Публикация Школы траблшутеров

Оптимизация службы поддержки пользователей

Время чтения: 4 мин 20 сек
22 мая 2024 г. Просмотров: 151

Оптимизация, Траблшутинг | Олег Брагинский, Роман Жихарев

Основатель «Школы Траблшутеров» Олег Брагинский и слушатель Роман Жихарев рассказывают, как оптимизировали техподдержку образовательной компании из Казахстана. В статье описан трёхмесячный путь от полного хаоса к чётко структурированным процессам.

Заказчик разрабатывает платформу для школ, включающую электронный дневник и образовательный контент. В системе зарегистрированы 3,6 млн учеников. Сайт компании ежемесячно посещают 2 млн уникальных пользователей, из которых 50 тыс. составляют учителя.

Работы по проекту начались в августе 2023. За месяц нужно было разобраться в сложившейся ситуации, предложить и внедрить улучшения, обучить операторов работе с новыми инструментами. Экстремально сжатый срок, учитывая типичную высокую нагрузку на поддержку и состояние дел.

Для получения объёмной картины провели интервью с ключевыми сотрудниками подразделения поддержки и сотрудниками смежных отделов. Оказалось, что обращения пользователей собираются через 23 чата в Телеграм и WhatsApp, но не структурируются и не фиксируются:

80% звонков на горячую линию не попадали на оператора – заняты. Когда платформа дала сбой, в поддержку поступал звонок каждые пять секунд в течение суток – в 10 раз больше обычного:

Цифры белым цветом – количество звонков в этот час. Красным – количество пропущенных. Операторы не справлялись с нагрузкой, бюджета на расширение штата не было. Для снижения числа обращений и нагрузки внедрили трекинг обращений, аналитику и автоматизацию рутины.

Интервью с сотрудниками помогли составить список из 22 улучшений, относящихся к трём направлениям: аналитика обращений и качества поддержки, оптимизация процессов в отделе и взаимодействия с коллегами, автоматизация рутинных задач.

Список улучшений трансформировался в список требований к ПО. К пожеланиям стейкхолдеров добавились: прямая интеграция с телефонией, поддержка нескольких языков, низкие тарифы.

Проанализировали десяток инструментов, провели четыре демозвонка для выяснения особенностей работы ПО. Лидеры рынка проиграли соревнование из-за высокой цены, аутсайдеры – слабого функционала. Победил «середнячок», предложивший решение за адекватные деньги.

Настройка системы обработки обращений и телефонии заняла две недели. Потребовалось участие инженеров со стороны компании и вендоров ПО, километры переписок с сотрудниками и консультантами. Не все интеграции заработали из коробки, не все инструкции отвечали на вопросы.

Составили инструкции операторов: правила обработки обращений и нюансы рабочих инструментов. Сложные фиксированы скринкастами и схемами, простые – текстовыми описаниями.

Создали пакет документации будущего руководителя отдела: как нанимать, оценивать и развивать сотрудников. Описали контроль качества обработки обращений, функциональную карту команды:

Должностные обязанности и нормативы по скорости и качеству работы легли в основу системы грейдов и связанной схемы мотивации.

Описали алгоритм аттестации, предоставили чек-лист идеального сотрудника поддержки:

Когда внедрили инструменты, написали документацию, запустили процессы, потребовался найм руководителя отдела для управления сотрудниками и решения сложных проблем.

Рекрутёр получил от нас инструкцию по отсеву претендентов, список вопросов для глубокого экспертного интервью, общие критерии оценки ответов. HR выдавал видеозаписи бесед с наиболее подходящими кандидатами.

Достижения:

  • работа отдела была структурирована и документирована по направлениям: найм, оценка персонала, обучение и развитие
  • количество обращений, обрабатываемых оператором, выросло в 2 раза за 2 месяца с момента внедрения изменений
  • команда продукта и руководство компании увидели реальную нагрузку на центр поддержки и причины её возникновения
  • операторы научились приоритизировать нагрузку и оперативно подсвечивать проблемы для команды разработки
  • составлен план внедрения изменений на ближайший год.

Не всё задуманное удалось внедрить. Речевая аналитика не справилась с казахским языком ввиду низкого качества записи разговора. Support.AI от Яндекса оказался сложной системой правил обработки обращений, стоимость поддержки которой значительно выше, чем ожидаемая польза.