Автор:
Станислав Вичиновский
Менеджер проектов any
Станислав занимается комьюнити-маркетингом, контентом, вебинарами и исследованиями в any. Пишет об AI, e-commerce и практиках, которые помогают командам лучше понимать рынок.
Высокая нагрузка на колл-центр не всегда означает, что компании не хватает операторов. Значительная часть рабочего времени может уходить на однотипные вопросы, поиск информации, повторные обращения и передачу запросов между сотрудниками.
Для интернет-магазина проблема часто начинается ещё на сайте. Покупатель не находит характеристику товара, не понимает разницу между моделями или не видит статус заказа. Вместо самостоятельного решения вопроса он звонит или пишет в поддержку.
Чтобы снизить нагрузку на колл-центр, необходимо определить, какие обращения можно предотвратить, какие операции ускорить и где изменить организацию работы. Разберём, как найти эти точки и оценить результат.
Почему колл-центр перегружен и как найти причину
Начать стоит с анализа обращений. Одинаковое количество звонков может создавать разную нагрузку: один оператор быстро отвечает на вопрос о доставке, другой долго разбирается с заказом, третий повторно принимает запрос, который уже рассматривал коллега.
Для диагностики полезно собрать информацию по нескольким направлениям:
Тематика обращений. О чём чаще всего спрашивают клиенты: о товарах, оплате, доставке, возвратах, технических проблемах?
Повторные контакты. С какими вопросами покупатели возвращаются и почему первый разговор не привёл к решению?
Время обработки. Какие запросы занимают больше всего времени, включая действия после разговора?
Маршрут обращения. Сколько сотрудников участвует в решении вопроса и где возникают лишние передачи?
Распределение нагрузки. В какие периоды поступает больше запросов и достаточно ли в это время операторов?
Эти данные помогают отделить проблему большого потока обращений от неэффективной обработки.
Например, большое количество вопросов о характеристиках товаров указывает на необходимость изучить содержимое карточек и доступность консультаций на сайте. Если операторы долго ищут сведения о заказах, внимание следует уделить их рабочим инструментам. Когда обращения скапливаются в определённые часы, стоит проверить графики и распределение ресурсов.
Важно учитывать все каналы обслуживания. Иначе снижение телефонного трафика может оказаться обычным переходом клиентов в чат или электронную почту.
Способы снизить нагрузку на колл-центр
У разных причин перегрузки — разные способы решения. Для одних вопросов достаточно улучшить информацию на сайте, для других понадобится изменить работу операторов или настроить автоматизацию.
1. Помочь покупателю решить вопрос ещё на сайте
Первый резерв для интернет-магазина — обращения, связанные с поиском информации о товарах.
Клиент может не понимать, подойдёт ли техника для определённых задач, какие расходные материалы совместимы с устройством или чем отличаются похожие модели. Если ответ невозможно получить в карточке товара, покупателю приходится обращаться к специалисту.
Здесь полезны подробные характеристики, понятные описания, сравнительные материалы и инструменты консультации непосредственно во время выбора.
Например, в any для этого есть anyAgent — AI-консультант, который отвечает на вопросы о товарах в контексте карточки и каталога. Он может объяснить характеристики конкретной модели, сравнить альтернативы и помочь подобрать подходящий вариант, используя доступные ему источники информации.
Покупатель, который выбирает телевизор и не понимает разницу между двумя моделями, может задать вопрос консультанту прямо на сайте. Ему не нужно отдельно связываться с оператором, чтобы получить объяснение характеристик.
Это позволяет перенести часть товарных консультаций в самостоятельный сценарий выбора. Насколько такой подход уменьшает обращения в поддержку, необходимо проверять по данным конкретного магазина.
2. Организовать самообслуживание по заказам
После покупки возникает другая группа вопросов: где заказ, когда его доставят, как изменить данные или оформить возврат.
Если для получения каждого ответа требуется оператор, поддержка становится обязательным участником даже стандартных операций.
Часть таких задач можно вынести в личный кабинет, на страницу заказа или в справочный раздел. Покупатель должен видеть актуальный статус доставки, условия получения и понятные инструкции по дальнейшим действиям.
Например, Shopify предусматривает страницу статуса заказа, где покупатель может самостоятельно отслеживать доставку при наличии соответствующей информации.
Для интернет-магазина здесь важны не столько количество справочных страниц, сколько их доступность и актуальность. Инструкция по возврату, которую трудно найти, не избавляет клиента от необходимости обратиться за помощью.
Хороший источник тем для самообслуживания — история обращений. По ней можно определить, какие сведения покупателям требуются чаще всего и где они должны быть представлены.
3. Сократить время обработки обращения
Не все запросы можно решить без оператора. Но даже в сложных случаях часть времени может тратиться не на помощь клиенту, а на внутренние действия.
Типичные ситуации — поиск данных заказа в нескольких системах, уточнение информации у коллег, повторное заполнение полей или изучение истории предыдущих контактов.
Чтобы ускорить обработку, стоит проверить:
Какие данные оператор видит при поступлении обращения.
Доступна ли ему история взаимодействий с клиентом.
Можно ли найти необходимую инструкцию без обращения к коллегам.
Какие повторяющиеся действия подходят для автоматизации.
Отдельное направление — внутренняя база знаний. Она особенно полезна, когда обращения требуют точных инструкций: сотруднику не нужно каждый раз восстанавливать порядок действий или искать ответ в переписке.
4. Настроить маршрутизацию и автоматизацию
При неправильном распределении обращений клиент может сначала попасть к одному оператору, затем объяснить вопрос другому и только после этого получить помощь нужного специалиста.
Маршрутизация позволяет направлять запросы в соответствующие очереди и группы сотрудников. Подобные механизмы, например, реализованы через профили маршрутизации Amazon Connect.
Чтобы такая система работала, компании нужно определить категории запросов и правила их обработки: какие вопросы решает первая линия, какие требуют профильного сотрудника и при каких условиях происходит передача.
Для отдельных типовых сценариев можно использовать автоматических агентов. Они обрабатывают запрос в рамках заданной логики, а при необходимости передают его сотруднику. При автоматизации важно не создавать для клиента новый барьер. Если вопрос требует индивидуального решения, путь к специалисту должен оставаться доступным.
5. Подстроить график операторов под нагрузку
Иногда причина очередей заключается не в общем количестве обращений, а в их распределении по времени.
Если основная часть запросов поступает в определённые интервалы, равномерное распределение сотрудников по сменам может не соответствовать фактической потребности в обслуживании.
Для планирования используют исторические данные о числе контактов и среднем времени их обработки. Практическая задача руководителя контакт-центра — сопоставить прогноз с расписанием сотрудников, учесть доступность специалистов и проверить периоды, в которые возникают очереди.
Как измерить снижение нагрузки на колл-центр
Чтобы оценить результат, недостаточно сравнить количество звонков до и после изменений. Важно установить, какой процесс изменился и повлияло ли это на трудозатраты сотрудников.
Для этого используют несколько групп показателей.
Количество обращений по темам — Показывает динамику именно тех вопросов, на которые было направлено изменение.
Среднее время обработки (AHT) — Помогает оценить трудозатраты на контакт.
Повторные обращения — Позволяют проверить, возвращаются ли клиенты с нерешёнными вопросами.
Решение при первом контакте (FCR) — Характеризует результативность обслуживания по принятой методике.
Занятость операторов (Occupancy) — Помогает оценить использование рабочего времени.
Показатели качества обслуживания — Позволяют контролировать результат для клиента.
Как сравнивать результаты корректно
Предположим, интернет-магазин улучшил информацию о товарах и добавил консультации на сайте. Чтобы понять, изменилось ли количество обращений, необходимо выделить запросы по характеристикам и выбору товаров, а не сравнивать только общий объём звонков.
Другой случай — оптимизация маршрутизации. Здесь важнее анализировать время обработки, количество передач между специалистами и повторные обращения.
Для корректного сравнения стоит придерживаться следующего порядка:
1. Зафиксировать исходное состояние. Выбрать показатели, которые связаны с конкретной проблемой.
2. Внести изменение. Сохранить информацию о том, какой процесс был затронут.
3. Собрать данные после внедрения. Использовать ту же методику расчёта.
4. Учесть внешние изменения. Проверить, не изменились ли трафик, число заказов, сезонность или состав обращений.
5. Оценить качество. Убедиться, что сокращение трудозатрат не сопровождается ростом нерешённых вопросов.
Последний пункт особенно важен. Сотрудник может завершать разговоры быстрее, но если покупатели затем обращаются повторно, сокращение среднего времени обработки не даёт полной картины.
С чего начать оптимизацию
Необязательно одновременно внедрять чат-ботов, перестраивать маршрутизацию и менять графики операторов. Гораздо полезнее выбрать один конкретный источник нагрузки, для которого уже есть данные и понятный способ проверки результата.
Например, можно начать с наиболее частой категории товарных вопросов, повторных обращений по заказам или запросов, которые долго передаются между специалистами.
Для выбранной проблемы определяют ответственного, фиксируют исходные показатели и проверяют одно изменение. Если оно даёт нужный результат без ухудшения обслуживания, подход можно распространить на другие сценарии.
Цель оптимизации — совершать меньше лишней работы при сохранении качества помощи клиентам.
Автор:
Станислав Вичиновский
Менеджер проектов any
Станислав Вичиновский — MarCom Manager в any. Он занимается ведением комьюнити, контентом, вебинарами и исследованиями, а также пишет материалы об AI и e-commerce.
В any Станислав работает с задачами на стыке продукта, клиентского сервиса и маркетинга. Он участвовал в продуктовом развитии, помогал выстраивать процессы в команде, занимался клиентским сервисом и экспериментальными AI-направлениями.
До перехода в маркетинг Станислав работал с продажами, аккаунт-менеджментом, операционными процессами, розницей, недвижимостью, обучением и управлением. Такой опыт помогает ему разбирать e-commerce-задачи не только как контентные темы, но и как реальные процессы внутри команд.
В работе Станислав опирается на структурный подход: собрать контекст, разложить задачу на этапы и двигаться к решению без лишней драматизации. Вне работы увлекается Формулой-1, русским бильярдом, силовыми тренировками и квизами.
В any Станислав работает с задачами на стыке продукта, клиентского сервиса и маркетинга. Он участвовал в продуктовом развитии, помогал выстраивать процессы в команде, занимался клиентским сервисом и экспериментальными AI-направлениями.
До перехода в маркетинг Станислав работал с продажами, аккаунт-менеджментом, операционными процессами, розницей, недвижимостью, обучением и управлением. Такой опыт помогает ему разбирать e-commerce-задачи не только как контентные темы, но и как реальные процессы внутри команд.
В работе Станислав опирается на структурный подход: собрать контекст, разложить задачу на этапы и двигаться к решению без лишней драматизации. Вне работы увлекается Формулой-1, русским бильярдом, силовыми тренировками и квизами.
Увеличим продажи вашего интернет-магазина