Как сократить время решения задач техподдержкой

10 важных метрик и KPI для оценки службы поддержки

В современном мире необходимо постоянно следить за эффективностью бизнеса, особенно по трем подразделениям, которые общаются с конечными клиентами: продажам, маркетингу и поддержке.

К счастью, работа этих подразделений относительно легко измерима.

И есть несколько методов, позволяющих получить значимые цифры, описывающие ситуацию.

Если все делать правильно, эти подразделения окажут позитивное влияние на прибыль компании. Но как узнать, что есть правильно?

Как и в случае с продажами/маркетингом, оценивать поддержку необходимо по метрикам и KPI.

Если цифры показывают, что вы не достигаете поставленных целей, необходимо скорректировать свою стратегию.

При этом не измерять нельзя: без объективных данных вы не можете улучшить сервис, особенно в современных условиях быстрой смены клиентских предпочтений.

Исследование «2018 Consumer Intelligence Series: Experience is Everything» показало, что клиенты готовы тратить до 16% больше в компаниях, которые предлагают хорошее обслуживание и персонализированную поддержку.

Далее мы сфокусируемся на метриках клиентского сервиса, KPI службы поддержки, а также измерении степени удовлетворенности клиентов.

В этом нет ничего сложного.

Но надо иметь в виду, что ключевые метрики, за которыми стоит следить, зависят от целей подразделения или бизнеса в целом.

Линии технической поддержки

Разбираемся, зачем делить поддержку на четыре линии, какие функции и особенности у каждой из них

Среднее время первого ответа — Average First Response Time (AFRT)

Или «время реакции». Метрика показывает, сколько в среднем клиенту приходится ждать, прежде чем он получит первый ответ на свой запрос в службу поддержки.

Считается, что клиенты готовы подождать, если поддержка действительно качественная. Однако наблюдение за AFRT гарантирует, что клиенты получат ответ за приемлемое время.

Обратите внимание

• чем меньше время ответа, тем лучше;
• время ответа может быть разным в зависимости от ряда факторов, например, в зависимости от категории клиента (по обращениям VIP клиентом можно и нужно отвечать быстрее), от самого времени обращения (днем или ночью) и т.д.. При этом в некоторых help desk системах вы сами можете настраивать подобные «зависимости»
• стоит установить целевые показатели, в зависимости разных факторов и контролировать их;
• если реальность далека от цели, установите причины. Это может быть, к примеру, недостаточное количество сотрудников на первой линии.

Среднее время ответа — Average Reply Time (ART)

В отличие от AFRT, эта метрика показывает, как быстро решаются вопросы клиентов.

Обратите внимание

• как и с AFRT, чем быстрее вы возвращаетесь к клиенту с итоговым ответом, тем лучше. Ставьте цели и достигайте их;
• если результат отрицательный, выясните, в чем причина, и примите меры для оптимизации процессов.

Общее количество заявок — Number of Support Tickets

Большое количество заявок — метрика двоякая.

С одной стороны, хорошо, когда служба поддержки справляется с объемом. Но с другой стороны, большое количество заявок может указывать на проблему с продуктами или услугами.

Обратите внимание

• меньшее число заявок — к лучшему. Ставьте перед собой цель сократить их объем;
• наблюдайте за количеством заявок в единицу времени — следите за изменением этого показателя;
• выявляйте факторы, которые ведут к росту числа заявок.

Количество просроченных заявок — Number of Ticket Backlog

Как отмечено выше, клиенты не против подождать, если в итоге их сложная проблема будет действительно решена.

И, понятно, есть некоторые проблемы, которые не удасться решить за условные

Но важно следить за числом (а в идеале процентным соотношением) таких заявок и не допускать нарушения баланса между ними и заявками, которые решаются быстро.

Обратите внимание

• чем меньше таких заявок, тем лучше. Ставьте соответствующие цели;
• возможно, для сокращения числа просроченных заявок требуется нанять больше сотрудников в службу поддержки?

Доля заявок, закрытых в ходе первого обращения — First Contact Resolution Rate

Клиенты не любят повторно связываться со службой поддержки, чтобы наконец-то получить ответ на свой вопрос.

Поэтому количество заявок, решенных в ходе первого обращения (например, в одном сеансе чата или телефонном звонке), напрямую связано с клиентской удовлетворенностью.

Обратите внимание

• для расчета метрики достаточно разделить количество заявок, закрытых в ходе первого обращения, на общее количество запросов в поддержку;
• ставьте цель получить большую долю заявок, закрытых в ходе первого обращения. Однако не любые средства ее достижения хороши (посадить на первую линию специалиста со второй линии — не оптимально);
• анализ ситуации позволит вам определить, в каких областях вашей деятельности чаще всего возникают проблемы, и можно ли их быстро решить. Кроме того, так вы можете оценить эффективность (или неэффективность) службы поддержки.

Доля решенных заявок — Resolution Rate

Понимание доли заявок, фактически решенных сотрудниками поддержки (от общего количества клиентских обращений) дает представление об индивидуальной и командной эффективности и продуктивности.

Обратите внимание

• чем выше эта доля, тем лучше. Стоит стремиться к тому, чтобы решить больше проблем, сокращая издержки;
• прежде чем работать с этим показателем, стоит выяснить, есть ли глобальные (более высокоуровневые) проблемы, которые усложняют работу поддержки, отнимая большое количество времени;
• для повышения командной продуктивности можно нанять больше сотрудников поддержки.

Среднее время обработки заявки — Average Handle Time

Этот показатель позволяет количественно оценить эффективность повседневной работы поддержки.

Обратите внимание

• чем меньше среднее время обработки, тем лучше. Стоит периодически контролировать этот показатель и ставить перед собой цель уменьшать его со временем;
• выявите факторы, которые увеличивают или сокращают время работы над заявкой. При необходимости внесите изменения в процессы управления заявками.

Лучшие специалисты — Top Agents

Понимание, кто именно работает лучше всех, позволяет сформировать сильный и клиенториентированный отдел поддержки.

Оценка продуктивности каждого специалиста в отдельности позволяет создать атмосферу здоровой конкуренции и выявить тех, кому нужна дополнительная мотивация.

Обратите внимание

• основываясь на ранее упомянутых метриках, есть несколько способов оценить эффективность каждого сотрудника. Кроме того, можно спросить самих клиентов;
• определите, кто из сотрудников идет впереди коллектива (в будущем их можно рассматривать, как кандидатов на руководящие должности). Возможно, отстающая часть коллектива нуждается в дополнительном обучении или контроле.

Индекс лояльности — Net Promoter Score

Индекс лояльности — это вероятность того, что ваши клиенты порекомендуют компанию другим. Обычно индекс вычисляется при помощи опроса клиентов. Достаточно задать всего два вопроса:

• насколько вероятно, что клиент порекомендует компанию окружающим (оценка от 0 до 10);
• почему?

Считается, что клиенты, давшие оценку от 0 до 6, упоминая компанию, скорее будут отзываться о ней негативно; с оценкой 7 — 8 будут действовать пассивно, а те, кто дают оценку 9 и 10 могут стать промоутерами вашего бизнеса.

Обратите внимание

У этой стандартизованной метрики есть целевые значения для разных отраслей, полученные на основании данных сотен компаний по всему миру.

• индекс лояльности — это доля промоутеров за вычетом доли негативно настроенных клиентов (в процентах от общего числа клиентов). Чем выше эта оценка, тем лучше;
• если доля негативно настроенных клиентов выше, вы рискуете столкнуться с оттоком (если клиенты еще не успели уйти к конкурентам). Нужно выяснять, почему так произошло, и искать способы решения.

Оценка удовлетворенности клиентов — Customer Satisfaction Score (CSAT)

Возможно, это самый важный показатель эффективности сервисного бизнеса, поскольку он напрямую связан с ростом дохода.

Данный показатель измеряется с помощью опросов и изучения клиентских отзывов на сторонних ресурсах. Чтобы получить более полную картину, старайтесь оценивать клиентский опыт сразу после каждого взаимодействия с ним. Выясните, удовлетворен клиент или нет.

Обратите внимание

• чтобы получить уровень удовлетворенности, разделите количество довольных клиентов на общее число опрошенных. Чем выше эта оценка, тем лучше;
• если оценка получилась низкой, нужно искать причины. Что не так с вашими услугами? Быть может, клиенту нахамили сотрудники поддержки? Данная метрика является индикатором того, что необходимо проверить процессы и людей.

Естественно, существуют и другие метрики и ключевые показатели эффективности, которые могут дать представление об уровне обслуживания клиентов.

Совершенно не обязательно следить за всеми.

Нужно выбрать несколько метрик, которые имеют решающее значение именно для вашего бизнеса (и ваших клиентов) и внимательно следить за их изменениями.

Другие полезные статьи по данной теме:

• Как выбрать нужные KPI для сотрудников сервисной компании?
• 5 важнейших KPI для мониторинга выездного сервиса и мобильных сотрудников

Попробуйте Okdesk — это бесплатно

Простая и быстрая автоматизация задач по сервисному обслуживанию и технической поддержке ваших заказчиков. Внедрение без программистов. Бесплатный доступ ко всем возможностям на 14 дней.

Поделитесь статьей

Кирилл Федулов

Сооснователь и директор по развитию Okdesk. Около 10 лет проработал в компании Naumen, где занимался внедрением ITSM и service desk систем в крупнейших российских компаниях: Полюс, Тинькофф, ЛСР и др. Эксперт в области организации и автоматизации процессов техподдержки, сервиса и выездного обслуживания

Как сократить время решения задач техподдержкой

Изначально служба технической поддержки в «Райффайзенбанке» задумывалась как набор стандартных практик. Все специалисты были универсалами и выполняли задачи по единому алгоритму. Но со временем набор функций расширился и усложнился, и сохранять универсальность стало сложнее. Поэтому в команде выделились эксперты отдельных направлений и группа специалистов для решения стандартных задач.

С течением времени штат все больше развивался от универсальности к специализации, однако поток задач оставался общим для всех. Эксперты скучали, обрабатывая простые запросы, а новички тратили время на маршрутизацию сложных заявок опытным коллегам. Время ожидания было долгим, решение некоторых сложных обращений занимало больше суток.

Штат службы поддержки был укомплектован, но казалось, что ресурсов по-прежнему не хватает.

Проанализировав ситуацию, мы выявили три проблемы:

• Человеческие ресурсы использовались не оптимально. Мы могли бы давать экспертам более сложные задачи, над которыми нужно подумать, но для этого надо было снять с них поток простых и однотипных.
• Без разделения по уровням нет роста в квалификации и уровне зарплаты, а потому сотрудников сложнее удерживать.
• Новички в команде создают двойную нагрузку: они сами работают не в полную мощность, а их старшие коллеги теряют свою производительность, когда помогают с адаптацией.

Первым шагом трансформации стала реорганизация структуры технической поддержки — ее мы начали год назад и закончили в августе 2019 года. Мы выделили четыре структуры, которые разделяются по уровню сложности выполняемых ими задач:

• Группа базовой поддержки — ее сформировали начинающие специалисты. В эту группу передаются базовые запросы, решая которые, новые сотрудники постепенно погружаются в работу.
• Группа стандартной поддержки — сервис решения вопросов в момент обращения. Это операторы горячей линии, причем в 80% случаев они могут самостоятельно решить проблему прямо во время звонка, потратив на это в среднем около шести минут.
• Группа технологических центров компетенций — инженеры с глубокой экспертизой в различных сегментах, например, системах коллаборации, системах печати и т.д.
• Группа прикладных центров компетенций — обеспечивает поддержку коробочных сервисов и приложений. Все стадии внедрения нового продукта ведут инженеры этой группы. Команда разбирается с обращениями по приложениям, обслуживает инфраструктуру, устанавливает обновления, взаимодействует с вендором.

Создание группы базовой поддержки дало еще одно важное преимущество — теперь нам гораздо легче искать новых людей в команду. Раньше входные требования были высокими, ведь мы искали универсальных специалистов. Но таких на рынке очень мало.

RB.RU рекомендует лучших поставщиков цифровых решений для вашего бизнеса — по ссылке

Мы подумали, что могли бы взять человека с хорошим потенциалом и обучить нашим системам для работы на уровне базовой поддержки, а мы бы в это время постепенно прокачивали его технически, чтобы со временем он вырос в нужного нам эксперта.

Так мы начали проводить открытые Школы технического администрирования с возможностью последующего трудоустройства, и благодаря этому впервые закрыли все вакансии. За 2019 год прошли уже два набора, более 10 выпускников сейчас работают в нашей команде.

Проблема №2. Очередь на горячей линии

Примерно 45% всех обращений приходит по телефону на номер горячей линии. Горячая линия — это ресурс, который можно экономить и осознанно потреблять, чтобы он эффективно решал свою главную задачу: помогать в экстренных случаях. Поэтому наш вектор — осознанно использовать телефон и уходить в другие каналы, более экономичные для банка.

В среднем время ожидания ответа оператора в самые напряженные часы у нас составляло три минуты — кажется, что немного, но в экстренной ситуации эти минуты имеют значение.

С помощью автоматизации мы научились сокращать ожидание практически до нуля, предварительно сортируя поступающие на горячую линию заявки.

В середине 2019 года мы провели пилот и внедрили у себя интеллектуальную систему IVR (интерактивное голосовое меню) с распознаванием речи, которая определяет тему обращения и перенаправляет звонок на соответствующую группу.

Короткие одноходовые тематики уходят новичкам, а сложные — более опытным ребятам. Если запрос распознается верно, пользователя сразу соединяют с профильным специалистом, а не ставят в общую очередь без категоризации.

Благодаря отзывам пользователей мы настроили такой прозрачный сценарий обработки звонка, чтобы печальный опыт ранних реализаций IVR в других компаниях не повлиял на ожидания от нашего пилота.

У робота есть только одна попытка распознать тему звонка, и если ему это не удается, он переключает человека на свободного оператора стандартной поддержки. Пользователь может сам дать команду соединить с оператором — тогда он также попадет в общую очередь.

Наш пилот — это вендорское решение, которое мы тестируем в рамках направления Voice Tech внутренней программы по работе с инновациями. Сейчас средний разговор с роботом длится 16 секунд, тема обращения распознается верно в 40% случаев, а в будущем мы рассчитываем увеличить эту долю до 60%.

Следующими шагами станут идентификация пользователя и запуск автоматизированных сценариев обслуживания без участия оператора для решения атомарных задач.

Проблема №3. Маршрутизация запросов вместо решения

На втором месте по популярности — письменные запросы, в основном они поступают через электронную почту. Письменные обращения удобнее горячей линии в том, что их легче фильтровать на этапе поступления: направлять нужному специалисту или присваивать степень срочности.

Но есть и недостаток — свободная форма запроса. Решить заявку невозможно без знания определенного набора параметров, порой неочевидных пользователю, поэтому приходится тратить время на возврат заявки пользователю и переписку с уточнением деталей.

Эта проблема снимается, если у запроса есть фиксированная форма с полями. Такую можно сделать на сайте — у нас это внутрикорпоративный портал самообслуживания.

Но недостаточно просто иметь канал — нужно еще убедить пользователей обращаться к нам именно через него. Для этого портал пришлось полностью переписать: обновить формы под разные типы запросов и основательно пересмотреть UX. Сейчас активно занимаемся промо портала внутри компании и уже видим прирост аудитории по сравнению с прошлой версией.

Проблема №4. Загрузка типовыми обращениями

Значимую долю обращений составляют типовые запросы, которые пользователь может решить без участия специалиста с помощью простой инструкции: например, о настройках оборудования. Они сильно загружают входящий поток и отнимают время, нужное для решения более сложных и интересных задач. Задачи такого рода, где без человека можно обойтись, — первые кандидаты на автоматизацию в нашей команде.

Исследования Gartner показывают, что все больше компаний используют в своей техподдержке чат-боты. «Райффайзенбанк» — не исключение. Наш чат-бот «Валера» появился примерно год назад и сегодня отвечает на простые одноходовые запросы.

За день бот участвует в 150 диалогах, в 40% из них — отвечает без помощи оператора. База знаний «Валеры» постоянно пополняется типовыми диалогами: в нее попадают результаты работы за каждый день.

Преимущество бота в том, что он решает типовые вопросы моментально для пользователя и экономит время оператора. Если вопрос нестандартный, то бот переключается на человека. Но и в этом случае он экономичен, так как позволяет оператору вести сразу несколько диалогов в разных окнах одновременно, включая горячую линию.

За счет минимального вовлечения человека этот канал поддержки — самый дешевый для банка. А обучение чат-бота становится интересной дополнительной задачей для кросс-функционального развития операторов группы базовой поддержки.

Проблема №5. Траты времени на обслуживание рабочего окружения

В нашей компании почти 10 тысяч рабочих мест. Их обслуживание — рутинный и времязатратный процесс, который необходимо автоматизировать. Поэтому уже несколько лет мы используем скрипты автоматизации и постепенно учимся решать с их помощью все больший объем задач.

Например, по нажатию одной кнопки происходит подключение к текущей сессии пользователя, проверка кодового слова сотрудника, проверка свободного места на диске, чистка кэша. Выполнение этих элементарных действий вручную занимало бы примерно по 20 секунд, что в пересчете на год дает неплохую экономию рабочих часов.

Вся коллекция скриптов сейчас экономит нам 25% рабочего времени.

Автоматизация работы имеет смысл на больших объемах, в масштабах корпоративной ИТ-инфраструктуры, поэтому возможности ее применения привлекают к нам специалистов. Все скрипты создаются и развиваются командой поддержки самостоятельно. У нас есть свой обучающий курс — для стандартного и продвинутого уровней.

Готовый скрипт не превращает человека в робота, которому нужно лишь нажать на две кнопки и дождаться, когда все заработает само, — остается задача диагностики, и только потом рутинная работа перекладывается на скрипт.

Что в итоге

Благодаря реструктуризации отдела повысились производительность и мотивация сотрудников. Команда выросла более чем на 40%, при этом отток вовне стремится к нулю. Сотрудники поддержки становятся первыми кандидатами на все открывающиеся инженерные позиции в ИТ-команде банка.

Чат-боты и скрипты автоматизации сейчас экономят примерно треть фонда времени наших сотрудников. Они создают дополнительное пространство для развития специалистов и помогают нам предоставлять лучший сервис. А успешные пилоты в нашей команде затем распространяются на клиентские сервисы банка.

Как получить максимум

1. Структурировать техническую поддержку по уровням, чтобы эффективно использовать людей с разным уровнем подготовки.
2. Распределить поток входящих заявок по срочности, сложности и темам.
3. Сформировать микрокоманды, отвечающие за сервис целиком: поддержку со звонка, чат-бот, маршрутизацию заявок и т.п. Это повысит вовлеченность сотрудников, сформирует предпринимательские цели и позитивно отразится на качестве.
4. Создать автоматизированное решение для однотипных обращений — от простой базы знаний до чат-бота. И настойчиво продвигать его.
5. Развивать компетенции команды по автоматизации рутинных задач, обучать скриптовым языкам; развивать сообщество автоматизаторов в команде и через их пример вовлекать остальных.

Dig(IT)al. Цифровой гайд для тех, кто устал делать по-старому.

Фото на обложке и в тексте: предоставлены автором

Как снизить время удержания звонка в кол-центре. 6 лучших рекомендаций

Эксперты KMS Lighthouse объясняют, как ускорить звонки в контакт-центре, не теряя при этом в качестве обслуживания клиента.

Среднее время удержания звонка – важная метрика в кол-центре

Среднее время удержания звонка – одна из ключевых метрик оценки эффективности работы кол-центра. Если оператор сможет быстро ответить на вопрос клиента или решить его проблему, то тот скорее всего останется больше удовлетворён обслуживанием (исследования показывают, что взрослые потребители очень ценят, когда компания уважает их время). При этом ваша организация сможет ещё и сэкономить на операционных затратах. Если снизить среднее время удержания звонка, один сотрудник сможет за рабочий день обработать больше обращений клиентов.

Среднее время удержания звонка позволяет понять, сколько в среднем нужно сотруднику времени для того, чтобы обработать одно обращение клиента. В эту метрику включается: время, которое тратит клиент на ожидание ответа, время на перевод звонков между сотрудниками, а также время на активности, которые нужно выполнить оператору уже после звонка.

Как сократить среднее время удержания звонка

Естественно, операторы не могут начать торопить клиентов при разговоре. В этом случае звонок, конечно, может закончиться скорее. Но качественного клиентского опыта не получится. Кроме того, из-за ненужной спешки может пострадать выполнение других KPI контакт-центра. Например, меньше проблем будет решаться при первом обращении клиента. Число же повторных обращений вырастет, а это никому не выгодно.

Улучшите условия труда сотрудников кол-центра

Начните с обучения сотрудников. Сотрудники должны хорошо понимать, по каким сценариям может развиваться разговор с клиентом и где искать дополнительную информацию в случае необходимости. Кроме того, операторы должны знать, к кому можно обратиться за помощью, если возникнут затруднения. Обучение должно быть нацелено на то, чтобы благодаря ему сотрудники кол-центра понимали, как можно решить любую проблему, и чувствовали себя уверенно в любой ситуации.

Также нужно помочь операторам на хорошем уровне освоить программы, которые смогут оптимизировать их работу: CRM-системы, чаты и прочее. Не менее важно, чтобы сотрудники кол-центра чётко представляли себе релевантные политики и процедуры работы, принятые в вашей организации. Также нужно мониторить все звонки в кол-центре с помощью специализированных программ. Звонки стоит записывать для дополнительной тренировки операторов.

Эффективнее тренируйте операторов

Тренироваться обрабатывать звонки сотрудникам стоит на живых примерах: на записях собственных разговоров или разговоров коллег. Для тренировок постарайтесь отобрать образцовые звонки, при которых оператор смог ускорить общение с клиентом, не снижая при этом качества обслуживания. Также стоит дать послушать операторам и записи разговоров, которые можно было провести лучше. При этом важно доходчиво объяснить, что именно нуждается в улучшении и как этого добиться.

Оптимизируйте процессы

Чтобы понять, на каком этапе процессы становятся неэффективными, тщательно изучите работу операторов. Постарайтесь устранить всё, что удлиняет звонок и никак не улучшает клиентский опыт. Автоматизируйте рутинные задачи с помощью ИТ-решений, чтобы снять с операторов лишнюю нагрузку.

Правильно маршрутизируйте звонки и упростите внутреннюю коммуникацию в кол-центре

Кто лучше всего сможет помочь оператору решить сложную проблему клиента? Чаще всего только другой оператор, который уже сталкивался с подобной проблемой. Именно поэтому так важно, чтобы в кол-центре использовалась качественная система внутренней коммуникации вместе с решением для маршрутизации звонков. Такой подход позволит усилить сотрудничество операторов, сократить среднее время удержания звонков. Кроме того, благодаря этому подходу можно всегда быть уверенным, что проблема решается самым компетентным оператором.

Постоянно обновляйте корпоративную информацию

На поиск актуальной информации о клиентах, продуктах и услугах у операторов должно уходить немного времени. Именно поэтому важно хранить эту информацию в системах, которые позволяют быстро обновлять сведения в реальном времени и без проблем находить то, что нужно.

Используйте систему управления знаниями

Быстро находить нужные сведения операторам может помочь система управления знаниями. В ней сотрудники кол-центра смогут быстро находить ответы на вопросы клиентов, а также дополнительную релевантную информацию. Оператору не придётся искать нужные сведения в разных местах или спрашивать коллег. Это позволит сэкономить много времени.

Оптимальное время удержания звонка – залог успеха

Если вам удастся снизить среднее время удержания звонка, выиграют от этого все: и клиенты, и операторы, и ваш бизнес. Самое важное, чтобы ускорение звонков в вашем кол-центре не привело к ухудшению клиентского обслуживания.

Эффективная техническая поддержка клиентов для IT компании на базе Битрикс24

“Техническая поддержка” — это общепринятое определение команды, которая оперативно реагирует на обращения пользователей продукта или услуги. Такая команда помогает разобраться с нештатными ситуациями и ответить на вопросы пользователей.

Для работы с обращениями важно организовать строгую структуру процесса работы технической поддержки. Строгая структура нужна для оптимизации нагрузки на сотрудников разных уровней компетенций. Продуманный процесс сможет обеспечить оперативный ответ пользователю продукта.

За редким исключением, без специфических знаний и опыта сложно организовать работу технической поддержки без возникновения критических проблем. Как раз, именно с такой ситуацией столкнулся один из наших Клиентов.

ЗАДАЧА

К нам обратилась компания занимающаяся разработкой программного обеспечения для сегмента B2B. В связи с агрессивным ростом, Клиент столкнулся с экспоненциальным ростом обращений в техподдержку. На момент обращения к нам у него каждый день приходило 400-500 обращений. К такому потоку не был готов отдел техподдержки, поэтому периодически возникали задержки как по простым, так и по сложным вопросам.

Компания Клиента начала получать большое количество негативных отзывов о работе техподдержки, что негативно сказалось на NPS. То есть наша основная задача — сократить время, за которое Клиент получал исчерпывающий ответ на свой вопрос по продукту.

На момент обращения, в компании, уже использовали Битрикс24, но к сожалению их предыдущий интегратор не справился с данной задачей.

Таким образом, перед нами встала амбициозная задача, которая состояла из следующих подзадач:

ЗАДАЧА 1 Наладить работу отдела техподдержки на Битрикс24.

ЗАДАЧА 2 Организовать учет и контроль работы каждого менеджера.

ЗАДАЧА 3 Собрать полную статистику работы отдела.

АНАЛИЗ И НАШИ РЕКОМЕНДАЦИИ

В рамках предпроектного исследования, мы провели ряд встреч с сотрудниками тех. поддержки и руководителем. На основании собранной информации был сделан вывод, что у Клиента наблюдается следующий ряд проблем:

• Нет строгой классификации по типам и видам обращений,
• Коммуникация внутри компании, между отделами, налажена исключительно по почте,
• Сотрудникам не удается соблюдать SLA,
• Регламентирующие документы плохо структурированы и избыточно объемны, что затрудняет оперативный ответ на простые запросы,
• Не выстроена структура оказания технической поддержки.

Из всего выше сказанного, мы предложили Клиенту ряд мер, которые с нашей точки зрения, были необходимы, для успешной и системной работы отдела:

№1 Разбить весь процесс техподдержки на 3 линии, а отдел — на 2 подразделения, а в будущем на 3.

Таким образом, обращения, поступающие в Компанию, последовательно обрабатываются сотрудниками 1, 2, 3 линии по принадлежности.

№2 Систематизировать регламентирующие документы путем создания реестра возможных обращений и явно прописанных инструкций — при каких условиях можно передавать обращения на следующую линию.

№3 На основании регламентирующих документов составить динамическую матрицу SLA, которая будет корректироваться на основании собранной статистики.

№4 Привод всех сотрудников Компании в Битрикс24, а не только продажников. В первую очередь — отдела тех. поддержки и отдела разработки.

В рамках консультаций, было выделено больше 15 типов обращений и больше 100 видов обращений.

Для дальнейшего наложения данных из регламентирующих документов на функционалы битрикс и с целью дальнейшего переноса процесса в Битрикс24, мы предложили регламент каждого вида обращения накладывать на следующую статусную модель:

• Классификация,
• В работе,
• Ожидание от инициатора,
• Внутренний запрос,
• Обратная связь.

Также, мы помогли сформировать регламентирующие документы для данной статусной модели. Оказали помощь в проектировании матрицы SLA.

Для привода в портал, сотрудников из отделов, которые ранее не использовали Битрикс24, были проведены консультации. В рамках встреч мы разобрали, как они могли бы использовать Б24 для повседневных задач.

Все работы по настройке воронок, не связанных с тех. поддержкой, проводились параллельно для быстрого достижения результата.

ТРЕБОВАНИЯ К БИТРИКС24 И РЕАЛИЗАЦИЯ ВОРОНКИ “ТЕХНИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА”

При реализации воронки, важно было предусмотреть возможность:

• Оперативного добавления новых типов и видов обращений.
• Оперативную корректировку нормативов SLA.
• Подготовку данных для формирования отчетов.
• Максимальное сокращение времени ввода в работу новых сотрудников.

Для реализации воронки “Техническая поддержка” была использована сущность смарт-процесса, которая позволяет гибко использовать все преимущества Битрикс24.

Для оперативного добавления еще не регламентированных видов обращений, был сформирован шаблон бизнес-процесса со статусами. Данный шаблон включает в себя заготовки заданий, ограничение по движению смарт-процесса по статусам без обязательных данных и шаблоны коммуникаций.

Это позволило сократить создание и полноценную настройку новой воронки смарт-процесса с 20 до 3-5 часов.

Также была подготовлена инструкция и проведено обучение сотрудника Клиента по самостоятельной реализации подобных видов обращений.

Для обеспечения низкого порога входа в работу новых сотрудников была использована разработанная нами BPM платформа для Битрикс24.

ПРЕИМУЩЕСТВА ТАКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ:

• Сотрудник техподдержки, просто заполняя поля в карточке обращения, сразу получает регламенты относящиеся именно к его участку процесса. БП предлагает решение — какие действия необходимо предпринять, или предлагает шаблоны ответов для Клиента с интересующей Клиента информацией.
• Повышение уровня защищенности процесса, так как при использовании BPM, запрещается мануальная смена стадии.
• Более точное отслеживание соответствия действий сотрудника нормативам SLA.
• Сокращается количество кликов.

Также нами было разработано приложение для записи, правки и получения актуальных SLA нормативов из БД.

В результате, нами было реализовано примерно 50% всех описанных обращений, а для остальных обращений — обеспечена возможность передачи на реализацию сотрудникам Клиента.

РЕЗУЛЬТАТ

Благодаря нашему анализу существующего процесса и его автоматизации, Клиенту удалось сократить время обработки обращений в тех. поддержку в среднем до 15 минут. Что, в свою очередь, позволило получить позитивную динамику в показателе NPS.

ПЛАНЫ

Мы продолжаем работы по реализации функционалов для отдела технической поддержки Клиента. В следующих статьях, расскажем об автоматизации аналитики и отчетности — нового этапа работ для отдела технической поддержки.