
Автор статьи: Дмитрий Курдюмов
Участвовал в Аджайл-трансформациях в крупнейших компаниях в России (Альфа банк, МТС, Х5 retail group), с международным опытом в стартапе зарубежом
Меня зовут Курдюмов Дмитрий, я более 7 лет управляю ИТ‑командами и помогаю компаниям внедрять гибкие процессы. Когда говорят об Agile или гибкой разработке, чаще всего думают о разработке, но его принципы могут кардинально улучшить работу технической поддержки пользователей.
Поддержка — это не просто работа с тикетами, это ключевая точка контакта с клиентами. Если процессы организованы неэффективно, компания теряет деньги и репутацию. Медленная работа, жесткие уровни эскалации, непонятные процессы — все это убивает качество сервиса.
Давайте разберем некоторые принципы и инструменты, которые могут помочь.
Проблемы классической модели поддержки и как их решать
1. Долгие эскалации между уровнями
В традиционной поддержке действует строгая модель L1 → L2 → L3. Клиенты обращаются на первую линию, но большинство запросов передаются выше, где долго ждут своей очереди. Из‑за этого:
Решение проблем затягивается на часы и дни.
Клиенты раздражаются и уходят к конкурентам.
Команда L1 перегружена рутинными запросами, но не может реально помогать.
Как решать:
Внедряется swarming‑модель — когда сложные вопросы решаются коллективно, а не передаются по цепочке.
Устраняются жесткие границы между уровнями поддержки.
Создаются кросс‑функциональные группы, в которых специалисты работают вместе над проблемами клиентов.
Результат: Время решения сложных запросов сокращается на 30–50%. Клиенты быстрее получают помощь, а команда меньше перегружена эскалациями.
2. Фокус на закрытии тикетов, а не на реальной ценности для клиента
В традиционной поддержке KPI часто завязаны на количество обработанных тикетов, а не на то, насколько клиент реально доволен решением. Из‑за этого:
Поддержка «закрывает» тикеты, но клиент продолжает испытывать проблемы.
Нет работы с первопричинами — одна и та же ошибка появляется снова и снова.
Удовлетворенность клиентов падает.
Как решать:
Основными метриками становятся CSAT (Customer Satisfaction Score) и TTR (Time to Resolution), а не просто количество закрытых тикетов.
Поддержка активно собирает обратную связь и работает над устранением первопричин проблем.
Внедряется анализ повторных обращений — если клиент пишет повторно, значит, проблема решена плохо.
Результат: Клиенты действительно получают помощь, а не просто закрытые тикеты. Количество повторных обращений сокращается.
3. Непрозрачность процессов и хаос в работе команды
Обычная поддержка работает в режиме хаоса: тикеты приходят в систему, но непонятно, кто чем занимается, какие запросы зависли и где возникают проблемы.
Менеджеры не видят реальной картины работы команды.
Разработчики жалуются, что поддержка «вываливает на них хаос».
Клиенты страдают от задержек.
Как решать:
Внедряется канбан‑доска для визуализации процесса поддержки.
Вводятся WIP‑лимиты, ограничивающие количество задач в работе, чтобы команда не бралась за все подряд.
Автоматизируются оповещения о зависших запросах.
Результат: Поддержка становится предсказуемой, легко управляемой и прозрачной.
4. Медленное внедрение улучшений в процесс поддержки
В классических моделях изменения в работе поддержки внедряются редко и долго.
Если обнаружена проблема, ее могут исправлять месяцами.
Никто не анализирует, что реально мешает команде работать быстрее.
Бюрократия убивает инициативу.
Как решать:
Вводятся регулярные ретроспективы (раз в 2 недели), где команда анализирует, что мешает и как можно улучшить процесс.
Улучшения внедряются маленькими итерациями, а не огромными реформами раз в год.
Оптимизируются процессы на основе реальных данных, а не догадок.
Результат: Улучшения происходят постоянно, поддержка становится гибкой и быстрее адаптируется к новым вызовам.
5. Недостаток полномочий у первой линии поддержки
В классических моделях L1 — это «секретари», которые просто переадресовывают запросы дальше. Это приводит к:
Огромному количеству ненужных эскалаций.
Перегрузке L2 и L3 задачами, которые могли бы быть решены сразу.
Низкой скорости обработки запросов.
Как решать:
L1 обучают работать с более сложными запросами.
Внедряются гайдлайны и базы знаний для решения типичных проблем.
L1 получает больше полномочий на самостоятельное принятие решений.
Результат: 40–50% запросов решаются сразу на первой линии без эскалации.
План перехода
Определить главные проблемы в работе поддержки. Где теряется время? Какие запросы обрабатываются слишком долго? Что больше всего раздражает клиентов?
Поменять фокус KPI. Уйти от оценки по количеству закрытых тикетов и ориентироваться на CSAT, TTR, анализ повторных обращений.
Организовать работу по коротким итерациям. Ввести регулярные ретроспективы раз в 2 недели и улучшать процессы небольшими изменениями.
Визуализировать поток работы. Использовать канбан‑доску, чтобы видеть, какие тикеты в работе, какие зависли, а какие переданы в разработку.
Сделать команду поддержки автономной. Давать первой линии больше полномочий, убирать ненужные уровни эскалации.
Обучать команду работе в условиях неопределенности. Agile — это не про строгие процессы, а про гибкость. Важно, чтобы сотрудники понимали, как быстро адаптироваться к изменениям.
Как внедрять безболезненно?
Не ломайте все сразу — начинайте с малых шагов
Если команда годами работала по классической модели, переход к гибким подходам не должен быть революцией. Выберите одну конкретную проблему (например, долгие эскалации) и внедрите небольшое улучшение — например, swarming‑модель вместо передачи тикетов между уровнями. Необязательно это делать, меняя структуру, можно провести эксперимент, выделив людей в команду и оценить результат.-
Объясняйте «зачем», а не просто «что делать»
Сопротивление изменениям часто связано с тем, что люди не понимают, зачем это нужно. Покажите команде реальные плюсы:меньше бюрократии и ненужных эскалаций,
прозрачные процессы и предсказуемые нагрузки,
возможность решать проблемы быстрее без «перекидывания» тикетов.
Используйте формат экспериментов
Вместо жесткого «с сегодняшнего дня мы работаем по‑новому» предложите командe потестировать новый процесс в течение месяца. Например, внедрить регулярные ретроспективы или визуализацию тикетов на канбан‑доске. Если эксперимент покажет хорошие результаты, команда сама поддержит его продолжение.-
Вовлекайте команду в процесс изменений
Люди сильнее сопротивляются изменениям, если их просто ставят перед фактом. Дайте сотрудникам возможность влиять на изменения:Обсуждайте с ними, какие процессы реально мешают работе.
Спрашивайте, какие улучшения они бы предложили.
Позвольте тестировать разные подходы и оценивать их эффективность.
Следите за тем, что работает, и фиксируйте первые успехи
Изменения проще принять, если они дают видимый результат. Например, если после перехода на swarming среднее время решения тикетов сократилось на 30%, важно донести это до команды и показать, что процесс реально стал лучше.
Если вы хотите улучшить качество поддержки и внедрить гибкие подходы, сократив время обработки запросов и повысив удовлетворенность клиентов — приглашаю на менторство. Больше полезных материалов по Agile, управлению командами и трансформации процессов — в моем Telegram-канале.
В заключение рекомендую открытые уроки, которые проведут в рамках набора на курс мои коллеги из Otus:
AndreyYu
.