Всем привет, это Катя Новикова из Supprt.Science!

Прочитала новый «Пиши, сокращай 2025: Как создавать сильный текст» и решила напомнить, что эта книга супер полезна сотрудникам поддержки.

Я не первый год в наших курсах и проектах рекомендую почитать «Пиши, сокращай» — она была для меня настольной книгой, когда я только-только пришла работать в поддержку. При этом всегда с осторожностью — текст был нацелен не совсем на сотрудников поддержки, а чаще для тех, кто пишет новости или продающие посты. Обновленное издание перечитала дважды, потому что этого эффекта уже не было. Для меня оно мягче по подходу и посылу: меньше безапелляционных фраз и больше объяснений, нет жёсткой позиции «вы должны делать так, а не иначе». Ради интереса смотрела и на примеры: в новой версии книги они стали очевиднее, и на них проще объяснять, чем же так плохи оценочные фразы.

Ключевое — сама книга теперь больше про текст, а не про его оформление и дизайн, и теперь она в разы универсальнее. Первые три раздела — слово, предложение и текст — даже нужно читать всем, кто пишет. А потом применять на практике с умом.

Кстати, сейчас книга доступна для предзаказа со скидкой 19%, оформить можно тут — ссылка

Делитесь в комментариях своими рекомендациями книг про клиентский сервис ❤️

К нам пришли ребята из команды AutoFAQ и рассказали про опыт автоматизации поддержки клиентов ювелирной сети «585*Золотой» с нагрузкой 200 000 обращений в месяц. В результате внедрения ИИ-платформы, компания обрабатывает все 100% обращений даже в высокий сезон, что положительно сказалось на выручке.

Как было: 
— в команде 16 операторов, в пиковые нагрузки и сезонность проседают по скорости;
— у клиентов много типовых запросов — где найти магазин, какой размер у изделия и т.д;
— большое количество разрозненных каналов, много «шума» и спама.

В итоге 90% обращений клиентов стали закрываться ботом, а время реакции на запросы клиентов достигло 1 минуты.

Автоматизации для клиентского сервиса бывают разные по технологиям — есть ML и LLM решения. ML-боты генерируют ответы на конкретное сообщение клиента (большой автоматический FAQ), а LLM-боты обрабатывают запросы более естественно, понимая контекст диалога. Например, если пользователь спросит «Какой статус у заказа №123?», оба бота могут ответить одинаково, но если потом клиент уточнит «А когда приедет?», тут уже ML-боту будет тяжелее понять запрос, и он может дать неточную информацию или начать задавать уточняющие вопросы, а LLM-бот учтет контекст предыдущих сообщений и сможет сориентировать клиента по срокам доставки.

Внедрение стандартного бота-классификатора, который работает по принципу FAQ, уже оптимизирует нагрузку на поддержку. Если у вас типовые запросы и нет большого количества контекстных вопросов от клиентов, то это решение будет работать отлично.

Что еще понравилось в кейсе: боту настроили свой TOV под каждый аккаунт бренда. Есть официальный стиль для имиджевого аккаунта (добрый день!) и более мягкий для аккаунта детских украшений (привет!).

Подробнее о кейсе можно прочитать здесь — ссылка

После новости про QIWI, ностальгируем с ребятами из Рокета по временам отзыва лицензии у Интеркоммерца (помните это супер письмо клиентам, что пора деньги выводить?) и всему крутому, что мы успели сделать вместе с Открытием и QIWI.

Спасибо команде QIWI за крутой проект вместе, мы тогда точно запускали ракету в космос!

И любимый мем тех лет!

Ребята, всем привет еще раз

Классная новость для всех, кто читает нашу Базу Знаний или хочет быть в курсе исследований от Supprt.Science ✨

В ноябре мы запустили рассылку, где делимся выжимками последних статей и инсайтами с проектов, над которыми работаем.

Вот о чем расскажем в ближайшем письме:

• Исследование от Intercom: искусственный интеллект переформатирует наш подход к клиентскому сервису и открывает новые возможности для карьерного роста саппортов.
• Ученые из Гарварда считают, что успех сотрудников на 85% зависит от их софт-скиллов. Добавили в Базу Знаний таблицу must have навыков для саппортов с советами, как их можно прокачать. В письме поделимся практиками развития активного слушания.
• Заметки с вебинара о том, как управлять эмоциями во время переговоров с коллегами и клиентами.

Если хотите быть в курсе новых исследований нашей команды, подписывайтесь на рассылку: https://base.supprt.school/email

Всем привет!

На прошлой неделе мы приглашали вас на мастермайнд.
Нас уже 6, а хочется 10! Больше людей — больше знаний ✨

Поэтому мы ждем энтузиастов, успешно внедривших или внедряющих GPT, и тех, кто занимается автоматизацией саппорта на больших языковых моделях 🤖

Приходите, мы не кусаемся, а вместе прокачиваемся. Это бесплатно!

Заполняйте форму по ссылке и расскажите про нас друзьям, которым может быть интересно.

Первая встреча уже 28 февраля!

Всем привет! Сегодня мы помогаем искать саппортов для наших друзей из банка Бланк ❤️

Меня зовут Даша, в прошлом я — одна из создательниц Supprt.Science, сейчас — руководитель обучения и качества в Бланк.
Мы расширяем команду и ищем умных и внимательных ребят.

Что нужно будет делать:
• Отвечать клиентам в чате и по телефону
• Разбираться в том, как открыть ИП, сдать отчётность и в чём отличие фиксированной части страховых взносов от переменной
• Собирать фидбек от клиентов

Что для нас важно:
• Ты грамотно пишешь и говоришь
• Можешь быстро разобраться в большом объёме информации
• Умеешь критически мыслить и вдумчиво анализировать

Что предлагаем:
• График работы 5/2 или 2/2/3
• Удалёнка, но только из России
• Зарплата 50 000 gross + премия
• Компенсация обедов, покупок и не только
• Ноутбук и гарнитура для работы

Если готов стартовать, пиши @tekatyan. Пришли резюме и сопроводительное — в нем расскажи, с каким героем фильма ты себя ассоциируешь и почему. Я — Ванда 🔥 А почему — расскажу в ответном сообщении

⚡️Молния

Вместе с командой Webim мы готовим вебинар, где расскажем про наш опыт запуска поддержки на GPT и покажем примеры ответов (будет с NDA, но все равно красиво)

О чем еще поговорим:

— Перспективы использования больших лингвистических моделей в поддержке на ближайший год
— Какую роль в этом сыграют Help Desk-, Service Desk-системы и омниканальные платформы?
— Как технологии изменят работу сотрудников поддержки?

В конце вместе решим, может ли нейросеть заменить саппортов первой линии 🙌🏼

Приходите, чтобы поддержать нас и послушать о том, как GPT меняет клиентский сервис: ссылка для регистрации

Для всех, кто не сможет присутствовать лично, по традиции, подготовим заметки