«Плати по всему миру» — финтех-сервис, который онлайн выпускает карты иностранных банков для оплаты зарубежных подписок и сервисов. Поток обращений растёт каждый месяц и измеряется десятками тысяч обращений в месяц. Прежняя система такого объёма не выдерживала. После перехода на HelpDeskEddy и перенастройки правил маршрутизации время первого ответа сократилось примерно на 75%.
время первого ответа после перенастройки правил
тысяч
обращений в месяц
сбоев и падений системы за всё время работы
О проекте
«Плати по всему миру» даёт клиентам возможность оплачивать зарубежные подписки и сервисы — от онлайн-сервисов до бронирования отелей и авиабилетов. Компания онлайн, за несколько минут, выпускает карты иностранных банков и обслуживает клиента по полному циклу: карту можно привязать к телефону и платить за границей привычным способом.
Пополнение работает только через СБП — это принципиальная позиция компании. Часть рынка идёт через криптовалюту и серые схемы, но там высок риск, что сервисом воспользуются в незаконных целях.
Наша цель — не просто заработать деньги, а предоставлять классный, удобный и, что очень важно, легальный сервис гражданам.
Обращения делятся на два типа: консультации (где и чем можно платить, какой курс, сколько стоит карта) и помощь, когда у клиента что-то не проходит. Отдельный пласт — обходные сценарии: часть зарубежных сервисов не любит пользователей из России, и поддержка помогает разобраться, как их оплатить. Для этого у компании есть свои инструкции.
Мы делаем всё, чтобы клиент не просто взял карту, а чтобы он ей ещё мог успешно пользоваться.
Точка А: поток вырос, а система его не держала
До HelpDeskEddy компания работала в другой системе. Проблема была не в функциях, а в масштабе: с ростом числа заявок система перестала позволять нормально работать с потоком. Не было разделения по очередям, приоритетам и статусам — по сути то же самое, что вести поддержку прямо в мессенджере: огромный поток чатов, в котором непонятно, за что браться.
Многие CRM-системы рассчитаны на локальный поток — десятки заявок. Когда счёт идёт на сотни тысяч, всё сливается в один сплошной бэклог: его невозможно приоритизировать и невозможно эскалировать отдельные тематики и кейсы.
Выдерживать нагрузку
Десятки тысяч заявок ежемесячно и рост выше прогнозов. Не каждая система рассчитана на такой объём.
Управлять потоком
Очереди, приоритеты, статусы и разделение обращений — вместо одного общего списка чатов.
Работать на масштабе команды
Доступ к системе — почти у сотни сотрудников, активно работают в ней около полусотни операторов и специалистов контроля качества.
Почему поддержку не ведут в CRM
Вопрос, который часто задают компании поменьше: зачем отдельный хелпдеск, если в компании уже есть CRM. В «Плати по всему миру» такое предложение тоже звучало — коллеги из смежного отдела предлагали перенести обслуживание в CRM-систему, в которой работают продажи. Вариант рассмотрели и от него отказались: система заточена под продажи, а для клиентского сервиса на таких объёмах не подходит.
Управление потоком
Одно из преимуществ хелпдеска в том, что очереди видно в большом масштабе: страница на 60 тикетов, сортировка по времени активности и неактивности тикета, по времени SLA, по другим параметрам. Когда обращений тысячи в сутки, потоком нужно уметь управлять в реальном времени — в CRM для продаж такого инструмента не оказалось.
Логика работы
По дизайну CRM может выглядеть даже современнее, но по сути это ближе к отдельным задачам в трекере. У такого подхода есть свои преимущества, но на объёмах клиентского обслуживания это скорее недостаток.
Та же логика касается CRM в целом: большинство из них рассчитаны на локальный поток в десятки заявок. Когда счёт идёт на сотни тысяч, всё сливается в один сплошной бэклог, который невозможно ни приоритизировать, ни эскалировать.
Продажи работают в своей CRM. Но надо понимать, что для обслуживания она не очень годится. Мы посмотрели и решили, что не подходит.
Задачи
- Принимать поток в несколько тысяч обращений в сутки без деградации сервиса.
- Разделить клиентский поток по департаментам и линиям обслуживания.
- Приоритизировать проблемные обращения и отслеживать эскалации.
- Свести каналы — чат на сайте, Telegram, MAX, ВКонтакте, почту — в одно рабочее пространство.
- Выгружать сырые данные в собственную BI-систему через API.
- Обеспечить надёжность работы и сохранность персональных данных клиентов.
Как выстроили работу с потоком
Основой стало разделение потока по департаментам — это позволяет развести и сегменты клиентов, и типы работы.
Первая линия
Основной департамент клиентского обслуживания, который принимает массовый поток обращений.
VIP-обслуживание
Клиенты, которые приносят больше всего дохода или обладают другими VIP-признаками. Здесь работают самые опытные сотрудники, компания осознанно инвестирует в скорость ответа и не подключает роботов.
Вторая линия и бэк-офис
Сложные случаи. Кейс передаётся не по цепочке из десяти сотрудников, каждый из которых думает, что с ним делать, а сразу тому, кто знает, как с ним работать.
Второй эффект от департаментов — управляемая эскалация. По доле обращений, которые решаются не сразу, а перетекают в бэк-офис и дальше в разработку, видно уровень здоровья сервиса. Если такой доли много — это уже продуктовая проблема, а не проблема поддержки, и решать её нужно на стороне продукта.
Как проходило внедрение
Александр Панин пришёл в компанию уже после перехода на HelpDeskEddy — как раз в момент, когда рост обращений пошёл экспоненциально. Реагировать приходилось быстро.
Найм и рост команды
Самый простой и самый дорогой инструмент, но у пропускной способности людей есть предел, и без найма было не обойтись. Сложностей с обучением сотрудников не возникло — система в целом понятна.
Триггеры на ключевые слова
Одна из первых настроек: обращения с определёнными фразами и с ненормативной лексикой поднимаются в приоритете. Чем сильнее заведён клиент, тем сложнее решать кейс — и тем выше вероятность, что за этим стоит реальная проблема. Если у клиента за границей не получается воспользоваться картой, такой кейс нужно отработать быстрее, чем вопрос о стоимости карты.
Правила переписаны с нуля
Изначально правила были настроены неудачно: нормальной приоритизации не было, поток распределялся на операторов хаотично, почти случайно. Все правила переписали заново и переключили систему на новую группу правил — за два дня.
KPI для операторов
Параллельно ввели систему KPI, которая мотивировала команду работать на скорость и качество. Эффект на метрики был кумулятивным — от правил и от мотивации одновременно.
Отдел контроля качества и макросы
Созданный ОКК актуализировал все макросы в системе и поддерживает их в рабочем состоянии. Операторы стали отвечать единообразно, а не кто во что горазд — так формируется единый подход к обслуживанию.
Свои решения поверх HelpDeskEddy
Обслуживание с ИИ работает в двух вариантах: общий бот, отвечающий по базе знаний и исторически сложившимся ответам, и агент, обученный меньшему числу тематик, но общающийся более профессионально. Отчётность выгружается через API в собственную BI-систему, где компания считает метрики по своим правилам.
Просто изменение правил, причёсывание их, дало улучшение метрик на 75%. Это говорит о том, насколько всё можно привести в порядок, если организовывать не хаотично.
Точка Б: результаты
Время первого ответа
Наведение порядка в правилах дало быстрый эффект, ещё за неделю метрика органически улучшилась дополнительно.
Обращений в месяц
Тысячи обращений в день, каждую неделю — новый рекорд. Поток обрабатывается штатно.
Падений системы
За всё время работы не было ни одного сбоя и ни одного инцидента с утечкой персональных данных.
Рост удовлетворённости
Время ответа, время ожидания и время решения вопроса выправились — и удовлетворённость клиентов органически пошла вверх вслед за ними.
Что особенно нравится в HelpDeskEddy
Управление очередями на масштабе
Очереди видно целиком: страница на 60 тикетов, сортировка по времени активности и неактивности тикета, по SLA и другим параметрам. Когда поток обращений большой, это критично.
Правила и приоритизация
Гибкая логика маршрутизации: обращения распределяются по департаментам и приоритетам, а триггеры на ключевые слова поднимают проблемные кейсы наверх.
Департаменты и линии
Разделение потока по сегментам клиентов и типам работы, а вместе с ним — прозрачная картина по эскалациям.
Омниканальность
Чат на сайте, Telegram, MAX, ВКонтакте и электронная почта заводятся в единое пространство. Поток из MAX пока заметно меньше Telegram, но растёт. Полный список каналов — в разделе мультиканальная поддержка.
API и интеграции
Через API формируется вся отчётность в собственной BI-системе и подключаются свои решения — в том числе ИИ-обслуживание. Что и как подключается — в разделе интеграции с сервисами.
Макросы
Можно сколько угодно держать внешние базы знаний, но макросы всё равно помогают: операторы работают в рамках одной системы и отвечают единообразно.
Статусы сотрудников
Обед, перерыв и другие статусы дают понимать реальное состояние команды на линии.
Совместимость с ИИ-инструментами
Система хорошо стыкуется с современными ИИ-ассистентами — им несложно с ней разбираться, что упрощает автоматизацию.
Надёжность и поддержка
Система не падала ни разу, инцидентов с персональными данными не было.
Вы отзывчиво и быстро отвечаете, когда есть сложности, не отправляете просто читать базу знаний, а действительно решаете под ключ. Это на самом деле ценно.
Совет коллегам
Если что-то работает не так, показатели плохие — идти разбираться. Зачастую всё работает плохо просто потому, что сами плохо настроили. И второе: если чего-то не хватает — спросите у вендора, есть ли такая функция. Часто оказывается, что есть.
Итог проекта
«Плати по всему миру» обрабатывает десятки тысяч обращений в месяц в HelpDeskEddy — с управляемыми очередями, приоритетами, эскалациями и собственной аналитикой поверх API.
Что получила компания:
- Управляемый поток вместо сплошного бэклога: департаменты, очереди, приоритеты, статусы.
- Быстрый эффект от наведения порядка в правилах — снижение времени первого ответа примерно на 75%.
- Единое пространство для всех каналов клиентского обслуживания.
- Свободу строить поверх системы свои решения: ИИ-обслуживание и отчётность в BI через API.
- Надёжность на большом потоке — без сбоев и без инцидентов с персональными данными.
Падений системы ни разу не было. И это очень важно, потому что на таком потоке это очень ценно.
