Поддержка становится самообучающейся: ИИ реализует принципы KCS*, превращая обращения - в знания, а знания - в готовые ответы.
Согласно исследованиям, 73 % пользователей перейдут к конкуренту после нескольких неудачных взаимодействий с технической поддержкой.
Слабая продуктовая техническая поддержка превращает единичные проблемы в системный отток пользователей.
KCS - методология управления знаниями, при котором решения создаются прямо в процессе обработки обращений
CSAT - показатель удовлетворенности пользователей после обращения
NPS - индикатор лояльности пользователя и готовность рекомендовать продукт
CX - общий пользовательский опыт взаимодействия с продуктом
Быстрее ответы, стабильный SLA* и рост CSAT - без увеличения команды
Знания создаются и обновляются прямо из обращений. Каждый тикет усиливает систему и снижает количество повторных кейсов.
Рутинные операции выполняются без участия команды. Меньше ручной работы - ниже нагрузка и стабильнее SLA.
ИИ, которому можно доверять. ИИ учится на ваших обращениях и базе знаний, воспроизводя уровень лучших агентов.
Всё удобно и понятно “с первого взгляда"
SLA - зафиксированные обязательства по скорости и качеству поддержки
Переиспользование знаний и ИИ-автоматизация сокращают время на обработку обращений. Команда обрабатывает больше заявок с теми же ресурсами.
Используя KCS-подход, инженеры создают и используют черновики статей прямо в процессе работы с обращениями. Знания автоматически обновляются и никогда не устаревают.
ИИ обрабатывает повторяющиеся кейсы и переводит часть обращений в self-service. Команда фокусируется на сложных задачах вместо рутины.
Система на базе ИИ подсказывает решения на основе накопленных кейсов и статей. Ответы становятся предсказуемыми и не зависят от конкретного агента.
Новые сотрудники работают с готовыми ответами и контекстом в едином окне с базой знаний. Время выхода на продуктивность сокращается кратно.
Готовые дашборды по SLA, времени ответа и эффективности показывают реальную картину работы. Руководитель управляет поддержкой через метрики.
Поддержка становится системой. ИИ реализует принципы KCS без ручной работы. Знания создаются и обновляются автоматически, снижая операционные затраты.
Автоматизация и готовые знания сокращают время обработки обращения без потери качества.
ИИ и KCS устраняют повторяющиеся кейсы за счет проактивных и переиспользуемых решений.
Новые сотрудники быстрее выходят на продуктивность благодаря актуальной базе знаний.
Система выявляет типовые проблемы и закрывает их до обращения пользователя.
Пока клиент создает заявку, система подсказываем ему уже созданные ранее статьи в базе знаний по теме.
SWARMICA заменяет набор разрозненных решений единой системой управления поддержкой.
Гибкие интеграции и настройка под ваши KPI
«Раньше мы сидели на старом Kayako и теряли кучу времени. Перешли на SWARMICA без потерь данных, внедрили KCS и контроль производительности. Время обработки заявок упало с 3–4 часов до 20 минут».
Калькулятор для расчета эффективности внедрения SWARMICA HelpDesk!
Удобная Google-таблица с основными показателями оценки. Создайте копию и редактируйте желтые значения.
Заполните форму, чтобы получить ссылку на калькулятор.
Подставьте ваши текущие показатели поддержки.
Оцените экономику внедрения и потенциал снижения нагрузки.
Разберем ваш текущий процесс, покажем сценарии автоматизации и подскажем, где вы быстрее всего получите эффект.