Клиентский сервис — одна из самых затратных частей бизнеса, особенно если компания работает с большим потоком запросов. Но снижать расходы не означает ухудшать качество поддержки. Разбираем стратегии, которые позволяют компаниям оптимизировать работу клиентского сервиса, сохраняя высокий уровень обслуживания.
1. Умное сочетание автоматизации и операторов
Полностью отказаться от живых специалистов невозможно, но можно разгрузить их, оставив на обработку действительно сложных кейсов.
Как это работает:
✔️ Чат-боты и автоматические ответы — закрывают до 60% типовых запросов (например, статус заказа, смена пароля, график работы).
✔️ База знаний — позволяет клиентам самостоятельно находить ответы без обращения в поддержку.
✔️ AI-помощники для операторов — предлагают сотрудникам готовые решения, ускоряя их работу.
📌 Как реализовано в Webim
- Умный чат-бот на основе ИИ обрабатывает рутинные вопросы и передает сложные случаи операторам.
- Операторы получают AI-подсказки в чате, что сокращает время на поиск информации.
2. Омниканальный подход снижает нагрузку
Компании, которые объединяют все каналы в одну платформу, работают эффективнее.
Как это помогает экономить:
✔️ Операторы быстрее обрабатывают запросы, потому что видят всю историю общения клиента — нет потерь информации при смене канала.
✔️ Исключается дублирование обращений (когда клиент пишет одновременно в чат, мессенджер и e-mail).
✔️ Можно направлять пользователей в менее затратные каналы (например, из колл-центра в чат).
📌 Как это работает в Webim
Вся переписка с клиентом (из чатов, мессенджеров, соцсетей) хранится в одном интерфейсе, что сокращает время на обработку.
3. Оптимизация штата: меньше операторов — выше качество
Чем больше времени у оператора на один диалог, тем выше качество ответа.
Что помогает сократить штат, не теряя в качестве:
✔️ Интеллектуальная маршрутизация — заявки автоматически распределяются между свободными специалистами с учетом их компетенций.
✔️ Обучение операторов — подготовленный сотрудник отвечает быстрее, тратя меньше времени на один запрос.
✔️ Работа с KPI — анализ времени ответа, оценки клиентов и скорости решения проблем помогает оптимизировать загрузку команды.
📌 Как это реализовано в Webim
Интеллектуальный роутинг заявок направляет сложные вопросы опытным специалистам, а простые — чат-боту.
4. Самообслуживание клиентов: чем больше они делают сами, тем меньше нагрузка на поддержку
По данным Gartner, 81% клиентов предпочитают находить решения самостоятельно, если у них есть удобные инструменты.
✔️ База знаний — статьи, пошаговые инструкции, видео.
✔️ Часто задаваемые вопросы (FAQ) — доступные прямо в чате.
✔️ Интерактивные подсказки — например, в Webim боты могут отправлять клиенту статьи из базы знаний в ответ на его запрос.
📌 Как это работает в Webim
Клиенты получают автоматические рекомендации из базы знаний, не отвлекая операторов.
5. Аналитика и прогнозирование: решаем проблемы до того, как они появляются
Чем лучше компания понимает своих клиентов, тем меньше обращений поступает в поддержку.
Какие данные анализировать:
✔️ Часто повторяющиеся запросы → можно автоматизировать.
✔️ Время обработки → помогает выявить узкие места.
✔️ Оценки клиентов → позволяют понять, где сервис нуждается в улучшении.
📌 Как это работает в Webim
Встроенная аналитика чатов позволяет следить за трендами в обращениях клиентов и улучшать процессы поддержки.
Вывод
Сокращать расходы на клиентский сервис можно без потери качества. Главное — грамотно балансировать между автоматизацией и живым общением. Компании, которые внедряют чат-ботов, омниканальные платформы и аналитику, не только снижают затраты, но и делают сервис удобнее для клиентов.
