Марат руководит контакт-центром сети клиник в Алматы. Команда из 15 операторов обрабатывает около 800 обращений в день: записи на приём, вопросы о ценах, уточнения по подготовке к анализам, жалобы, благодарности. Полгода назад компания внедрила чат-бота. Ожидали снижения нагрузки на 40%.
«Получили минус 12%, — говорит Марат. — И кучу негатива. Бот отвечал на вопросы о записи, но люди всё равно требовали оператора. А когда человек хотел узнать адрес филиала — его переводили на живого сотрудника, который тратил время на ответ, который бот мог выдать за секунду».
Проблема была не в боте. Проблема была в отсутствии чёткой логики: какие обращения куда направлять. Не было того, что называют deflection-матрицей — карты распределения обращений по каналам обслуживания.
«Deflection — это не про избавление от клиентов. Это про то, чтобы каждый получил помощь в нужном формате: кто-то хочет быстрый ответ от бота, кто-то — человеческое участие. Матрица помогает дать каждому то, что ему нужно, и при этом не разорить бизнес на операторах»
Принцип осмысленной автоматизации
Contact Center Operations
Что такое deflection и почему важно думать не только о процентах
Deflection (дословно «отклонение») — перенаправление обращения с дорогого канала на дешёвый. Классика: вместо звонка в колл-центр клиент находит ответ в FAQ на сайте. Или вместо переписки с оператором — решает вопрос через чат-бота.
Звучит просто, но есть нюанс. Deflection ради deflection — путь к катастрофе. Если вы будете гнать всех клиентов к боту, а бот не сможет решить их проблемы — вы получите:
Последствия «слепого» deflection
Раздражение клиентов
«Я уже 10 минут общаюсь с вашим тупым ботом!»
Повторные обращения
Клиент не решил проблему и звонит снова
Падение NPS
Лояльность клиентов снижается
Отток клиентов
«Пойду туда, где есть живые люди»
Правильный подход — не гнаться за максимальным deflection, а оптимизировать его. Каждому типу обращения — свой канал. Не потому что «так дешевле», а потому что так лучше для клиента.
Вот тут и появляется deflection-матрица — инструмент, который помогает принимать эти решения системно, а не на глаз.
Три канала обслуживания: когда какой работает лучше
Прежде чем строить матрицу, разберёмся с тремя основными каналами. У каждого свои плюсы и минусы.
Self-service: база знаний, FAQ, личный кабинет
Клиент сам находит ответ без какого-либо взаимодействия с компанией. Это самый дешёвый канал (условно бесплатный после создания контента), но работает только для определённых случаев.
Когда работает отлично
- Стандартные вопросы: часы работы, адреса, цены
- Инструкции: как подключить, как вернуть, как оплатить
- Статусы: где мой заказ, когда доставка
- Типовые документы: договоры, реквизиты
Когда не работает
- Сложные или нетипичные ситуации
- Эмоциональные обращения (жалобы, срочность)
- Когда клиент не умеет искать информацию
- Когда нужно индивидуальное решение
Стоимость обращения: ~0 тг (после создания контента). Главное условие: контент должен быть актуальным, понятным и легко находимым.
Чат-бот или голосовой помощник
Автоматизированный диалог. Клиент общается с ботом, который отвечает на вопросы, выполняет действия (запись, отмена, проверка статуса) или собирает информацию перед передачей оператору.
Когда работает отлично
- Транзакционные операции: запись, отмена, перенос
- Сбор информации: квалификация, заполнение заявки
- Типовые вопросы, но с контекстом клиента
- Маршрутизация: понять проблему и направить
- Первая линия: отфильтровать простые вопросы
Когда не работает
- Нестандартные ситуации вне сценария
- Эмоционально заряженные клиенты
- Сложные переговоры и согласования
- Когда нужна эмпатия и «человеческий подход»
Стоимость обращения: 50-200 тг (зависит от сложности бота и используемой модели). Главное условие: бот должен уметь вовремя передавать на оператора.
Живой оператор
Человек, который общается с клиентом голосом или в чате. Самый дорогой канал, но незаменимый для сложных случаев, где нужны гибкость, эмпатия и нестандартные решения.
Когда незаменим
- Сложные проблемы без готового решения
- Жалобы и конфликтные ситуации
- VIP-клиенты и крупные сделки
- Переговоры, скидки, особые условия
- Когда клиент эмоционально напряжён
Где это расточительно
- Типовые вопросы с известным ответом
- Простые транзакции (проверка статуса)
- Информационные запросы без контекста
- Когда оператор просто читает скрипт
Стоимость обращения: 500-2000 тг (зависит от AHT и зарплаты). Главное условие: оператор должен получать только те обращения, где он действительно нужен.
Обратите внимание: разница в стоимости обращения может быть в 10-40 раз между self-service и оператором. Но это не значит, что нужно всех гнать в FAQ. Клиент, которому нужен оператор, но он получил бота — уйдёт к конкурентам. И это будет стоить гораздо дороже сэкономленных 1500 тенге.
Пять критериев для построения deflection-матрицы
Чтобы понять, куда направлять конкретный тип обращения, нужно оценить его по нескольким параметрам. Вот пять критериев, которые помогают принять решение.
Сложность обращения
Насколько нетривиальная проблема? Есть ли готовое решение или нужно разбираться в контексте?
Низкая → Self-service / Бот
Средняя → Бот / Оператор
Высокая → Оператор
Эмоциональный заряд
Клиент спокоен или раздражён? Это рутинный вопрос или жалоба?
Нейтральный → Любой канал
Негативный → Бот + быстрый handoff
Агрессивный → Сразу оператор
Ценность клиента
VIP-клиент с LTV в миллионы? Или разовый покупатель? Для первых — premium-сервис, для вторых — эффективность.
Низкая → Self-service / Бот
Средняя → Стандартный путь
VIP → Персональный менеджер
Частота обращений
Сколько таких обращений в месяц? Если 500+ — стоит автоматизировать. Если 5 — проще оператору.
Высокая → Приоритет автоматизации
Средняя → Оценить ROI
Редкие → Оператор
Требуется ли действие в системе?
Нужно только ответить на вопрос или выполнить операцию (создать заказ, отменить запись, вернуть деньги)?
Только информация → FAQ / Бот
Типовое действие → Бот с интеграцией
Сложное действие → Оператор
Эти пять критериев — основа для анализа. Но они работают в комбинации. Например, простой вопрос (критерий 1) от VIP-клиента (критерий 3) всё равно может потребовать оператора — потому что VIP ожидает персональный сервис.
Пример deflection-матрицы для розничной сети
Разберём на конкретном примере. Допустим, сеть магазинов электроники с онлайн-продажами. Вот как может выглядеть матрица для типичных обращений.
| Тип обращения | Объём/мес | Канал | Логика решения |
|---|---|---|---|
| Где мой заказ? | 1200 | Бот | Бот по номеру телефона или заказа показывает статус из CRM. Никакой сложности, высокий объём. |
| Как вернуть товар? | 400 | FAQ + Бот | Сначала FAQ с инструкцией. Бот может создать заявку на возврат, если клиент решил продолжить. |
| Товар бракованный | 150 | Оператор | Эмоциональное обращение, нужна эмпатия. Оператор разбирается и предлагает решение. |
| Хочу отменить заказ | 300 | Бот | Транзакционная операция. Бот проверяет статус и отменяет, если возможно. |
| Консультация по товару | 500 | Бот → Оператор | Бот собирает потребности, отвечает на базовые вопросы. Сложные случаи — к консультанту. |
| Жалоба на сотрудника | 20 | Старший оператор | Высокий эмоциональный заряд, репутационный риск. Сразу к старшему. |
| Проблема с оплатой | 200 | Оператор | Деньги — чувствительная тема. Нужен человек, который разберётся. |
| Часы работы / адрес | 600 | Self-service | Информация есть на сайте, в 2ГИС, в Google. Зачем тратить время оператора? |
| VIP-клиент (любой вопрос) | 50 | Персональный менеджер | Клиенты с LTV > 2 млн тг — сразу к персональному менеджеру, независимо от темы. |
Эта матрица — не догма, а отправная точка. Каждая компания должна адаптировать её под свою специфику. Но сам принцип — анализировать каждый тип обращения и сознательно назначать канал — универсален.
Подробнее о том, как строить архитектуру омниканального обслуживания: Единый case management: CRM + helpdesk + омниканал.
Как создать deflection-матрицу за три шага
Теперь к практике — как сделать матрицу для вашей компании. Процесс несложный, но нужны данные и честный взгляд на вещи.
Шаг 1: Соберите и классифицируйте обращения
Первым делом нужно понять, с чем вообще приходят клиенты. Выгрузите обращения за последние 3-6 месяцев и классифицируйте их по темам.
Что нужно собрать:
- Тема обращения: о чём спрашивал клиент (доставка, возврат, консультация и т.д.)
- Канал: откуда пришло (звонок, чат, почта, мессенджер)
- Время обработки: сколько длился диалог
- Результат: решена проблема или нет
- Данные о клиенте: новый или постоянный, LTV если есть
Если у вас нет такой классификации — начните вести её прямо сейчас. Даже месяц данных уже даст картину. Для автоматической классификации можно использовать AI — об этом подробнее в статье Автоклассификация обращений.
Шаг 2: Оцените каждую категорию по критериям
Теперь для каждой категории обращений ответьте на пять вопросов:
- Сложность: есть ли готовый ответ/алгоритм? (1-3 балла)
- Эмоции: клиенты обычно спокойны или раздражены? (1-3 балла)
- Ценность: это чаще VIP или массовый сегмент? (1-3 балла)
- Частота: сколько таких обращений в месяц? (записать число)
- Действие: нужно только ответить или выполнить операцию? (инфо / простое / сложное)
Эту работу лучше делать с командой — операторами, супервайзерами, руководителем контакт-центра. Они знают реальность лучше любых отчётов.
Шаг 3: Назначьте канал и приоритизируйте автоматизацию
На основе оценки определите целевой канал для каждой категории:
Self-service
Низкая сложность, нейтральные эмоции, только информация, высокая частота
Бот
Низкая-средняя сложность, типовые действия, высокая частота
Оператор
Высокая сложность, эмоции, VIP, сложные действия
После распределения — приоритизируйте автоматизацию. Начинайте с категорий, где сочетается высокая частота и низкая сложность. Это даст максимальный эффект при минимальных усилиях.
Нужна помощь с deflection-матрицей?
Поможем проанализировать ваши обращения, построить матрицу и внедрить бота для автоматизации типовых запросов. Интеграция с вашей CRM и мессенджерами.
Обсудить проектШесть ошибок при внедрении deflection
За время работы насмотрелся на типичные грабли. Вот на что обратить внимание, чтобы не наступить на те же самые.
Гонка за процентом
KPI «deflection rate 70%» звучит красиво, но если клиенты страдают — это пустая метрика. Измеряйте не только deflection, но и CSAT после него.
Бот без выхода на оператора
Бот должен уметь признавать поражение и передавать на человека. Если клиент не может выйти из бота — он уйдёт к конкуренту.
FAQ, который не найти
Self-service работает, только если его легко найти. Если FAQ спрятан в подвале сайта — никто его не увидит.
Устаревший контент
Ответы в базе знаний должны быть актуальными. Если клиент получает неправильную информацию — доверие к self-service падает навсегда.
Игнорирование сегментов
VIP-клиенты и новички требуют разного подхода. Одна матрица для всех — это упрощение, которое бьёт по бизнесу.
Нет анализа результатов
Deflection-матрица — не разовое упражнение. Нужно регулярно смотреть, где бот не справляется, и корректировать.
Какие метрики отслеживать после внедрения
Deflection-матрица — живой документ. Чтобы понимать, работает ли она, надо смотреть на правильные цифры.
Ключевые метрики deflection
Deflection Rate
Процент обращений, решённых без участия оператора (бот + self-service).
CSAT по каналам
Удовлетворённость клиентов отдельно для бота, self-service и оператора.
Repeat Contact Rate
Сколько клиентов обращаются повторно по той же теме в течение 24-72 часов.
Escalation Rate
Процент обращений, которые бот передаёт на оператора.
Cost per Contact
Средняя стоимость обработки одного обращения по каналам.
Resolution Time
Время от обращения до решения проблемы по каналам.
Эти метрики стоит смотреть еженедельно на старте и ежемесячно — когда процесс устоялся. Если видите отклонения — возвращайтесь к матрице и корректируйте.
Подробнее о метриках контакт-центра: Операционка контакт-центра: WFM, качество, SLA, cost-to-serve.
Чем закончилась история Марата
Вернёмся к нашему герою из начала статьи. После того как команда Марата построила deflection-матрицу, картина изменилась.
Результаты через 3 месяца
47%
обращений обрабатывает бот (вместо 12%)
4.2/5
средний CSAT бота (было 2.8)
−3
оператора высвободили для сложных случаев
«Ключевое изменение — мы перестали пытаться автоматизировать всё подряд, — объясняет Марат. — Теперь бот занимается записью на приём, напоминаниями, простыми вопросами о подготовке к анализам. А жалобы, сложные консультации, VIP-клиенты — сразу идут к людям. И все довольны: и клиенты, и операторы, и я».
Deflection-матрица — не про избавление от клиентов. Это про правильное распределение ресурсов. Каждому обращению — свой канал. И тогда все довольны.
Deflection работает, когда клиент получает ответ быстрее и проще, чем через оператора. Если бот создаёт барьер между клиентом и решением — это не deflection, это саботаж клиентского опыта.
Главный принцип
Customer Experience
Что почитать дальше
Если вы планируете оптимизировать контакт-центр, вот несколько статей, которые помогут углубиться в тему:
Готовы оптимизировать контакт-центр?
Проанализируем ваши обращения, построим deflection-матрицу и внедрим решения для автоматизации.
Получить консультацию