Как WinWork вырос в 2 раза, а служба поддержки не увеличилась.

О компании

История одной оптимизации от руководителя клиентского сервиса WinWork by Apibank Марии Лобановой.

Мы помогаем бизнесу автоматизировать сотрудничество с самозанятыми, ИП и физлицами на ГПХ. Упрощаем документооборот, ускоряем выплаты в 6+ раз и снижаем налоговые риски.
Также в нашей платформе есть удобный маркетплейс исполнителей — компании могут приглашать внештатников на конкретные задания. И скоро планируем запустить трансграничные выплаты исполнителям по всему миру. Уже более 2500 компаний из ритейла, логистики, строительства, IT, маркетинга и e-commerce используют платформу WinWork каждый день.

✨ Сегодня WinWork это:

• Экономия до 30 % расходов
• Автоматические проверки исполнителей по базам ФНС и МВД
• Моментальные массовые выплаты на карты и через СБП
• Все акты, договоры и чеки в защищённом архиве
• На рынке больше 5 лет, официальный партнёр ФНС России

Как устроена наша поддержка

• 10 человек в команде (6 на первой линии в графике 3/3, 4 на второй в графиках 5/2 и 2/2)
• Работаем с 5:00 до 22:00 мск по всей России
• Запросы через Telegram и почту
• Тикет-система — UseDesk
• База знаний — Confluence
• Обрабатываем больше 10 000 обращений в месяц

Качество поддержки — наш ключевой приоритет, и мы гордимся, что клиенты регулярно отмечают его высочайший уровень. Выбирая решение для автоматизации, мы руководствовались главным принципом: оно ни в коем случае не должна снижать качество общения. Именно поэтому мы остановились на ИИ-агентах — они позволяют давать быстрые, но при этом человечные и персонализированные ответы, полностью соответствующие нашим стандартам.

Метрики эффективности для службы поддержки

• Индекс удовлетворенности — Customer Satisfaction Score (CSAT)
• Время первого ответа — First Response Time (FRT)
• Доля обращений, решённых без уточнений — First Contact Resolution Rate (FCR)
• Количество ответов до решения — Number of Replies to Resolution (NRR)
• Время до закрытия тикета — Time to Ticket Resolution (TTR)

Задача, с которой мы столкнулись

Обращений становилось всё больше, а расширять штат мы не хотели. Хотелось снять рутину и давать ответы 24/7 без найма новых людей.

Как мы выбирали ИИ-агента

Сначала думали про обычного кнопочного бота — быстро отказались, так как он не закрывал все наши задачи. Переключили внимание на ИИ, который сможет обучаться на нашей базе знаний.

Проанализировали рынок. В шорт-лист попали Lia.chat, Савви и Wikibot. Кандидатов сравнили по ключевым критериям:

• по цене;
• отзывам;
• крупным кейсам;
• готовой интеграции с UseDesk;
• возможности подключения внешних API;
• поддерживаемые LLM и методы настройки/дообучения.

Дополнительно мы учитывали мнение сотрудников, которые уже имели опыт работы с этими продуктами, а также уровень вовлечённости и отзывчивости команд-разработчиков. Важным этапом стало согласование решения с отделом информационной безопасности.

Анализ включал как техническую оценку, так и финансовое обоснование — чтобы понять, насколько выбранное решение окажется экономичнее найма дополнительных специалистов. Эту работу выполнил наш CTO.

В итоге решили остановить свой выбор на Wikibot

Что теперь умеет наш ИИ-агент

• Отвечает на вопросы и ведёт пользователей по стандартным сценариям
• Работает круглосуточно
• Собирает информацию и отдаёт специалисту готовое резюме — остаётся только нажать пару кнопок
• Даёт простые юридические рекомендации исполнителям
• Объясняет свои действия и исправляет ошибки, если их допускает

Пока ИИ-агент не умеет понимать проблемы в контексте данных личного кабинета клиента — это следующий этап. ИИ-агент будет иметь контекст с данным пользователя и сможет отвечать на такие вопросы как: не прошла выплата, оплата налога НПД, статус по заданию и т.д

Результаты, которых достигли вместе с Wikibot

• Сервис WinWork растет, с момента запуска обращений стало в 2 раза больше: с ~5000 до 10 000+ в месяц. Благодаря ИИ-агенту штат поддержки остался прежним
• CSI остался высоким — 93 %

Вывод

ИИ-агенты — отличный инструмент для систематизации и оптимизации службы поддержки.
Мария признаётся:

Мы думали, что ИИ в поддержке — это пока “сыровато”. Оказалось — уже нет. Wikibot реально работает, и работает отлично.