки, отслеживать статусы, подключать нужных специалистов и автоматически присваивать тикетам исполнителей по правилам.
Еще эти инструменты могут:
Иными словами, автоматизация может быть полезна и на «старших» линиях. Например, назначение тикета по правилам позволяет сотрудникам второй и третьей линий не тратить время на эту операционку и сразу подключаться к задачам, которые требуют их экспертизы.
Но автоматизация клиентского сервиса — это не только чат-боты. Сюда входят, например, речевая и текстовая ИИ-аналитика, help desk и service desk-платформы — в общем, любые инструменты, которые позволяют централизованно обрабатывать заявки, отслеживать статусы, подключать нужных специалистов и автоматически присваивать тикетам исполнителей по правилам.
Еще эти инструменты могут:
- Собрать данные до подключения оператора (тема обращения, контакты);
- Выдать клиенту ответ на типовой вопрос или ссылку на нужный раздел базы знаний;
- Маршрутизировать обращение в нужный отдел или по нужной категории;
- Автоматически создать заявку в системе, зафиксировать ее параметры и сроки обработки.
Иными словами, автоматизация может быть полезна и на «старших» линиях. Например, назначение тикета по правилам позволяет сотрудникам второй и третьей линий не тратить время на эту операционку и сразу подключаться к задачам, которые требуют их экспертизы.
Основные ограничения автоматизации
ИИ и боты становятся уязвимы, когда запрос выходит за рамки заранее заданного сценария. Особенно это заметно в ситуациях, где клиенту нужна не просто информация, но и понимание и вовлеченность.
1. Жесткие сценарии
Боты и автоматизированные системы всегда действуют по заранее прописанным правилам. Если пользователь задает вопрос, который не вписывается в предусмотренную логику, система либо выдает неуместный ответ, либо зацикливается и ломается.
1. Жесткие сценарии
Боты и автоматизированные системы всегда действуют по заранее прописанным правилам. Если пользователь задает вопрос, который не вписывается в предусмотренную логику, система либо выдает неуместный ответ, либо зацикливается и ломается.
Классический диалог с ботом, после которого любой из нас написал бы «позови человека»
Пользователь:
«Здравствуйте. Заказ пришел, но внутри не тот товар. Что делать?»
Бот:
«Добрый день! Чтобы оформить новый заказ, перейдите в раздел “Каталог” на нашем сайте.»
Пользователь:
«Нет, я уже делал заказ. Мне нужно оформить возврат или замену!»
Бот:
«Спасибо за обращение! Для оформления нового заказа выберите товар из каталога и добавьте его в корзину»
Пользователь:
«Вы меня слышите? Мне не нужен новый заказ, мне прислали не то!»
Бот:
«Извините, я вас не понял. Попробуйте переформулировать ваш вопрос»
Пользователь:
«Здравствуйте. Заказ пришел, но внутри не тот товар. Что делать?»
Бот:
«Добрый день! Чтобы оформить новый заказ, перейдите в раздел “Каталог” на нашем сайте.»
Пользователь:
«Нет, я уже делал заказ. Мне нужно оформить возврат или замену!»
Бот:
«Спасибо за обращение! Для оформления нового заказа выберите товар из каталога и добавьте его в корзину»
Пользователь:
«Вы меня слышите? Мне не нужен новый заказ, мне прислали не то!»
Бот:
«Извините, я вас не понял. Попробуйте переформулировать ваш вопрос»
2. Недостаток гибкости и отсутствие эмпатии
Боты по умолчанию не распознают намерения, эмоции и скрытые смыслы. Например, обращение «помогите, заказ пришел поврежденным» может быть воспринято как обычный вопрос по доставке, а не как жалоба. Без гибкой интерпретации запросов клиент получит формальный ответ. У него останется ощущение, что его не услышали.
А еще автоматические ответы, даже корректные, могут показаться сухими и бездушными — особенно в стрессовых ситуациях. Когда клиент расстроен или зол, важно показать, что саппорт на его стороне. Бот этого сделать не может, особенно если ему не прописали эмоционально окрашенные формулировки.
Боты по умолчанию не распознают намерения, эмоции и скрытые смыслы. Например, обращение «помогите, заказ пришел поврежденным» может быть воспринято как обычный вопрос по доставке, а не как жалоба. Без гибкой интерпретации запросов клиент получит формальный ответ. У него останется ощущение, что его не услышали.
А еще автоматические ответы, даже корректные, могут показаться сухими и бездушными — особенно в стрессовых ситуациях. Когда клиент расстроен или зол, важно показать, что саппорт на его стороне. Бот этого сделать не может, особенно если ему не прописали эмоционально окрашенные формулировки.
Бот не сможет проявить эмоции, а в клиентском сервисе это невероятно важно
Пользователь:
«У меня в заказе разбилась бутылка масла, все протекло в коробке. Это ужасно!»
Бот:
«Ваш заказ был доставлен 14 июля. Срок возврата составляет 7 дней. Подробнее — в разделе “Политика возвратов”»
Ответ формально корректен, но в нем нет участия. Если бот отвечает как справочная, клиент, скорее всего, рассердится и выйти с ним на мировую будет труднее. В сложной ситуации человеку важно почувствовать, что его проблему воспринимают всерьез.
Пользователь:
«У меня в заказе разбилась бутылка масла, все протекло в коробке. Это ужасно!»
Бот:
«Ваш заказ был доставлен 14 июля. Срок возврата составляет 7 дней. Подробнее — в разделе “Политика возвратов”»
Ответ формально корректен, но в нем нет участия. Если бот отвечает как справочная, клиент, скорее всего, рассердится и выйти с ним на мировую будет труднее. В сложной ситуации человеку важно почувствовать, что его проблему воспринимают всерьез.
Бот может неправильно уловить суть обращения и передать его не тем специалистам. Понятно, что это добавляет времени на решение и усиливает недовольство клиента. Но особенно это опасно с точки зрения клиентского сервиса, если нет возможности оперативно переключиться на живого специалиста.
Типичные ошибки от ботов
В стремлении «оптимизировать» процесс легко переступить ту грань, за которой теряется качество взаимодействия. В следующем разделе разберемся, почему живое общение по-прежнему играет ключевую роль — особенно в сложных и нестандартных ситуациях.
Почему «живой» специалист службы поддержки все еще важен
Автоматизация помогает ускорить процессы, снизить нагрузку на команду и обслужить больше клиентов за меньшее время. Но есть ситуации, в которых технологии не справляются — и именно здесь на первый план выходит оператор.
Причины, по которым роль человека в поддержке остается критически важной:
Эмпатия и вовлеченность. Оператор может разобрать, какую эмоцию испытывает клиент, в уместной форме уточнить детали. Если клиент раздражен, обеспокоен или недоволен, в некоторых случаях живое общение поможет снять напряжение и вернуть доверие.
Гибкость в нестандартных ситуациях. Люди умеют адаптироваться. Бот работает по заранее заданному алгоритму, а вот «живой» оператор способен в случае чего пошутить, сделать исключение из правила, предложить альтернативу или согласовать решение, выходящее за рамки регламента.
Устранение недопониманий. В сложных случаях важно задавать уточняющие вопросы, переформулировать куски скрипта, чтобы они подходили для конкретного диалога. А еще проверять, правильно ли клиент понимает, что ему пишут. Бот не умеет проверять ход мысли клиента, а оператор может на лету скорректировать путаницу и избежать ошибки.
Повышение лояльности. Для некоторых категорий клиентов наличие живого общения — маркер качества сервиса. Они сознательно избегают автоматических систем и чувствуют больше доверия, если знают, что могут поговорить с человеком. Это особенно важно в B2B, в премиум-сегменте или в чувствительных ситуациях (таких как жалобы или конфликты).
Обычный специалист поддержки может решить проблему, а профессионал — сохранить клиента или даже переработать его негативный опыт в лояльность. Автоматизация может закрыть часть задач, но заменить ту часть сервиса, где нужна гибкость, понимание и человеческое участие не получится.
В следующем разделе разберемся, как найти баланс: когда автоматизация работает в плюс, а когда лучше передать общение оператору.
Причины, по которым роль человека в поддержке остается критически важной:
Эмпатия и вовлеченность. Оператор может разобрать, какую эмоцию испытывает клиент, в уместной форме уточнить детали. Если клиент раздражен, обеспокоен или недоволен, в некоторых случаях живое общение поможет снять напряжение и вернуть доверие.
Гибкость в нестандартных ситуациях. Люди умеют адаптироваться. Бот работает по заранее заданному алгоритму, а вот «живой» оператор способен в случае чего пошутить, сделать исключение из правила, предложить альтернативу или согласовать решение, выходящее за рамки регламента.
Устранение недопониманий. В сложных случаях важно задавать уточняющие вопросы, переформулировать куски скрипта, чтобы они подходили для конкретного диалога. А еще проверять, правильно ли клиент понимает, что ему пишут. Бот не умеет проверять ход мысли клиента, а оператор может на лету скорректировать путаницу и избежать ошибки.
Повышение лояльности. Для некоторых категорий клиентов наличие живого общения — маркер качества сервиса. Они сознательно избегают автоматических систем и чувствуют больше доверия, если знают, что могут поговорить с человеком. Это особенно важно в B2B, в премиум-сегменте или в чувствительных ситуациях (таких как жалобы или конфликты).
Обычный специалист поддержки может решить проблему, а профессионал — сохранить клиента или даже переработать его негативный опыт в лояльность. Автоматизация может закрыть часть задач, но заменить ту часть сервиса, где нужна гибкость, понимание и человеческое участие не получится.
В следующем разделе разберемся, как найти баланс: когда автоматизация работает в плюс, а когда лучше передать общение оператору.
Гибридный подход: как совместить ботов и людей без потери качества
На самом деле, противопоставление инструментов автоматизации и живого общения — ложная дихотомия. По-настоящему эффективный клиентский сервис строится по гибридной модели: боты и люди работают в связке, дополняют друг друга. Каждый занимается тем, с чем справляется лучше.
Как это работает
Бот — первая точка контакта. Он принимает обращение, уточняет базовые данные (ФИО, суть проблемы). Дальше — два пути: он может предложить готовый ответ, если запрос типовой, или направить сложное нетиповое обращение к нужному специалисту.
А оператор подключается, если бот не справился с запросом или не нашел подходящего сценария, клиент прямо просит «живого человека», или ситуация требует эмпатии, гибкости или нестандартного решения.
Бот — первая точка контакта. Он принимает обращение, уточняет базовые данные (ФИО, суть проблемы). Дальше — два пути: он может предложить готовый ответ, если запрос типовой, или направить сложное нетиповое обращение к нужному специалисту.
А оператор подключается, если бот не справился с запросом или не нашел подходящего сценария, клиент прямо просит «живого человека», или ситуация требует эмпатии, гибкости или нестандартного решения.
Из плюсов: бот принимает вопросы круглосуточно. Если продукт не предполагает поддержки 24/7, можно настроить правило: пользователь пишет после 19:00 → бот отправляет в чат фразу вроде: «Сейчас наша служба поддержки не работает. Мы ответим вам завтра с 8:00. А пока можете посмотреть ответы на часто задаваемые вопросы в базе знаний». И сделать гиперссылку на базу.
Получается, клиент чувствует заботу, даже когда команда офлайн. При этом первичное обращение не теряется первичное обращение — оно будет зафиксировано и обработано в начале рабочего дня.
Получается, клиент чувствует заботу, даже когда команда офлайн. При этом первичное обращение не теряется первичное обращение — оно будет зафиксировано и обработано в начале рабочего дня.
Автоматизировать или оставить на ручное управление?
Как внедрить автоматизацию и сохранить человечность
Автоматизация дает эффект только тогда, когда внедряется осознанно и не подменяет живое общение там, где оно необходимо. Чтобы сохранить качество сервиса и при этом повысить его эффективность, важно выстроить систему гибко, с учетом реальных сценариев взаимодействия с клиентами.
Вот что стоит сделать:
1. Разделите обращения по категориям. Категории зависят от специфики вашего бизнеса и процессов в саппорте. Например, можно выделить рутинные запросы (чтобы потом закрыть их ботом), нестандартные (для оператора) и срочные (которые берутся в приоритет сотрудниками старших линий).
2. Настройте четкий сценарий переключения на оператора. Клиент должен понимать, как получить помощь от человека. Лучше, если переключение произойдет не только по явному запросу, но и в случае «зависания» бота. Наличие такой опции само по себе повышает уровень доверия.
Вот что стоит сделать:
1. Разделите обращения по категориям. Категории зависят от специфики вашего бизнеса и процессов в саппорте. Например, можно выделить рутинные запросы (чтобы потом закрыть их ботом), нестандартные (для оператора) и срочные (которые берутся в приоритет сотрудниками старших линий).
2. Настройте четкий сценарий переключения на оператора. Клиент должен понимать, как получить помощь от человека. Лучше, если переключение произойдет не только по явному запросу, но и в случае «зависания» бота. Наличие такой опции само по себе повышает уровень доверия.
Переключение по запросу vs. автоматическое переключение
3. Обновляйте бота регулярно. Язык устаревает, примеры теряют актуальность, логика может не учитывать новые типы запросов. Регулярная доработка сценариев и обучение ИИ позволяют избежать неживых диалогов и снизить количество ошибок.
4. Обучайте команду. Операторы остаются лицом сервиса в сложных ситуациях. Чтобы они не выгорали и справлялись с нагрузкой, важно проводить внутренние разборы и построить систему обратной связи по качеству работы.
5. Отслеживайте метрики и слушайте клиентов. Показатели вроде CSAT, NPS, CES или FCR дают объективную оценку, как работает ваша система. Однако не менее важно собирать не только цифры, но и живую обратную связь: жалобы, благодарности, повторяющиеся комментарии. Все это — сигналы для доработки и автоматизации, и «человеческой части» поддержки.
Хорошая автоматизация не исключает человечности — наоборот, она создает для нее пространство. Боты разгружают первую линию, а люди могут сосредоточиться на том, что действительно требует внимания, участия и гибкости.
4. Обучайте команду. Операторы остаются лицом сервиса в сложных ситуациях. Чтобы они не выгорали и справлялись с нагрузкой, важно проводить внутренние разборы и построить систему обратной связи по качеству работы.
5. Отслеживайте метрики и слушайте клиентов. Показатели вроде CSAT, NPS, CES или FCR дают объективную оценку, как работает ваша система. Однако не менее важно собирать не только цифры, но и живую обратную связь: жалобы, благодарности, повторяющиеся комментарии. Все это — сигналы для доработки и автоматизации, и «человеческой части» поддержки.
Хорошая автоматизация не исключает человечности — наоборот, она создает для нее пространство. Боты разгружают первую линию, а люди могут сосредоточиться на том, что действительно требует внимания, участия и гибкости.
Как влияет автоматизация процессов на работу саппорта
Баланс между технологиями и человеческим подходом — основа устойчивого и эффективного клиентского сервиса. Автоматизация помогает команде справляться с растущим объёмом запросов, сокращает издержки и ускоряет процессы. Но в центре поддержки по-прежнему остаётся человек — с его способностью понимать контекст, проявлять эмпатию и принимать нестандартные решения.
Сделайте первый шаг к эффективному клиентскому сервису
В Юздеске есть удобная база знаний и автоматизация, чтобы саппорт работал только с действительно важными обращениями. Наши клиенты обрабатывают на 30% больше обращений без увеличения штата, а скорость ответа увеличивается в 6 раз.
Поделиться с коллегами:
Поделиться с коллегами:
Оцените, пожалуйста, нашу статью
Популярные статьи:
Знаем все о клиентском сервисе
Раз в неделю мы будем присылать статьи о том, что делать с клиентами, чтобы им было хорошо. Вы не против?
