По мере роста числа обращений в службу поддержки становится все труднее помогать каждому клиенту по отдельности. Отклонение дел позволяет снизить эту нагрузку, направляя клиентов на самостоятельное решение проблем.
Такие инструменты, как справочные статьи, чат-боты или страницы сообществ, позволяют ответить на распространенные вопросы, не открывая билет в службу поддержки.
В этом блоге мы рассмотрим, как измерить и улучшить отклонение дел понятным и простым способом, который подходит как для маленьких, так и для больших команд.
Обзор отклонения корпуса
Отклонение случая - это процесс, позволяющий клиентам решать свои проблемы с помощью инструментов самообслуживания, таких как FAQ, справочные статьи и чат-боты, не отправляя тикет в службу поддержки. Эта стратегия позволяет сократить количество обращений в службу поддержки и улучшить качество обслуживания клиентов за счет более быстрого и автономного решения проблем.
Советы по оптимизации прогиба корпуса:
- Создайте базу знаний на основе искусственного интеллекта: Создайте интеллектуальную базу знаний, которая обновляется и учится на основе поведения пользователей, чтобы предоставлять наиболее релевантный контент.
- Внедрите инструменты самообслуживания: Предложите удобные для навигации инструменты, такие как часто задаваемые вопросы, видеоинструкции и руководства, чтобы пользователи могли самостоятельно решать проблемы.
- Используйте чат-боты с искусственным интеллектом для мгновенной поддержки: Создайте чат-боты, которые будут отвечать на частые вопросы и направлять пользователей к полезным ресурсам в режиме реального времени.
- Используйте возможности проактивной поддержки: Запуск контекстных справочных сообщений или предложений на основе поведения пользователей для решения проблем до создания заявок.
- Оптимизируйте функциональность поиска: Усовершенствуйте инструмент поиска в справочном центре, чтобы он быстро выдавал точные результаты и справлялся с распространенными опечатками и терминами.
- Интеграция CRM-систем для отклонения: Подключите инструменты самообслуживания к вашей CRM, чтобы персонализировать предложения по поддержке на основе данных о клиенте.
- Агенты искусственного интеллекта для отклонения дел: Развертывание передовых агентов искусственного интеллекта, способных обрабатывать сложные запросы без переадресации к человеческим агентам.
- Метрики в реальном времени для анализа процесса обслуживания клиентов: Отслеживайте данные о взаимодействии в режиме реального времени, чтобы выявить и улучшить слабые места в процессе самообслуживания.
Что такое отклонения в делах?
Отклонение дела - это процесс помощи клиентам в поиске ответов на их вопросы без необходимости поднимать тикет в службу поддержки или общаться с агентом ИИ службы поддержки. Обычно это происходит с помощью онлайн-ресурсов, таких как FAQ, справочные статьи, чат-боты или обсуждения в сообществах. Цель - предоставить клиентам нужную информацию в нужное время, чтобы они могли самостоятельно решать проблемы.
Вместо того чтобы обращаться в службу поддержки по каждому вопросу, клиенты направляются к инструментам, которые могут помочь им немедленно. Это не только сокращает количество входящих запросов в службу поддержки, но и делает общий опыт более быстрым и удобным.
Отклонение дел в сравнении с самообслуживанием
Легко перепутать самообслуживание и отклонение дел, но это не одно и то же. Самообслуживание предоставляет клиентам инструменты для самостоятельного поиска ответов - базы знаний, часто задаваемые вопросы или справочные статьи. Речь идет о том, чтобы сделать поддержку доступной без необходимости вмешательства сотрудника отдела.
Отклонение делаС другой стороны, это результат хорошей работы самообслуживания. Когда клиент находит правильный ответ и не поднимает тикет в службу поддержки, это отклонение случая. Это означает, что инструменты самообслуживания справились со своей задачей.
| Характеристика | Самообслуживание | Отклонение корпуса |
|---|---|---|
| Определение | Инструменты и ресурсы, позволяющие клиентам самостоятельно решать проблемы | Результат, когда клиенты пользуются самообслуживанием и не создают заявки в службу поддержки |
| Назначение | Предоставьте клиентам возможность самостоятельно находить ответы | Сократите объем запросов на поддержку, решая проблемы без участия агента. |
| Примеры | Базы знаний, часто задаваемые вопросы, справочные статьи, видеоуроки | Клиент читает статью о помощи и не обращается в службу поддержки |
| Привлекает | Предоставление вспомогательных средств и информации | Измерение эффективности этих инструментов |
| Цель | Обеспечьте доступность поддержки без живой помощи | Снижение количества поступающих в службу поддержки дел |
| Отношения | Это метод или инструмент. | Это результат или воздействие |
Вкратце, самообслуживание против отклонения дел это инструменты против результата. Самообслуживание - это то, что вы предлагаете. Отклонение случаев происходит, когда эти инструменты действительно уменьшают количество входящих запросов в службу поддержки.
Типы прогибов корпуса
Прогиб корпуса не всегда выглядит одинаково. На самом деле существует два основных типа, которые работают по-разному -явный и неявный. Знание того, как работают оба типа, поможет вам лучше понять, как клиенты находят ответы, не нуждаясь в прямой поддержке.
1. Прогиб в явном случае
Это происходит, когда клиенту ясно показывают решение до того, как он отправит запрос в службу поддержки, и он решает не продолжать. Например, если кто-то начинает заполнять форму поддержки, но видит список связанных статей помощи, которые отвечают на его вопрос, и прекращает отправку формы, то это явное уклонение от решения проблемы.
Клиент видит ответ, читает его и не нуждается в дополнительной помощи. Этот тип легко отследить, потому что действия очевидны. Он показывает, что инструменты самообслуживания выполняют свою работу в нужный момент, непосредственно перед созданием заявки.
2. Неявный прогиб корпуса
Этот случай обнаружить немного сложнее. Неявное уклонение от решения проблемы происходит, когда клиент посещает страницу помощи или читает статью, но не обращается в службу поддержки - нет явных признаков того, что ему вообще нужна была помощь.
Поскольку форма не заведена и тикет не создан, вы не всегда знаете, была ли у клиента проблема или он просто просматривал страницу. Но со временем, если многие клиенты пользуются вашими справочными ресурсами, а количество запросов в службу поддержки снижается, это признак того, что неявное отклонение случая происходит.
Как измерить прогиб корпуса?
Вы не можете улучшить прогиб корпуса если вы не знаете, как он работает. Для этого необходимо отслеживать, что работает, а что нет. Два ключевых шага помогут вам правильно измерить это: посмотреть на количество попыток и проверить, сколько из них были успешными.
1. Попытка отклонения корпуса
A попытка отклонения дела это когда клиенту предлагается вариант самообслуживания до того, как он обратится в службу поддержки. Это может быть статья помощи, показанная в чат-боте, предложение под контактной формой или результаты поиска в справочном центре.
Даже если клиент в итоге не нашел ответа, это все равно считается попыткой. Она показывает, что система попыталась помочь, прежде чем передать дело в службу поддержки. Отслеживание этих попыток позволяет определить, как часто клиенты пытаются решить проблему самостоятельно.
2. Успешное отклонение дела
A успешное отклонение случая происходит, когда клиент получает необходимую ему помощь и не выполняет запрос в службу поддержки. Например, если клиент прочитал предложенную статью и покинул страницу, не отправив тикет, это будет засчитано как успех.
Чтобы измерить этот показатель, многие компании отслеживают, сколько клиентов просмотрели справочный контент и не обратились в службу поддержки в течение определенного времени, например 24 или 48 часов. Это не всегда точно, но со временем цифры могут дать вам хорошее представление о том, насколько хорошо работают ваши инструменты самообслуживания.
Как измерить скорость прогиба корпуса?
О высокой степени самодостаточности клиентов свидетельствует эффективный коэффициент отклонения кейса около 58 %что часто рассматривается как высокий стандарт.
Как только вы узнаете, что считается попыткой отклонения, а что - успехом, следующим шагом будет измерение скорость отклонения корпуса. Это покажет вам, как часто ваши инструменты самообслуживания предотвращают создание заявок в службу поддержки.
Чтобы определить ставку, воспользуйтесь простой формулой:
Формула: Коэффициент отклонения случая = (успешные отклонения ÷ общее количество попыток отклонения) × 100
Допустим, 500 человек просмотрели предложенные статьи помощи перед отправкой заявки. Из них 300 нашли ответы и не продвинулись дальше. Это означает:
(300 ÷ 500) × 100 = 60% прогиба корпуса
Это число помогает понять, насколько эффективно работает ваша система поддержки. Более высокий показатель означает, что больше клиентов получают необходимую помощь без открытия дела. Более низкий показатель может означать, что содержимое вашей справки не является полезным или появляется не в то время, когда нужно.
Отслеживание показатель отклонения дел Регулярное отслеживание может помочь командам решить, что нужно улучшить - добавить более качественные статьи, изменить способ отображения предложений или скорректировать работу чатбота.
Советы по оптимизации прогиба корпуса
Сделать прогиб корпуса важно создать правильную систему и постоянно совершенствовать ее. Ниже приведены простые и эффективные способы увеличить количество отклонений, упростив доступ к поддержке и ее использование для ваших клиентов.
1. Создание базы знаний на основе искусственного интеллекта
Хорошая база знаний - основа любой системы самообслуживания. Она должна содержать четкие и понятные ответы на распространенные вопросы. При использовании искусственного интеллекта она может предлагать связанные статьи, узнавать, какой контент помогает больше всего, и даже выделять пробелы, где необходимы новые статьи. Таким образом, клиенты всегда будут иметь доступ к актуальной и полезной информации без необходимости ждать поддержки.
База знаний по искусственному интеллекту: Полное руководство для 2025 года2. Внедрение инструментов самообслуживания
Инструменты самообслуживания могут включать в себя такие вещи, как страницы часто задаваемых вопросов, пошаговые руководства, видеоуроки или форумы сообщества. Эти инструменты позволяют пользователям самостоятельно находить ответы именно тогда, когда они в них нуждаются. Чем проще использовать и находить эти инструменты, тем больше вероятность того, что пользователи будут решать проблемы без подачи заявки, что приведет к более эффективному отклонение жалоб клиентов.
3. Используйте чат-боты с искусственным интеллектом для мгновенной поддержки
Чат-боты могут решать распространенные вопросы в режиме реального времени, экономя время как клиента, так и службы поддержки. Хорошо обученный чат-бот может направить пользователя к нужной статье, помочь ему решить простые задачи или собрать основную информацию, прежде чем соединиться с живым агентом. При правильной настройке это повышает коэффициент отклонения чатбота и сокращает количество обращений в службу поддержки.
4. Используйте проактивную поддержку
Проактивная поддержка означает предложение помощи еще до того, как клиент ее попросит. Это может быть сообщение, всплывающее в зависимости от страницы, которую они посещают, или предложение, когда они, кажется, застряли. Заранее обращаясь за помощью, вы помогаете пользователям быстро найти ответы, что повышает вероятность отклонение ситуации до того, как накопится разочарование.
5. Оптимизируйте функциональность поиска
Многие люди предпочитают вводить свой вопрос в строку поиска, а не переходить по меню. Именно поэтому функция поиска в вашем справочном центре должна быть умной и надежной. Она должна показывать в первую очередь наиболее полезные результаты, распознавать общие фразы или опечатки и со временем улучшаться в зависимости от того, что нажимают пользователи. Лучший инструмент поиска ведет к более успешным отклонениям.
6. Интеграция CRM-систем для отклонения
Подключение центра помощи или чат-бота к CRM-системе позволяет лучше понять каждого пользователя. Если ваша система знает, какой продукт использует клиент, с какими проблемами он сталкивался ранее или на каком тарифном плане он работает, она может предложить более точные предложения по поддержке. Это делает самообслуживание более индивидуальным и повышает шансы на успешное отклонение дела.
Лучшее программное обеспечение для поддержки клиентов с искусственным интеллектомПередовые стратегии отклонения дел для команд поддержки клиентов
После внедрения базовых практик отклонения случаев, команды поддержки клиентов могут использовать передовые стратегии для дальнейшего улучшения результатов. В этих подходах используются современные технологии и более интеллектуальные рабочие процессы, позволяющие более эффективно консультировать клиентов и еще больше сократить количество случаев обращения в службу поддержки.
1. Дополнение чатботов искусственным интеллектом
Традиционные чат-боты иногда с трудом находят нужные ответы, но в сочетании с поиском на основе искусственного интеллекта они становятся гораздо эффективнее. Такая настройка позволяет чат-ботам быстро сканировать большие базы знаний и выдавать точные результаты. Это помогает клиентам быстрее получать нужные ответы, увеличивая шансы на успешное решение проблемы не дожидаясь помощи человека.
2. Использование генеративных ответов или умных сниппетов
Технология генеративных ответов позволяет создавать краткие и понятные ответы, собирая информацию из разных источников. Умные сниппеты - это короткие ответы, отображаемые в верхней части результатов поиска. Оба инструмента сокращают время, затрачиваемое клиентами на поиск решений, предоставляя мгновенные и точные ответы. Такой подход повышает удобство работы и увеличивает коэффициент отклонения дел предлагая прямую помощь до того, как будет открыто дело о поддержке.
3. Многоканальные стратегии отклонения
Клиенты используют множество каналов для получения поддержки: веб-сайты, мобильные приложения, социальные сети и платформы обмена сообщениями. Стратегия многоканального отклонения гарантирует, что варианты самообслуживания и полезный контент будут доступны во всех этих точках контакта. Такая последовательность помогает клиентам получать ответы, где бы они ни находились, что увеличивает общее количество отказов и снижает нагрузку на службы поддержки.
4. Агенты искусственного интеллекта для отклонения дел
ИИ-агенты выходят за рамки базовых чат-ботов, обрабатывая более сложные разговоры и предлагая персонализированную помощь. Эти виртуальные агенты могут понять намерения клиента, предоставить пошаговое руководство и эскалировать проблемы только в случае необходимости. Самостоятельно справляясь с более широким спектром запросов, агенты ИИ значительно увеличивают объем отклоненных дел.
5. Показатели в реальном времени для анализа путешествия клиента
Отслеживание взаимодействия с клиентами в режиме реального времени помогает службам поддержки определить, где отклонение работает, а где нет. Такие показатели, как частота отказов при просмотре справочных статей, вовлеченность чатботов и время, потраченное на поиск ответов, позволяют получить представление о карте путешествия клиента. Используя эти данные, команды могут быстро скорректировать контент или инструменты, чтобы улучшить показатели отклонения дел и сделать работу службы поддержки более гладкой.
Оптимизируйте стратегию отклонения дел с помощью ControlHippo
Автоматизируйте поддержку и решайте вопросы быстрее с помощью инструментов ControlHippo, основанных на искусственном интеллекте.
Влияние отклонения дела
Использование отклонение дела может принести положительные изменения в различные части бизнеса. Оно помогает снизить объем работы, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить продуктивность команд поддержки.
Ниже мы рассмотрим основные способы влияния отклонения дел на работу, клиентов и команды.
1. Операционные преимущества
Когда меньше клиентов открывают заявки на поддержку, общее количество случаев снижается. Это снижает нагрузку на систему поддержки и сокращает операционные расходы. При меньшем количестве обращений компании могут более эффективно использовать свои ресурсы, уделяя больше внимания сложным проблемам, а не рутинным вопросам. Это приводит к более гладкому рабочему процессу и быстрому решению проблем.
2. Влияние на клиентский опыт
Клиенты ценят быстрые и простые ответы. Отклонение случая обеспечивает мгновенный доступ к информации без ожидания агента поддержки. Это ускоряет решение проблем и снижает уровень разочарования. На самом деле до 70 % клиентов полагаются на самообслуживание для решения своих проблем, что подчеркивает, насколько ценно, когда они могут найти решение самостоятельно. Это укрепляет доверие и улучшает их восприятие качества обслуживания компании.
3. Влияние на эффективность работы команды
Команды поддержки выигрывают, когда простые вопросы отклоняются. Они могут уделять больше времени сложным вопросам, требующим внимания человека. Это повышает удовлетворенность работой и снижает уровень выгорания, поскольку члены команды не перегружены повторяющимися запросами. Кроме того, это позволяет командам сосредоточиться на улучшении продуктов и услуг, что еще больше повышает общий уровень поддержки.
Заключение
Отклонение случая Все дело в том, чтобы помочь людям найти ответы на вопросы самостоятельно, не дожидаясь поддержки. Когда это сделано хорошо, это облегчает жизнь и клиентам, и службе поддержки.
Правильно подобранные инструменты - чат-боты, полезные статьи и опции самообслуживания - позволяют всем сэкономить время, а процесс поддержки становится более плавным и дружелюбным. Это простой способ предложить лучшую помощь и при этом обеспечить более эффективное функционирование системы за кулисами. Итак, начните применять эти методы и оптимизируйте отклонение дел.
Обновлено 20 июня 2025 г.
Jainy Patel is a content strategist who specializes in omnichannel communication solutions. She develops innovative marketing strategies that unify messaging across various channels, ensuring a consistent and engaging customer journey. Jainy is passionate about optimizing communication processes and crafting targeted content that resonates with audiences at every touchpoint.