Telegram Web Link
Делимся новым кейсом про обучение, на этот раз с командой K2 Кибербезопасность 🛡

Вызов — научить 50+ (!) сотрудников объяснять сложное простыми словами.

Перед стартом курса мы изучили увлечения ребят и поняли, что большинству нравится кинематограф, поэтому решили сделать виртуальным наставником для учеников...Леонардо Ди Каприо!

Мы создали аккаунт, от имени которого Ди Каприо давал задания, принимал домашки и общался с сотрудниками. А ИИ-версия актёра даже записала персональные поздравления для участников по итогам курса.

Как итог — сразу после обучения качество ответов техподдержки увеличилось на 15%.

Узнать подробнее про процесс обучения можно в нашем блоге: ссылка
#Календарь

Октябрь в этом году — настоящий месяц конференций по клиентскому сервису!

Делимся ниже полным списком мероприятий месяца:

🔹Как организован единый контакт-центр — 15 октября
🔹Zendesk AI Summit — 15-16 октября
🔹IT Retail Day 2024 — 16 октября
🔹Customer Experience Forum — 15-17 октября
🔹Бизнес-форум «Продажи.Главное» — 17-18 октября
🔹Новые возможности искусственного интеллекта для роботизации поддержки — 22 октября
🔹Naumen Bank Contact Center Rank — 23 октября
🔹Ежегодная конференция «Этика и ИИ: на грани технологий и человеческих ценностей» — 25 октября
🔹Управление клиентским опытом 360 — 29-30 октября
Мы активно изучаем, какие продукты на базе ИИ есть на рынке клиентской поддержки 🤖

В прошлом месяце для одного из консалтинговых проектов мы разбирались в том, как работает CoPilot и какие готовые решения существуют. Всё для того, чтобы ответить на вопрос: в какой момент компании стоит (и стоит ли вообще?) внедрять CoPilot.

В изучении опирались на ROI — то есть считали, как быстро окупятся инвестиции от внедрения такого инструмента в поддержку. Мы посчитали ROI сразу для трёх сегментов компаний: малого, среднего и крупного бизнеса.

А ещё сделали небольшой обзор готовых решений на рынке, рассказали про их особенности и функционал.

Что у нас получилось — читайте в Базе Знаний: подписаться
Делимся историей успеха наших выпускников 🎓

Команда FunPay разработала руководство для ответов клиентам под 8 разных направлений поддержки: от первой линии до отдела безопасности.

Общение с клиентами каждый отдел подстроил под свою специфику: на форумах с клиентами — в дружелюбном TOV, с нарушителями — сухо и строго, а с предпринимателями в деловом стиле.

Особая гордость проекта — мемы! FunPay выделили из команды двух «мемологов», которые вместе с наставником от Supprt.Science подбирали и создавали мемы для руководства.

В рамках курса Настя, руководитель департамента англоязычной поддержки, собрала лучшие мысли, философию, правила и регламенты каждого отдела и сшила это в единый регламент сервисных стандартов!

А мы со своей стороны задизайнили и распечатали книгу, чтобы у ребят остался физический артефакт после обучения на курсе. Смотрите карусель, чтобы узнать больше и оставляйте заявку, чтобы написать свое Чат-руководство: https://school.supprt.science/handbook
База Знаний о клиентском сервисе в новом тарифе

Теперь вместе с библиотекой статей вы получаете доступ к миникурсу «Как решать проблемы клиентов».

В курсе 7 уроков и 7 домашних заданий для самостоятельной проработки, которые учат отвечать клиентам заботливо и проактивно.

Что входит в новый тариф:

🌟 90+ статей про клиентский сервис, которые ежемесячно пополняются
🌟 Доступ к интенсиву «Как решать проблемы клиентов»
🌟 Доступ к чатику с другими подписчиками, чтобы обсуждать рабочие задачи и делиться экспертизой
🌟 Закрытые онлайн-экскурсии в поддержку к коллегам

Узнать больше можно на сайте: https://base.supprt.science/
Делимся кейсом внедрения ИИ в поддержку Timeweb 🔥

Вызов
— научить бота отвечать клиентам не хуже сотрудников поддержки.

Процесс внедрения включал поэтапную передачу тематик боту и проверку его первых ответов сотрудниками поддержки, чтобы LLM «в бою» сразу давал полезные и правильные решения.

Результаты
— на финальном срезе бот достиг 93% качества ответов, и уже самостоятельно закрывает 47% обращений. CSI бота вырос до 90% (для сравнения, у сотрудников поддержки — 88%).

Выше в карточках рассказали про этапы проекта и поделились результатами последнего аудита бота.

Полная история проекта в нашем блоге: ссылка
2025/07/01 18:09:48
Back to Top
HTML Embed Code: