Все операторы заняты

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

📢 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