Вот это сервис! от Supprt.Science
4.8K subscribers
901 photos
5 videos
426 links
Рассказываем, как улучшить клиентский опыт и строить дружелюбный сервис.
Учим решать проблемы клиентов: https://school.supprt.science
Наше консалтинговое агентство: https://supprt.science
Познакомиться и сделать что-то вместе — @supprtscienceteam
Download Telegram
Делимся историей успеха наших выпускников 🎓

Команда FunPay разработала руководство для ответов клиентам под 8 разных направлений поддержки: от первой линии до отдела безопасности.

Общение с клиентами каждый отдел подстроил под свою специфику: на форумах с клиентами — в дружелюбном TOV, с нарушителями — сухо и строго, а с предпринимателями в деловом стиле.

Особая гордость проекта — мемы! FunPay выделили из команды двух «мемологов», которые вместе с наставником от Supprt.Science подбирали и создавали мемы для руководства.

В рамках курса Настя, руководитель департамента англоязычной поддержки, собрала лучшие мысли, философию, правила и регламенты каждого отдела и сшила это в единый регламент сервисных стандартов!

А мы со своей стороны задизайнили и распечатали книгу, чтобы у ребят остался физический артефакт после обучения на курсе. Смотрите карусель, чтобы узнать больше и оставляйте заявку, чтобы написать свое Чат-руководство: https://school.supprt.science/handbook
🔥16❤‍🔥21
База Знаний о клиентском сервисе в новом тарифе

Теперь вместе с библиотекой статей вы получаете доступ к миникурсу «Как решать проблемы клиентов».

В курсе 7 уроков и 7 домашних заданий для самостоятельной проработки, которые учат отвечать клиентам заботливо и проактивно.

Что входит в новый тариф:

🌟 90+ статей про клиентский сервис, которые ежемесячно пополняются
🌟 Доступ к интенсиву «Как решать проблемы клиентов»
🌟 Доступ к чатику с другими подписчиками, чтобы обсуждать рабочие задачи и делиться экспертизой
🌟 Закрытые онлайн-экскурсии в поддержку к коллегам

Узнать больше можно на сайте: https://base.supprt.science/
12👍3
Делимся кейсом внедрения ИИ в поддержку Timeweb 🔥

Вызов
— научить бота отвечать клиентам не хуже сотрудников поддержки.

Процесс внедрения включал поэтапную передачу тематик боту и проверку его первых ответов сотрудниками поддержки, чтобы LLM «в бою» сразу давал полезные и правильные решения.

Результаты
— на финальном срезе бот достиг 93% качества ответов, и уже самостоятельно закрывает 47% обращений. CSI бота вырос до 90% (для сравнения, у сотрудников поддержки — 88%).

Выше в карточках рассказали про этапы проекта и поделились результатами последнего аудита бота.

Полная история проекта в нашем блоге: ссылка
🔥205🤔2👍1
Выпустили статью про LLM-инструменты для поддержки 🤓

Согласно отчету Live Person — 84% руководителей уже используют ИИ для взаимодействия с клиентами, а 80% сотрудников утверждают, что ИИ помог улучшить качество их работы.

Это подтверждает мегатренд на внедрение искусственного интеллекта в сферу клиентского сервиса.

Выше в карточках сделали обзор на 4 классных ИИ-инструмента, а с полным перечнем можно ознакомиться в нашей Базе Знаний: https://base.supprt.science/
🔥151
Чат-руководство: что это и зачем?

Уже 5 лет мы помогаем командам создавать свои книги сервисных стандартов 🙌🏼

Через Школу Чат-руководства прошли команды ВкусВилл, restore:, LinguaLeo, Timeweb и многие другие.

Если вы недавно присоединились к каналу или давно с нами, но не до конца понимали, что такое Чат-руководство, листайте карточки выше!

Подробнее узнать о курсе или записаться на встречу-консультацию можно по ссылке: https://school.supprt.science/handbook
16🔥3👍1