Как служба поддержки корпоративной платформы «Газпрома» превратилась в центр пользовательской экспертизы
За это время команда обработала более 170 000 обращений. На сегодняшний день в Pyrus работают около 100 человек — систему используют не только специалисты поддержки, но и смежные подразделения. Уже в первый год объём запросов увеличился в 10 раз, и с таким потоком работа через Outlook стала бы критическим ограничением для сервиса.
Но главная причина изменений была не только в росте нагрузки. Поддержка внутри компании — не просто ответы пользователям, а точка сборки пользовательского опыта для маркетинга, продуктологов, проектных менеджеров, аналитиков, исследователей и редакции. Здесь сверяются с релизными планами, участвуют в приёмочном тестировании, согласуют юридические нюансы и помогают принимать продуктовые решения. Без прозрачной системы огромный объём информации просто терялся бы в чатах и почте.
Что изменилось после внедрения Pyrus
Из разрозненных обращений — в единый реестр пользовательского опыта
Одной из ключевых проблем до внедрения была потеря прозрачности. Обращения приходили через разные каналы, часть запросов зависала, а история коммуникаций дробилась между почтой и личными сообщениями.
В Pyrus команда выстроила единое окно входа для всех обращений. Появилась общая потоковая обработка тикетов и автоматическое распределение запросов между операторами — без «потерявшихся» задач.
Дополнительно внедрили:
- детальную категоризацию обращений;
- кастомные поля и взаимосвязанные сценарии;
- алерты для критичных ситуаций;
- автозаполнение данных через интеграции с корпоративными системами;
- шаблоны быстрых ответов (база шаблонов для типовых ответов сократила время обработки стандартных тикетов, примерно в три раза);
- историю обработки внутри одного тикета.
Теперь все последующие обращения пользователя в течение дня автоматически попадают в ту же задачу. Внутри сохраняются скриншоты, запросы в другие подразделения, комментарии и пошаговая фиксация решения. Благодаря этому специалисты могут подхватывать кейс на любом этапе без потери контекста.
Аналитика и оцифровка процессов
Базовая аналитика Pyrus позволила команде перейти от ручного отслеживания ситуации к работе с данными в режиме реального времени. Теперь стало видно, как меняется поток обращений, какие темы начинают расти, как распределяется нагрузка между специалистами и в какие моменты система испытывает пиковые перегрузки.
Отдельно фиксируются проблемные зоны, возникающие после релизов или изменений в сервисах, а также повторяющиеся пользовательские сценарии, указывающие на системные трудности в продукте. На основе этих данных команда начала точечно автоматизировать самые «тяжёлые» участки процессов, создававшие основную нагрузку и замедлявшие обработку.
Параллельно была проведена оцифровка всех ключевых полей и параметров, влияющих на работу службы поддержки и развитие продукта: от категорий обращений до причин инцидентов и метрик обработки. Это позволило превратить поддержку в источник структурированных данных, которые используются для улучшения продукта и оптимизации внутренних процессов. Чтобы собирать более точные и детализированные метрики, команда дополнительно разработала два собственных бота на расширениях Pyrus.
Как решили проблему хаоса в каналах коммуникации
Следующим этапом стала системная перестройка клиентских коммуникаций, которые ранее были распределены между почтой, личными чатами и разрозненными внутренними каналами. Из-за этого обращения терялись в переписках, дублировались или доходили до разных специалистов без единого контекста, что усложняло контроль потока запросов и соблюдение единых стандартов.
Чтобы устранить проблему, внедрили чат-виджет Pyrus как единое окно входа для всех обращений. Он был адаптирован под визуальный стиль и логику платформы и интегрирован в процесс автоматического распределения тикетов, благодаря чему запросы сразу попадали в систему и направлялись ответственным специалистам без ручной пересылки.
Внутри чат-виджета добавили встроенную форму оценки качества обслуживания (CSAT), что позволило собирать обратную связь сразу после завершения взаимодействия и связывать её с конкретными сценариями обращений. Дополнительно была реализована приоритизация входящих запросов: система автоматически выделяет критичные кейсы и равномерно распределяет нагрузку между специалистами. В результате сократилось время обработки обращений и снизилось количество задержек по важным запросам, возникавших ранее из-за перегрузки каналов и ручного распределения задач.
Результат по скорости реакции:
Среднее время первого ответа удалось сократить с 20 минут до 5 минут.
Как внутренние запросы перестали теряться в личных сообщениях
До внедрения сотрудники часто отправляли запросы напрямую в личные чаты специалистов поддержки, что приводило к потере контекста, дублированию работы и отсутствию прозрачности.
Проблему решили через отдельную форму внутренних обращений с чёткой структурой:
- типы сервисов;
- обязательные поля;
- единые правила оформления запросов.
Теперь все обращения автоматически попадают в единый реестр поддержки, минуя почту и мессенджеры.
Кейc: как команда убрала «слепые» тикеты
Одной из самых критичных проблем были обращения, которые легко пропустить или обработать некорректно. С помощью скриптов и кастомных полей команда автоматизировала обработку трёх типов сложных кейсов:
- тикеты с ошибочной подстановкой почтовых адресов;
- запросы, требующие приоритетной реакции;
- обращения, связанные с массовыми критическими инцидентами.
Теперь при открытии тикета оператор сразу получает алерт, настроенный под конкретные триггеры. Это практически исключило вероятность пропуска критичных случаев или ошибок при обработке.
Почему команда отказалась от идеи ИИ-бота
Несмотря на высокий интерес рынка к ИИ-автоматизации, в компании приняли решение не делать AI-ассистента основной линией поддержки. Причина связана со спецификой обращений и уровнем их сложности.
Платформа используется сотрудниками группы компаний «Газпром» и администраторами дочерних обществ, а значительная часть запросов относится к нетиповым сценариям работы сервисов. Пользователи обращаются с задачами уровня выбора комбинаций сервисов под нестандартные кейсы, публикации материалов через сложные обходные сценарии или настройки многошаговых административных процессов.
Для решения таких обращений специалистам поддержки требуется постоянная сверка с внутренними источниками: роадмэпами, релизными планами, бизнес-аналитикой, результатами согласований, а также взаимодействие с маркетингом, редакцией и продуктовыми командами. Подобная специфика делает автоматизацию через стандартного ИИ-ассистента ограниченно применимой.
По оценке команды, даже базовый AI-ассистент мог бы закрывать менее 10% входящих обращений. Специфика сервиса такова, что большинство инцидентов в любом случае требует эскалации на следующие уровни поддержки, вне зависимости от сложности используемого ИИ. Основными блокерами для автоматизации первой линии остаются запросы, связанные с индивидуальными консультациями, жалобами, точечной настройкой и разбором инструкций. Иными словами, большая часть кейсов по-прежнему требует ручных проверок, множества локальных действий и межкомандных коммуникаций, отказаться от которых на текущем этапе организационно сложно и экономически нецелесообразно. Дополнительным барьером стали жесткие требования информационной безопасности, накладывающие строгие ограничения на интеграцию ИИ-решений с внутренними корпоративными системами, где хранятся конфиденциальные персональные данные сотрудников.
Что дальше
Сейчас команда продолжает развивать систему поддержки внутри Единой платформы взаимодействия (ЕПВ) группы компаний «Газпром». Одно из основных направлений — расширение чата на другие версии и сервисы платформы. После запуска чат стал приоритетным каналом коммуникации: пользователи быстрее получают помощь, а специалисты поддержки работают с обращениями в едином контексте без переключения между окнами.
В дальнейшем фокус развития направлен на:
- Интеграцию инструментов глубокой аналитики: развитие собственных расширений и скриптов для более точного отслеживания пользовательских сценариев, первопричин обращений и оценки влияния изменений внутри платформы.
- Сокращение рутинных операций: постепенный перевод типовых действий в автоматические сценарии, чтобы специалисты могли уделять больше времени сложным, нетиповым задачам и администрированию.
Служба поддержки ЕПВ уже давно переросла рамки исключительно сервисной функции. Сегодня команда выступает ключевым держателем и транслятором пользовательской и административной экспертизы, агрегируя уникальные знания в интересах множества подразделений компании.
Через систему поддержки команда аккумулирует обратную связь по релизам, фиксирует сигналы о критичных инцидентах, а также собирает аналитику по использованию платформы для дальнейшего развития сервисов и бизнес-процессов. За счёт прозрачных процессов, единого реестра обращений и автоматизации команда смогла сохранить управляемость даже после десятикратного роста объёма запросов и масштабировать поддержку без потери качества сервиса.
