Что важно при запуске поддержки клиентов?

По статистике компании теряют до 80% клиентов из-за плохого клиентского сервиса или его отсутствия. Я поделюсь основанными на личном опыте советами, которые помогут вам запустить поддержку клиентов и не набить шишки. Заварите чай, устройтесь поудобнее и погнали!

Поддержка — это канал, через который клиенты часто впервые знакомятся с продуктом: задают интересующий вопрос, приходят за консультацией по услугам или делятся сомнениями. Агенты поддержки могут влиять на лояльность клиентов и другие метрики, которые важны для компании. А еще поддержка — важный источник обратной связи, она позволяет выявлять, что клиентам не нравится в продукте, вызывает сложности или непонимание.

Поддержка может намного больше, чем просто отвечать на вопросы клиентов. Поэтому важно установить цели, которых команда намерена достичь за определенное время. Они могут быть краткосрочными и долгосрочными, глобальными, общего характера или с конкретным измеримым результатом.

Важно понимать, что здесь работает принцип синергии: чтобы это влияние на показатели случилось, необходимо, чтобы все сотрудники, действия которых могут влиять на показатель, работали на общую цель. Например, сервисная поддержка клиентов не сможет повысить лояльность клиентов, если отдел продаж, который тоже взаимодействует с клиентами, не будет вовлечен в повышение этой метрики.

Примеры показателей проектов, на которые повлияла поддержка:

Service Level Agreement — соглашение об уровне сервиса. Четко сформулированные условия оказания услуг и описание метрик помогают агентам поддержки максимально эффективно отладить рабочие процессы, а клиенту — точно знать, какого результата следует ожидать.

Мы отслеживаем две ключевые метрики SLA: время первого ответа и время решения запроса.

Время первого ответа показывает, насколько быстро агент дает первый ответ клиенту. Если это звонок — это время, за которое агент отвечает на него; если сообщение в текстовом канале — время отправки клиенту первого приветствия. Приветствие в текстовом канале позволяет клиенту понять, что обслуживание началось и можно расслабиться.

Время решения запроса показывает, сколько времени требуется от момента поступления запроса клиента до того, как его вопрос будет полностью решен.

В своих проектах мы чаще всего предлагаем поддержку 24/7 и придерживаемся следующих целевых показателей.

Время первого ответа:

Время решения запроса — не более 24 часов.

В хелпдеск-системах, используемых для поддержки клиентов, можно настроить автоматическое отслеживание SLA, которое в режиме реального времени будет замерять время и подсвечивать для агентов поддержки те обращения, которые необходимо обработать в первую очередь.

Важен регулярный контроль метрик на уровне всей команды поддержки — он позволяет видеть отклонения от целевых показателей и оперативно реагировать на них. Мы используем для этого бот, который подсчитывает значения метрик раз в неделю и присылает их в рабочие чаты. Если какой-либо из показателей ниже ожидаемого значения — разбираемся в причинах и предпринимаем действия для повышения результативности на текущей неделе.

При общении с клиентами важно учитывать, какие каналы удобнее для решения их вопросов. Например, консультация по телефону поможет быстро решить вопрос, который долго описывать текстом в чате или в письме. Напротив, в переписке клиент может прислать скриншоты или файлы, необходимые для решения сложной проблемы, что невозможно при общении по телефону.

Работу с несколькими каналами обращений важно строить так, чтобы это было удобно как для клиента, так и для команды поддержки.

С точки зрения клиента возможность перехода с одного канала в другой должна быть максимально бесшовной. Например: позвонить по телефону, а затем отправить файлы на почту — и консультация продолжится с того же места, где остановилась на звонке.

Для команды поддержки обрабатывать все обращения в одном месте важно, так как это позволяет накапливать информацию о взаимодействии с клиентом. Также обработка запросов в одном окне позволяет разгрузить агентов, чтобы они больше времени уделяли общению с клиентами, а не переключению между программами.

Собрать обращения из разных каналов в одном месте и организовать эффективную работу с ними помогают хелпдеск-системы. Часто они имеют большой пакет встроенных интеграций с разными сервисами: почта, телефония, мессенджеры, социальные сети, CRM-системы и т. д. Кроме того, есть возможность интеграции посредством API.

Готовые интеграции использовать удобнее, однако они могут быть платными или предоставлять ограниченный функционал. Чем популярнее решение, с которым необходима интеграция, тем большая вероятность, что интеграция с ним уже доступна и будет выполнять необходимые для бизнеса задачи.

Интеграция с помощью API требует технических знаний или подключения разработчиков, однако позволяет настроить все под свои задачи, а также связать те сервисы, возможность интеграции с которыми не поддерживается в хелпдеск-системе.

Если прямая интеграция не поддерживается, а разработчика для настройки API нет, можно использовать сервисы, которые позволяют настроить обмен данными между сервисами и автоматизировать часть процессов, например Zapier.

Для работы важна адекватная поддержка хелпдеск-сервиса: консультация по вопросам, возникающим во время работы, и готовность устранять выявленные баги или недостатки системы, выявленные в процессе ее эксплуатации.

В некоторых проектах мы используем Юздеск в качестве хелпдеск-системы. В него поступают обращения электронной почты, виджет чата на сайте, в Телеграме и ВКонтакте.

А еще мы настроили интеграции с внешними сервисами:

База знаний — платформа, где собрали и структурировали всю информацию о работе команды и продукта, который они поддерживают. От того, насколько грамотно и подробно составлена база знаний, зависит скорость обработки обращений — в хорошо структурированной базе по ключевым словам можно быстро найти нужную информацию.

Мы рекомендуем формировать базу знаний из пяти основных блоков:

FAQ — удобный инструмент, который содержит набор распространенных вопросов и ответов. Готовые ответы позволяют быстрее отвечать на типовые вопросы: например, инструкцию для клиента не придется каждый раз писать с нуля, если она уже есть в FAQ. Агент возьмет готовый ответ за основу и дополнит его при необходимости. Кроме того, полезно размещать FAQ в публичном доступе — так клиенты смогут самостоятельно найти ответ на частые вопросы.

Помимо этого, в базе необходимо подробное описание продукта, его функционала и особенностей, чтобы при возникновении нетипового вопроса агенты могли самостоятельно найти информацию для ответа. Полезно добавить информацию о компании и ее истории — так команда поддержки сможет автономно ответить не только на вопросы о продукте. Подобную информацию удобно вести в виде статей с древовидной структурой, которая упрощает навигацию.

При работе с обращениями важно, чтобы у команды было синхронизированное понимание, как пошагово работать с запросами: к кому обратиться по сложному вопросу, как поступить, если просят соединить с кем-то из другого отдела, кому передать информацию по партнерству и т. д. Для этих целей удобно использовать два инструмента: схема работы с обращениями и база контактов.

Схема работы с обращениями позволяет быстро понять, что делать дальше на каждом этапе работы. Со временем сотрудник запоминает схему работы и действует автономно, используя схему для сложных и новых для него ситуаций.

В базе контактов мы фиксируем информацию о коллегах и партнерах, к которым можно обратиться для решения вопросов, требующих их участия. Там же находится и информация о контактах разработчиков, к которым можно обращаться при возникновении экстренных ситуаций в работе продукта, который поддерживают агенты.

На скриншоте фрагмент алгоритма работы с обращениями, который мы использовали в рамках проекта поддержки абитуриентов и студентов вузов.

Любые знания хороши до момента, пока они не устаревают. Еще один важный аспект хорошей базы знаний — протокол ее обновления: как часто и в каком формате вносим новую информацию, кто проверяет актуальность текущей информации и контролирует внесение новой. Лучше всего обновлять базу знаний сразу при поступлении новой информации. Однако на практике это не всегда возможно. Мы используем для этого отдельный рабочий чат: присылаем туда заметки о том, что необходимо внести в базу знаний, и делаем это настолько быстро, насколько это возможно.

В подборе сотрудников есть две стратегии: найти готового, опытного сотрудника или обучить новичка, который будет работать так, как требуется компании. Поиск готового сотрудника с опытом привычнее и позволяет быстро ввести его в работу. Однако на практике мы поняли, что опыт не всегда является показателем качества работы: сотрудник за годы работы может профессионально выгореть или придерживаться неподходящего формата работы, его придется долго переучивать. Обучить с нуля часто бывает проще.

Мы подбираем агентов исходя из ценностей и убеждений, которые они разделяют, личных качеств и идей о том, для чего нужна поддержка. Кроме этого, в кандидатах важны эмпатия, грамотность, умение быстро обучаться и технические навыки. Всему остальному мы научим.

Для обучения мы привлекаем опытных агентов, которые становятся наставниками для новичков и отрабатывают с ними модельные ситуации на основе реальных обращений клиентов. А еще используем гайды по каждому аспекту работы.

Примеры материалов, которые мы используем для обучения новых агентов:

Стандарты ответов на вопросы

Чек-лист по работе на смене

Гайд по работе со звонками

Гайд по коммуникации с клиентами

Гайд по консультации с коллегами и партнерами в телеграм-чате

Для подготовки таких гайдов можно использовать готовые материалы или разработать их самостоятельно. Например, при подготовке стандартов ответов на вопросы мы использовали материалы по клиентскому сервису от IT-Agency, Jivo и GeekBrains, а чек-листы и гайды писали самостоятельно.

В дальнейшем эти материалы позволяют синхронизировать работу агентов — в любой момент можно открыть их и проверить, все ли корректно ты выполняешь.

Специалист по контролю качества — важный участник команды поддержки, который отслеживает, какие ответы дают агенты поддержки, и поддерживает высокий уровень качества. В нашем понимании это не «каратель», который во всем находит изъяны, а наставник, который помогает повышать качество работы через позитивную мотивацию: он анализирует ответы, разбирает плохие и хорошие кейсы с сотрудниками, индивидуально или на групповых встречах, развивает у них необходимые навыки, тренирует выполнять задачи, в которых они совершают ошибки.

Сотрудники воспринимают такой контроль качества, как ценную обратную связь, позволяющую им улучшить свои навыки. Кроме того, специалист контроля качества помогает со стороны взглянуть на процессы, которые могут приводить к ошибкам в работе агентов, и дает руководителю команды рекомендации по их изменению.

Если команда маленькая, контроль качества может осуществлять лидер команды. Однако если команда большая или работает с большим количество обращений, то стоит выделить для этого отдельного сотрудника.

В своих проектах мы используем контроль следующих ключевых показателей, по которым оцениваем ответы агентов поддержки:

Контроль качества работает вкупе с рейтинговой системой сотрудников, о которой будет рассказано ниже. За ошибки у сотрудника снимают баллы, и его рейтинг уменьшается.

Мы верим, что даже лучшие сотрудники могут совершать ошибки, поэтому есть два исключения, при которых баллы не снимают:

Индивидуальный рейтинг сотрудника позволяет построить прозрачную систему премирования: в нашей команде агенты имеют фиксированную часть оклада и премиальную часть, на размер которой влияет личный рейтинг. Дополнительные баллы повышают рейтинг, а ошибки, выявленные специалистом по контролю качества, снижают его. При формировании рейтинговой системы можно ввести дополнительные баллы за те действия, которые важны для команды поддержки, — это позволит дополнительно мотивировать сотрудников их выполнять.

Мы ввели следующие критерии оценки, за которые агент может получить дополнительные баллы:

Для удобства используем индивидуальные дашборды, которые позволяют быстро и наглядно посмотреть рейтинг сотрудника в текущем месяце.

В начале каждого месяца у агента есть 50 баллов. На скриншоте выше у агента сняли за ошибки 7 баллов, но общий бонус все равно большой. К концу месяца на счету агента 43 балла, они конвертируются в премиальную часть зарплаты.

Понятные цели и критерии оценки работы агентов, удобные для клиентов каналы, а также обучение сотрудников и продуманная мотивация — все это позволяет эффективно разворачивать поддержку даже в технологически сложных продуктах, на лету формировать базу знаний, дообучать агентов под особенности проекта и показывать блестящие результаты: увеличивать лояльность клиентов, повышать посещаемость и возвращаемость, получать отзывы и целевые действия.