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.
Статья получилась длинной, так как в ней собраны решения для разных задач. Используйте оглавление для навигации и выбирайте интересующие вас инструменты, если не хотите читать материал целиком.
Что внутри статьи:
Основные инструменты агентов (операторов)
Управление расписанием и нагрузкой
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.
→ Портал самообслуживания Авито
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.
Автоматизация распределения задач
Автоматизация распределения задач и управление временем выполнения позволяют повысить общую производительность команды и эффективность работы.
Обеспечивают равномерное распределение работы и минимизируют периоды, когда сотрудники остаются без задач.
Как работает. Система обрабатывает задачи, обращения клиентов и помогает распределять рабочую нагрузку между агентами поддержки с учётом их навыков, каналов поступления и срочности обращения.
1. Задачи поступают в очередь или очереди по мере их возникновения. Очередь может поддерживать различные схемы распределения, например, FIFO — First In, First Out или приоритетные очереди, где более важные задачи обрабатываются первыми.
2. Система автоматически распределяет задачи между доступными агентами.
3. Оператор обрабатывает обращение клиента и оповещает систему, когда выполняет задачу. После этого ему назначается следующее обращение.
Ценность для бизнеса. Такие инструменты помогают оптимально использовать ресурсы сотрудников, и в конечном счёте оптимизировать затраты компании — нанимать и выводить на смены меньше людей.
Что у нас в Авито? Поддержка Авито работает с четырьмя каналами обращений: письма, чат, звонки и SMM. Для каждого канала обращений есть отдельный инструмент и таргеты по времени реакции, которые зависят от того, насколько быстро пользователь ожидает ответ. Самый быстрый ответ в голосе и чате, письменное обращение может обрабатываться дольше.
В голосовом канале важно держать низкую загрузку агентов — всегда должен быть свободный агент, который сможет принять звонок.
В чате ситуация похожая, но можно допускать более длительные задержки между созданием обращения и его передачей агенту.
В письменном канале пользователь не ожидает столь же быстрой реакции, как в чате или звонке. Соответственно, в этом канале есть агенты, которые работают в низком потоке и могут оставаться без обращений какое-то время.
Мы даём агентам возможность работать в комбинированном режиме. В Авито их два:
Голос + письмо. Входящий звонок ставит работу с письмом на паузу. Чат + письмо. Письма назначаются после окончания работы с последним чатом, если нет бэклога открытых чатов.
А как у других? У всех опрошенных компаний свои системы работы с назначениями обращений агентам, так как инструменты тоже самописные. Большая часть компаний, с которыми мы разговаривали, старается оставить один канал, и комби-режимы — редкая ситуация.
Управление качеством
Речевая аналитика
IT-система, которая позволяет анализировать голосовые данные, извлекая из них значимую информацию. Они используются в различных направлениях бизнеса для улучшения качества обслуживания клиентов, понимания их потребностей и повышения операционной эффективности.
В случае с клиентской поддержкой мы хотим понимать, как агент провёл разговор: был ли вежлив, насколько быстро и точно отвечал, а также получил ли клиент результат.
Как работает. Система преобразует устную речь в текст с использованием технологий распознавания речи, что позволяет анализировать большие объёмы аудиоданных.
Разбивает текст на роли — клиент и агент. А потом определяет эмоциональную окраску речи, например, позитивный, нейтральный, негативный тон. Это помогает понять общее настроение клиентов и агентов поддержки.
Системы речевой аналитики можно интегрировать с другими инструментами клиентской поддержки, платформами взаимодействия и получить более полное представление о клиентском опыте.
То есть систему можно применять для всех текстовых переписок: письменных каналов, чатов, соцсетей и мессенджеров.
Ценность для бизнеса. Анализ разговоров помогает оценивать эффективность общения сотрудников с клиентами и определять области, которые требуют улучшения или дополнительного обучения.
Автоматический анализ содержимого разговоров помогает проверять все голосовые и текстовые диалоги. Без таких инструментов нам пришлось бы держать огромный штат сотрудников отдела контроля качества, что никогда не окупится.
Что у нас в Авито? Мы используем коробочное вендорское решение.
А как у других? В крупнейших компаниях — самописные системы речевой аналитики.
Инструменты поиска отклонений
Система предназначена для постоянного анализа эффективности специалистов, которые работают в автоматизированной системе HelpDesk.
Она собирает данные, анализирует и выявляет отклонения в метриках, которые нужно устранять. Ставит задачи ответственным за решение сотрудникам, с которыми исполнитель может работать по заданному алгоритму, и фиксирует результат.
Система обычно предусматривает наличие кастомизируемых дашбордов для визуализации данных, которые она обрабатывает, и результатов, полученных в результате работы по устранению отклонений.
Как работает:
1. Система собирает данные из различных источников. Берёт в расчёты метрики работы агентов, обращений, расписание работы, сезонность, тренды.
2. Затем применяет алгоритмы машинного обучения и статистические методы для анализа собранных данных. Цель аналитики — выявить аномалии, то есть данные, которые значительно отклоняются от ожидаемого поведения на фоне других агентов со схожими навыками, находящимися на линии в выбранный период.
3. При обнаружении аномалий отправляет уведомления ответственным сотрудникам или группам. Система использует настроенные алгоритмы для определения и классификации отклонений на основе предварительно установленных параметров.
4. Генерирует отчёты или визуализирует данные для более глубокого анализа.
Ценность для бизнеса. Система поиска отклонений приносит значительную ценность для бизнеса по нескольким направлениям:
выявление подозрительных транзакций или действий помогает предотвратить финансовые потери и защитить бизнес от мошенничества;
автоматическое обнаружение отклонений позволяет быстро реагировать на неисправности в производственных процессах и IT-системах, инфраструктуре, минимизируя время простоя и потери производительности;
использование таких систем снижает потребность в человеческих ресурсах на мониторинг и анализ данных, уменьшает операционные расходы, так как нужно меньше супервайзеров и менеджеров для подглядывания за агентами;
выявление аномалий позволяет помочь агентам: мы понимаем, чему ещё нужно обучить сотрудников, чтобы они работали быстрее и качественнее или догнали по этим метрикам более опытных коллег.
Что у нас в Авито? Пилотируем коробочное вендорское решение.
Инструмент управления фидбэком клиентов
Системы управления фидбэком клиентов (Customer Feedback Management Systems) используются для сбора, анализа и управления отзывами клиентов.
Анализ популярных запросов помогает компании понять слабые стороны продукта или услуги и улучшить их. Такие инструменты собирают и анализируют отзывы с различных площадок, включая социальные сети и сайты отзывов.
В каких каналах мы собираем сигналы:
фидбэк сотрудников, которые пользуются собственными продуктами. Например, у нас в Авито есть практика Eating your own dog food. Подробнее про команды исследователей и практику EYDF в статье: «Как работают и на что влияют UX-исследователи в большой компании»;
опросы после работы поддержки в разных каналах: SMS, Push, Email, приложение, IVR, сайт;
фидбэк, который получил агент поддержки во время разговора с клиентом;
анализ претензий и официальных обращений;
мониторинг отзывов в социальных сетях и на сайтах отзывов;
обратная связь от клиентов после обзвона тех, кто поставил низкие оценки;
глубинные интервью и CustDev с клиентами.
Как работает:
1. Загружаем все сигналы клиентов из всех каналов в одну систему и приводим к единообразному виду.
2. Разделяем полученные отзывы по категориям: продуктовые, сервисные вопросы, предложения по улучшению.
3. Используем технологии обработки естественного языка (NLP), чтобы определить тональности отзывов.
4. После анализа сотрудники отдела контроля качества разрабатывают стратегию для изменений и мониторят внедрённые преобразования. Оценивают их влияние на удовлетворённость клиентов.
Ценность для бизнеса. Выявление общих тем и трендов в отзывах помогает идентифицировать повторяющиеся проблемы или желания клиентов, а также передавать их в продуктовые команды для оперативного реагирования.
Также система позволяет выстроить связь между саппортом, отделом контроля качества и разработкой, чтобы понимать, когда фича была сделана, а проблема устранена, чтобы рассказать об этом клиенту.
Что у нас в Авито? Мы вдохновились результатами одного из банков после создания такой системы и планируем создать единый инструмент и алгоритм кластеризации сигналов в 2025 году.
На момент написания статьи фидбэк вручную обрабатывают сотрудники отдельно по разным каналам.
А как у других? Компании на рынке обрабатывают фидбэк по-разному. У кого-то есть самописные инструменты, кто-то обрабатывает вручную. ИИ активно используют только в банковской сфере.
Платформы опросов и тестов
Платформы для опросов и тестов — это онлайн-инструменты и программные приложения, предназначенные для создания, распространения и анализа опросов, викторин и тестов.
Как работает:
пользователи разрабатывают вопросы различных типов — от выбора одного или нескольких вариантов до открытых ответов и шкал;
платформы автоматически собирают ответы, что облегчает процесс сбора и предварительной обработки данных;
визуализируют результаты, создают отчёты и выявляют тренды или закономерности;
ещё пользователи могут добавлять брендинг, менять дизайн опросов или тестов и адаптировать их под нужды конкретной компании и её аудитории.
Ценность для бизнеса. Платформы для опросов и тестов позволяют организациям собирать и анализировать информацию. С такими платформами можем проводить UX-тесты, делать опросы вовлечённости и собирать обратную связь про удобство работы.
Примеры платформ для опросов и тестов: SurveyMonkey, Google Forms, Typeform.
Что у нас в Авито? Мы используем облачные решения, например, testograf для опросов, а lyssna для проведения UX-тестов на макетах.
Обучение
Относительно других отделов в компаниях, в саппорте высокая текучка. Ежегодно нужно обучать существенное количество новичков, а также повышать квалификацию опытных агентов, чтобы переводить их на вторую линию или в рабочую группу по решению особо сложных запросов клиентов.
Для обучения отделов поддержки и продаж есть много IT-инструментов и платформ, которые помогают повысить эффективность образовательного процесса. Инструменты можно интегрировать в единую образовательную экосистему компании, что позволит развивать навыки сотрудников и отслеживать их прогресс.
Системы управления обучением (LMS)
LMS или Learning Management System — это программное обеспечение разрабатывается для планирования, реализации и оценки процесса обучения.
Организации используют LNS, чтобы улучшать внутренние учебные процессы: создавать и предоставлять учебные материалы, управлять процессом обучения, выставлять оценки и отслеживать прогресс.
Как работает. В LMS загружают текстовые материалы, видео, презентации и интерактивные элементы. Администраторы создают и управляют курсами, назначают их пользователям и контролируют доступы.
В LMS часто есть инструменты для создания тестов и оценок, а также для мониторинга успеваемости и активности пользователей.
Ценность для бизнеса:
LMS позволяет сократить расходы на проведение традиционных обучающих мероприятий. Например, на аренду помещений и командировки. А ещё онлайн-курсы могут охватить больше сотрудников одновременно, что делает весь процесс более экономичным;
гарантирует, что все сотрудники получают одинаково качественное и актуальное обучение, так как системы обучения — единый источник учебных материалов. Это всё способствует развитию стандартов компании;
даёт возможность сотрудникам обучаться в удобное время и в удобном месте. Это повышает доступность обучения для тех, кто работает удалённо, или для команд в разных часовых поясах;
предоставляет руководству возможность отслеживать успехи сотрудников в режиме реального времени: анализировать данные об успеваемости и вовлечённости. Это помогает улучшать программы обучения;
LMS может повысить интерес и вовлечённость сотрудников в процесс обучения, благодаря интерактивным элементам, например, геймификации и социальному обучению.
Что у нас в Авито? Мы используем свою разработку этой системы и планируем выпустить новую версию LMS в 2025 году.
А как у других? У всех компаний на рынке по-разному, кто-то использует коробочные решения, а кто-то самописные, но это базовый продукт при построении крупной службы поддержки.
Инструменты для создания контента
Инструменты для создания контента — это программное обеспечение и онлайн-сервисы, которые помогают пользователям разрабатывать, редактировать и публиковать цифровой контент.
Эти инструменты могут упростить процесс создания контента, сделать его более качественным и эффективным.
Некоторые из них также предоставляют возможности для анализа и оптимизации контента. При подготовке обучающих материалов такой инструмент должен быть обязательно, так как он помогает создавать более привлекательный и целенаправленный контент, а также управлять им более эффективно.
Как работают:
Такие инструменты дают пользователям вводить, редактировать и форматировать текст: менять шрифты, стили, выравнивание. В инструментах часто есть функция проверки правописания и грамматики.
Также дают возможность одновременно работать над одним документом нескольким пользователям.
Помогают работать с изображениями и иллюстрациями: редактировать, ретушировать, создавать и делать манипуляции со слоями.
В таких программах обычно есть кисти, фигуры, фильтры и эффекты для создания сложной графики.
Позволяют работать с видеоконтентом: нарезать, соединять и упорядочивать видеофрагменты на временной шкале. Помогают синхронизировать и редактировать аудиодорожки.
Дают возможность записывать скринкасты — видеоинструкции по работе в программах.
Позволяют работать с аудио: вырезать ненужные части, добавлять эффекты и улучшать качество звука.
Помогают создавать интерактивные макеты, например, опросы, тесты. Делать прототипы для приложений и веб-сайтов.
Предлагают готовые шаблоны и элементы, которые упрощают создание структурированных визуализаций. Позволяют добавлять анимацию к элементам презентаций и в инфографику.
Ценность для бизнеса. Эти инструменты облегчают работу контентмейкеров, уменьшают время на редактирование и улучшение, повышая эффективность и качество конечного продукта.
Качество материалов для обучения повышает вовлечённость студентов и их результаты.
Что у нас в Авито. Мы используем коробочное решение — iSpring. Оно поддерживает создание различных типов контента, включая викторины, диалоги, интерактивные сценарии, видео и аудио.
Курсы, созданные с помощью iSpring, совместимы с распространёнными стандартами обучения, что позволяет использовать их в большинстве систем управления обучением (LMS).
В программе есть шаблоны и стили для создания привлекательных профессиональных курсов.
Популярные инструменты для создания контента:
→ Платформа для онлайн-обучения ispring
→ Phosphor Icons для подбора иконок к презентациям и другим материалам
Стандартные приложения для создания документов и презентаций: PowerPoint и NextCloud
Инструменты для вебинаров и видеообучения
Они делают онлайн-обучение и проведение вебинаров эффективными и удобными.
У каждой платформы есть свои особенности и дополнительные функции, например, можно ставить виртуальные фоны или делить участников на группы или комнаты обсуждений. Выбор платформы зависит от конкретных потребностей и технических требований организации.
Как работает. Все сервисы предлагают решения для видеоконференцсвязи. У каждой платформы есть свои фичи, например, они дают возможность проводить видеозанятия с участием большого количества людей, позволяют зрителям общаться в чате во время сессии, записывать вебинары и использовать интерактивные элементы.
Ценность для бизнеса:
Экономят время и деньги, которые можно перенаправить на другие бизнес-нужды, и позволяют сотрудникам обучаться из любой точки мира.
Это особенно ценно для компаний с распределёнными командами, как, например, в Авито.
Что у нас в Авито? Мы используем облачные решения.
Чаще всего проводим обучение в Контур.Толк и других облачных сервисах. Все решения позволяют проводить как вебинары, так и большие конференции, в том числе с поддержкой синхронного перевода, проведения опросов.
Практически никто из опрошенных компаний самостоятельно не пишет решения такого класса.
На рынке РФ много качественных готовых решений, например, Яндекс.Телемост, Контур.Толк, DION.
Геймифицированные платформы
Это образовательные системы или приложения, которые используют игровые механики и элементы для повышения мотивации и вовлечённости обучающихся.
Основная идея геймификации — сделать процесс обучения более интерактивным и увлекательным, превращая его в игру.
Как работает. Обучение делится на уровни или этапы, через которые проходит пользователь, наблюдая за своим прогрессом. За выполнение заданий или достижение определённых целей пользователи могут получать баллы, достижения или цифровые награды.
Пользователи могут соревноваться друг с другом через таблицы лидеров, и это может стимулировать к улучшению своих результатов. Обучение представляется в виде различных заданий, квестов или миссий, которые нужно выполнить.
Ценность для бизнеса. Повышение интереса и мотивации к обучению, развитие навыков самодисциплины и возможность более глубокого погружения в материал.
Что у нас в Авито? Внедрили механики геймификации в симуляторе обучения.
А как у других? В рамках исследования мы не собрали достаточное количество данных для вывода в этом разделе. Но точно можно сказать, что все используют инструменты такого класса для опросов и тестов.
Симуляторы
Инструменты для имитации реальных условий, процессов или систем, чтобы обучающиеся могли практиковать и развивать навыки в безопасной и контролируемой среде.
Такие симуляторы используются, чтобы обучать агентов поддержки работать с интерфейсами систем поддержки и различных средств администрирования.
Симуляторы позволяют учащимся накапливать опыт и принимать решения в среде, максимально приближённой к той, где они будут работать. При этом ошибки не приводят к реальным последствиям, что значительно увеличивает эффективность обучения и уверенность в знаниях, которые пригодятся на рабочем месте.
Как работает:
1. Симуляторы создают виртуальную модель реальных условий, данных и систем, позволяя пользователям взаимодействовать с ними так, как если бы они были настоящими.
2. Обеспечивают безопасную среду для отработки навыков и принятия решений, где ошибки не приводят к негативным последствиям в реальном мире.
3. Дают мгновенную обратную связь, помогая пользователям понять ошибки и скорректировать свои действия в реальном времени.
Это происходит благодаря автоматическому расчёту результатов действий обучаемого.
4. Позволяют воспроизводить различные сценарии, включая редкие или экстремальные условия, которые было бы трудно или опасно воссоздать на практике.
Ценность для бизнеса:
Пользователи активно взаимодействуют с симулятором, улучшая свои навыки через практическое применение знаний. Например, знакомятся на практике с регламентами и инструкциями.
Обученный через симулятор агент быстрее показывает целевую работоспособность и результативность, чем агент, который прошёл стандартные тренинги и практики в LMS.
Симулятор экономит время тренеров и методологов по сравнению с проведением очных курсов. Кроме того, проверяющий — тренер или наставник, может пройтись по той же симуляции, в которой работал агент во время любого прохождения.
Проверку результатов и выставление оценок в программах можно автоматизировать. Это экономит время тренеров.
Сотрудники не учатся и не практикуются на живых клиентах. Поэтому ошибки не влияют на репутацию компании и метрики удовлетворённости клиентов.
Что у нас в Авито? У нас есть система для симуляции работы поддержки. Здесь любое тестовое обращение можно решать в бесконечном количестве итераций в интерфейсе, который дублирует будущее боевое рабочее место агента.
К любому квесту симуляция каждый раз начинается заново, и симулятор каждый раз создаёт целую админку с нуля.
Думаем в сторону создания речевого тренера на основе LLM моделей и технологий распознавания и синтеза речи.
А как у других? Из всех опрошенных компаний никто активно не разрабатывает такие решения. В крайнем случае — опрошенные ограничиваются онбордингом в основные инструменты саппорта.
Голосовые тренеры
В последние годы развиваются IT-решения, которые помогают обучать сотрудников отделов поддержки или продаж эффективному использованию голоса и коммуникативных навыков.
Эти решения часто используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы обеспечивать персонализированное обучение и обратную связь. Есть как наборы упражнений и заданий на развитие голосовых навыков, так и симуляция реальных кейсов для будущей работы обучаемого. С голосовым тренером сотрудники могут выполнять учебные задания самостоятельно в удобное для них время.
Как работает. Создаются сценарии общения с клиентами в безопасной обучающей среде, где сотрудники практикуются и совершенствуют навыки активного слушания, адаптации и реакции в реальном времени.
Это программное обеспечение использует алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы давать обратную связь по технике речи и предложения по улучшению.
Вот самая простая схема работы такого тренера для поддержки или продаж:
1. Загружаем промпты в LLM-модель для симуляции кейса — обращение клиента на голосовую линию.
2. Синтезируем речь из модели в голос — онлайн-распознавание речи «студента».
3. Загружаем его в LLM-модель.
4. Получаем ответ от модели в соответствии с поставленной задачей.
5. Снова синтезируем речь
6. Ожидаем ответ студента.
И так далее по кругу, пока кейс не будет завершён.
Потом записи разговоров агентов анализируют и выявляют сильные и слабые стороны студента.
Ценность для бизнеса. Эти IT-решения позволяют компаниям повысить уровень подготовки сотрудников, улучшить качество обслуживания клиентов и, как следствие, повысить общую эффективность бизнес-процессов.
Некоторые решения могут предлагать упражнения по улучшению конкретных аспектов голоса обучаемого, что экономит время тренеров.
Что у нас в Авито? Пока только начинаем думать в эту сторону.
Ханипоты
Под словом «ханипот» может подразумеваться уязвимая система или компонент, который разрабатывается для привлечения хакеров и киберпреступников. В области инструментов для поддержки под ханипотами мы подразумеваем проверочные обращения для сотрудников поддержки.
Сотрудник решает такое обращение, и мы понимаем — качественно ли агент делает свою работу, не пытается ли решить запрос не теми методами.
Как работает. Подмешиваем в общий бэклог задач агента проверочные обращения — ханипоты. По результатам сможем судить о качестве работы сотрудника поддержки.
Ценность для бизнеса:
сокращение ресурсов отдела контроля качества на проверку качества работы агентов;
увеличение объёмов проверок качества за счёт автоматизации процесса;
более обоснованное принятие решения о работе с агентами: их развитие, обучение, санкции для мошенников.
Как итог: ханипоты помогают лучше понимать, в каких тематиках и типах обращений наблюдается наибольшее число ошибок.
Что у нас в Авито? Смотрим в эту сторону для поддержки.
Автоматизация поддержки
Под автоматизацией поддержки часто понимают чат-ботов. Чат-боты в поддержке — это программные приложения, которые используют технологии автоматизации, и часто искусственного интеллекта, для взаимодействия с пользователями в текстовом, а иногда и голосовом формате.
Они интегрируются в системы поддержки клиентов, чтобы автоматизировать и оптимизировать процессы обслуживания.
Чат-боты продолжают совершенствоваться благодаря развитию технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Как работают. В чат-ботах используется комбинация технологий: правила программирования, ИИ, обработка естественного языка (NLP), чтобы автоматически рассматривать запросы и отвечать пользователям.
Чат-боты интегрируются в различные платформы обмена сообщениями, такие как веб-сайты, приложения, мессенджеры. Примерная схема работы:
1. Бот принимает и анализирует пользовательский ввод — текстовый или голосовой, чтобы определить намерения (intent). NLP помогает распознавать ключевые слова и смысловые структуры.
2. Определяет намерения пользователя и извлекает соответствующие данные. Этот процесс может быть основан на заранее заданных правилах или алгоритмах машинного обучения, которые «обучены» на большом объёме данных.
3. Выбирает или генерирует соответствующий ответ. Это может быть простой текст, предложенные опции действий или запрос дополнительной информации.
4. Поддерживает контекст разговора, отслеживая текущую сессию и историю взаимодействия. Это помогает ботам давать более точные ответы и правильно направлять разговор.
Для более сложных запросов чат-боты могут интегрироваться с базами данных, CRM-системами, API других сервисов, что позволяет им предоставлять данные в реальном времени, делать заказы или выполнять другие автоматизированные действия.
5. Если чат-бот не может решить проблему — передаёт разговор оператору, предоставив всю информацию о текущем запросе для бесшовного перехода.
Ценность для бизнеса: чат-боты могут быстро обрабатывать часто задаваемые вопросы и стандартные запросы. Например: запросы на предоставление информации о продуктах, помощь с навигацией по сайту, отслеживание заказов и обработка возвратов. А ещё они обеспечивают круглосуточную поддержку.
Чат-боты позволяют компаниям экономить ресурсы, улучшать скорость и качество обслуживания, а также собирать ценные данные для дальнейшей оптимизации бизнес-процессов.
Что у нас в Авито? Мы используем голосовое меню — IVR и чат-боты.
А как у других? У всех крупных компаний есть как IVR, так и чат-боты. Это практически стандарт для службы поддержки в крупной компании.
Спасибо вам за уделенное статье время! Делитесь своим опытом работы с и инструментами поддержки в комментариях.
Подробнее о том, какие задачи решают инженеры Авито, — на нашем сайте и в телеграм-канале AvitoTech. А вот здесь — свежие вакансии в нашу команду.
