Как выбрать тикетную систему для поддержки клиентов
Когда оператору приходится искать историю клиента в одном сервисе, проверять заказ в другом, а само обращение вести в третьем, скорость поддержки начинает зависеть не от сложности запроса, а от количества переключений между системами. Чем больше каналов и внутренних инструментов появляется у компании, тем сложнее удерживать контекст, контролировать сроки и не терять обращения.
По данным HubSpot, 74% руководителей клиентского сервиса считают, что большое количество инструментов замедляет работу команды, при этом только 35% CX-лидеров говорят о полной интеграции данных с используемыми сервисами.
Поэтому при выборе тикетной системы недостаточно сравнить количество каналов, автоматизаций или AI-функций. Ключевой вопрос — насколько система вписывается в реальный процесс поддержки и сокращает количество действий, которые команда сегодня выполняет вручную.
Выбирать систему нужно под процессы поддержки, а не по количеству функций
У двух тикетных систем может быть почти одинаковый набор возможностей:
- маршрутизация,
- SLA,
- несколько каналов,
- аналитика,
- AI-функционал.
Но само наличие функции еще не означает, что она подойдет под конкретную модель поддержки.
Хороший пример — распределение обращений.
В команде с типовыми запросами может быть достаточно равномерно распределять тикеты между операторами.
Если поддержка разделена по продуктам, языкам или компетенциям — потребуется маршрутизация по навыкам.
А при большом потоке обращений система должна дополнительно учитывать загрузку команды, приоритет запроса и риск нарушения SLA.
Также выбор механики маршрутизации можно связать с:
- размером команды,
- объемом,
- сложностью обращений.
То есть одна и та же функция может решать совершенно разные задачи в зависимости от того, как устроена поддержка. Поэтому до сравнения конкретных решений стоит описать сам процесс:
- из каких каналов поступают обращения;
- сколько запросов обрабатывает команда;
- какие обращения требуют отдельной экспертизы;
- как они распределяются и передаются между сотрудниками;
- какие SLA действуют для разных типов запросов;
- на каких этапах остается больше всего ручной работы.
После этого критерии выбора становятся гораздо конкретнее. Но вместо вопроса «Есть ли в системе нужная функция?» появляется другой:
«Сможет ли эта функция поддержать наш рабочий сценарий без дополнительных ручных действий и обходных решений?»
Именно по этому принципу имеет смысл оценивать остальные возможности тикетной системы.
На что смотреть при выборе тикетной системы
После того как требования к процессу определены, можно переходить к сравнению систем. Мы выделили четыре основных критерия, которые помогают оценить, насколько платформа подойдет для ежедневной работы поддержки:
- как она собирает обращения,
- сохраняет контекст,
- сокращает ручную работу,
- помогает соблюдать SLA и масштабируется вместе с командой.
Собирает ли система обращения из всех каналов в одном месте
Если email, мессенджеры, онлайн-чат и телефония обрабатываются в разных интерфейсах, оператору приходится следить сразу за несколькими очередями, а у компании появляется риск потерять обращение или обработать его дважды.
Например, клиент может сначала написать в чат на сайте, а через несколько минут продолжить общение в мессенджере. Для оператора это должны быть не два независимых запроса, а одна история взаимодействия.
Здесь ключевая функция — единое омниканальное окно, в которое автоматически попадают обращения из всех подключенных каналов. При выборе системы стоит проверить, поддерживает ли оно:
- подключение нужных компании каналов;
- единую очередь обращений;
- объединение сообщений одного клиента;
- сохранение источника и истории коммуникации;
- общие правила маршрутизации для всех каналов.
Если поддержка работает не только с текстовыми, но и с голосовыми каналами, отдельно проверьте, поддерживает ли платформа Телефонию и можно ли работать со звонками в том же интерфейсе, что и с остальными обращениями.
Например, в Flomni CS интеграция с Телефонией работает на уровне сервиса «Диалоги» — омниканального окна для работы с обращениями.
Наличие большого количества интеграций само по себе не решает задачу. Важно, чтобы подключенные каналы действительно становились частью единого процесса поддержки.
Сохраняет ли система контекст клиента между обращениями и каналами
Даже если все каналы собраны в одном интерфейсе, этого недостаточно: оператору нужен единый контекст клиента, а не набор отдельных тикетов. 81% клиентов ожидают, что оператор сможет продолжить разговор с того места, где он остановился, а 74% раздражает необходимость повторно сообщать уже переданную информацию.
Например, клиент написал в мессенджере о проблеме с заказом, а позже позвонил в поддержку.
Новый оператор должен сразу видеть предыдущий диалог, данные клиента и историю решения вопроса, а не собирать все заново.
Здесь стоит обращать внимание на функции просмотра профиля клиента и истории взаимодействий с ним:
- связываются ли обращения одного клиента между собой;
- сохраняется ли история коммуникаций независимо от канала;
- отображаются ли предыдущие тикеты и их результаты;
- можно ли подтягивать данные из CRM, заказов, биллинга и других систем;
- доступен ли весь контекст оператору непосредственно в карточке обращения.
Чем меньше информации сотруднику приходится искать вручную, тем быстрее он может перейти непосредственно к решению запроса.
Насколько система сокращает ручную работу операторов
Тикетная система должна не только фиксировать обращения, но и убирать повторяющиеся действия вокруг них. Если оператор вручную определяет тему запроса, приоритет, нужную очередь и ищет ответ в базе знаний, часть нагрузки остается прежней.
Например, при большом потоке обращений система может автоматически определить тематику запроса, назначить приоритет и передать его сотруднику с нужной компетенцией. Для оператора тикет уже приходит подготовленным к работе.
При выборе платформы стоит обратить внимание на функции автоматизации и AI:
- автоматическую классификацию и приоритизацию обращений;
- маршрутизацию по теме, навыкам или загрузке команды;
- автоматические правила и триггеры;
- поиск ответов в базе знаний;
- AI-подсказки и резюме диалога;
- автоматизацию типовых запросов без участия оператора.
Например, во Flomni CS цифровые AI-агенты встроены непосредственно в процесс обработки обращений:
AI Консультант автоматизирует текстовые коммуникации: самостоятельно обрабатывает типовые обращения на основе базы знаний, а в более сложных сценариях помогает оператору — анализирует контекст сообщения и предлагает релевантный ответ.
AI Напарник помогает операторам и руководителям поддерживать качество работы. Операторам он дает контекст, подсказки и резюме диалогов, а руководителям помогает контролировать качество коммуникаций и находить точки для улучшения работы команды.
Здесь важно оценивать не само наличие AI или автоматизации, а сколько ручных действий они действительно убирают из обработки каждого обращения.
Помогает ли система управлять SLA и нагрузкой команды
При большом потоке обращений одной очереди недостаточно. Тикетная система должна сама учитывать срочность запроса, норматив ответа и текущую загрузку команды, чтобы обращения не зависали до момента просрочки.
Например, критический запрос от приоритетного клиента должен получить более высокий приоритет и другой SLA, чем обычный информационный вопрос. Если обращение долго остается без ответа, система может автоматически повысить его приоритет или передать в другую очередь.
Здесь стоит обращать внимание на функциональность автоматической эскалации:
- настройку разных SLA по типу обращения, каналу или сегменту клиента;
- автоматические приоритеты и правила эскалации;
- уведомления о приближении дедлайна;
- распределение тикетов с учетом загрузки операторов;
- очереди и группы для разных команд и линий поддержки;
- дашборды по времени реакции, просрочкам и текущей нагрузке.
Так руководитель получает не только отчет о том, сколько SLA уже нарушено, а инструменты, которые помогают управлять очередью и предотвращать просрочки в процессе работы.
Получите бесплатную консультацию
Наши специалисты ответят на все вопросы
и помогут подобрать решение
