Хорошая поддержка.

Как выглядит хорошая поддержка пользователей и в чём её секрет.

Почему так мало хорошей поддержки?

Хорошая поддержка пользователей встречается редко. Это странно: кажется, что для хорошей поддержки достаточно правильно отвечать на вопросы и не быть мудаком.

Знать правильный ответ легко, особенно когда есть ChatGPT.¹ Не быть мудаком, вроде, тоже не сложно. Никто не делает плохо намеренно. Все знают, что эмпатия — это хорошо и «клиент всегда прав».

Однако в среднем сервис как был плохим раньше с живыми операторами, так же плох и сейчас с искусственным интеллектом. Почему?

Я думаю, что хорошая поддержка невозможна без одного важного ингредиента. Его-то и не хватает большинству компаний.

Секрет хорошей поддержки.

Плохая поддержка отвечает на вопросы. Хорошая — решает проблемы.

Проблема привела пользователя в поддержку. Он не хочет знать, как работает продукт. Он не хочет делиться обратной связью. Он не хочет быть «всегда правым». Он даже не хочет быть довольным. Он хочет решить свою проблему.

А вопрос — не сама проблема, а её симптом. Если только ответить на вопрос, проблема может остаться нерешённой. Но если устранить проблему, вопрос отпадёт даже неотвеченным.

Проблема описывается языком мира пользователя. В ней есть «хочу», «нравится», «болит», «тревожит», «бесит». А в вопрос пользователь вкладывает опыт работы с продуктом и идеи о том, как можно решить проблему. Так проблема переводится на язык продукта: «как настроить», «где включить». В итоге вопрос уже не похож на проблему. Например, проблема «Хочу быть в курсе обновлений, но поздно вечером уведомления будят ребёнка» становится вопросом «Как отключить уведомления?».

Поэтому зная только вопрос, проблему не понять.

Плохая поддержка хочет ответить на вопрос. Она ищет ответ внутри: в продукте, документации, похожих обращениях. Пересылает вопрос коллегам. Но знаний о проблеме там нет, и потому даже очень хороший ответ имеет мало шансов решить проблему хорошо. Шансы тем меньше, чем меньше в вопросе пользователя следов изначальной проблемы. Поэтому в общении с плохой поддержкой так важно уметь хорошо формулировать вопрос. Плохая поддержка — как поисковая система.

А фокус на проблеме толкает хорошую поддержку проделать обратный путь от вопроса к проблеме. Хорошая поддержка ищет рядом с пользователем. Задаёт ему вопросы, узнаёт предпочтения, изучает историю работы с продуктом. Находит проблему, прежде чем искать решение. Хорошая поддержка — как детектив².

Потому-то «универсальный отвечатель» ChatGPT не спасает. Если компания смогла заменить свою поддержку чатботом, значит это посредственная поддержка. С искусственным интеллектом прослойка между пользователем и документацией стала более эрудированной. Но она продолжает отвечать на вопросы, а не решать проблемы.³

В этом и есть секрет хорошей поддержки. Хорошо отвечать и быть любезным — приятные бонусы. А главное — решать проблемы.

Плохая и хорошая поддержка. Наблюдения.

Плохая поддержка не задаёт много вопросов: «Мы тут чтобы отвечать на вопросы, а не задавать их». Хорошая поддержка задаёт вам больше вопросов, чем вы ей. Это логичный способ изучить проблему как следует.

Плохая поддержка — знатоки документации. Хорошая — знатоки продукта. Документация — сборник ответов на вопросы, а продукт — набор инструментов для решения проблем.

Плохая поддержка угождает. Хорошая — заботится. Угождать — это ходить за покупателем в магазине, чтобы помочь выбрать. Или быть канцелярски-вежливым в объявлениях: «Доводим до Вашего сведения, что данное отделение банка временно не функционирует». Заботиться — это думать о проблеме и помогать её решить. «Отделение закрыто на ремонт, откроется 15 февраля. Ближайшее отделение на Ленина 10.»

Плохая поддержка пишет «Вы» с большой буквы. Хорошая пишет «вы» с маленькой. Эмпатия в искренности, а не заискивании. Человек, помогающий упавшему на улице, не думает о красивых жестах.

Плохая поддержка извиняется за доставленные неудобства. Хорошая — сожалеет о проблеме. Иметь кого-то искренне сожалеющего помогает справляться с проблемой. А чтобы искренне сожалеть, нужно хорошо понимать проблему.

Плохая поддержка делает фокусы. Хорошая — волшебство. Фокус — это когда официант запоминает заказ от пяти человек без блокнота. Фокусы не помогают решению проблемы: к голоду ещё добавилось переживание, что мою часть заказа забудут. Хорошая поддержка делает волшебство, решая проблему — например, неожиданно быстро или дёшево.

Плохая поддержка использует эмоджи. Хорошая — эмоции. От плохой поддержки ощущение общения с психопатом: ты ей про проблему, а она тебе смайлик. Хорошая поддержка начинает шутить, когда проблема решена. Или хотя бы решается.

Плохая поддержка ставит точку после «нет». Хорошая — запятую: «Нет, но вот что можно сделать». Фокус на проблеме заставит искать. Нет нерешаемых проблем, есть непридуманные обходные решения.

Плохая поддержка молчит, когда новостей по проблеме нет: нет вопросов, нет и ответов. Хорошая — пишет «Новостей нет, напишем завтра». Это, наверное, самый дешёвый способ сделать сервис на голову выше: пишите клиенту регулярно, пока он ждёт решение. Даже (особенно) когда новостей нет.

Плохая поддержка отвечает от лица отдела, от которого мало что зависит: «Мы спросили техническую команду, но они пока не отвечают». В ответе хорошей поддержке с вами говорит или компания, или конкретный человек, который берёт проблему на себя: «Исследую проблему, вернусь к вам через пару часов».

Плохая поддержка — хорошие продажники. Хорошая поддержка — плохие. Фокус на проблеме не уживается со способностью продать ручку тому, кому она не нужна. Хорошая поддержка даже посоветует сервис конкурента, если по-другому проблему не решить. «Always be closing» — красиво, но не про решение проблемы пользователя.

Плохая поддержка спрашивает «Оцените по шкале от 1 до 5, как мы вам помогли». Хорошая поддержка сама знает ответ.

Заключение.

Хотите увеличить шанс решить свою проблему, когда обращаетесь в поддержку? Сначала расскажите о проблеме, а потом задавайте вопрос.

Хотите сделать хорошую поддержку? Научитесь раскапывать проблему в любом вопросе. Не будьте клиентоориентированными. Будьте проблемоориентированными.

1. Впрочем, ещё до ChatGPT многие пытались поставить на входе в сервис дружелюбного робота, который сделает за поддержку всю работу. То самое всплывающее сообщение в углу сайта, которое все научились моментально закрывать снайперским попаданием в крестик.

2. Хороший продакт-менеджер и UX-дизайнер — тоже «детективы». Безобидный вопрос пользователя и проблема, которая в нём спрятана, часто открывают больше возможностей для улучшения продукта, чем громкие жалобы или заманчивые новые фичи.

3. Возможно, какие-то более сложные решения на основе языковых моделей (типа ИИ-агентов) смогут заменить хорошую поддержку. Посмотрим. Пока я о таком не слышал.