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

  1. Определить главные проблемы в работе поддержки. Где теряется время? Какие запросы обрабатываются слишком долго? Что больше всего раздражает клиентов?

  2. Поменять фокус KPI. Уйти от оценки по количеству закрытых тикетов и ориентироваться на CSAT, TTR, анализ повторных обращений.

  3. Организовать работу по коротким итерациям. Ввести регулярные ретроспективы раз в 2 недели и улучшать процессы небольшими изменениями.

  4. Визуализировать поток работы. Использовать канбан‑доску, чтобы видеть, какие тикеты в работе, какие зависли, а какие переданы в разработку.

  5. Сделать команду поддержки автономной. Давать первой линии больше полномочий, убирать ненужные уровни эскалации.

  6. 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?

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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:

  • 29 января: «Ретеншн команды: как сохранять лучших сотрудников в поддержке». Подробнее

  • 6 февраля: «Как понять, на каком уровне зрелости ваша служба поддержки?». Подробнее

  • 19 февраля: «Сложные клиенты — ваша суперсила: развитие лидерских навыков через работу с негативом». Подробнее

Комментарии (1)


  1. AndreyYu
    29.01.2025 17:47

    .