Как мы переезжали в новый Helpdesk и что из этого вышло

Кому и что мы рассказали?

На оффлайн конференции EddyConfa 2025 Евгений Фетисов и Виктория Султанова руководители из клиентской службы Циан поделились опытом о переходе компании на новый Helpdesk с лидерами и менеджерами. По итогу, у нас получилась эта статья, где расскажем:

  • Как готовились к масштабному переезду в новый Helpdesk.
  • С какими трудностями столкнулись после переезда и как их решали.
  • Какие автоматизации и ML-решения удалось сохранить и улучшить.
  • Как сейчас работает клиентская поддержка и какие результаты дает автоматизация.
Как мы переезжали в новый Helpdesk и что из этого вышло

Клиентская служба Циан: масштабы и вызовы

У нас полностью удаленная команда из 50+ городов, 12 направлений поддержки, включая контакт-центр. Мы помогаем с вопросами разного уровня — от входа на сайт до сложных технических проблем. При этом удерживаем высокий CSAT (удовлетворенность клиентов) как в письменной, так и в голосовой поддержке.

Подготовка к переезду: год напряженной работы

Наш девиз: «Готовиться будем долго, переедем сразу и без отката к прошлому решению». Так и получилось. Что нам пришлось переносить: 20+ интеграций, 600 триггеров, 1000+ макросов, 1500+ статей базы знаний.

Как выбирали новый Helpdesk?

  1. Изучили рынок, отправили базовые анкеты и отсеяли неподходящих.
  2. Отправили углубленные технические анкеты, провели онлайн-встречи. После отбора осталось 9 кандидатов.
  3. Проверили референсы и потестировали общение с клиентами. В финал прошли 4 компании.

Мы остановили выбор на HDE. Понравилась гибкость API (в отличие от жестких лимитов Zendesk), персональная поддержка, а не просто ссылки на документацию, и возможность кастомизации, например, плагин для Jira.

Переезд и первые проблемы

Главный фейл был в том, что после переезда время работы модели автоответов выросло до 20 минут :(
Две недели мы искали источник проблемы, затем провели оптимизацию и сократили время до 2 мин 30 секунд.

Что из ключевого удалось сохранить и улучшить?

🔹 ML-модель

🔹 Автоответы (сначала костыли в Google Таблицах, потом перешли на API базы знаний)

🔹 Скрипты для обогащения тикетов (ускоряют обработку)

🔹 Кастомный плагин Jira (1 задача = несколько обращений, что критично для приоритезации).

Результаты: автоматизация и статистика

📊 100 000 тикетов размечено ML за квартал

🤖 35 000 автоответов + 20 000 тикетов полностью закрыл бот

⭐ CSAT бота — 75% -- редкий показатель, ведь пользователи обычно не любят ботов

Как мы этого добились?

  • Контент-команда пишет ответы с учетом TOV
  • Поддержка оперативно фиксирует ошибки бота
  • Супервайзеры анализируют негативные оценки

Выводы

Helpdesk важен не только для клиентов, но и для внутренних процессов. Мы убедились, что он может стать удобным инструментом для коммуникации внутри компании, упрощая взаимодействие с внутренними пользователями.

Когда мы перестали сравнить «как было», то вышли за рамки шаблонов. Это помогло найти более эффективные решения вместо того, чтобы цепляться за старые привычные процессы.

Да, было сложно, в переезде участвовало много команд, но год подготовки прошел не зря – мы переехали практически бесшовно, не оставив пользователей без поддержки.

3
Начать дискуссию