Как контролировать сотрудников с помощью ИИ

В поддержке клиентов кроется огромная часть успеха нашего бизнеса. Когда человек только начинает работать с Chatix, ему нужно понять, как настроить ИИ-продавца, внедрить его в переписки, разобраться в функциях. Мы помогаем с этим шаг за шагом: объясняем, показываем, настраиваем. Это не разовая задача, а ежедневный поток сообщений, десятки чатов. От качества этой работы зависит, насколько продукт окажется полезным для клиента. Если мы поможем хорошо, они увидят реальную ценность, а если нет, рискуем потерять их.

Как руководитель, я всегда держу поддержку под контролем, потому что она напрямую влияет на удержание и удовлетворённость. Раньше я сам просматривал переписки. Заходил в чаты, читал диалоги, проверял, как ребята справляются. Но объём огромный и постоянно растёт, а это часы времени, которые уходят на рутину. Я понимал, что это неэффективно, но без контроля нельзя.

Недавно на нашей платформе мы выкатили опцию Анализ переписок, которой я и закрыл свою проблему. Как это выглядит на практике. Я задаю, сколько диалогов ИИ должен взять и с какой периодичностью. Например, каждый день анализировать 15 случайных переписок за прошедшие сутки. Дальше по моему промту он готовит отчёт и присылает его мне утром.

В отчёте меня интересуют четыре вещи.

Первое. Негатив. Где клиент был раздражён, недоволен, где диалог пошёл не туда. Это сигналы риска, которые нельзя пропускать.

Второе. Позитив. Где клиента реально порадовали, где он сказал спасибо, где поддержка сработала идеально. Это важно не меньше. Понимать, что у нас получается, и хвалить людей за конкретные вещи.

Третье. Моменты, где сотрудник поддержки говорит клиенту, что что-то невозможно реализовать. Для меня это контроль полноты экспертизы. Мы должны честно говорить об ограничениях, но не придумывать их. Если поддержка не знает потенциал продукта, клиент теряет ценность.

Четвёртое. Повторяющиеся проблемы внутри одного проекта. Когда клиент прямо говорит, что ситуация не решается и возвращается снова. Для меня это сигнал, что выбранный подход поддержки может быть неудачным. Иногда дело не в ошибке сотрудника, а в том, что на проблему нужно посмотреть под другим углом.

Промпт:

В итоге я больше не читаю чаты вручную. Я читаю концентрированную выжимку, которая каждый день в 11 утра приходит мне в Телеграм. Причём вижу больше нюансов, чем раньше. Chatix за то же время анализирует больше диалогов и делает это без усталости и замыливания взгляда.

По ощущениям контроль стал плотнее, а вмешательство точнее. Мы быстрее замечаем проблемы, быстрее их исправляем. Это напрямую отразилось на удержании клиентов. Поддержка стала стабильнее, предсказуемее и спокойнее.