Перейти до вмісту
Богдан Щербаков

Навчання ШІ для клієнтського сервісу і підтримки

Навчання ШІ для клієнтського сервісу і підтримки: сортування звернень, база відповідей, тон бренду й скарги, онлайн, від 1800$. Вчимо команду швидше розбирати потік із пошти, директу й месенджерів, а бота не будуємо.

  • 8

    департаментів xPaid в одному розборі

  • 4

    воркшопи для команди банку-партнера Visa

  • 3

    менеджери на звернення єОселі до бота

Коли це потрібно

Якщо впізнаєте свою команду хоч в одному пункті

  • Частину звернень ігнорують

    Звернення падають у пошту, директ і Facebook, і частину з них просто ігнорують, бо на все не вистачає рук.

  • Ті самі питання щодня

    Часто питають одне й те саме: чи є знижка, коли буде в наявності, які терміни поставки, чи можна віддати на ремонт.

  • Бот і менеджер наввипередки

    Автовідповідь йде по тригеру, менеджер її в CRM не бачить, і клієнт отримує рваний діалог із двох відповідей.

  • Тон, як із другом

    Ви звертаєтесь до клієнтів як до друзів, і не віриться, що модель відповідатиме саме так, як ви.

  • Страх утратити клієнта

    Одна невдала відповідь на першій лінії може коштувати клієнта, тому ШІ бояться підпускати до листування.

  • Листування без бази

    За кілька років у пошті зібралось листування з клієнтами, а базу для навчання нової людини так і не склали.

Де це вже працює

Усі клієнти →

Що розбираємо

  • Сортування потоку

    Як швидко визначити тип і пріоритет звернення і що робити з масовими однотиповими питаннями.

  • База типових відповідей

    Команда збирає її сама з реальних діалогів, і вона лишається в компанії, навіть якщо бота не буде.

  • Тон бренду

    Одна відповідь під різні канали вашим голосом, а не канцеляритом, і перевірка перед відправкою.

  • Скарги й чутливі звернення

    Спокійна відповідь без обіцянок, яких компанія не виконає, і межа, за якою пише тільки людина.

  • Контроль якості

    Що з ваших критеріїв модель перевіряє надійно, а що, як тон і емоція, лишається за людиною.

  • Що автоматизувати згодом

    Які звернення можна віддати автоматиці окремим проєктом, а які ні: ціна, скарги, чутливі випадки.

Що команда вміє після

  • Типове питання

    відповідь із власної бази, а не з голови

  • Скарга

    спокійна відповідь без обіцянок, яких не виконаєте

  • Потік звернень

    поділений на те, що автоматизувати згодом, і те, що ні

Як йде програма із заміром

Міряємо на старті, посередині й наприкінці, а через 60 днів — ще раз.

Про програму
  1. Метрики і стан "до"

    Керівник називає три задачі, а ми фіксуємо, як команда робить їх зараз, до навчання.

    До старту

  2. Заняття і замір

    Вісім занять по дві години, домашні між ними і проміжний замір посередині програми.

    2–3 місяці

  3. Звіт керівнику

    Цифри до і після і 30 хвилин розбору з керівником — замір уже входить у ціну.

    Наприкінці

  4. Повтор заміру

    Міряємо ще раз, коли заняття вже закінчились: що з навичок лишилось у роботі.

    +60 днів

Формати і ціна

Одна ставка на все — 300$ за годину

Що питають перед стартом

Три найчастіші питання. Решта — на сторінці питань.

Усі питання
  • Як зібрати звернення з пошти, директу й Facebook в одне місце за допомогою ШІ?

    Звести канали в одну систему — це інтеграція, і її ми не робимо. На навчанні команда вчиться швидше сортувати й відповідати в наявних інструментах, а на виході є перелік того, що з потоку варто автоматизувати окремим проєктом.

  • Ми говоримо з клієнтами як із друзями. Модель так зможе?

    Зможе, якщо показати їй ваші справжні відповіді, а не описати тон словами. На занятті команда збирає приклади власних листів, і чернетку моделі перед відправкою все одно читає людина.

  • Чи можна з листування за пʼять років витягнути базу для навчання підтримки?

    Так, але не однією стопкою. Листування ділимо по клієнтах або темах, щоб модель не змішала різні розмови, а в експорті мають лишитись автор і дата кожного листа.

Схожі напрямки

Близькі за задачами або за аудиторією

Усі напрямки →

Розберемо запит за 15 хвилин

Безкоштовний дзвінок, на якому розпитую про задачі й кажу, що зробив би — буває, що задача закривається без мене.