💬 Как перейти от звонков к чатам и разгрузить контакт-центр: кейс клиник Медси

3-го февраля на вебинаре расскажем, как с помощью платформы Webim клиники Медси выстроили полноценную цифровую коммуникацию с пациентами, перевели 20% всех обращений в чаты и разгрузили контакт-центр без увеличения штата операторов.

В программе:
• С чего начать и какие ресурсы нужны для внедрения автоматизации в контакт-центр: опыт Медси от пилота до успешной реализации

• Какие каналы для общения с пациентами используют Медси, чтобы разгрузить телефонную линию

• Какие задачи в медицинском центре закрывает AI-бот, и на что важно обратить внимание при настройке сценариев

• Как сделать чат частью единой системы: интеграция с CRM, маршрутизация диалогов и история обращений.

📍3 февраля, 12:00 по МСК
➡ Регистрируйтесь бесплатно

Чат на сайте есть, мессенджеры подключены, бот работает – а клиенты всё равно остаются недовольны. Почему так бывает?

1️⃣ Разрозненные каналы
Когда обращения из соцсетей, мессенджеров и сайта обрабатываются в разных системах, история диалога теряется, и приходится объяснять всё заново.

2️⃣ Неэффективные чат-боты
Справляются только с простыми вопросами, не помогают со сложными и не дают быстро перейти к оператору.

3️⃣ Долгие ответы и потерянные обращения
Каждое пропущенное или запоздалое сообщение — это не только упущенный контакт, но и удар по репутации.

4️⃣ Недостаточная персонализация
Шаблонные ответы без учёта истории и контекста делают сервис обезличенным.

5️⃣ Перегруженная команда
Если рутинные задачи не автоматизировать, нагрузка ложится на людей, падает скорость и качество поддержки.

Хороший сервис начинается не с новых каналов, а с того, как они работают вместе – и действительно помогают клиенту.

Хотите сделать поддержку удобной и быстрой? Напишите нашему боту – подскажем, как объединить чат, мессенджеры и автоматизацию: @webimbot

Где ИИ помогает поддержке, а где мешает?

✔️ Простые вопросы решаются сами
Статус заказа, условия доставки, правила возврата – клиент получает быстрый ответ, а операторы сосредоточены на сложных задачах.

✔️ Данные собираются заранее
Номер заказа, ФИО, тема обращения – бот собирает всё до подключения оператора, диалог начинается с сути, а не с уточнений.

✔️ Подсказки оператору
Находит нужную информацию, предлагает шаблоны, показывает похожие случаи.

❌ Сложные и конфликтные кейсы
Возвраты, претензии, нестандартные вопросы. Бот не чувствует ситуацию как человек, и проблема остаётся, а клиент злится.

❌ Бесцельные ответы
Если бот отвечает на всё подряд и не знает, когда переводить к оператору – создаётся лишняя работа и недовольство.

❌ Нет перехода к человеку
Если клиент не понимает, как связаться с живым оператором, диалог крутится по кругу, теряется время, падает качество сервиса.

Если бот правильно настроен, он снимает рутину и ускоряет работу. Если нет – усложняет.

Пишите нам в @webimbot

Какие метрики реально показывают качество сервиса?

Не только SLA – есть показатели, на которые стоит смотреть внимательнее:

✔️ FCR (First Call Resolution)
Сколько обращений решается с первого раза. Чем выше, тем меньше повторных вопросов и лучше опыт клиента.

✔️ CSAT (Customer Satisfaction)
Оценка довольства клиентов. Быстро понять, довольны ли люди поддержкой, и где нужно улучшить процесс.

✔️ LTV (Lifetime Value)
Долгосрочная ценность клиента. Качественный сервис удерживает клиентов и повышает их вклад в бизнес.

✔️ Влияние на продажи
Поддержка напрямую влияет на доход: чем лучше сервис, тем выше вероятность повторных покупок и кросс-продаж.

SLA важен, но основная цель – довольные клиенты и эффективная команда, а метрики помогают понять, как это достигается.

Мы на связи в @webimbot

Как выстроить эффективное онлайн-общение с клиентами?

Онлайн-коммуникация давно перестала быть дополнительным каналом – для многих компаний это уже основной способ взаимодействия с клиентами. Но наличие чата, мессенджеров и соцсетей само по себе не делает сервис удобным.

Что действительно влияет на результат:

1. Скорость реакции
В мессенджерах и чатах никто не готов ждать часами. Если ответа нет – клиент пишет в другое место или уходит к тем, кто отвечает быстрее.

2. Единый контекст
Диалог может начаться в чате на сайте, продолжиться в мессенджере и закончиться в соцсетях. Если история не сохраняется, клиенту приходится объяснять всё заново. Это раздражает сильнее, чем долгий ответ.

3. Автоматизация без перегибов
Боты помогают разгрузить операторов и закрывать типовые вопросы. Но в сложных ситуациях важен человек. Если нельзя быстро переключиться на оператора, сервис начинает «буксовать».

4. Персональный подход
Шаблонные ответы без учёта предыдущих обращений хорошо считываются. Клиенты ждут, что компания видит их историю и понимает контекст.

5. Работа с данными
Время ответа, повторные обращения, нагрузка на операторов – без этих цифр сложно понять, где именно теряются клиенты.

Онлайн-общение – большой процесс, где всё связано между собой: технологии, команда и регламенты. Когда система выстроена, клиент это чувствует сразу.

Мы на связи в @webimbot

🗣️ Коммуникативные риски в чатах: как их выявить, оцифровать и снизить

Одна неверная формулировка в чате может превратить обычный запрос в конфликт или жалобу. При этом многие риски остаются невидимыми в отчетах, но именно они создают негатив и потерю лояльности.

26 февраля на вебинаре расскажем, как эти риски можно выявлять, измерять и контролировать, чтобы превратить чат в управляемый инструмент сервиса и продаж.

В программе:
• Почему чат — зона повышенного коммуникативного риска

• Как оцифровать риск конкретной фразы и понять, что может вызвать недопонимание или конфликт

• Как проверять шаблоны и скрипты до запуска, чтобы не масштабировать ошибки на тысячи диалогов

• Как разработать речевую модель чат-бота так, чтобы автоматизировать качество, а не ошибки

📍26 февраля, 12:00 по МСК
➡ Регистрируйтесь бесплатно

🎤 Приглашаем вас на трек CLIENT TECH в рамках масштабной конференции-выставки GLOBAL TECH FORUM

На конференции обсудим темы:
• AI Голос: Ваш самый эффективный сотрудник, который работает 24/7
• Оборотные штрафы как новые реалии: как защитить бизнес от утечек данных
• Почему AI в клиентском сервисе может не сработать: анти‑кейсы из реальных бизнес‑процессов
• Клиентский сервис без людей: где граница допустимой автоматизации к 2026 году
• AI в работе с обратной связью: что стоит делегировать нейросетям, а что точно нет
• Умные боты, глупый сервис: почему ИИ всё ещё не понимает клиентов
• Единый профиль клиента: CRM, Helpdesk, CDP и ИИ в одной экосистеме

Среди спикеров: Яндекс, КРОК, Аскона, Lamoda, ЕВРАЗ, Т1 Облако, КРОК, Wildberries & Russ, Детский мир, ИТ-холдинг Т1, Yves Rocher, Газпромбанк, HOFF, Rendez-vous и др.

Дата: 27 марта 2026 | 09:00-19:00
Место: Москва | Кластер «Ломоносов»

➡️ Подробности и регистрация на сайте https://clck.ru/3S2cos