«Под капотом» ИИ: как работает контроль качества в Юздеске

Вручную перечитывать сотни диалогов, чтобы понять, хорошо ли справляется саппорт — медленно и дорого. В Юздеске 2.0 мы решили эту задачу с помощью ИИ. 

Новая функция контроля качества за пару минут проанализирует диалог по шести критериям и соберет сводный отчёт по всем сотрудникам. В статье разберем подробнее, как он работает и чем отличается от похожих решений.   

Зачем нужен контроль качества в клиентском сервисе 

Клиентский сервис держится на двух столпах — качестве ответа и скорости. Если ответы неточные, сухие или даны невовремя, уровень доверия падает, как и вероятность повторной покупки. Эти два показателя — качество и быстроту — мы в Юздеске считаем целевыми для поддержки. Именно вокруг них и выстроены ИИ-инструменты в Юздеске 2.0. 

При ручной проверке руководителю нужно перечитывать длинные переписки — это медленно и ресурсоемко, охват всегда ограничен, а оценки получаются субъективными. Даже опытный руководитель физически сможет разобрать максимум несколько десятков тикетов в день, и то если станет смотреть «по диагонали» или совсем не будет заниматься другими задачами. 

Чтобы просмотреть диалог подробно, отметить ошибки и еще расписать комментарии для агента, уходит в разы больше времени. При этом нужно помнить, что у руководителя есть десятки других задач — планирование смен, отчеты, коммуникация с клиентами и командой. В итоге качественный контроль проводится редко и выборочно, а часть ошибок сотрудников и вовсе остается незамеченной. 

По мере роста каналов и нагрузки автоматизация контроля качества становится базовой практикой. К этому же выводу пришли и мы, поэтому в Юздеске 2.0 ИИ за 1–2 минуты анализирует любой выбранный тикет по шести унифицированным критериям, а также формирует рекомендации и собирает информацию по всем тикетам агентаа в детализированные отчеты. 

Как работает функция ИИ-контроля качества в Юздеске

Контроль качества — это часть ИИ-функционала Юздеска 2.0, которая доступна в тарифе «Эксперт + ИИ». Система автоматически анализирует ответы операторов прямо в тикете и формирует разбор по единым критериям. Функция оценивает диалог по шести параметрам:

1. Приветствие 
2. Прощание 
3. Тон и эмпатия 
4. Структура ответа 
5. Понимание вопроса 
6. Полнота и корректность

Оценка качества в процентах по критериям

Помимо баллов, ИИ дает развернутые персональные рекомендации: где именно ответ «проседает» и как переформулировать, что уточнить, какие шаги предложить клиенту — фактически это встроенный наставник, который учит «на месте» и убирает субъективность ручных проверок.

Ключевые выводы и рекомендации от ИИ-контроля качества

Под капотом у нашего контроля качества — многолетняя экспертиза Юздеска в клиентском сервисе, упакованная в промпты и модели. За 10 лет на рынке мы узнали все про правила хорошего тона в ответа от саппорта, а также требования к полноте и логике ответа. Именно поэтому функция делает глубокий и информативный разбор даже самых коротких диалогов.

Какие задачи решает ИИ-контроль качества

Ниже — четыре ключевые задачи, которые ИИ-контроль качества закрывает в повседневной работе поддержки: он снимает рутину с руководителя, ускоряет вывод новичков на линию, закрепляет единые стандарты общения и дает управляемую аналитику, напрямую влияющую на удержание. Разберем каждую.

Экономия времени руководителей и членов команды

Больше не нужно вручную перечитывать сотни переписок и писать разборы по каждому тикету. Юздеск автоматизирует проверку, теперь ее можно делать в считанные минуты. Руководитель может отслеживать среднюю «температуру по больнице» через отчеты, там показывается процент оценки по каждому агенту и критерию. 

Отчет контроля качества по агентам

Если где-то заметна просадка, достаточно провалиться в тикеты конкретного сотрудника и посмотреть, какие именно он допускает ошибки. Например, на скриншоте выше видно, что сотрудник Филипп, кажется, совсем не прощается, дает структурированный, но совсем несодержательный ответ. 

Можно посмотреть в паре тикетов на выбор, почему так происходит, а потом на основе рекомендаций от ИИ написать для него сообщение и попросить поработать над недочетами.  

Быстрая адаптация новичков

ИИ не только выставляет баллы, но и дает понятные рекомендации. Если дать новичку полный доступ к контролю качества, он будет видеть конкретные примеры улучшений для своих ответов и сможет учиться «на ходу». С такой оперативной обратной связью он войдет в роль без отдельного длительного менторинга всего за неделю работы. 

Как дать команде доступ к модулю контроля качества в Юздеске

Например, клиент спрашивает, есть ли доставка, сотрудник просто отвечает — «да, есть». ИИ отметит, что ответ слишком общий и не закрывает запрос, и подскажет, какую еще информацию можно дать в следующем сообщении: «Расскажите сроки, стоимость и доступные регионы. Добавьте ссылку на страницу с подробностями».

В результате агент быстро поймет, что важно не просто подтвердить наличие услуги, а дать клиенту максимум полезной информации в одном сообщении.

Поддержка стандартов сервиса

Оценка строится по единым критериям — приветствие, прощание, тон и эмпатия, структура ответа, понимание вопроса, полнота и корректность. Это снижает субъективность ручных проверок и закрепляет стандарт заботливой поддержки. 

Юздеск регулярно исследует рынок и практики клиентского сервиса. В 2024 году мы проводили исследования скорости и качества ответов в поддержке и разбирали, что именно делает коммуникацию по-настоящему ценной для клиента. Выяснилось, что важен не только факт ответа, но и то, как он подан: внимание к деталям, вовлеченный тон, ощущение, что агент действительно старается помочь. 

Именно эти элементы мы заложили в критерии оценки, чтобы ИИ фиксировал не только формальные ошибки, но и «человеческое» качество общения, от которого напрямую зависит лояльность клиента.

Аналитика и рост удержания клиентов

Система формирует отчеты по периодам, агентам и параметрам, с возможностью провалиться до каждого тикета: видно типовые ошибки (тон, фактические неточности, отсутствие прощания и т. п.) и динамику их исправления. 

Если у сотрудника начинают «проседать» показатели контроля качества, и эта проблема сохранится даже после разборов и индивидуальных бесед, руководитель увидит это сразу и сможет принять меры, пока ситуация не усугубилась.   

Примеры работы ИИ-контроля качества на реальных обращениях

Как уже упоминали выше, ИИ оценивает каждый ответ по шести критериям: приветствие, прощание, тон и эмпатия, структура ответа, понимание вопроса, полнота и корректность. 

В дальнейшем при необходимости можно будет добавить кастомные метрики (например, «знание продукта») — они дополнят автоматическую оценку и помогут учесть специфику вашей команды. Комментарии формируются автоматически и объясняют, почему снижен балл по каждому пункту. 

ИИ-агент «читает» весь диалог целиком, сопоставляет его с эталонными стандартами коммуникации из промта и сразу выдает итоговую оценку с подробными замечаниями и пояснениями. Разберем принцип работы на реальных кейсах.

Агент поддержки дал ответ по вопросу клиента, связанному с окончанием тестового периода. Юздеск оценил ответ по 6 параметрам и выставил баллы

И сформулировал персональные рекомендации по ответу агента

В диалоге видно, что агент отвечает очень кратко — «тест до 16 сентября». К тому же, обращается без имени и финального прощания. На следующий вопрос он отвечает неинформативно: «Да, все есть. Можете посмотреть на сайте». 

ИИ фиксирует все недочеты: холодный тон, неуместную структуру, отсутствие каких-либо уточняющих вопросов, а также низкую полезность ответа — нет конкретики по партнеру, шагам подключения и ссылке на инструкцию.

Для каждого проблемного ответа формируется список улучшений: что исправить, что уточнить, как переформулировать, какие шаги предложить клиенту. Агент увидит, как правильно — и перенесет это в следующие диалоги. 

Например, в случае нашего кейса в рекомендациях от ИИ — корректно назвать дату, обратиться по имени, назвать интеграцию (через партнера), дать точные шаги (где включить, что выбрать), приложить ссылку/предложить прислать гайд и уточнить детали, если нужны. 

Или, например, другой кейс — из сферы образования. Студентка пишет в поддержку: на телефоне не открываются уроки, появляется ошибка загрузки. Агент отвечает сухо и несколько обесценивающе: «Значит у вас интернет плохой, у нас всё работает».

Фактически клиент получает не помощь, а упрёк. В дальнейшем оператор снова уходит от решения: «Нет, инструкций нет… ну тогда не знаю». Такой подход закрывает разговор, но не закрывает проблему.

Агент поддержки дал ответ по вопросу клиента, связанному с ошибкой загрузки уроков на платформе. Юздеск оценил ответ по 6 параметрам и выставил баллы

Алгоритм отмечает ключевые ошибки: нет обращения к клиенту по имени, отсутствуют уточняющие вопросы, тон звучит обвинительно и отталкивающе. Ответы не содержат практических шагов — клиент не понимает, что попробовать сделать, и остаётся без поддержки.

И сформулировал персональные рекомендации по ответу агента

ИИ предлагает, как перестроить диалог: начать с короткого приветствия и эмпатии, уточнить параметры устройства и подключения, дать последовательные действия для проверки (перезапуск приложения, смена сети, обновление версии). Дополнительно можно предложить альтернативный сценарий — вход через веб-версию или обращение к специалистам, если базовые шаги не помогают.

В рекомендации для этого кейса система формулирует не просто замечания, а готовый сценарий: как переписать фразы, какие шаги выстроить и как завершить общение так, чтобы клиент почувствовал внимание, даже если проблема сразу не решена.Чтобы ИИ не приписывал лишнего и ставил справедливые оценки, в промпт заложены жесткие правила: при недостатке данных — не выдумывать. В модуле контроля качества «галлюцинации» не происходят из-за четких инструкций и контроля логики. 

Мы очень серьезно подходим к работе с персональными данными. Перед отправкой диалога на оценку искусственному интеллекту на промежуточном сервере убирается вся чувствительная информация — имя, телефон, email и т. п. 

Чем ИИ-контроль качества в Юздеске отличается от других решений

Глубокий ИИ-разбор. Вместо формальной проверки по чек-листу Юздеск показывает, что именно было сделано хорошо, а где агент ошибся. Например, в случае с нашим кейсом из прошлого раздела другое решение такой ответ могло бы зачесть как «информативный» — формально ведь дата указана и факт возможности интеграции подтвержден. Но по сути клиент остается без внимания: нет обращения по имени, тон сухой, информация неточная или слишком общая. Юздеск именно этим отличается — он глубоко погружается в диалог и фиксирует нюансы, чтобы качество сервиса не измерялось «галочками», а реально ощущалось клиентом. 

Подключение «под ключ», без боли с промптами. Во многих решениях настройка ИИ ложится на клиента: обучать, писать промпты, ковыряться в логике приходится своими силами. При подключении ИИ-функций к вашему аккаунту в Юздеске этим займется наша команда. Это похоже на философию Apple: они не продают отдельные детали или «конструкторы», а сразу дают готовый, отточенный продукт, который просто работает. Так и у нас — вместо долгих экспериментов вы получите систему, которую можно использовать прямо в первый день. Для бизнеса это быстрее, проще и надежнее. 

Безопасность и локальные модели — если нужно. Персональные данные очищаются на промежуточном сервере перед отправкой в модель. При жестких требованиях возможен вариант локальной модели с мышлением на уровне GPT-4 Mini на серверах в РФ. 

Как контроль качества влияет на эффективность работы саппорта

Даже короткие диалоги разбираются глубоко и детально, система фиксирует ошибки и сразу предлагает, как их исправить. Поддержка получает прозрачные отчеты по агентам и критериям с возможностью провалиться в конкретные тикеты, чтобы понять, где именно возникают проблемы. 

Что это даст вашему бизнесу:

1. Избавление от ручного перечитывания сотен диалогов;
2. Прозрачные стандарты общения без субъективных оценок по настроению;
3. Быстрый ввод новичков в работу за счет точечных рекомендаций;
4. Контроль качества в реальном времени, а не постфактум;
5. Рост удержания клиентов за счет заботливой, внимательной поддержки.

Контроль из выборочной и субъективной проверки превратится в понятный и управляемый процесс, основанный на данных. Функция доступна только в тарифе «Эксперт + ИИ» — ее можно сразу протестировать на реальных обращениях.