ПУБЛИЧНЫЙ БЛОГ (ФОРУМ)

17 декабря 2025 16:08

Как база знаний и AI-инструменты помогут систематизировать процессы и разгрузить службу поддержки

Манеров Владимир,
Генеральный директор,
TEAMLY

Если поддержка работает неэффективно, компания рискует потерять клиентов. Пользователи ждут быстрых и точных ответов, а оператору сложно ориентироваться в огромных массивах знаний о продукте. Это особенно актуально в IT-сервисах. Время решения напрямую зависит от организации рабочего пространства — как быстро специалист найдет нужную информацию, насколько полной и актуальной она окажется.

Расскажу об особенностях единой платформы для управления знаниями: почему она нужна службам поддержки и какую роль в рабочих процессах играют современные AI-инструменты.

В чем главная задача службы поддержки и как она связана с базой знаний

Техподдержка работает, чтобы решать проблемы клиентов, причем быстро и желательно с первого раза. Понятно, что операторы не держат в голове сотни инструкций, правил и архитектуру сервиса. Команда собирает информацию в базу знаний, а потом агенты достают оттуда нужные статьи. Возникает вопрос: как организовать работу с базой, чтобы все работало эффективно.

Можно хранить документы в разрозненных папках, файлах и таблицах. Но тогда операторы подолгу ищут ответы и рискуют выдать устаревшую информацию. Например, отправить неактуальную инструкцию по настройкам сервиса.

Вывод напрашивается сам: чтобы быстро и точно обрабатывать тикеты, нужно единое пространство, где всё стандартизовано — информация, процессы, правила. Платформа для управления знаниями, такая как TEAMLY, и есть такое пространство. А если оснастить ее AI-инструментами — скорость ответов еще вырастет, и нагрузка на агентов снизится.

Когда служба поддержки становится по-настоящему эффективной

Есть несколько показателей, которые помогают оценить внешнюю и внутреннюю эффективность техподдержки. Рассмотрим основные.

Показатели внешней эффективности. Отражают, как работа операторов выглядит «снаружи» — с точки зрения клиентов. Помогают оценить качество сервиса, скорость реакции и влияние на пользовательский опыт. Вот какие метрики используют.

Показатели внутренней эффективности. Помогают определить, как организованы рабочие процессы, насколько равномерно распределена нагрузка и готова ли команда к расширению. Если внешние показатели — это «как нас видят клиенты», то внутренние метрики — это «как мы работаем на самом деле».

Что мешает службе поддержки работать эффективно

Если в двух словах, мешают неструктурированные данные, разрозненные источники информации и рассинхрон между разработкой и поддержкой. Вот в чем это проявляется:

Долгое и непродуктивное обучение. Без базы знаний подготовка операторов занимает недели. Стажеры постоянно ходят к опытным коллегам за консультациями и отвлекают от работы. Некоторые увольняются на испытательном сроке, так и не разобравшись в задачах. В итоге: компания тратит деньги на обучение, а квалифицированных агентов все равно не хватает.
Противоречивая информация. Разные версии документов, инструкций и описаний вводят в заблуждение агентов и клиентов. Из-за этого запросы после эскалации часто возвращаются на первую линию нерешенными, что ухудшает показатели RT и FCR.
Сложность поиска. Даже если нужная информация существует, ее не получается найти среди сотен документов и чатов. Агент перебирает файлы, переписки и комментарии к статьям. При этом непонятно, какие из них актуальны и что можно транслировать клиенту. Время ответа растет, и пользователи остаются недовольны работой поддержки.
Устаревание данных. Продукт развивается и появляются новые функции, а документация остается в неизменном виде. Поддержка пользуется материалами, которые не соответствуют текущей версии сервиса. Это ведет к ошибкам в ответах, неверным рекомендациям и повторным обращениям.

Чтобы поддержка работала быстро, уверенно и единообразно, нужна не просто папка с файлами, а единая информационная среда. Это место, где собраны знания и опыт компании, версии документов вовремя обновляются, и всегда понятно, кто отвечает за конкретный процесс. Так формируется потребность в общей базе знаний — подробнее о ней в следующем разделе.

Как платформа управления знаниями создает единую информационную среду и меняет игру

Централизованная база знаний — это «единый источник правды» для сотрудников. Мы в TEAMLY пошли дальше и создали не просто платформу для управления знаниями, а целостную рабочую среду для команд. Она включает справочные материалы, инструменты для обучения, мощный AI, таск-трекер и умные таблицы. Такой продукт меняет работу техподдержки сразу по нескольким ключевым направлениям.

Новые сотрудники быстрое обучаются и адаптируются

Что происходит. Новичок не тонет в хаотичных файлах и чатах, а получает доступ к структурированной библиотеке знаний. Там он находит ответы на частые вопросы, инструкции по продукту, скрипты диалогов, шаблоны решения типовых задач. Понятная организация данных позволяет самостоятельно разобраться в процессах и реже обращаться к наставнику.

Какой результат. Время ввода в должность сокращается примерно на 50–70%. Новичок быстрее становится полноценным членом команды. Стажеры реже увольняются на испытательном сроке, а затраты компании на обучение и адаптацию снижаются.

Какие инструменты помогут. Мы собрали библиотеку готовых шаблонов. Они нужны, чтобы быстрее запустить работу на единой платформе для управления знаниями. Например, удобно взять шаблон рабочего пространства службы техподдержки и дополнить его своими инструкциями, FAQ, формами обращений. Если материалов пока нет, можно воспользоваться нашими формами из библиотеки.

Чтобы новички случайно не меняли документы в рабочем пространстве, в TEAMLY есть права доступа: кто из сотрудников может редактировать статьи, а кто только читать

Операторы дают клиентам мгновенные и точные ответы

Что происходит. Сотруднику не нужно перебирать разные версии документов, папки и чаты. Вместо этого агент открывает единую базу знаний, вводит ключевые слова из запроса клиента и сразу видит актуальную, проверенную статью. Оператор отвечает пользователю быстро и точно.

Какой результат. Сокращается время первого ответа и время решения проблемы. Больше вопросов закрываются с одного обращения. Растет клиентская удовлетворенность и индекс NPS.

Какие инструменты помогут. Конструктор скриптов — это инструмент для разработки сценариев диалогов. Такая функция появилась в осеннем обновлении TEAMLY.

Конструктор строит сценарий в виде блок-схемы с ветвлениями: сотрудник последовательно нажимает кнопки и в зависимости от ответа клиента переходит к следующему шагу. При необходимости оператор возвращается к предыдущему этапу.

Инструмент помогает адаптировать новичков и соблюдать единые стандарты общения с клиентами. Операторы не теряются даже в сложных ситуациях и поддерживают принятый в компании ToV по скрипту.

Что умеет конструктор:

Строить диалоги по ключевым этапам — от приветствия до работы с возражениями и завершения разговора.
Предлагать варианты продолжения диалога — выбор между «да» и «нет», разными товарами или опциями сервиса.
Актуализировать скрипты — менеджеры с соответствующими правами доступа централизованно обновляют информацию.

Так выглядит готовый сценарий диалога в конструкторе скриптов

Рабочие процессы упрощаются и снижается когнитивная нагрузка

Что происходит. Когда нет базы знаний, операторы постоянно переключаются между источниками данных и интерфейсами. Правила и инструкции лежат в папке на сервере, тарифы размещены на сайте, а с редкими кейсами помогут только коллеги из второй линии поддержки. Агенты держат в голове много информации, что экстремально повышает когнитивную нагрузку. Единая платформа для управления знаниями снимает напряжение и работает как «внешняя память» команды.

Какой результат. Операторы больше не пытаются помнить всё. Достаточно ввести запрос, и платформа подскажет точную инструкцию, актуальный сценарий или конкретное решение. Сокращается уровень стресса, повышается удовлетворенность сотрудников работой, снижается текучесть кадров из-за перегрузок и выгорания.

Какие инструменты помогут. База знаний для техподдержки — это первое, с чего стоит начать, если у команды еще нет единой информационной среды. Даже элементарная систематизация документов сократит неопределенность, облегчит поиск и поможет быстрее закрывать тикеты.

TEAMLY позволяет организовать базу знаний в формате умной таблицы, где каждая строка — это отдельная статья

Какие задачи искусственный интеллект решает в современной платформе для управления знаниями

Мы сделали искусственный интеллект центральным инструментом работы со знаниями в поддержке. На платформе TEAMLY он формирует точные ответы на запросы операторов, подсказывает релевантные статьи в базе и классифицирует обращения.

Умный поиск и семантический анализ

Как работает. Умный помощник обрабатывает запросы на естественном языке. Даже если фраза сформулирована с ошибками или неточно, он найдет в базе знаний актуальные статьи по смыслу. Например, пользователь пишет «не поступают уведомления», ИИ находит статью «Как настроить пуш-уведомления в приложении». Причем AI-ассистент не просто дает точечные ответы, а поддерживает диалог — запоминает предыдущие вопросы и понимает контекст.

Какой результат. Сотрудники на 29% быстрее обрабатывают рутинные запросы. Если к базе знаний есть доступ для внешних пользователей, до 70% обращений AI закрывает вообще без участия команды. Новые операторы на 40% быстрее выходят на продуктивность и могут работать без поддержки наставника.

Умный помощник не выдумывает ответы, а формулирует на основе знаний компании в умных таблицах, рабочих документах и вложенных файлах

AI-ассистент для сотрудников

Как работает. Искусственный интеллект, встроенный в интерфейс поддержки, анализирует вопрос клиента и автоматически предлагает оператору два–три наиболее вероятных ответа из базы знаний или готовый шаблон.

Какой результат. Скорость обработки тикетов повышается кратно. Агенту не нужно искать ответ на вопрос, а достаточно проверить готовые формулировки ИИ, выбрать самую подходящую, отправить в чат или озвучить клиенту.

Автоматизация рутины и создание «быстрых ответов»

Как работает. ИИ автоматически классифицирует заявки и предлагает решения для простых типовых вопросов. Оператору не приходится по несколько раз в день формулировать стандартные сообщения клиентам — умный помощник дает «быстрые ответы». Это освобождает время для сложных кейсов, где нужны вдумчивость и индивидуальный подход.

Какой результат. Снижается нагрузка на агентов. Искусственный интеллект берет на себя рутину, а операторы занимаются нестандартными обращениями. Растет качество ответов и удовлетворенность клиентов. С одной стороны, пользователи с типовыми запросами быстрее получают отклик. С другой, операторы уделяют больше внимания сложным случаям и эффективнее решают такие задачи.

Как получить максимум пользы от AI в базе знаний

Наше решение — встроить искусственный интеллект прямо в платформу, на которой работает техподдержка. Это даст бесшовный доступ к данным и документам без переключения между вкладками. В TEAMLY это реализовано с помощью внешнего виджета AI из осеннего обновления.

Внешний виджет AI интегрирует поиск по базе знаний со сторонними сайтами: helpdesk-системами и веб-приложениями. При создании виджета можно настроить следующие параметры:

Расположение. В какой точке экрана будет находиться значок базы знаний.
Авторизация для доступа к поиску. Пользователь ищет информацию в ограниченном массиве статей или по материалам, открытым всему интернету.
Пространства для поиска. Пользователю доступны статьи только в пространстве техподдержки или в других пространствах тоже.

Главное: как навести порядок в работе службы поддержки

Операторы быстрее обрабатывают запросы и реже допускают ошибки, если у команды есть единый источник информации — платформа с базой знаний. А сделать работу еще эффективнее помогает искусственный интеллект. Современные инструменты на базе AI находят нужные статьи, делают выжимку из текста и даже сами отвечают на обращения. Конечно, для внедрения таких сервисов нужны ресурсы и время, но усилия окупаются. Растет лояльность клиентов, а значит, и прибыль компании.