Клиентский сервис будущего: взгляд изнутри Chatme.ai

Карина, привет! Давай для начала познакомимся, какова твоя роль в Chatme.ai и как долго ты работаешь в команде?

Привет! Я в Chatme.ai уже 5 лет. Начинала как диалог-дизайнер, затем перешла в бизнес-команду и сейчас руковожу направлением клиентской поддержки. Моя основная задача — выстраивать долгосрочные и доверительные отношения с клиентами, помогать им получать максимальную ценность от продукта и обеспечивать, чтобы команда поддержки работала стабильно, эффективно и с высоким уровнем сервиса.

Как ты сама определяешь «отличный клиентский сервис»?

Для меня отличный клиентский сервис это три вещи:

1. Доверие клиента — он может прийти с любым вопросом, и мы сделаем все, чтобы помочь, даже если это выходит за рамки стандартного обслуживания.
2. Эффективность команды поддержки — мы решаем запросы быстро, качественно и в рамках KPI.
3. Долгосрочные отношения — клиент чувствует, что мы заинтересованы в его успехе, и готов работать с нами пока мир не рухнет.

Отличный сервис — это когда клиент доволен и дает ОС [обратную связь — прим. редактора], помогая нам расти и улучшать продукт, а команда работает слаженно.

Как изменились запросы клиентов с появлением ChatGPT и других LLM?

Мы в Chatme.ai давно работаем с NLU-моделями, поэтому появление LLM стало для нас скорее расширением возможностей, чем революцией. Клиенты стали чаще приходить с запросами на ИИ-ботов, ожидая более персонализированного общения, «человечного» тона и упрощенного обучения модели. При этом основная цель: эффективная автоматизация и высокий уровень сервиса — осталась прежней. Мы начали использовать LLM как дополнение к NLU: для ускорения обучения, расширения сценариев и повышения естественности диалога. Это позволило нам сокращать время запуска ботов и улучшать пользовательский опыт, что подтверждается положительной обратной связью от клиентов.

Что клиенты ожидают от чат-бота, но бот пока не может сделать?

Иногда клиенты ожидают, что бот будет как суперкомпьютер из фильмов: сам себя обучит, поймет эмоцию с полуслова, угадает настроение и подстроит разговор так, что человек даже не заметит, что общается с машиной. Если честно, даже опытный оператор не всегда это может, а от бота хотят прямо телепатические возможности. Но мы уже движемся в этом правлении. LLM стали гораздо лучше улавливать контекст и подбирать тон общения, но пока «самообучающаяся машина с душой» это все же больше из области научной фантастики. Хотя зная темпы развития технологий, скоро суперкомпьютер из фильмов перестанет быть для нас «супер» и станет просто компьютером.

Бывало ли, что бот обучился чему-то неожиданному для команды?

Нет

Как меняются ожидания клиентов в целом — хотят ли они больше автоматизации или личного общения?

В целом клиенты все чаще выбирают автоматизацию — это и скорость, и экономия, и масштабируемость сервиса. Интересно, что даже ВИП сегмент, который раньше настаивал на исключительно «живом» общении, сейчас все чаще рассматривает чат-ботов благодаря LLM. При этом, запрос на личный подход никуда не исчезает, так как тут важен баланс: рутинные процессы закрывает бот, а там, где нужна индивидуальность и внимание, подключаются операторы.

Как выглядит идеальный бриф от клиента?

Идеальный бриф — это, конечно, готовая блок-схема бизнес-процессов с пониманием конечных каналов, интеграций и т.д. Но на практике такое бывает редко. Чаще всего клиенты приходят с общим описанием или даже просто с проблемой: «у нас перегружены операторы». Поэтому мы вместе выстраиваем схему для чат-бота: собираем информацию о текущих процессах, каналах, функциях бота и необходимых интеграциях. Чем подробнее клиент может описать текущее состояние и свои цели, тем быстрее мы запускаем проект.

Что для вас более важный KPI — скорость ответа или глубина решения вопроса?

Для меня в приоритете глубина решения. Быстрый, но неверный ответ не помогает клиенту, а иногда даже делает хуже. При этом, скорость тоже важна: мы всегда стараемся сразу реагировать, даже если окончательное решение требует проработки. Главное — это держать клиента в курсе процесса решения. Такой подход создает доверие: клиент видит, что мы не просто «быстро отвечаем», а действительно доводим его вопрос до конечного результата.

Как вы сравниваете эффективность проектов до и после внедрения чат-бота?

Мы начинаем с выявления исходных «болей» клиента: перегруз операторов, низкая удовлетворенность пользователей, большое количество однотипных вопросов и т.д. После внедрения чат-бота сравниваем ключевые метрики: уровень удовлетворенности пользователей, количество обращений, которые бот закрыл самостоятельно. Так мы видим динамику и можем вместе с клиентом оценить эффект внедрения как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения опыта конечных пользователей.

Если через 5 лет боты будут делать все что угодно, останутся ли в сервисе живые люди?

Да, люди останутся. Даже если технологии будут очень продвинутыми, всегда будут ситуации, где важны эмоции, доверие и личный контакт. Особенно это касается ВИП сегмента, сложных кейсов или конфликтных ситуаций. Более того, у клиентов будет выбор: полностью автоматизированный сервис или индивидуальное сопровождение с персональным менеджером. Я думаю, что человек и бот будут не конкурировать друг с другом, а дополнять друг друга.

Если бы у бота было имя и аватар, как бы вы его назвали? 

Для меня имя и аватар бота — это способ придать ему индивидуальность и вызвать доверие у пользователей. В медицине, например, мы сделали продукт «Зоя». Этот продукт позволяет сделать бота, который бы умел работать с любой МИС и помогал врачам и пациентам в коммуникации. Это имя теплое, ассоциируется с заботой и вниманием, что очень важно в сфере медицины.

Что вас больше всего вдохновляет в работе с клиентским сервисом?

Меня вдохновляет возможность помогать людям находить простые решения для сложных вопросов. Особенно приятно видеть, как меняется сервис у наших клиентов: снижается нагрузка на операторов, пользователи получают быстрые и точные ответы, а бизнес видит рост удовлетворенности. В такие моменты понимаешь, что делаешь не просто проект, а создаешь ценность и пользу сразу для трех сторон: компании, ее сотрудников и конечных клиентов.