В подкасте HelpDeskEddy Илья и Хасан говорят с Евгением, руководителем направления клиентской поддержки Циан: как устроена линия на 100+ человек, зачем готовый helpdesk вместо своей разработки, как растят качество, ботов и базу знаний — и почему ИИ пока помощник, а не замена агентам.
Смотреть выпуск
Ещё материалы про сервис — в Telegram Клиентский сервис HDE.
О госте и масштабе
Евгений руководит клиентской поддержкой Циан: более 19 млн пользователей и около 2 млн объявлений в месяц, аудитория — риелторы, СМИ и люди, которые ищут жильё. В команде — больше 100 человек: письменная линия и контакт-центр (~25 человек, смены 2/2). Средний стаж в поддержке — 3+ года.
Письменный канал популярнее у кандидатов; звонки остаются востребованными у риелторов (часто живут в WhatsApp), хотя это дороже: один диалог за раз. Падения бывают на праздники, но тренда «уйти от телефона» нет.
Главные выводы
Раньше смотрели ~10 заявок на человека. Сейчас — до 100, по анкете из пяти категорий (продукт, забота о клиенте и др.). Анкету уже переписывали четыре раза: не работает — замораживают или переделывают, не бросают.
Отдельного контроля качества пока нет: проверяют наставники и руководитель. При росте объёма проверок отдел могут выделить.
На первую вакансию пришло ~1000 откликов. щут тех, кто хочет работать с людьми, а не «просто удалёнку». Смотрят эмоции и реакцию в высоком темпе.
Макросы есть, но шаблон мимо ситуации — минус в анкете. Обращение по имени обязательно; на негатив отвечают с него, а не «почитайте базу». Тон можно подстраивать под клиента (в разумных рамках).
SLA — командный (например, биллинг), скорость и качество — индивидуальные. Дизлайки клиентов пока не в формуле, но разбирают: ошиблись — извиняются; клиент просто недоволен — ищут улучшение процесса.
Месяц теории давал слабый результат. Сейчас — неделя (история, продукт, ЛК) и сразу практика рядом с опытным коллегой. Лучше учиться на реальных тикетах.
Собрали требования — поняли, что писать аналог своими силами = годы и люди не той экспертизы. На рынке решения уже зрелые; плюс экосистема плагинов (оценка качества тикетов и др.).
Дерево тематик выросло с «листка А4» до 1000+. ML размечает тикеты (~90% на простых темах). Автоответы — только где уверены; всегда подпись «это бот» и путь к человеку. Много дизлайков — сценарий отключают.
ПДн и сервера за рубежом — стоп. Своя модель на разметке агентов, бот в Telegram по базе знаний (пилот), автодайджесты внутрь тикета. Голосовые боты на сложном продукте пока не зашли.
700+ статей; 25–50% в опросах говорят, что статья помогла. Если клиент уже написал — не кидают одну ссылку: объясняют, скрины, видео. Линейные боты в приложении — в планах пилота.
Автоматизация без порчи опыта: объединение похожих тикетов через API (почта + текст + время) — с жёсткими правилами; ошибка — сразу к агенту. Подробнее про ботов — в конструкторе ботов и статье чат-бот поддержки.
Фрагменты разговора
Илья: Почему не сделали свой хелпдеск — Циан же крупный IT?
Евгений: Собрали требования и отказались: годы, куча людей, не наша экспертиза. Готовые системы уже дорабатываются годами, плюс чужой опыт через плагины.
Хасан: Что подтолкнуло к ботам и автоматизации?
Евгений: Сначала теги: без нормального дерева не понять, о чём пишут. Потом ML на разметке агентов и автоответы только на простые темы с контролем лайков.
Хасан: — угроза местам или помощник?
Евгений: Пока помощник: рутина, обогащение тикета, ссылки из базы. Сложное — за людьми. Клиенту на простом вопросе удобнее ответ за 3–5 минут.
Илья: База знаний закрывает обращения «до тикета»?
Евгений: Частично. Но если человек уже написал — просто кинуть ссылку не наш путь. База помогает агентам и самообслуживанию, не заменяет объяснение.
FAQ
Сколько человек в поддержке Циан?
В выпуске — больше 100 в письменной линии плюс контакт-центр около 25 человек.
Почему не пишут helpdesk сами?
Долго, дорого и не core-продукт. Готовая платформа быстрее даёт SLA, плагины и чужой опыт внедрений.
Как устроена премия?
Скорость и качество — индивидуально; SLA — командный показатель. Негативные оценки разбирают отдельно.
спользуют ли ChatGPT?
Нет — из‑за персональных данных. Есть своя модель на разметке агентов и пилоты текстовых ботов.
Кейсы
Кейс внедрения: единое окно и процессы поддержки на большом потоке обращений.
Собранный контур поддержки как основа масштаба без «своего хелпдеска с нуля».
Автоматизация линии с упором на качество, а не только на скорость.
Ещё истории — в разделе кейсы.
того: крупная IT-поддержка — это найм и наставничество, жёсткое качество, готовый helpdesk, осторожные боты и база знаний как помощь, а не отписка. Возможности платформы — в разделе возможностей; вопросы по внедрению — на контактах.
