Инструменты клиентской поддержки: опыт e-commerce брендов

Высококонкурентный рынок в e-commerce не прощает ͏ошибок. 89% клиентов готовы поменять сервис после одного негативного опыта в сервисе. При этом, привлечение нового͏ стоит бизнесу до 25 раз дороже, чем удержание текущего. Поэто͏му важность ка͏чества ͏сервиса становится н͏е вспомогательной, а важнейшей функцией, ͏которая вл͏ияет на ͏удержан͏ие, прибыль и͏ репутацию бренда.

Аналитик студии комплексной разработки цифровых решений CleverPumpkin Алёна Сорокина и эксперты «Сантехника-Онлайн», METRO и Gulliver Group разбирают какие инструменты клиентской поддержки помогают e-commerce продуктам расти и удерживать клиентов.

Хорошая поддержка — какая она?

Клиентская поддержка — это важная часть пользовательского пути. От нее зависит, вернется ли клиент, порекомендует ли сервис и купит ли снова. Возможность быстро получить помощь повышает лояльность к бизнесу. Пользователи чувствуют, что не останутся один на один со сложностями и всегда могут рассчитывать на обратную связь.

Хорошая поддержка — это системная работа, в которую включены:

1. сама команда службы поддержки клиентов,
2. продуктовая команда и разработка, чтобы на основе обратной связи устранять ошибки и улучшать пользовательский опыт,
3. инструменты, которые позволяют делать все это прозрачно, быстро и с возможностью полноценной аналитики.

Каналы самопомощи

База знаний или FAQ

Самый простой способ снизить нагрузку на поддержку — дать пользователю возможность самостоятельно найти ответ. Для этого подойдет база знаний или раздел FAQ на сайте. В приложении его можно реализовать через вебвью: при нажатии открывается готовая страница сайта с ответами на популярные вопросы.

Важно регулярно обновлять базу знаний, особенно в e-commerce, где часто меняются акции, условия доставки и оплаты.

Отзывы в сторах

Добавьте кнопку «Оценить приложение» в профиль или настройки. Да, это факт, что негативные отзывы пишут охотнее. Но для MVP это отличная возможность для роста, ведь отзывы покажут, что клиентам неудобно, а вы сможете это исправить перед тем, как создавать полную версию продукта.

Такую функциональность можно заложить прямо в приложение на этапе MVP. Он не требует сторонних интеграций и помогает регулярно мониторить фидбек от пользователей.

Форма обратной связи

Один из самых доступных и простых способов общения с пользователями. Подходит на начальном этапе развития продукта при небольшой аудитории.

В приложении размещается форма для вопросов, предложений и сообщений об ошибках с отправкой на почту. Минус: общение часто остается односторонним. Поэтому лучше добавить в форму поле для контактов, чтобы оператор при необходимости мог связаться с пользователем.

Быстрые каналы связи

Горячая линия

Теле͏фон г͏орячей͏ линии остается важн͏ым каналом поддержки, ͏особ͏енно в ситуациях когда пользователь хочет быстрого отве͏та или͏ предпочитает живое общение цифровым формам͏ св͏язи.

Эксперты «Сантехника-Онлайн», METRO и Gulliver Group единогласно отмечают колл-центр самым загруженным каналом связи. Например, в METRO на телефон приходится 66% всех обращений. На горячую линию сети магазинов детской одежды Gulliver поступает около 52% обращений от покупателей.

Даже при популярности чатов номер телефона остаётся важным для пользователя. Особенно в e-commerce, где часто возникают вопросы по доставке, трудности с оплатой и возвратами.

Онлайн-чат или интеграция с мессенджерами

В e-commerce пользователю все чаще проще написать в чат или мессенджер, чем звонить, особенно когда он выбирает товар или уточняет детали заказа.

"Если в 2023 году доля письменных обращений в нашем контакт-центре составляла около 12%, то уже к 2025 году она увеличилась до 25%.

Стоит также отметить, что средний чек в письменных каналах существенно выше: в чатах он достигает 47 тысяч рублей, тогда как при заказах по телефону — около 41 тысячи рублей".

Ключевой фактор — скорость реакции на запрос. По наблюдениям «Сантехника-Онлайн», снижение скорости в чатах уменьшает вероятность того, что клиент закажет товар, примерно на 4%. А еще это влияет на конверсию, удержание и лояльность. Поэтому целевое время ответа в чате, принятое в компании, — около 30 секунд.

Еще более быстрых решений пользователи ждут, когда вопрос касается финансовых или вопросов с товарами.

«Особенно чувствительны клиенты, обращающиеся через онлайн-чат на сайте. Они ожидают мгновенного отклика: если скорость реакции не соответствует их ожиданиям, клиент может просто уйти».

Особенности решения:

1. Если переписка ведется во вне приложения, есть риски, что пользователь покинет чат, не дождавшись ответа, и запрос останется без решения;
2. При ведении переписки во внешнем мессенджере, история хранится на стороне его разработчика, а не в вашей системе. Это мешает отслеживать метрики и анализировать качество сервиса;
3. Нужна команда, чтобы обеспечить высокое качество помощи и скорость ответов.

Автоматизация службы поддержки

Чат-боты

Подходят для автоматизации однотипных запросов: статус заказа, доставка, возврат, простые инструкции. Такие сценарии хорошо формализуются и часто повторяются, что удобно для быстрой обработки.

Это особенно полезно для сегментов с высокой нагрузкой на поддержку и большим числом пользователей, которым важно получить быстрый ответ без ожидания оператора. К тому же чат-боты могут работать круглосуточно, что особенно ценно для e-commerce с широкой географией пользователей. Так клиенты получают помощь в удобное для них время.

«Для имиджа и лояльности важно, чтобы после написания сообщения клиент сразу видел обратную связь, а не смотрел в пустоту. Поэтому при обращении в Gulliver клиент сразу видит автоматические отбивки в рабочее и нерабочее время, которые подсказывают, что сообщение принято и когда он получит ответ».

Чат-бот стоит подключать, если у вас:

1. есть частотные повторяющиеся запросы;
2. нет ресурса для полной поддержки;
3. хочется быстро снять нагрузку с команды.

Как решают эту задачу на практике

Tidio — один из самых популярных чат-ботов, который можно быстро внедрить и интегрировать с e-commerce платформами. Помимо этого, в сервисе доступны инструменты для email-маркетинга и тикет-систем.

В качестве альтернативы можно рассмотреть HappyDesk. Сервис предлагает функциональность для автоматизации работы с обращениями, при этом ориентирован как на малый, так и на средний бизнес. Помогает централизованно обрабатывать запросы из разных каналов: с сайта, мессенджеров, email и соцсетей. Среди плюсов — развитая аналитика, возможность кастомизации сценариев, интеграции с CRM.

AI-боты и Copilot-инструменты

Чат-боты на основе AI могут понимать контекст конкретного сервиса, делиться актуальной информацией о продуктах и персонализировать ответы в зависимости от запросов пользователя. Они рекомендуют товары на основе истории покупок, избранного и предыдущего общения, а также предлагают сопутствующие или заменяемые позиции. Такие решения хорошо выступают в роли первой линии поддержки, высвобождая время операторов для более сложных запросов. При необходимости бот может плавно передать диалог оператору, что для клиента будет выглядеть как непрерывный разговор.

«Наша AI-модель умеет рассчитывать вероятность допродажи для каждого заказа. Простые заказы обрабатываются автоматически, а сложные — направляются экспертам. Это позволяет разгрузить операторов, дать им больше времени на работу с клиентом. В результате средний чек по заказам, которые обрабатывают специалисты, вырос на 15%, а их зарплата увеличилась».

Однако важно учитывать нестандартные ситуации, где требуется гибкость и эмпатия. В такие моменты пользователи чаще предпочитают автоматизации живое общение. Евгений Сахаров поделился, что попытка обрабатывать AI-ботом 70–80% онлайн-заказов привела к снижению среднего чека на 10–15%:

«Клиенты стали негативно реагировать на ботов в сложных ситуациях, таких как рекламации или вопросы по установке. Стало ясно, что для сложных продаж и консультаций нужен человек. Для подобных запросов мы обеспечиваем мгновенное подключение к оператору».

Таким образом, AI-инструменты стоит рассматривать для решения типовых, стандартизированных запросов. Именно в этой зоне они дают максимальный эффект.

«AI — эффективный вспомогательный инструмент, который автоматически обрабатывает около 30% обращений на горячую линию METRO, закрывая стандартные запросы. Но мы разрабатываем усовершенствованную модель, чтобы увеличить долю успешно решаемых автоматически обращений и повысить общую эффективность и скорость работы службы поддержки».

«Мы успешно автоматизировали 30–40% типовых запросов и внедрили умную маршрутизацию, которая анализирует контекст и направляет клиента к нужному специалисту или в автоматический сценарий».

Компании всё чаще используют AI не только в собственных продуктах, но и для обработки отзывов в сторонних каналах, где поток комментариев большой, а скорость реакции влияет на продажи. При этом данные из отзывов становятся источником обратной связи для продуктовых команд, выявляют повторяющиеся проблемы и помогают улучшать собственные продукты и процессы вокруг них.

«При внедрении AI для ответов на отзывы на маркетплейсах нам удалось сократить время ответа около 30%. Мы экономим время и даём лучший результат по обработке, что способствует рейтингу карточки товара».

Для внедрения AI-ботов потребуются технические ресурсы для настройки и поддержки системы. Особенно важно, чтобы боты были связаны с внутренними источниками данных (CRM, корпоративными базами знаний), иначе бот ограничится поверхностными ответами. Ещё стоит закладывать время на постоянную дообучаемость и улучшать сценарии по мере роста продукта.

Как решают эту задачу на практике

Один из наиболее известных инструментов — платформа INTERCOM. Она объединяет в себе всё необходимое в едином решении.

В качестве замены рассмотрите Upservice, он удобен для малого бизнеса: собирает обращения из разных каналов (почта, мессенджеры, сайт), имеет встроенную базу знаний и контролирует SLA. Отдельный плюс — наличие AI-ассистента, способного автоматически решить до 80% типовых запросов.

Системная работа с обращениями пользователей

Тикет-системы

Когда приложение развивается, растет и количество пользователей и число каналов, откуда поступают обращения — сайт, соцсети, мессенджеры, приложение, e-mail. Оператору нужно записывать все запросы, распределять их по специалистам и отслеживать прогресс по решению.

Для системной работой с обращениями существуют тикет-системы. В них каждое сообщение фиксируется в виде тикета с уникальным номером, статусом, историей переписки, ответственным, с возможностью аналитики по нагрузке и времени обработки.

Для внедрения тикет-системы потребуются ресурсы на обработку обращений и на настройку самой платформы. Нужно продумать инфраструктуру для хранения содержания заявок: текстовая информация, фотографии, скриншоты, ссылки.

Как решают эту задачу на практике

Выбор системы зависит от задач проекта, объема обращений и потребностей команды.

Мы применяли HappyDesk с развитой аналитикой и возможностями кастомизации. В системе есть родительские и дочерние тикеты (удобно при массовых обращениях), умное распределение заявок по загрузке операторов, интеграция с сервисами автоматизации задач, пересылка комментариев по e-mail коллегам.

Также стоит отметить хелп-деск на базе AI — ЮЗДЕСК. Он поддерживает более 20 каналов связи и собирает обращения клиентов в единый интерфейс. Встроенные шаблоны и правила обработки позволяют ускорить рутинные процессы, а гибкие отчёты помогают оценивать эффективность работы поддержки и вовремя выявлять узкие места. Встроенный AI умеет анализировать содержание тикетов, тональность и выделяет приоритетные обращения, на которых стоит сосредоточить внимание сотрудников в первую очередь.

Как оценивать качество клиентской поддержки

Качество сервиса это и про скорость ответа и про его восприятие пользователями. То насколько качественно команда решает запросы, как общаются операторы — всё это влияет на конверсию и удержание.

В таблице мы собрали ключевые метрики, которые помогут с оценкой качества вашей службы поддержки.

Чтобы получать объективную картину, используйте автоматизированные платформы и тикет-системы. Они помогут настроить процессы, отследят динамику и визуализируют данные в дашбордах. С их помощью легче определить узкие места (канал, сотрудников или процессы) и использовать эти данные для роста продукта.

Заключение

Перед тем как выбирать инструменты, опирайтесь на фактические потребности бизнеса, специфику аудитории и этап жизненного цикла продукта. Такой подход позволяет командам осмысленно выстраивать масштабируемую поддержку, которая не теряет качества со временем.

«Мы внедряем AI-решения поэтапно, начиная с чат-бота на основе дерева решений для обработки стандартных запросов. Параллельно сейчас запускаем модель на основе AI в приложении и на сайте. Она должна снизить нагрузку на горячую линию. В планах — автоматическая генерация ответов на обращения в колл-центр и голосовой помощник с доступом к данным о наличии товаров, акциях, балансе кешбэка и других».

«Система требует постоянного развития, регулярной доработки, анализа ошибок и работы с обратной связью. И эти задачи должны быть закреплены за отдельным специалистом или командой».

Если вы только планируете создать свой цифровой продукт для e-commerce, начните с простых инструментов для обработки фидбэка от клиентов, и добавляйте инструменты по мере необходимости.

MVP и версии 1.0

1. Отзывы в магазинах приложений, связь с разработчиком;
2. Телефон горячей линии;
3. Форма обратной связи в приложении.

Рост

1. FAQ;
2. Онлайн-чат или интеграция с мессенджером;
3. Чат-бот.

Масштабирование

1. AI-инструменты;
2. Тикет-система для службы поддержки;
3. Интеграции систем с аналитикой для анализа загрузки и качества решения вопросов.

В e-commerce переход к конкуренту — вопрос пары кликов, поэтому зачастую именно обслуживание становится решающим фактором удержания. Важно использовать обратную связь, как ресурс для роста развития: выявлять повторяющиеся проблемы, улучшать сценарии. Используйте службу поддержки не как функцию, а продолжение пользовательского опыта.

Если вы хотите внедрить или улучшить работу с обращениями пользователей — напишите нам в Telegram. Подберем подходящие решения, опираясь на опыт и специфику вашего проекта.

Источник