Чат-бот підтримка: як зняти навантаження з менеджерів і покращити SLA без падіння якості

Чат-бот підтримка — це не “замінити людей”, а відфільтрувати рутину. У більшості компаній 60–80% звернень повторюються: доставка, оплата, статус замовлення, повернення, гарантія, документи. Коли все це лягає на менеджерів, SLA падає, клієнти нервують, а команда вигорає і робить помилки.

Що можна автоматизувати без ризику

Найбезпечніший рівень — типові запитання та довідкова інформація. Далі — прості сценарії за шаблонами: “як оформити повернення”, “як змінити адресу”, “як отримати рахунок”. Критично важливо, щоб бот знав межі: де потрібне нестандартне рішення або конфлікт, він має швидко переводити діалог на людину за правилами.

Як побудувати базу знань, що працює

База знань — це не енциклопедія. Це 30–80 найчастіших питань у структурі, єдина термінологія та регулярне оновлення. Додаєте правила ескалації — і автоматизація підтримки стає прогнозованою. Тоді чат-бот підтримка не дратує, а реально скорочує час відповіді і кількість повторних звернень.

Відсилання до AiAgents

У AiAgents це робить Ai-агент підтримка: відповідає на типові питання, прискорює першу реакцію і знижує навантаження на менеджерів. Ai-агент аналітики паралельно показує, які теми “болять” найчастіше, де процес ламається, і що варто виправити в продукті чи сервісі.

Як виміряти ефект

Контролюйте: частку звернень, закритих ботом; час першої відповіді; дотримання SLA; CSAT/NPS. Якщо показники просідають, причина зазвичай не в технології, а в відсутності правил: що бот відповідає сам, що ескалує, і хто відповідальний за актуальність знань.