Как команда поддержки передаёт данные о клиентах маркетингу

Обращения в поддержку обычно исчезают сразу после того, как вопрос решён. Диалог закрывается, история остаётся где-то в архиве, а маркетинг узнаёт о болях клиентов в лучшем случае из пересказа на встречах. В Carrot quest это устроено иначе: данные из поддержки доходят до маркетинга через теги, аналитику, AI-бота и триггерные сценарии.

Похожую связку, но вручную, выстроила команда поддержки и развития Solar Staff — сервиса для для организации сотрудничества с фрилансерами. В партнёрском материале с ними рассказываем, как именно. 

Как маркетинг узнаёт, что чаще всего пишут в поддержку

Тег на диалоге превращает жалобу клиента в данные, которые видит маркетинг. Ставит его оператор в момент ответа: хотят_фичу_Х, вопрос_по_оплате, сравнивают_с_конкурентом. 

Дальше теги стекаются в модуль «Аналитика диалогов», во вкладку «Теги». Там можно:

• отфильтровать статистику по дате, каналу или оператору;
• увидеть, как выросло или упало количество упоминаний каждого тега по сравнению с прошлым периодом;
• выгрузить отчёт в CSV.

Маркетологу не нужно выяснять у поддержки, что спрашивают клиенты, можно открыть вкладку с нужным фильтром. Резкий рост тега вопрос_по_оплате за неделю — сигнал: что-то на сайте или в форме стало непонятным, и стоит разобраться, что именно.

Например, в сервисе Instaplus.me специальной меткой помечают диалоги, которые не может закрыть рядовой оператор. Специалист, который отвечает за этот тип вопросов, фильтрует диалоги по тегу и находит нужные. Логика та же, что и с аналитикой: тег превращает поток разговоров в данные, которые легко отфильтровать и взять в работу.

Как выгрузить полные тексты диалогов

Модуль расширенной аналитики Carrot quest позволяет получить полные тексты диалогов без API и без интеграции на стороне клиента. Команда Carrot quest делает выгрузку и передаёт готовый отчёт, эта опция доступна за отдельную плату. Раньше получить диалоги с полным содержанием можно было только через API — то есть звать своего разработчика, настраивать передачу данных и ждать.

Именно с этим столкнулась команда МТС Линк при переезде в Carrot quest: нужно было анализировать историю за три года и 850 тысяч перенесённых сущностей, а делать это через API было бы слишком долго. По их запросу модуль доработали. Теперь в отчёте доступны:

• медианное время первого ответа по всей команде поддержки;
• время ответа каждого оператора вплоть до секунд;
• полные тексты диалогов.

Для маркетинга самое ценное здесь — формулировки: из настоящих фраз клиентов получаются заголовки статей, темы для FAQ, тексты рассылок и кейсов. 

Как AI-бот освобождает поддержку для содержательных диалогов

AI-бот в Carrot quest обучается на базе знаний компании и работает круглосуточно. Если ответа в базе знаний нет — зовёт оператора-человека, чтобы разговор с ботом не оставил у клиента неприятного осадка.

Есть и механизм самообучения: бот показывает, на какой источник опирался при ответе, и если ответ оказался неточным, команда правит именно этот источник в базе знаний — бот подхватывает исправление сразу. В результате бот берёт на себя часть повторяющихся вопросов, а очередь у операторов становится короче. Освобождается время на диалоги, которые действительно нужно разбирать вручную.

У этого есть эффект, важный для маркетинга: пока бот забирает простые повторяющиеся вопросы, у операторов остаётся время разбирать сложные диалоги — именно там чаще всего находятся возражения клиентов, из которых потом получается контент.

Как оценка после диалога сама превращается в сегмент для рассылки

CSAT и NPS можно собирать в чате, поп-апе или письме: смайликом сразу после закрытия диалога или коротким опросом через несколько дней. В аналитику диалогов попадает оценка из чата, привязанная к конкретному диалогу.

Балл записывается в свойство карточки пользователя, и при запуске коммуникаций можно настраивать сегментацию по этому свойству. Например, отдельно на клиентов с баллом 9–10 (промоутеры), 7–8 (нейтралы) и 0–6 (критики). Для маркетинга интереснее всего крайние группы:

• Промоутерам (9–10) можно предложить дать интервью для кейса или оставить отзыв — их формулировки чаще всего точнее и убедительнее, чем-то, что придумал бы отдел маркетинга сам. Одной фразой довольный клиент иногда описывает пользу продукта лучше любого УТП.
• Критикам (0–6) — отправить письмо с вопросом, что пошло не так, ещё до того, как недовольство перерастёт в отток. Их формулировки тоже нужны маркетингу и продукту — в них обычно больше о том, что раздражает, чем в любом интервью, потому что человек уже недоволен и не старается быть вежливым.

Что маркетинг получает из поддержки

• частоту и динамику проблем клиентов — из тегов с фильтрами по каналу и периоду;
• полные тексты диалогов для контента и цитат — экспортом из личного кабинета;
• разгруженную очередь операторов за счёт AI-бота, а значит, более содержательные диалоги для тегирования;
• готовые сегменты промоутеров и критиков — через CSAT/NPS, без разбора оценок вручную.

Поддержка в этой схеме просто делает свою обычную работу, а маркетинг получает данные, с которые можно использовать дальше.