14+ лет в клиентском сервисе
Превращаю хаотичные support- и CX-процессы в управляемые системы.
Помогаю руководителям поддержки пересобрать маршрутизацию, классификаторы, SLA, контроль качества, базу знаний и AI-подсказки так, чтобы команда работала не на ручных договорённостях, а по понятной операционной модели.
0+лет опыта
0+сотрудников в контуре
0xрост эффективности
0%снижение TRT
AI / CX OPS
Архитектор систем поддержки
CRM / AI / SLA / контроль качества / аналитика
Чек-лист
Проверьте, управляем ли ваш клиентский сервис — или команда просто каждый день тушит одни и те же пожары
Чек-лист на 30 вопросов, который поможет найти слабые места в процессах, CRM, аналитике, базе знаний и автоматизации поддержки.
Если руководитель видит только количество обращений, он не управляет сервисом — он смотрит на шум.
Этот чек-лист поможет за 20–30 минут понять, насколько ваша поддержка действительно управляемая: где теряется качество, почему растет нагрузка, что мешает операторам работать одинаково хорошо и почему автоматизация может не дать эффекта.
С чем приходят
Когда поддержка растёт, но процесс держится на людях
Рабочая диагностика
Ко мне обращаются, когда проблема уже видна в SLA, очередях, ручных уточнениях и управленческих отчётах.
Я начинаю не с выбора инструмента, а с карты движения обращения: кто принимает, куда передаёт, где ждёт клиент, кто отвечает за результат и какие данные видит руководитель.
- поддержка растёт, но процессы держатся на ручных договорённостях;
- заявки теряются между линиями и зонами ответственности;
- SLA нарушается, но непонятно, где именно ломается процесс;
- CRM есть, но руководителю сложно управлять по данным;
- операторы работают по-разному и уточняют правила в чатах;
- база знаний, обучение и контроль качества живут отдельно;
- хочется внедрить AI, но неясно, где он даст реальный эффект.
Доверие и масштаб
За моими проектами — реальные команды и процессы.
Как я подхожу к проекту
Сначала нормализуем процесс. Потом подключаем инструменты.
Я не начинаю проект с вопроса «какой AI внедрить?». Сначала смотрю, как реально движется обращение: где клиент ждёт, где оператор не понимает следующий шаг, где заявка теряется между зонами ответственности, а где руководитель видит проблему слишком поздно.
Если автоматизировать хаос, получится просто более быстрый хаос.
Разбираю поток обращений
Кто обращается, с чем, куда уходит заявка и где теряется время.
Нормализую процесс
Классификатор, линии поддержки, SLA, эскалации, роли и зоны ответственности.
Подключаю инструменты
CRM, BI, база знаний, AI-подсказки и контроль качества в одной логике.
Кейсы
Проекты
Трансформация CRM и пересборка операционной модели
Перестройка операционной модели поддержки при переходе на новую CRM — классификатор, маршрутизация, линии поддержки.
Смотреть проект →AI-суфлёр для операторов поддержки
AI-суфлёр, который помогает операторам в реальном времени — подсказывает шаблоны, стандартизирует коммуникацию, ускоряет онбординг.
Смотреть проект →Система контроля качества с AI
Гибридная модель контроля качества — AI проверяет диалоги, человек валидирует сложные случаи. Покрытие выросло кратно.
Смотреть проект →Нужна похожая система для вашей команды?
Записаться на консультацию
Операции поддержкиAI-автоматизацияАрхитектура CRMАналитика данныхПроектирование процессовКонтроль качестваДизайн воркфлоуСистемы знаний
Снижение TRTМасштабирование командыБазы знанийData-driven управлениеPrompt EngineeringSLA-архитектураОнбординг агентовCX-стратегия
Направления работы
Что можно заказать
Маршрутизация и классификатор
- Было
- заявки уходят не туда, спорные темы зависают между линиями.
- Меняем
- описываем зоны ответственности, классификатор и правила эскалации.
- Результат
- понятно, кто отвечает за обращение и где нарушается SLA.
SLA и эскалации
- Было
- сроки контролируются вручную, приоритеты трактуются по-разному.
- Меняем
- собираем матрицу SLA, правила просрочки и контроль зависших обращений.
- Результат
- руководитель видит риск раньше, чем клиент начинает писать повторно.
QA, обучение и база знаний
- Было
- операторы отвечают по-разному, знания лежат отдельно от рабочих ситуаций.
- Меняем
- связываем чек-листы, калибровки, базу знаний и обратную связь.
- Результат
- качество перестаёт зависеть только от опыта конкретного оператора.
CRM, BI и управленческая аналитика
- Было
- данные есть, но по ним сложно принимать ежедневные решения.
- Меняем
- выстраиваем события, статусы, отчёты и дашборды под реальные вопросы руководителя.
- Результат
- видны нагрузка, качество, узкие места и эффект изменений.
AI-подсказки и AI-контроль качества
- Было
- AI хочется внедрить, но процесс ещё не готов к автоматизации.
- Меняем
- находим задачи, где AI помогает оператору, супервизору или QA без шума.
- Результат
- AI работает в понятном контуре, а не как отдельная витрина.
Схема процесса
Как обращение должно двигаться в управляемой поддержке
Клиент
Классификатор
Линия поддержки
SLA
Эскалация
Решение
QA
BI-вывод
Честные ограничения
Что я не делаю
- не внедряю AI ради красивой презентации;
- не начинаю с выбора инструмента;
- не обещаю «снизить нагрузку на 80% за неделю»;
- не заменяю процесс набором шаблонов;
- не строю дашборды, если непонятно, кто и какие решения по ним принимает;
- не автоматизирую хаос без пересборки правил, ролей и ответственности.
После работы
Поддержка становится системой, а не набором ручных договорённостей. Её можно измерять, масштабировать и улучшать.
Вместо абстрактных рекомендаций вы получаете рабочий контур: правила маршрутизации, SLA, AI-поддержку операторов, QA-логику, базу знаний и управленческие метрики.
Изучить кейсыСейчас
Проектирую AI-операции для высоконагруженной команды поддержки.
Открыт ко II кв. 2026 для одного-двух проектов, где нужно не «прикрутить AI», а собрать понятную операционную систему: процессы, метрики, качество и инструменты в одной логике.
Записаться на консультациюРазговор по делу
Если у вас поддержка тонет в хаосе, начнём с диагностики.
Опишите, где сейчас ломается поддержка: заявки, SLA, CRM, операторы, контроль качества или AI. На первом разговоре разложим поток обращений, потери времени, ручные обходные пути и точки, где автоматизация действительно даст эффект.
Что обычно появляется после работы
- единая логика маршрутизации, SLA и эскалаций;
- AI-подсказки и шаблоны, которые помогают агентам, а не мешают;
- QA-контур с калибровками, чек-листами и обратной связью;
- дашборды, где руководитель видит нагрузку, качество и узкие места.
Заметки об операционных системах
Журнал
8 июня 2026
Промпт-инжиниринг как обязательный навык в операциях поддержки
Как системный подход к написанию промптов позволяет автоматизировать обработку отзывов и контроль качества.
8 июня 2026 От слепоты к data-driven: строим аналитическую платформу для КЦКак перестать выгружать данные в Excel и начать управлять клиентским сервисом на основе BI-дашбордов в реальном времени.
8 июня 2026 Анатомия операционного хаоса: почему ваша поддержка не масштабируетсяРазбираем ключевые структурные ошибки, из-за которых контактные центры начинают тонуть при росте обращений.
Давайте работать
Есть задача в CX-операциях?
Напишите, где сейчас ломается поддержка: заявки, SLA, CRM, операторы, контроль качества или AI. Я помогу разложить задачу и понять, с чего начинать.
