Главная страница Case Studies Запуск службы поддержки в онлайн-чатах с нуля

Запуск службы поддержки в онлайн-чатах с нуля

С нуля до эффективной линии поддержки: за 2 месяца мы построили систему, где клиенты получают ответы почти мгновенно. Узнайте, как нам это удалось.

Индустрия:

E‑commerce
Длительность проекта:

2 месяца до выхода на целевые метрики

Задача:
Клиент, крупный e‑commerce-партнер, обратился с задачей снизить нагрузку на голосовые каналы и повысить скорость обслуживания. На момент старта у клиента существовала только телефонная и почтовая поддержка, а канал онлайн-чатов отсутствовал.

Требовалось:
- создать чат-поддержку с нуля, включая набор и обучение персонала;
- выстроить операционные процессы и систему метрик;
- сократить время ожидания ответа и повысить общий уровень удовлетворенности клиентов.
Решение:

Проект реализовывался в сжатые сроки. За две недели была создана полноценная служба онлайн-поддержки:

Подготовка и обучение команды

Сформирована команда из 10 операторов, разработаны обучающие материалы по продукту и сценарии взаимодействия. Учитывалась специфика B2B-сегмента: консультирование партнеров интернет-площадок по вопросам логистики, заказов и технической интеграции.

Построение операционных процессов

Определены KPI, созданы шаблоны ответов и база знаний. Отлажено взаимодействие между чат-операторами и другими каналами поддержки.

Выход в линию и оптимизация

Первая смена из двух операторов начала работу спустя две недели после старта. Постепенно команда расширилась до 10 человек, а процессы стабилизировались.
Результаты:
1. Время ожидания ответа сокращено с 2 минут до 4 секунд.
2. Существенно снижена нагрузка на голосовую линию и email-поддержку.
3. Уровень удовлетворенности клиентов вырос до CSAT 4,8.
4. Среднее время обработки обращения составило 4 минуты 48 секунд, при Error Rate 1,4%.
5. За два месяца сформирована устойчивая система метрик и обучения для дальнейшего масштабирования.

Другие кейсы

Разметка медицинских данных: аксиальные срезы

Data Light успешно выполнила разметку 700 аксиальных срезов за месяц, собрав команду из опытных медиков. Это позволило эффективно обучить модель для определения фораминальных грыж.

Подробнее

Сбор данных для улучшения системы распознавания лиц и голоса

Мы помогли клиенту повысить точность биометрической системы распознавания лиц и голоса, собрав уникальный датасет из более чем 400 000 единиц данных. Этот подход улучшил производительность системы на 21%.

Подробнее

Все кейсы