В поддержку супермаркета поступил вопрос от клиента. Чтобы написать готовый ответ, оператору понадобится 20 секунд. Но сначала он найдет информацию в справочниках, убедится, что она не устарела, уточнит непонятное у коллег и только потом сформулирует ответ. Если на один такой поиск уйдет 40–60 секунд, то при тысячах обращений в месяц получатся часы рабочего времени.

Разберем, как современная база знаний помогает поддержке в ретейле работать быстрее. 

Знаний много, а эффект низкий – почему так происходит 

Как правило, базы знаний крупных торговых сетей содержат большой объем информации. Но если в ней сложно ориентироваться, данные плохо помогают операторам в текущих задачах. Вот в чем причины: 

• Документы разбросаны по разным системам. Правила возврата товаров лежат в облаке, условия доставки – на корпоративном сервере, а обновления по акциям приходят в чат. Документы вроде бы доступны, но быстро собрать ответ клиенту оказывается непросто. 

• Сотрудники тратят время на проверку данных. Выбрать файл по ключевому слову – еще не значит найти нужную информацию. Операторы проверяют, насколько сведения актуальны. Часто это можно сделать только с помощью опытных коллег, потому что документы обновляются с задержкой. 

• Новички долго входят в работу. Когда важная информация передается устно или в чатах, стажерам нужно время, чтобы запомнить ответственных за разные области знаний. Общее качество поддержки зависит от опыта операторов. 

• Нагружается вторая линия. Сотрудники первой линии не закрывают вопросы клиентов самостоятельно, а эксперты отвлекаются на повторяющиеся обращения. 

Типичный пример: покупатель хочет вернуть товар, купленный по акции. Оператор читает условия акции, находит правила возврата, проверяет исключения. Если по каждому пункту открывать разные системы или спрашивать коллег, время ответа затягивается. Клиент ждет, и его удовлетворенность поддержкой падает.

Чем крупнее сеть, тем сложнее ситуация. В больших контакт-центрах постоянно меняются сотрудники, ассортимент включает тысячи наименований, а сезонные пики продаж кратно увеличивают нагрузку на операторов. Поэтому база знаний в ретейле должна быть не просто хранилищем информации, а рабочим пространством, где оператор за секунды находит точный ответ.

Когда база знаний становится единым источником правды

В идеале база знаний закрывает как типовые вопросы клиентов, так и нестандартные ситуации, с которыми могут столкнуться сотрудники. 

Что собирать в базу знаний торговой сети:

• Регламенты работы с покупателями – инструкции по бонусным программам, гарантиям, возврату и обмену товаров. 

• Сценарии диалогов – готовые алгоритмы, которые помогают быстро сориентироваться в разговоре с клиентом: что уточнить, какую информацию сообщить, что делать дальше. 

• Информацию об акциях – условия и сроки специальных предложений. 

• Тонкости работы с категориями – особенности возврата, гарантийного обслуживания и доставки отдельных позиций в ассортименте. 

• Внутренние инструкции – руководства, как передать обращение другому отделу, проверить статус заказа или запросить информацию у коллеги.

• Ответы на нестандартные запросы – решения сложных вопросов, которые эксперты уже однажды нашли. Они помогают превратить единичный опыт в инструкцию для первой линии поддержки. 

Просто загрузить информацию в один ресурс – недостаточно. Если в базе знаний лежит миллион статей без понятной структуры и быстрого поиска, операторы все равно теряют время. Только вместо разных источников используют один: неудобный и запутанный. Как это исправить ↓

Почему удобный поиск так же важен, как понятная структура

Операторам одновременно нужны: четкая структура базы знаний, легкий поиск, связи между документами и актуализация данных. Структура помогает разобраться в знаниях, поиск и связи – быстрее обрабатывать запросы, актуализация – давать клиентам только проверенную информацию. 

Для примера расскажем, как эти принципы реализованы в TEAMLY. На нашей платформе оператору не нужно вручную открывать десятки папок и листать материалы один за другим. Есть целый набор инструментов, которые помогают техподдержке.

Поиск по всем форматам. По ключевому слову пользователь находит не только статьи, но и умные таблицы, а также файлы на диске. Если сотрудник помнит конкретное название страницы, можно включить точный поиск. Тогда в выдачу попадут только те документы, которые полностью совпадают с запросом.

Динамические подсказки и история запросов. Оператор начинает печатать слово, и система выдает возможные варианты. Если нужно вернуться к поиску позже, история запросов поможет сделать это без повторного ввода текста. 

Фильтрация и сортировка. Каждый оператор может настроить поисковую выдачу под себя.Система позволяет сузить поиск по авторам, тегам или датам публикации статей. Сочетания фильтров можно сохранить, чтобы не собирать их каждый раз заново. 

Древовидная организация рабочих пространств. Иерархия разделов, подразделов и страниц строится внутри корневого пространства – от общей темы к конкретным документам. Даже без автоматического поиска операторам легче ориентироваться в информации. 

Умный поиск. ИИ-ассистент подбирает релевантную информацию, составляет готовые ответы для клиентов и дает ссылки на источники в базе. Интеллектуальный помощник понимает естественный язык и даже запросы с ошибками. Он работает только с информацией из внутреннего контура, не берет данные из внешних источников и не «придумывает» ответы.

Настройки доступа. Пользователь видит только ту часть базы, которая соответствует его задачам и статусу. Это правило распространяется и на работу с ИИ: ассистент не покажет оператору информацию, если она выходит за рамки компетенций сотрудника. 

Архивирование статей. Если контент не актуален, но может пригодиться в будущем, можно добавить его в архив. Это позволит операторам сохранить знания и при этом не запутаться в данных.

Как база знаний влияет на ключевые показатели службы поддержки

Влияние базы знаний измеряется в цифрах и хорошо видно на конкретных KPI (показателях эффективности). Какие метрики рассчитывать: 

• AHT – среднее время обработки обращения. Определяется как соотношение времени обработки всех запросов с количеством обращений. Чем меньше времени оператор тратит на поиск информации, тем быстрее клиент получает ответ и лучше становится показатель. 

• FCR – решение вопроса с первого обращения. Метрика показывает, какой процент вопросов удается решить с первого раза. Если оператор получает правильную инструкцию из базы знаний, сокращается вероятность повторных обращений и эскалации на вторую ступень техподдержки. По этому показателю ретейл добился высоких результатов: например, по данным исследования за 2025 год, 97% обращений в техподдержку закрываются на первой линии. 

• CSAT – уровень удовлетворенности клиента. Этот показатель рассчитывают с помощью опросов аудитории, в которых качество сервиса предлагают оценить по пятибалльной шкале. С базой знаний и умным поиском оператор быстрее выдает ответ, клиент меньше ждет, а значит, поводы для недовольства возникают реже. 

• Нагрузка на вторую линию. Это продолжение предыдущей метрики. Вообще-то эксперты нужны для сложных и нестандартных случаев. Но на практике они получают вопросы, которые уже возникали раньше, просто ответы нигде не сохранились. Если такая информация попадет в базу знаний для первой линии, типовые обращения не будут отвлекать экспертов.

Почему без регулярного обновления данных не обойтись 

В ретейле информация устаревает быстро: акция закончилась, условия доставки изменились, появился новый способ оплаты. Поэтому базу знаний невозможно создать один раз и навсегда. Чтобы она оставалась рабочим инструментом, нужно актуализировать контент. 

Что поможет вовремя обновлять базу знаний: 

• Ответственность за разделы. Нужно назначить владельцев знаний, которые будут добавлять новую информацию и убирать устаревшую в архив. 

• Даты актуализации. Пользователи должны видеть, когда статью или документ последний раз редактировали.

• Согласование изменений. Обновленный документ по цепочке попадает к ответственным сотрудникам. Одни пишут текст, другие проверяют информацию и комментируют. Статья публикуется только после всех согласований. 

• Аналитика поисковых запросов. Она помогает выявить темы, по которым операторы не смогли найти ответы. Это приоритетные сферы для создания новых статей. 

Инструменты TEAMLY помогают поддерживать актуальность контента в базе знаний. Встроенный модуль согласования показывает, на каком этапе находится статья или на ком из коллег она «зависла». Уведомления оповестят, что появились новые материалы по теме. История изменений позволяет восстановить предыдущую версию документа, когда это нужно. Аналитика поиска подсветит, какие статьи операторы ищут чаще – этот контент нужно обновлять в первую очередь.

Кейсы по использованию базы знаний с умным поиском в ретейле 

На инструментах умного поиска остановимся подробнее. Собрали примеры из практики, которые доказывают эффективность этой функции для сферы ретейла. 

Кейс №1. Строительный торговый дом «Петрович» ускорил обработку обращений на 9,9%. 

В командах нескольких контакт-центров работают 950+ операторов. Компания внедрила систему управления знаниями и использует умный поиск в техподдержке для физических и юридических лиц. Среднее время обработки сократилось с почти 50 секунд до 42 секунд. При объеме обращений около 530 000 запросов в месяц – это значительная экономия рабочего времени, а значит, и фонда оплаты труда. 

Кейс №2. ЦУМ создал базу знаний для 400 сотрудников. 

Информацию для операторов собрали в едином ресурсе и интегрировали с умным поиском. Благодаря этому клиентский сервис увеличил среднюю скорость обработки обращений, которые поступают в голосовом и текстовом формате. В течение 5 месяцев написали более 1 000 статей и продолжают расширять базу знаний. Компания планирует масштабировать решение еще на 1 100 сотрудников.

Кейс №3. ВкусВилл систематизировал поиск по 1 000+ статей и 500+ таблиц. 

Раньше операторы беспорядочно бродили по ссылкам, а теперь находят любую информацию в пару кликов. База знаний содержит кейсы, готовые решения, ответы на частые вопросы клиентов. При миграции на TEAMLY заодно поправили структуру – скорректировали вид страниц, улучшили поиск по вложениям, сделали интерактивную доску. Время ответа оператора сократилось. 

Подведем итог 

Можно собрать инструкции, регламенты и кейсы, но без удобного поиска и актуализации они останутся просто архивом. И если своевременное обновление контента – это задача для сотрудников, то с поиском информации отлично справляются ИИ-инструменты. 

А сколько времени поддержка в вашей компании тратит на поиск информации и как вы улучшаете этот показатель? Расскажите в комментариях.