Профіль респондентаОлександр М., Head of Support в B2B SaaS-компанії

• 6 років досвіду в customer support

• Команда: 12 спеціалістів підтримки

• Обслуговування: 200+ корпоративних клієнтів

Проблема та передумовиІнтерв'юер: Які основні виклики були у вашій команді підтримки до впровадження AI-аналітики?«Головний біль був у нерівномірному навантаженні. Одні спеціалісти були перевантажені, інші – недовантажені. Ми бачили це по метриках: час реакції на тикети коливався від 15 хвилин до 4 годин. При цьому загальна завантаженість команди була близько 65%, але відчуття було, що всі працюють на межі».Інтерв'юер: Як ви відстежували ефективність роботи команди раніше?«Класично: через Zendesk метрики, time-tracking, регулярні one-to-one. Але це все давало фрагментарну картину. Наприклад, ми бачили кількість закритих тикетів, але не розуміли, чому у схожих за досвідом спеціалістів така різна продуктивність».Інтерв'юер: Що стало переломним моментом для пошуку нового рішення?«Коли ми втратили двох ключових спеціалістів через вигорання. Вони просто не витримали постійного стресу. І паралельно почали надходити скарги від клієнтів на час очікування. Стало зрозуміло, що потрібен системний підхід».

Впровадження AI-аналітикиІнтерв'юер: Як змінився процес після впровадження AI Advisory Board?*«Кожен спеціаліст почав витрачати 5-7 хвилин вранці на планування дня через голосовий інтерфейс. Ще 5 хвилин ввечері – на короткий підсумок. AI аналізує ці дані, зіставляє з реальним навантаженням по тикетах і дає рекомендації щодо розподілу завдань.Найцінніше – це предиктивна аналітика. Система почала передбачати піки навантаження і підказувати, коли потрібно підключати додаткових спеціалістів».Інтерв'юер: Які конкретні результати ви отримали?«За перші три місяці:

• Середній час реакції знизився з 2 годин до 45 хвилин

• Рівномірність завантаження зросла – різниця між найбільш і найменш завантаженими спеціалістами скоротилася з 40% до 15%

• Задоволеність команди роботою виросла на 28% за внутрішніми опитуваннями

• Зникла необхідність найму двох додаткових спеціалістів, яких ми планували».*

Діагноз проблеми

• Відсутність реальної картини завантаження команди

• Нерівномірний розподіл навантаження

• Відсутність предиктивної аналітики

• Суб'єктивність в оцінці ефективності

Рішення через AI Advisory Board

1. Щоденна AI-аналітика

• Збір даних через короткі голосові/текстові чек-іни

• Автоматичний аналіз патернів завантаження

• Персоналізовані рекомендації для кожного спеціаліста

2. Предиктивне планування

• Прогнозування піків навантаження

• Автоматичне балансування ресурсів

• Раннє виявлення ризиків вигорання

3. Об'єктивна оцінка KPI

• Інтеграція з існуючими системами

• Автоматична генерація звітів

• Рекомендації щодо оптимізації процесів

Прогноз та перспективи*«Наступний крок – навчання AI розпізнавати складність запитів ще на етапі їх надходження. Це дозволить точніше розподіляти навантаження і прогнозувати необхідні ресурси. За нашими оцінками, це може дати ще 20-25% підвищення ефективності».*[Спробуйте AI Advisory Board безкоштовно 14 днів](/

demo) та побачте, як AI-аналітика може трансформувати ефективність вашої support-команди.