60% обращений без оператора: как ГК Lime Credit Group масштабировала поддержку без расширения команды
По мере роста клиентского сервиса увеличивается и нагрузка на поддержку. Рутинные запросы занимают время операторов, а ручная обработка ограничивает возможности масштабирования.
Группа компаний Lime Credit Group столкнулась с похожей задачей: автоматизировать типовые обращения, объединить текстовые каналы и освободить операторов для сложных клиентских ситуаций – без увеличения штата.
От ручной поддержки – к автоматизации
До внедрения Flomni CS, значительная часть работы поддержки оставалась ручной. Операторам приходилось искать информацию в базе знаний, фиксировать данные и самостоятельно классифицировать входящие запросы. Это увеличивало время обработки и могло приводить к повторным обращениям.
Особенно много времени занимали нестандартные ситуации:
«Самыми сложными для команды были нестандартные обращения: на поиск информации и подготовку ответа оператору требовалось в 2,5 раза больше времени, чем на типовой запрос».
Александра Николаева
Директор департамента клиентской поддержки
Отдельной проблемой была классификация входящих запросов. Неточная типизация мешала команде видеть реальную структуру обращений и понимать, какие вопросы повторяются чаще всего. При этом часть пользователей могла не дойти до нужного специалиста.
Дополнительной задачей стало объединение текстовых каналов. Обращения поступали через веб-чат и электронную почту, и компании требовалось собрать их в едином рабочем пространстве – с общей историей взаимодействия и понятной маршрутизацией.
Поэтому задача проекта была шире, чем просто ускорение ответов. Lime Credit Group хотела выстроить более качественную модель поддержки с понятной маршрутизацией и более глубокими консультациями.
Что было важно для Lime Credit Group
К моменту знакомства с Flomni CS команда Lime Credit Group уже изучала рынок и сравнивала доступные решения. Компания искала платформу, которая позволила бы:
- автоматизировать рутинные обращения;
- гибко настраивать сценарии;
- объединить каналы и работу операторов;
- получать аналитику по клиентскому потоку;
- самостоятельно развивать сценарии и интеграции;
- соответствовать требованиям к безопасности данных.
Также важными условиями были локализация данных в РФ, соответствие требованиям 152-ФЗ и надежное шифрование данных:
«Принципиальным требованием была безопасность данных. Учитывая специфику работы МФО, обеспечение конфиденциальности персональных данных — критически важная задача».
Александра Николаева
Директор департамента клиентской поддержки
В итоге Lime Credit Group выбрала Flomni CS как технологическую основу для последовательного развития поддержки: от объединения каналов и автоматизации типовых запросов до AI-сценариев.
Как менялась модель поддержки
Следующим шагом стало внедрение платформы в ежедневную работу поддержки. Процесс разделили на несколько этапов:
- Объединили текстовые обращения
Веб-чат и электронную почту подключили к единому контуру Flomni CS, позднее добавили Telegram и MAX. Операторы начали работать в «Диалогах», где собраны переписка, информация о клиенте и история взаимодействия. - Автоматизировали типовые запросы
Наиболее частые вопросы перевели в сценарии чат-бота. На старте автоматизировали только основные темы, а затем постепенно добавляли новые ветки и уточняющие шаги. - Добавили распознавание свободных обращений
«Мегамозг» научился определять тематику сообщения клиента и направлять его в подходящий сценарий. - Подключили «AI Консультанта»
Если готового сценария недостаточно, AI обращается к базе знаний, формирует ответ и может завершить диалог без участия оператора.
В результате решение постепенно выросло из окна обработки обращений в систему, где автоматизация, AI и сотрудники работают как части одного процесса.
Единое окно для операторов
Первым этапом команда собрала текстовые коммуникации в едином контуре Flomni CS:
- На старте к платформе подключили веб-чат на сайте и электронную почту, позднее добавили Telegram и MAX.
- Операторы начали работать с обращениями в «Диалогах» — едином интерфейсе, где собраны переписка, информация о клиенте и история взаимодействия.
Веб-виджет при этом настроили с учетом контекста обращения:
- В публичной части сайта клиент может получить консультацию по общим вопросам.
- После авторизации вместе с обращением во Flomni CS передается дополнительная информация о клиенте, поэтому оператор может продолжить коммуникацию без повторного сбора уже известных данных.
В «Диалогах» оператор сразу получает контекст, необходимый для работы с обращением: видит историю переписки с клиентом, ключевую информацию из CRM-полей и теги, которые помогают понять тематику запроса.
При маршрутизации система учитывает параметры самого обращения:
- канал, из которого пришел клиент;
- E-mail;
- проект или бренд;
- страницу, с которой начался диалог;
- статус авторизации клиента;
- выбранную или определенную тему обращения.
Поддержка работает круглосуточно, при этом основная нагрузка приходится на дневные часы.
«Для команды особенно ценным стал принцип единого окна: текстовые каналы, ключевая информация и история взаимодействия с клиентом собраны в одном месте».
Александра Николаева
Директор департамента клиентской поддержки
60% обращений закрываются без оператора
Следующим этапом стала автоматизация типовых обращений. До внедрения Flomni доля запросов, которые могли завершаться без участия оператора, по оценке команды Lime Credit Group, составляла около 10%.
Для этого во Flomni CS настроили алгоритмического чат-бота с заранее заданными сценариями. В первую версию вошли наиболее частые вопросы:
- как оформить заем;
- как оставить заявку;
- как пройти отдельные этапы взаимодействия с компанией.
На старте команда не пыталась автоматизировать все возможные ситуации. Сначала запустили базовые сценарии в рамках сервиса «Конструктор чат-ботов», а затем постепенно развивали их: добавляли новые темы, уточняющие шаги и дополнительные ветки.
Сегодня бот участвует в 100% входящих диалогов, а 60% обращений завершаются без подключения сотрудника. При этом команда справляется с текущим объемом текстовых обращений без расширения штата.
Это изменило и роль операторов: освободившееся время команда направила на сложные обращения, требующие глубокой консультации, индивидуального разбора и экспертизы.
«Работа операторов стала более осмысленной. Исчезла модель “человека-робота”, выполняющего скрипты на скорость. На ее место пришла роль эксперта, способного глубоко разобраться в проблеме клиента и предложить качественное решение».
Александра Николаева
Директор департамента клиентской поддержки
Это стало следующим шагом к расширению автоматизации и подключению AI-сценариев.
AI работает как первая линия
Сценарного чат-бота оказалось недостаточно для всех обращений: клиенты не всегда формулируют вопрос так, как он задан в готовом сценарии. Поэтому следующей задачей стало научить систему работать с обращениями в свободной форме:
- понимать, с каким вопросом пришел пользователь,
- определять подходящий способ его обработки.
Для этого во Flomni CS задействовали два AI-инструмента:
- «Мегамозг» распознает тематику свободного обращения и соотносит его с подходящим сценарием.
- «AI Консультант» подключается, если готового сценария недостаточно: обращается к базе знаний, формирует ответ и может самостоятельно завершить диалог.
При этом автоматизация остается управляемой. Если для решения вопроса нужен доступ к информации о конкретном займе, платеже или заявке, диалог передается сотруднику.
Как это выглядит для клиента
Например, клиент пишет: «Могу ли я погасить заем раньше срока?»
- «Мегамозг» определяет тематику обращения.
- Если для вопроса есть готовый сценарий, клиент переходит в нужную ветку.
- Если сценария недостаточно, подключается «AI Консультант».
- AI обращается к базе знаний и формирует ответ.
- Если требуется участие сотрудника, диалог передается оператору.
Клиенту не нужно самостоятельно определять категорию своего вопроса, а оператор подключается только тогда, когда действительно необходима его экспертиза.
Команда самостоятельно развивает автоматизацию
Для Lime Credit Group было важно не зависеть от технической команды при каждой доработке и иметь возможность самостоятельно развивать систему:
«Поскольку Lime Credit Group развивает собственные технологические решения, возможность самостоятельно настраивать систему и интегрировать ее с внутренними сервисами была для нас одним из ключевых факторов дальнейшего развития».
Александра Николаева
Директор департамента клиентской поддержки
Поэтому после запуска к проекту подключился технический специалист Lime Credit Group, который постепенно взял на себя управление сценариями. Теперь он:
- меняет структуру веток;
- добавляет новые вопросы и сценарии;
- уточняет логику обработки обращений;
- развивает автоматизацию под новые задачи.
Это позволяет команде быстрее вносить изменения без отдельного запроса на каждую доработку. Flomni остается подключена к сложным интеграциям, новым возможностям платформы и задачам, где требуется участие продуктовой или технической команды.
Результат
За время работы с Flomni CS, Lime Credit Group перешла от преимущественно ручной обработки обращений к многоуровневой модели автоматизации:
- 3,6 млн+ сессий обработано с января 2024 года по июль 2026-го;
- 60% обращений завершаются без подключения оператора;
- 100% входящих диалогов проходят через бота;
- 26% обращений проходят через «Мегамозг» и «AI Консультанта»;
- Без расширения штата: команда справляется с текущим объемом текстовых обращений.
Главный эффект проекта – не только в сокращении ручной обработки. Автоматизация перераспределила ресурс команды: операторы получили больше времени на сложные обращения, глубокие консультации и развитие экспертизы.
Что дальше
Проект продолжает развиваться. Команда тестирует новые AI-инструменты, в том числе автоматическую проверку качества коммуникаций, расширяет количество тематик для GPT-сценариев и повышает точность распознавания намерений клиента.
Автоматизация позволила перераспределить ресурс операторов в пользу сложных кейсов, более глубоких консультаций и развития экспертизы. Изменился и подход к оценке поддержки: больше внимания команда стала уделять не только скорости обработки обращений, но и качеству консультаций и клиентской лояльности.
Следующий этап – дальнейшее развитие «AI Консультанта» и его интеграция с внутренними системами, чтобы постепенно переносить в AI персонализированные сценарии.
В перспективе изменится и роль сотрудников: по мере передачи типовых запросов AI операторы будут больше заниматься сложными и нестандартными кейсами и контролировать качество работы самих AI-систем:
«Мы видим модель поддержки, в которой через один-два года AI берет на себя до 80% типовых запросов, а сотрудники работают как эксперты высокого уровня. Их зона ответственности — сложные и нестандартные кейсы, индивидуальная работа с клиентом и контроль качества самих AI-систем».
Александра Николаева
Директор департамента клиентской поддержки
Flomni CS стала для Lime Credit Group основой для последовательного развития клиентского сервиса: от объединения каналов и автоматизации типовых обращений до масштабирования AI-поддержки.
«Flomni CS позволил перейти Lime Credit Group от количественной оценки работы к качественной, повысив лояльность клиентов и эффективность операторов».
Александра Николаева
Директор департамента клиентской поддержки
Получите бесплатную консультацию
Наши специалисты ответят на все вопросы
и помогут подобрать решение
