Как бороться с выгоранием сотрудников с помощью data-driven подхода

Согласно исследованию РШУ, 53% опрошенных считают, что большое количество рабочих задач — фактор, способствующий выгоранию. В сфере Customer Care нагрузка зависит не только от количества задач, но и от их ресурсоемкости. Один клиент может работать автономно, а другой активно вовлекается в процесс и требует больше внимания команды. Получается, что нагрузка распределяется неравномерно. 

Неудивительно, что рано или поздно сильный опытный специалист захочет покинуть команду. Мы поняли это на собственном опыте, поэтому решили пересобрать подход к управлению нагрузкой. 

В материале рассказываем, как разрабатывали, внедряли и автоматизировали систему скоринга проектов и уменьшили увольнения из-за выгорания. 

Перегрузка — системная проблема в клиентском сервисе

По результатам опроса Skillfactory и uForce, 43% россиян в течение своей карьеры испытывали эмоциональное выгорание. Выгорание в принципе считается одной из самых частых причин увольнения сотрудников в digital-индустрии — каждый пятый готов уйти с работы из-за ментальных проблем.  

Особенно уязвимыми оказываются команды, которые напрямую работают с клиентами. Именно на аккаунт-менеджеров, специалистов по сопровождению и клиентскому сервису ложится основная нагрузка по коммуникациям, контролю сроков и координации всех участников процесса. Они первыми сталкиваются с недовольством заказчиков, именно на них ложится задача улаживать все конфликты.

Если сотрудники постоянно работают на пределе, это отражается на качестве обслуживания, стабильности команды и росте компании.

Именно с этой ситуацией мы как-то и столкнулись. Когда в агентство приходил новый клиент, его передавали аккаунт-менеджеру с подходящей экспертизой. Также при выборе старались учитывать общее количество задач в работе. 

На первый взгляд — логичный подход. Но со временем стало понятно: такие условные критерии не фиксируют реальную занятость сотрудника. Один менеджер мог вести пять проектов и быть дико перегруженным, другой — десять, но не испытывать сложностей. Потому что один клиент может работать автономно и спокойно принимать решения. А другому нужны ежедневные согласования, он постоянно вносит корректировки и требует многосторонних обсуждений. 

Со временем такая разница в загрузке закономерно привела к выгоранию и уходу хороших специалистов. А нам в принципе очень больно терять аккаунт-менеджеров. Агентство занимает узкую нишу — продвижение мобильных приложений — и найти специалиста именно под нашу специфику довольно трудно. Обычно мы нанимаем человека и первые полгода отдаем на его обучение и полную интеграцию.   

В какой-то момент стало очевидно: нужен другой подход. Вместо того чтобы опираться на количество проектов, важно учитывать реальную ресурсоемкость задач и управлять загрузкой по конкретным цифрам. 

Подходящего готового решения мы не нашли, так что пришлось собирать свою систему с нуля. Этот шаг оправдал себя: количество увольнений из-за выгорания значительно снизилось (например, в 2024 от нас не ушел ни один менеджер).

Скоринг клиентских проектов: как «оцифровать» нагрузку 

Чтобы перейти от субъективных оценок к управляемой системе, мы решили ввести числовую модель. Основная идея — оценивать каждый проект по набору критериев и присваивать ему баллы, отражающие трудозатратность. Сумма баллов по всем проектам показывает, насколько загружен конкретный специалист.

Идея возникла во время внутреннего обсуждения: один из сотрудников провел аналогию с банковским скорингом.

Что такое скоринг в банке

Скоринг — это система оценки платежеспособности клиента. Банк анализирует множество факторов, например, уровень дохода и кредитную историю. На основе этих данных формируется балл, который помогает принять решение: выдавать кредит или нет, и если да, то на каких условиях.

Мы поняли, что так можно оценивать и проекты: чем больше факторов риска или сложности, тем «тяжелее» проект → тем выше его балл.

Так появился базовый прототип скоринга — системы, которая переводит субъективные ощущения в конкретные цифры. Ее цель — сделать работу управляемой и предсказуемой, чтобы команда могла эффективно планировать нагрузку.

Три составные части нового метода оценивания нагрузки

Что «под капотом» у нашей модели скоринга

Чтобы система скоринга отражала реальную сложность ведения клиентов, мы выделили два уровня параметров: характеристики самого проекта и особенности взаимодействия с клиентом. 

По каждому параметру проекту присваиваются баллы. Чем выше итоговая сумма — тем больше времени и ресурсов требует работа с этим клиентом.

Два блока параметров — по сложности коммуникации с клиентом и по сложности оказания услуги

MVP системы скоринга мы запустили в виде простой таблицы. Аккаунт-менеджеры вручную заполняли параметры по каждому проекту, а итоговый балл рассчитывался автоматически. 

Уже через несколько месяцев стало ясно: система работает. Баллы действительно отражали уровень нагрузки. Стали заметны закономерности — сотрудники с высокими суммами в скоринге дольше отвечали в чатах, испытывали сложности с фокусом и чаще давали обратную связь о перегрузке.

В итоге выкристаллизовались такие уровни нагрузки:

1. до 800 баллов — низкая, допустима для новичков;
2. 800-1500 — нормальная нагрузка;
3. выше 1500 — высокая, нужно перераспределить проекты.

Но потом появилась другая проблема: при росте числа клиентов и проектов заполнение таблицы стало отнимать слишком много времени. Кроме того, в табличном формате сложно отслеживать динамику — например, как меняется загрузка аккаунта со временем, стабилизируется ли портфель клиентов. Так же непросто собирать и анализировать полную картину. Мы не понимали, какие параметры чаще всего встречались у сложных проектов, как корректировки скоринга влияли на распределение задач, были ли повторяющиеся ошибки.

Так что для упрощения аналитики было решено внедрять автоматизацию. Систему встроили в CRM: аккаунт-менеджер при создании карточки клиента заполняет соответствующие поля, а скоринг рассчитывается автоматически. Далее данные визуализируются на дашборде — и становятся доступными руководству в любой момент.

Настроили визуализацию, чтобы сухие цифры превратились в график

После автоматизации скоринга в Appbooster появилась возможность отслеживать загрузку команды в реальном времени. Руководитель может в любой момент открыть дашборд и посмотреть, например:

1. Кто может взять еще задачи. Цифры показывают, у кого внутри команды есть ресурс.
2. Какие клиенты требуют непропорционально много ресурсов. Можно пересмотреть условия сотрудничества или внутренние процессы.
3. Меняется ли нагрузка со временем. Отслеживание динамики помогает заранее выявлять слабые места и усиливать их до того, как возникнет проблема.

Какой результат получили

С момента внедрения системы прошло два года. За это время снизилось количество жалоб на выгорание, улучшилось качество взаимодействия с клиентами. Сотрудники стали успевать больше, не теряя в фокусе и вовлеченности.

Руководству стало проще принимать решения о найме и перераспределении ресурсов. Вместо реактивных шагов — осознанное планирование на основе данных. Если сотрудник уходит или переходит в другой отдел, передача клиентов теперь происходит с учетом балльной оценки: новичкам — менее ресурсоемкие проекты, опытным — сложные и многослойные.

Скоринг также позволяет соотносить трудозатраты с финансовыми показателями. Это дает понимание, оправданы ли усилия на ведение конкретного клиента — и помогает корректировать портфель.

Сегодня система оценки загрузки стала частью операционной модели агентства. Она дает ориентиры для принятия управленческих решений и снижает долю случайностей в процессе.