23 сентября 2025
Boxberry – компания, специализирующаяся на доставке и логистике, работающая с крупными интернет-магазинами и частными клиентами. Основной поток заказов приходит от крупных маркетплейсов и площадок, таких как Мегамаркет и Авито, а также через собственные пункты выдачи. Для компании важно обеспечивать высокое качество обслуживания в периоды пиковых нагрузок.
Каждую осень и зиму компания сталкивалась с повторяющейся проблемой: рост заказов к праздникам приводил к перегрузке системы поддержки.
Один из менеджеров Boxberry вспоминает:
«Мы приходили утром, а система уже висела от ночного шквала офлайновых обращений. Менеджеры просто физически не могли разобрать диалоги, и новые запросы переставали поступать. Приходилось вручную отключать часть каналов, чтобы хоть как-то продолжать работу».
Проблема была не только технической: без надёжной платформы невозможно было гарантировать клиентам качественный сервис, а значит — терялась лояльность и повторные заказы.
Boxberry пробовали искать альтернативные платформы. Но конкуренты не выдерживали по совокупности требований: надёжность, аналитика, гибкая маршрутизация и кастомные доработки.
Boxberry выбрали Webim как платформу, способную выдерживать нагрузку enterprise-уровня и при этом адаптироваться под отраслевые задачи.
Что реализовали:
Клиент отмечает:
«Каждый год у нас были особые запросы — например, в статистике или
оценке качества. И Webim всегда брал хотя бы одну доработку специально
для нас. Конкуренты за это просили сотни тысяч рублей, а тут нас реально
слышали».
«Webim очень достойно работает. Для нас было важно, что нас слушают и учитывают узкие потребности, даже если они массовые. Webim показал себя надежным партнером, на которого можно опереться в самые загруженные периоды.»
Недавние публикации:
Что клиент пишет, когда злится? Анализ чатов с помощью речевой аналитики с ИИ: негатив, возражения, скрытые сигналы,
Новость, 24 сентября 2025
Особенности обработки персональных данных клиентов: как бизнесу не нарушить закон и избежать санкций,
Новость, 27 августа 2025
GenAI для анализа работы поддержки: как выявлять скрытые проблемы, которые приводят к оттоку клиентов,
Новость, 11 июля 2025