Привет! Меня зовут Дмитрий Крупенин, я руковожу продуктовой разработкой инструментов саппорта в Авито, создаю интересные внутренние продукты для операторов поддержки.
В конце 2024 года мы хотели понять, на каком уровне находятся наши инструменты поддержки относительно других компаний. Провели небольшое исследование рынка компаний мультиаппов, а потом копнули глубже и исследовали не только стандартное рабочее место оператора, но и IT-инструменты, которые помогают работать поддержке в целом.
В статье собрал список инструментов, которыми пользуются в работе сотрудники саппорта. Описал основные функции, рассказал, какие программы используем мы в Авито, а какими пользуются другие крупные компании на рынке.
Текст будет полезен руководителям служб поддержки и кол-центров, которые управляют командами от 500 человек, а также тем, кто разрабатывает похожие инструменты.
Несколько дисклеймеров
В статье я не буду рассматривать инструменты работы модерации, детально разбирать чат-боты и боты автоматизации. Сосредоточусь на инструментах, с которыми работают живые сотрудники поддержки.
Мы в Авито называем сотрудников службы поддержки агентами. Это слово буду использовать в тексте, как синоним для операторов и специалистов службы поддержки.
Помимо всех перечисленных в статье технологий, мы также используем и развиваем инструменты для работы с отчётностью, а также антиспам и антифрод сервисы. В этой статье нет их детального разбора.
TL; DR — инструменты Авито для поддержки крутые, другие компании мультиаппы тоже не отстают, а где-то даже задают планку.
Кто такие агенты поддержки и чем занимаются. Задача оператора поддержки — быстро и эффективно отвечать клиентам на вопросы и решать их проблемы.
Агенты, которые работают в службах поддержки и на горячих линиях, используют много IT-инструментов для выполнения задач. Эти инструменты помогают им обрабатывать запросы пользователей, решать их проблемы, делать это оперативно и при этом обеспечивать высокий уровень клиентского обслуживания.
Основные инструменты операторов поддержки
Рабочее место агента — инструменты, которые упрощают и структурируют процесс обработки заявок
Системы этого класса — основной инструмент для отслеживания и управления запросами пользователей. Они помогают регистрировать обращения, назначать их операторам и отслеживать их статус до решения. Позволяют обрабатывать обращения клиентов из всех каналов, которые поддерживает саппорт, и давать ответы в них же.
Основные функции системы управления заявками
Создание заявок. Пользователи могут отправлять свои запросы через разные каналы: электронную почту, веб-формы, телефонные звонки или чат. Каждый запрос преобразуется в «тикет» — уникальный электронный документ с информацией о проблеме.
Классификация и приоритизация. Заявки классифицируются по типу проблемы и получают приоритеты в зависимости от их срочности и важности. Это помогает операторам быстрее реагировать на критичные запросы.
Назначение и маршрутизация. Система или человек вручную назначает заявки специалистам или группам, которые подходят для решения проблемы. Это распределение может основываться на загрузке агентов, их специализации или других заданных правилах.
Обработка и решение. Сотрудники службы поддержки работают над решением проблемы, общаются с заявителем для уточнения деталей и предпринимают необходимые действия для устранения проблемы или оказания консультации.
Мониторинг и обновление статуса. Система позволяет отслеживать статус каждой заявки в реальном времени — будь то «в работе», «ожидает ответа пользователя», или «решена». Это помогает держать в курсе происходящего всех, кто вовлечён.
База знаний и макросы. Многие системы управления заявками интегрированы с базами знаний, которые помогают операторам быстрее решать распространённые проблемы. Макросы и шаблоны ответов ускоряют процесс ответа клиентам.
Уведомления. Системы отправляют автоматические уведомления клиентам и сотрудникам о ходе работы по заявке, изменении её статуса или необходимости дальнейшего взаимодействия.
Отчётность и аналитика. Системы предоставляют данные для инструментов анализа данных о заявках. Помогают оценивать производительность команды, выявлять повторяющиеся проблемы и улучшать качество обслуживания.
Большая часть функциональности покрывается отдельными IT-инструментами, которые мы рассмотрим ниже. Дальше сфокусируемся только на основном рабочем месте агента.
Как работает:
1. Клиент отправляет запрос через доступный канал. Например, звонит на горячую линию или заполняет форму на сайте.
2. Система автоматически регистрирует поступивший запрос и создаёт обращение, к которому присваивается уникальный идентификатор.
3. Обращение классифицируется, ему присваивается приоритет и назначается ответственный сотрудник или группа.
4. Агент взаимодействует с клиентом, чтобы предоставить информацию или решить проблему, документируя все шаги внутри обращения. При необходимости к решению заявки подключаются другие специалисты.
5. Когда проблема решена, обращение закрывается, и клиент получает уведомление об этом. Запрашивается обратная связь о качестве обслуживания.
6. Данные из закрытых обращений анализируются для выявления возможностей улучшения процессов или поиска трендов.
Ценность для бизнеса: системы управления заявками нужны, чтобы качественно обслуживать клиентов и выстраивать эффективное внутреннее взаимодействие в организациях.
Без такой системы невозможно обрабатывать миллионы обращений клиентов ежемесячно.
Что у нас в Авито? Как и другие крупнейшие IT-компании, мы используем заточенные именно под нас инструменты. Их создают и поддерживают внутренние команды компании.
Особенность в том, что под каждый канал, откуда поступают обращения, мы используем отдельный инструмент. Например, используем разные сервисы для обработки писем, голосовых обращений, чатов или соцсетей.
А как у других? Во всех опрошенных компаниях операторы поддержки используют самописные решения.
Все работают над удешевлением поддержки, стараются сделать единый инструмент и уменьшить число каналов. Видим тренд на переход бОльшей доли обращений в чаты, использование голосового канала только для критичных тематик обращений, которые требуют быстрого ответа сотрудника, например, если вопросы касаются заселения в отель или заказа такси в моменте.
Управление ролями и доступами
Эти инструменты помогают определять, контролировать и управлять доступами сотрудников к различным ресурсам.
Как работает. Определение, к какому ресурсу имеет доступ пользователь, и какие действия он может выполнять — управление ролями, политиками доступа и распределение разрешений.
Назначение и управление наборами разрешений, связанных с конкретными ролями в организации. Это позволяет упрощать работу с доступами, так как одной роли может быть присвоено несколько разрешений, которые затем назначаются пользователям.
Ценность для бизнеса. Инструмент помогает контролировать, защищать и управлять доступом к критически важным ресурсам, минимизировать риск несанкционированного доступа.
Что у нас в Авито? Мы используем AUR — система, которая позволяет управлять ролями, назначать агентам скилы и вертикали бизнеса, в которых он обучен работать.
Систему мы написали сами, с учётом множества вертикалей бизнеса, которые есть в Авито.
Что ещё можно делать с помощью AUR:
- привязывать сотрудников к оргструктуре — дерево отделов;
- редактировать параметры пользователя — роль, грейд, навыки, вертикали бизнеса. Это влияет на тип тикетов с задачами, которые сможет получать агент;
- управлять распределением обращений с помощью установки весов для навыков — чем более приоритетный скил, тем быстрее агент возьмёт этот тикет;
- распределять обращения путём переключения сотрудников. В «переключаторе» можно выбрать скил и сделать его максимально приоритетным для одного или нескольких агентов. Это поможет быстрее разобрать бэклог в этом скиле.
Кроме того, наши агенты могут работать в нескольких каналах сразу. В зависимости от нагрузки агента переключатор назначает чаты и тикеты или звонки и тикеты по очереди. Звонок при этом прерывает работу над тикетом, к которому агент вернётся после ответа.
А как у других? Инструменты управления ролями и доступами в том или ином виде есть у всех. Это базовый инструмент при построении крупного подразделения саппорта.
Классификаторы
Классификатор обращений клиентов — это система или инструмент, который используют для автоматической сортировки и категоризации входящих сообщений, запросов или обращений от клиентов.
Его можно реализовать с помощью программного обеспечения, которое использует алгоритмы ML или правила для распознавания содержания и намерений в обращениях.
Как работает. Классификатор может распределять обращения по категориям, определять приоритет сообщений, направлять их к соответствующему специалисту или отделу, а также предлагать автоматизированные ответы на типичные запросы.
Ценность для бизнеса. Использование классификаторов обращений может сократить время отклика и помочь саппорту более оперативно решать проблемы клиентов.
Кроме того, понимая, какие тематики и в каком объёме приходят в саппорт, можно планировать распределение сотрудников по различным вертикалям бизнеса и тематикам обращений внутри них.
Глобальная цель такого инструмента — повысить общую эффективность службы поддержки, так как мы используем статистику от классификаторов для создания расписания смен.
Что у нас в Авито? Используем классификаторы отдельно для голосового канала, чатов и тикетов. Применяем алгоритмы и ML.
А как у других? Классификаторы в том или ином виде есть у всех крупных игроков.
Технологии, которые используются в службах поддержки: GenAI, LLM, ML, RAG
GenAI (Generative AI) — технологии, которые применяют алгоритмы для создания нового контента на основе заданных шаблонов или примеров.
В клиентской поддержке GenAI может применяться для автоматической генерации ответов на типичные вопросы клиентов. Эти технологии облегчают создание контента для базы знаний и помогают персонализировать взаимодействия.
LLM (Large Language Models) — крупные языковые модели, созданные для обработки и генерации текста на естественном языке. Они могут понимать контекст и формулировать ответы на вопросы. LLM помогают автоматизировать обслуживание клиентов, предоставлять точные и информативные ответы, а также поддерживать сложные диалоги.
LLM используют для перефразирования и изменения формулировок, с сохранением первоначального смысла текста. Они обучены на больших объёмах текстовых данных и могут генерировать текст на естественном языке.
Основные задачи таких моделей:
- менять структуру предложений без потери смысла, что может быть полезно для избегания плагиата или повторного однотипного ответа клиенту;
- изменять формулировки для адаптации текста под определённые аудитории или культурные контексты;
- делать краткое изложение длинных текстов и переписок с клиентами с сохранением ключевых моментов и сути.
Применяется, когда агент передаёт обращение на другую линию поддержки, подключает эксперта или чтобы понять контекст после долгой паузы в обработке обращения. Например, сутки ждали информации от клиента и обращение обрабатывает уже другой агент.
RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) — архитектурный подход, который сочетает в себе извлечение информации и генерацию текста, чтобы создавать более информативные и контекстно-обогащённые ответы. Эти системы комбинируют извлечение информации из базы данных с генеративными методами для создания ответов.
RAG-системы могут улучшать качество ответов, благодаря использованию актуальной информации из базы данных компании. Они дают более точные и контекстуальные ответы на запросы клиентов, предлагают советы по ответам клиенту на основе инструкций из базы знаний.
Дают подсказки с инструкциями для агентов. Сначала система извлекает релевантные документы или фрагменты текста из предопределённого набора данных. В нашем случае — из базы знаний с инструкциями, регламентами для операторов поддержки.
Затем происходит генерация текста при помощи языковой модели. Она принимает на вход извлечённые фрагменты текста и формирует осмысленный и связный ответ, комбинируя информацию из разных источников.
Иногда в результате извлечения может быть получено множество фрагментов текста, и система должна отфильтровать и объединить их для предоставления самого релевантного и точного ответа.
Предлагают подсказки ответа клиентам. Понимая, какую инструкцию должен выполнить агент и какие шаблоны ответов есть в этой инструкции, RAG-система может подсказать ответ клиенту. Она основывается на результатах работы предыдущей модели.
ML (Machine Learning) — методы и алгоритмы, которые обучают компьютерные системы распознавать шаблоны и делать прогнозы на основе данных.
ML может использоваться для классификации и маршрутизации запросов, анализа отзывов клиентов, прогнозирования взаимодействий и улучшения рекомендаций на основе пользовательского поведения.
Ценность для бизнеса. Технологии улучшают взаимодействие с клиентом, повышают скорость, точность и персонализацию обслуживания, а также помогают сокращать времени реакции и снижать нагрузки на сотрудников поддержки.
Что у нас в Авито? Вместе с командой LLM мы пробуем сократить усилия агентов при помощи инструментов на базе генеративного ИИ.
Агенты ЦКС в процессе решения обращений клиентов выполняют рутинные задачи: ищут регламенты, переписывают суть вопроса, который решается в диалоге или тикете, заполняют формы эскалации. На момент написания статьи мы применяем суммаризацию, перефразирование и подсказки регламентов в базе знаний.
В 2025 году будем развивать инструменты и создавать модель, которая будет предлагать агенту подсказку с текстом ответа клиенту
А как у других? Все основные игроки применяют описанные инструменты. Единицы компаний пилотируют ответы клиентам, так как даже 1% галлюцинаций языковой модели может причинить вред репутации компании.
База знаний
Система управления знаниями даёт быстрый доступ к актуальным инструкциям для решения обращений клиента.
Как работает. Система помогает быстро находить информацию при решении проблемы клиента. Как у нас, так и в других крупных компаниях, сотрудникам нужно искать информацию по перечню из сотен или тысяч регламентов, действий, инструкций.
Поиск принимает во внимание контекст, синонимы, различные формы слов и исключающие слова, а также автоматически исправляет опечатки.
В базе знаний есть стандартные шаблоны ответов для соответствующих шагов в регламенте.
К тому же такая система — рабочие места для сотрудников службы контента, которые составляют и редактируют регламенты и шаблоны ответов.
Ценность для бизнеса. Быстрый доступ к инструкциям для решения обращений клиента помогает снижать время работы агента над одним обращением, а также уменьшает риск ошибок.
Что у нас в Авито? Мы используем коробочное вендорское решение. Система обеспечивает гибкие настройки ролевого доступа к контенту, закрывая доступ к особым регламентам.
А как у других? Практически у всех компанией есть собственные разработки. Некоторые применяют инструменты, которые позволяют запрограммировать регламент в последовательность действий или экранов, для агента поддержки.
Центр самообслуживания
Хэлп-центр — это организованное место хранения информации, которая помогает клиентам решать их вопросы самостоятельно, без обращения в службу поддержки компании. Это экономит их время и ресурсы компании.
Чаще всего в хэлп-центре хранятся статьи, часто задаваемые вопросы (FAQ), руководства, инструкции, видео, глоссарии.
Как работает. Веб-портал позволяет пользователям самостоятельно искать решения и управлять своим взаимодействием с компанией без участия агентов. Портал должен быть доступен 24/7 и иметь простой и интуитивно понятный интерфейс, чтобы пользователи могли легко находить нужную информацию и функции.
Ценность для бизнеса. Сокращает затраты на обслуживание клиентов, так как пользователи могут решать многие вопросы самостоятельно без участия сотрудников. Портал позволяет клиентам получать необходимую информацию и услуги в любое время суток, включая выходные и праздники.
Сотрудники поддержки могут сосредоточиться на более сложных и приоритетных задачах, когда базовые запросы обрабатываются через портал самообслуживания.
А быстрый доступ к информации помогает растить удовлетворённость пользователей, так как они могут получить нужные ответы в любое время и в удобном для них формате.
Что у нас в Авито? У нас есть собственный портал самообслуживания. При этом объём статей для зарегистрированных и незарегистрированных пользователей отличается. Авторизованные пользователи могут найти ответы на вопросы из различных тематик, а если после прочтения информации остаются вопросы — пользователи могут обратиться в поддержку.
Центры самообслуживания есть у всех крупных компаний? Это один из инструментов, который появляется в самом начале организации клиентской поддержки.
Управление расписанием и нагрузкой
В саппорте крупнейших компаний работают тысячи людей. Нужно спланировать расписание выхода сотрудников, чтобы обеспечить необходимый уровень сервиса по всем направлениям бизнеса.
Однако, мало спланировать расписание, нужно ещё учитывать поступающую информацию в реальном времени. Невозможно предсказать достоверно, когда случится завал в каком-то направлении поддержки, кого-то на удалёнке оборвётся канал связи, выключат интернет, электричество или человек заболеет.
Поэтому менеджеры используют системы RTM и балансируют нагрузку: перераспределяют людей, выводят дополнительных сотрудников или, наоборот, отпускают в отгул.
WFM
Workforce Management System (WFMS) — система управления трудовыми ресурсами, предназначенная для оптимизации использования рабочей силы в организации.
Инструмент помогает оптимально распределить персонал по сменам и улучшить качество обслуживания клиентов по всем направлениям бизнеса.
Как работает:
Позволяет автоматически составлять расписания смен, учитывая загруженность, навыки сотрудников, их доступность и предпочтения. Система анализирует исторические данные для прогнозирования и составляет идеальный график работы.
Учитывает потребность в кадрах для каждого направления бизнеса, квалификацию и навыки сотрудников, события, корпоративные правила и предпочтения работников.
Помогает менять расписание в ответ на изменяющиеся бизнес-требования или обстоятельства. Например, в каком-то из направлений скапливается бэклог, кто-то неожиданно уходит в отпуск или берёт больничный.
Основные возможности:
Прогнозирование потребностей. Используя исторические данные и аналитические инструменты, WFM помогает прогнозировать будущие потребности в рабочей силе. Анализирует спрос на продукцию или услуги или, например, учитывает сезонные изменения.
Планирование и составление графиков. На основе прогнозов WFM системы разрабатывают оптимальные графики работы, которые учитывают потребности бизнеса и предпочтения сотрудников. Это помогает минимизировать избыточные часы и переработки, а также эффективно распределять рабочую нагрузку.
Мониторинг и учёт времени. WFM использует системы отслеживания рабочего времени, которые фиксируют, когда сотрудники приходят и уходят с работы. Это позволяет точно рассчитывать рабочие часы, способствует соблюдению графиков и упрощает расчёт заработной платы.
Управление производительностью. WFM включает инструменты для оценки эффективности сотрудников. Например, КПЭ — ключевые показатели эффективности, мониторинг их выполнения и обратная связь для улучшения производительности.
Аналитика и отчётность. Системы WFM собирают данные о производительности сотрудников и эффективности планирования. Мы анализируем эти данные и получаем инсайты, которые помогают принимать более обоснованные управленческие решения и улучшать бизнес-процессы.
Соблюдение норм и регуляций. WFM системы помогают соблюдать законодательные требования и внутреннюю политику. Например, контролировать соблюдение трудового законодательства и нормативов, касающихся рабочего времени и условий труда.
Ценность для бизнеса. Система позволяет прогнозировать потребности в персонале на основе исторических данных и текущих тенденций. Это помогает в долгосрочном планировании и управлении.
Позволяет минимизировать простои сотрудников с учётом сезонности, пиковых часов и часовых поясов — всё это увеличивает общую производительность.
Благодаря оптимальному расписанию и управлению временем, компании могут снизить расходы на наём дополнительных сотрудников при расширении бизнеса и уменьшить количество сверхурочных часов.
Кроме того, WFMS помогает соблюдать трудовое законодательство и внутренние политики компании, что уменьшает риск юридических штрафов и претензий со стороны сотрудников.
Что у нас в Авито? Системы помогают строить расписание тысячи сотрудников, которые, в большинстве случаев, обладают несколькими навыками — multi-skill сотрудники.
Например, агент может решать вопросы, связанные с аккаунтом клиента, его объявлениями и вопросами доставки. А другой агент будет разбираться в вопросах, связанных с путешествиями или Автомобилями.
Это позволяет более качественно отвечать на обращения клиентов, так как специфика разных направлений бизнеса требует обучения и глубокого погружения в контекст.
А как у других? Подавляющее большинство крупных компаний, с которыми мы пообщались, используют сторонние системы WFM. Лишь единицы создали такое решение самостоятельно. Система WFM обязательна при построении службы поддержки размером от 500 человек.
Real Time Management System (RTMS)
RTMS или система управления в реальном времени — это программное обеспечение, которое используют для мониторинга и управления рабочими процессами и нагрузкой на персонал в режиме реального времени.
Такая система позволяет мгновенно понимать ситуацию и перераспределять задачи между сотрудниками на основе текущей загрузки и компетенций.
Это помогает избегать перегрузок и простаивания, корректировать планы и быстро реагировать на изменения условий, например, увеличение потока звонков или завал в бэклоге отдельного направления.
Как работает. RTMS собирает данные о загрузке, бэклоге и производительности. Это позволяет проводить аналитику, делать прогнозы и принимать обоснованные решения для улучшения процессов.
Ценность для бизнеса. Мы постоянно контролируем рабочие процессы, это позволяет поддерживать высокий уровень обслуживания и удовлетворённости клиентов. Система перераспределяет агентов между каналами, линиями и задачами, поэтому люди своевременно реагируют на все запросы.
Что у нас в Авито? Создали инструмент, который получает и анализирует данные с основных систем. Кроме того, настроили перечень отчётов и дашбордов.
А как у других? Всё устроено либо как в Авито — самописные инструменты и дашборды, либо используются возможности WFM.
Продолжение статьи можно прочитать здесь.
Продолжение статьи можно прочитать здесь.
