Как мы объединили работу двух линий поддержки в Трекере и теперь отвечаем на обращения за 15 минут вместо двух часов

Когда вы записываетесь в салон красоты или фитнес-клуб, вам приходит уведомление с подтверждением визита. А после компания напоминает о записи и уточняет, придёте ли вы. Выстраивать коммуникацию бизнесу помогают сервисы по настройке уведомлений, такие как ChatPush. Компании обращаются за автоматизированными решениями и после поддерживают связь с ChatPush через службу поддержки.

Маргарита Хальзова, деливери-менеджер компании и эксперт по Трекеру, рассказывает, как он помогает систематизировать работу службы поддержки и планировать задачи бизнеса.

Наша цель — быстро отрабатывать обращения и не путаться в запросах

Мы в ChatPush предлагаем сервисному бизнесу решение, которое поможет упростить коммуникацию с клиентами: напомнить о визите, подтвердить запись или запросить отзыв. Специальный движок подстраивается под CRM-систему бизнеса, собирает все обращения клиентов в одном месте и готовит рассылки для WhatsApp, Telegram, MAX, VK, OK и других каналов связи. Если объединить всех клиентов, которых обслуживают бизнесы через решения ChatPush, выйдет более 10 000 пользователей.

С представителями бизнеса у нас общаются две линии поддержки.

Первая линия

Решает общие проблемы: отвечает на вопросы по верификации и списаниям, разбирается, почему уведомления пришли в один канал связи, а не в другой, подсказывает, как настроить пуши. 

Вторая линия 

Принимает заявки от первой, если обнаружилась ошибка в системе — например, некорректно отображаются ссылки в сообщениях или не работают разделы в настройках.

Две линии тесно работают друг с другом, но долгое время между службами поддержки не было структурной коммуникации. Большинство сотрудников пользовались Notion. Первая линия поддержки принимала заявки клиентов, заводила их как задачи в системе и расставляла по приоритету, а после IT-специалисты забирали их в работу.

Пользоваться такой системой было можно, но измерять показатели — трудно. В Notion нельзя было настраивать SLA: мы не видели, сколько по времени задача находится в том или ином статусе. Когда клиентов стало больше, начали появляться вопросы к скорости работы. Например, приходили комментарии о том, что иногда мы долго обрабатываем заявки. Время на реакции было установлено на уровне договорённостей, при этом измерить его не получалось. Было сложно понять, кто растягивает сроки и в чём проблема: в том, как первая линия заводит карточки, или в том, как вторая решает поставленные задачи. Именно поэтому мы поняли, что пора искать новое решение.

Утвердили критерии для эффективной работы команд

Перед заменой Notion мы договорились с сотрудниками о трёх важных моментах.

Определили приоритетность обращений

Критичный уровень присвоили тем заявкам, где бизнес сообщает, что сервис недоступен для всех клиентов. Остальные распределили так:

• Высокий — для случаев, когда проблема затрагивает больше 50% пользователей.
• Средний — для локальных проблем отдельных клиентов.
• Низкий — для общих вопросов и консультаций. 

Согласовали SLA — время реакции и решения клиентских вопросов

Для эффективной работы мы установили свои лимиты:

• оптимальное время реакции — не больше 30 минут,
• решение — от 2 часов для критичных заявок до 48 часов для остальных.

Утвердили структуру описания инцидентов

Чтобы линия поддержки передавала разработчикам грамотно описанные заявки клиентов, мы согласовали список вопросов, на которые точно нужны ответы. Например, на что жалуется клиент, какой у него ID, когда и во сколько возникла ошибка. Так инженерам проще вникать в проблему и сразу приступать к решению.

Настроили рабочий процесс в Трекере

Для работы с задачами мы выбрали Яндекс Трекер. Его инструменты помогли нам систематизировать данные и соединить две линии поддержки между собой.

Создали шаблоны обращений

Многие обращения в ChatPush типовые, поэтому я собрала шаблон, по которому первой линии удобно заполнять заявки. Решила сделать это в Трекере и открыла для себя приятный бонус.

Часто к заявкам нужно прикладывать скрины, и раньше приходилось сохранять изображения на компьютер, расписывать длинные названия и только после этого прикреплять файлы в систему. В Трекер же можно вставлять скрины привычной комбинацией клавиш Ctrl + C и Ctrl + V прямо в описание задачи. Это значительно экономит время специалистов поддержки.

Настроили статусы и переходы

Статусы в Трекере показывают, на каком этапе находятся задачи. Основной путь наших задач состоит из стандартных статусов: «Новый», «Открыт», «В работе», «Решён», если IT-отдел исправил проблему и готов передать результат клиенту, и «Закрыт», если заказчик подтвердил, что всё снова работает.

Я адаптировала переходы под нашу специфику и сделала так, чтобы при изменении статуса на «Открыт» появлялся экран с обязательным заполнением полей. Среди них — «Время возникновения ошибки» и «Описание».

Мы анализируем SLA и CSAT — это дополнительная субъективная оценка, которую первая линия ставит второй за скорость и качество обработки заявки. А ещё мы считаем, сколько задач переоткрываются, то есть переходят из статуса «Закрыт» обратно в «Открыт». Если такое происходит, значит, поддержка не смогла с первого раза помочь клиентам. Эта метрика показывает качество работы второй линии, и мы стремимся, чтобы показатель близился к нулю.

Читайте также: Яндекс Трекер: отвечаем на вопросы пользователей

Установили таймер SLA

Прописали условия и включили его автоматический перезапуск. Это снимает часть работы с сотрудников поддержки: больше не нужно напоминать коллегам о сроках решения проблемы. Система делает это за них.

Подключили уведомления в мессенджер

Наша команда активно использует Telegram, поэтому мы настроили уведомления в приложение. Служба поддержки получает сообщения в бот, когда задача в Трекере перешла в новый статус, кто-то из коллег оставил комментарий или отметил обращение как решённое.

Объединили две линии поддержки и повысили скорость ответа на обращения

С внедрением Трекера мы смогли:

1. Сократить время реакции на обращения с 2 часов до 15 минут.
2. Уменьшить количество переоткрытых задач на 60%.
3. Повысить прозрачность работы службы поддержки и наладить коммуникацию между командами.