Отвечал клиентам в Telegram и усложнил себе жизнь

Несколько лет я практически полностью вёл поддержку проектов через Telegram.

На первых этапах всё было очень просто:

клиент написал ► я открыл Telegram ► ответил. Никакой специальной системы не требовалось

Но постепенно проектов становилось больше, клиентов становилось больше, а вместе с ними росло и количество собственных костылей, которые я придумывал, чтобы все это не развалилось.

В какой-то момент я понял, что мне уже не столько сложно отвечать клиентам, сколько сложно найти всё необходимое, чтобы нормально им ответить.

Так я сделал для себя отдельный сервис, и сейчас решил попробовать открыть его для других.

Сначала у меня был отдельный закрытый Telegram-канал, где находился только я.

Там я хранил заготовленные ответы на часто задаваемые вопросы. Клиент спрашивает что-то типовое, я нахожу нужный текст, копирую, немного меняю, если надо, и отправляю.

Отдельно был ещё один канал с информацией о пользователях. Там могли быть ID, какие-то пометки, особенности конкретного клиента и всё остальное, что хотелось не забыть.

На тот момент это казалось вполне нормальным решением. По сути, у меня был Telegram, несколько каналов и моя память. И это действительно работало, пока проектов и клиентов было немного.

Когда проектов стало больше, стало больше и таких каналов. У каждого проекта свои шаблоны, свои пользователи, свои заметки. Постепенно возникла довольно странная ситуация.

Чтобы просто ответить человеку, иногда нужно было:

1. открыть диалог с клиентом;

2. вспомнить, к какому проекту он относится;

3. найти информацию о нём;

4. открыть канал с нужными заметками;

5. найти подходящий шаблон;

6. скопировать его;

7. вернуться в диалог;

8. наконец-то ответить.

Всё это по отдельности кажется мелочью, но когда делаешь это десятки раз в день на протяжении нескольких лет, начинает раздражать.

А самое забавное, что я постепенно уже не помнил, где именно что лежит.

Когда в России начались проблемы с доступом к Telegram, для работы мне часто требовался VPN. И тут я впервые почувствовал, насколько сильно вся моя поддержка зависит от самого Telegram.

Иногда уведомления не приходили. Иногда я замечал сообщение гораздо позже, когда сам заходил проверить чаты, включив VPN. Иногда клиент уже успевал написать повторно, потому что на первое сообщение я просто не увидел уведомление.

Для обычной переписки это неприятность, но для поддержки уже проблема.

Клиенту ведь совершенно всё равно, почему я не ответил. У него просто есть ощущение:

«Я написал в поддержку, а мне не отвечают»

И в какой-то момент я понял, что мне нужно менять не настройки Telegram и не искать очередной способ организовать каналы. Мне нужно было разделить Telegram клиента и рабочее место оператора.

Сначала я смотрел на существующие решения и почти везде видел примерно одно и то же: CRM, лиды, сделки, воронки, статусы, аналитика, десятки полей.

Но мне всё это было не нужно. Я не хотел управлять лидами. Не хотел строить воронки. Не хотел превращать поддержку в отдел продаж.

Мне нужно было гораздо более простое решение:

Открыть сообщение клиента и сразу иметь всё необходимое, чтобы ему ответить.

Именно вокруг этой идеи я и начал делать Support.House.

Теперь клиент по-прежнему пишет в обычный Telegram-бот, для него вообще ничего не меняется. А вот оператор работает уже в отдельном интерфейсе.

Получается:

клиент ► Telegram ► Support.House ► оператор

Слева все проекты, подключенные к сервису, и их обращения. В центре сам диалог с клиентом. Справа карточка клиента: информация о нём, теги и внутренние заметки.

А внизу, прямо под перепиской, находится кнопка, открывающая шаблоны ответов. Не нужно открывать отдельный Telegram-канал или сторонние заметки, искать нужный текст и возвращаться обратно в диалог: готовый ответ можно вставить прямо оттуда.

По сути, я просто собрал в одном месте всё, что раньше приходилось держать в нескольких местах и в голове:

диалог ► информация о клиенте ► заметки ► шаблоны ► сценарии ► ответ

И при этом постарался не превращать сервис в очередную CRM с кучей ненужных функций. Мне нужен был именно удобный инструмент, в котором оператор может быстро и нормально ответить клиенту.

Дальше будет про функции. Сразу скажу: если у вас один проект и пять обращений в день, всё это вам не нужно, проще открыть Telegram и ответить. Я сам так делал много лет.

Еще до того, как клиент попадает к оператору, ему можно показать часто задаваемые вопросы прямо в самом боте.

Например:

- Как оплатить подписку?

- Как изменить тариф?

- Почему не работает функция?

- Как отменить подписку?

Клиент выбирает вопрос и сразу получает готовый ответ. А если не нашёл решения, внизу всегда есть «Написать оператору».

FAQ настраивается под каждый проект отдельно: можно взять готовые заготовки, изменить их под себя или полностью создать свои вопросы и ответы.

В итоге часть типовых вопросов решается еще до обращения в поддержку, а оператору достаются ситуации, где действительно требуется помощь человека.

И здесь я неожиданно для себя увидел интересную цифру.

Когда я выводил статистику на главный экран, там были вполне очевидные вещи: сколько обращений, сколько неотвеченных, среднее время ответа. Короче, всё как у всех.

И была одна цифра, которую добавил скорее из любопытства:

сколько обращений закрылись через FAQ, так и не дойдя до оператора.

Получилось 64%, а на одном из проектов вообще 74%.

То есть две трети людей находят ответ сами, если дать им нужную информацию прямо в боте, а не оставлять единственным вариантом «написать оператору».

И тут я поймал себя на мысли. Мы привыкли считать работой поддержки то, что сделал оператор: сколько ответил, как быстро ответил, сколько времени потратил на решение вопроса.

А ведь самая ценная поддержка именно та, которой вообще не понадобилось.

Если две трети вопросов закрываются без человека, оператору остаётся только треть. И всё это время я улучшал именно эту треть: скорость ответа, шаблоны, удобство работы оператора.

Полез посмотреть, как эту цифру считают другие, и не нашёл её вообще. Обычно смотрят на уже случившуюся работу: время первого ответа, количество обращений, среднее время решения. Эту метрику нигде не учитывают:

Обращение не пришло. Оператор не потратил время. В отчёте просто пусто.

Теперь же эта метрика стоит у меня в первой строке дашборда, а ниже отдельно по каждому проекту.

Кстати, у нее есть приятное свойство: чем она выше, тем меньше вы работаете.

С шаблонами всё ещё проще. Например, клиент пишет:

«Как оплатить подписку?»

Я нажимаю на нужный шаблон, готовый ответ вставляется прямо в поле ввода.

Кажется, что это мелочь, но когда один и тот же ответ приходится давать десятки раз, она здорово экономит время.

Отдельно я делаю сценарии, где несколько связанных шагов для ситуаций, а одним сообщением не обойтись. Но эта часть сейчас переосмысливается, поэтому подробно рассказывать пока не буду.

А потом я заметил ещё одну вещь. Даже если нужный ответ уже есть под рукой, оператор всё равно каждый раз делает одну и ту же работу:

читает сообщение ► понимает ► какой ответ подходит ► находит шаблон ► вставляет его, иногда немного редактирует и отправляет

Если таких сообщений сотни, это уже превращается в рутину.

И тогда я подумал:

А зачем оператору вообще каждый раз искать готовый ответ, если система уже знает, как отвечать на этот вопрос?

Так появился AI-помощник.

Мне было важно, чтобы это был не просто, грубо говоря, ChatGPT, которому сказали:

«Ответь клиенту»

У каждого проекта в Support.House есть свои настройки AI. Можно описать компанию, продукты и услуги, тарифы, возможности, ограничения и важные правила общения с клиентами. Задать тон общения и дополнительные инструкции.

Кроме этого, AI учитывает FAQ проекта, информацию из карточки клиента, историю текущего диалога и шаблоны ответов.

То есть он не пытается каждый раз придумать ответ с нуля, а использует ту информацию, которую мы заранее подготовили для конкретного проекта, и на её основе формирует ответ именно этому клиенту.

Например, если клиент спрашивает про подписку, AI знает, какие тарифы у проекта, какие правила действуют при продлении, что можно и нельзя обещать клиенту и какой стиль общения нужно использовать.

Оператор нажимает рядом с последним сообщением клиента «✨AI» и получает готовый вариант ответа в поле ввода. При необходимости его можно отредактировать и отправить.

Мне было важно оставить этот последний шаг за оператором. AI помогает подготовить ответ, но не забирает у человека контроль над перепиской. Пока оператор сам не отправит сообщение, клиент его не увидит.

В дальнейшем это может работать и без нажатия кнопки: на простое «как оплатить подписку» отвечать сразу, а на «хочу вернуть деньги, потому что…» звать человека.

Кажется, к такой модели всё и движется. Не «AI заменяет поддержку», а AI занимается тем, что не требует человека, а человек подключается там, где он действительно нужен.

Но с этим я торопиться не буду. Включать такую возможность буду осторожно и, возможно, вынесу в отдельный переключатель, чтобы владелец проекта сам решал, где автоответы можно включить, а где лучше оставить всё оператору. Ведь один неудачный ответ в момент, когда человек уже раздражён, стоит дороже всех сэкономленных минут.

И здесь я бы не стал говорить, что мой сервис нужен всем. Если у вас 5-10 обращений в день, наверное, действительно проще открыть Telegram и ответить.

Я сам так много лет и делал. Проблема появляется, когда обращений становится много. Когда появляется несколько операторов, а у каждого проекта свои правила и ответы. Когда на один и тот же вопрос приходится отвечать десятки раз.

И особенно когда поддержка начинает отнимать заметную часть рабочего времени. Вот тогда уже становится понятно, что одного Telegram для работы с клиентами недостаточно.

Изначально Support.House вообще не был каким-то бизнес-планом. Я просто решал свою проблему.

Мне надоело:

Поэтому я сначала сделал инструмент, который был нужен мне самому. А уже потом подумал:

А сколько ещё людей сейчас организуют поддержку примерно так же?

Наверняка не все используют Telegram-каналы с ID пользователей, как делал я. Кто-то отвечает из личного аккаунта, кто-то использует отдельные чаты, кто-то хранит шаблоны в Notion, кто-то вообще держит всё в голове.

Но проблема, кажется, одна и та же:

клиенту нужно просто ответить, а для этого приходится держать слишком много всего в голове и слишком много всего искать.

Про то, что происходит дальше, я пишу в телеграм-канале: цифры из данных, что сломалось, как чинил. Скучный changelog вперемешку с наблюдениями о том, как ведут себя люди в поддержке. Канал новый, постов там пока немного. Если интересно, вот он: Телеграм-канал

А мне сейчас интересно проверить одну простую гипотезу:

Насколько эта проблема распространена у других Telegram-проектов?

Может вы тоже в какой-то момент поняли, что Telegram удобен для общения с клиентами, но для полноценной поддержки его уже не хватает. Расскажите, как вы организовали это у себя.

Если ведёте поддержку, посчитайте, сколько обращений у вас закрывается без человека. Не сколько вы ответили, а сколько ответить вообще не пришлось.

Интересно, у скольких эта цифра вообще считается.