AI курс для менеджерів клієнтського сервісу | Підтримка клієнтів

Інтегруйте генеративний ШІ у підтримку клієнтів: 24/7 боти, персоналізовані відповіді, смарт‑маршрутизація, аналітика настроїв і зниження відтоку — швидко й без зайвої складності.

AI курс для менеджерів клієнтського сервісу

Як проходить навчання

Support відповідає швидше — на ваших тікетах і FAQ

Мета — знизити AHT і підвищити CSAT: швидші чернетки відповідей, база знань і маршрутизація — без заміни людини там, де потрібна емпатія.

Кейси вашої компанії

На заняттях — ваші типові звернення, macro-відповіді, FAQ і політики сервісу. Працюємо з реальними формулюваннями (PII клієнтів — анонімізуємо).

Живі робочі процеси

Розбираємо support flow: тікет → triage → відповідь → ескалація → KB. Де AI допомагає агенту, а де рішення лишається за людиною.

Власний AI-асистент

Кожен агент або team lead створює Support GPT: чернетки відповідей, перевірка tone of voice, багатомовні відповіді або оновлення статей KB. Без розробки ботів з нуля.

Без IT-досвіду

Курс для support-менеджерів і агентів — не для IT. Інтеграції з CRM опційні; базовий ефект — через ChatGPT/Copilot уже на першому тижні.

Бізнес-ефект: чернетка відповіді — з 10–15 хв до 2–3 хв; однакова якість tone of voice; менше навантаження на старших агентів.

Для кого цей курс

  • Менеджери клієнтського сервісу
  • Керівники команд підтримки
  • Менеджери Helpdesk
  • Менеджери Customer Success

Формат

Програма курсу

01

Вступ: роль AI у клієнтському сервісі

Карта можливостей: боти, асистенти для агентів, знання, аналітика, персоналізація. KPI сервісу: AHT, FCR, CSAT, CES, NPS — де AI дає найбільший вплив. Безпека, приватність, етика.

02

Впровадження AI‑чатботів 24/7

Типи ботів (FAQ, транзакційні, гібридні), канали (веб‑віджет, месенджери), інтеграції з CRM/Helpdesk. Дизайн діалогів, fallback і сценарії ескалації «людині». Пілот за 1–2 тижні.

03

Prompt engineering для підтримки

Стандарти промптів для різних типів звернень, few‑/chain‑of‑thought, інструкції та обмеження. Контроль бренд‑тону, відповідність політикам, журналювання відповідей.

04

Використання генеративного ШІ для створення відповідей

AI‑допомога агенту: чернетки відповідей, уніфікація стилю, перевірка фактів, багатомовність. Макроси/шаблони та персоналізація за сегментом/історією клієнта.

05

База знань і FAQ: генерація та актуалізація

Як будувати KMS: структури статей, оновлення з тікетів, контроль якості. Напівавтоматичне створення/редагування статей і шаблонів відповідей, зв'язок з ботом та асистентом агента.

06

Аналіз настроїв і зворотного зв'язку

Збір відгуків, соцмережі, відкриті відповіді. Класифікація тем (топіки), сентимент, виявлення «red flags» і тригерів. Проактивні кампанії вирішення проблем.

07

Автоматизація маршрутизації звернень

Розпізнавання намірів і пріоритетів, SLA‑класи, черги, навички агентів. Правила ескалації, автозбір контексту, зменшення ручної триажа.

08

Прогнозування відтоку та стратегії утримання

Ознаки ризику в зверненнях і поведінці, прості моделі ризику без коду (табличні підходи), плейбуки утримання та пропозиції наступних кроків (Next Best Action).

09

Якість, комплаєнс і «людина в циклі»

Політики відповідей, перелік заборонених тем, перевірки перед відправкою. Внутрішній QA: аудити діалогів, шкали оцінки, навчання на помилках.

10

Звіти й дашборди сервісу

Набір мінімальних метрик і вітрин: AHT, FCR, CSAT, Backlog, SLA, Sentiment, Escalations. Автоматизовані дайджести для керівника сервісу.

11

Кейси та шаблони

Готові промпти/макроси для 10+ типових ситуацій (затримка доставки, повернення, білінг, техпитання). Приклади розмов, ескалацій і коректного закриття тікетів.

12

План пілота й масштабування

Відбір 20–40 FAQ, інтеграції, тестові черги, контрольні метрики, зворотній зв'язок від агентів, реліз і розширення покриття.

Інструменти

ChatGPT Claude Gemini Zendesk Intercom Freshdesk HubSpot Zapier

Результати для учасників

Після курсу учасники зможуть:

✓ Запустити базовий AI‑чатбот, що покриває 20–40 FAQ, із грамотним fallback‑сценарієм
✓ Розгорнути AI‑асистента для агентів (чернетки відповідей, багатомовність, перевірка відповідностей політикам)
✓ Налаштувати класифікацію звернень і правила смарт‑маршрутизації за SLA/намірами
✓ Побудувати пайплайн аналізу тональності й тем у відгуках із алертами
✓ Скласти базові моделі ризику відтоку і плейбуки утримання
✓ Вести дашборд сервісу й щотижневий дайджест для керівництва

Відгуки компаній, які вже пройшли навчання

"Шукали практикум, а не теорію. Воркшоп з Claude на наших бізнес-задачах — учасники вже наступного дня застосовували інструмент. Рекомендую компаніям, яким потрібен результат, а не лекція про «майбутнє ШІ»."

Іван Бечко

Генеральний директор, «Керхер Україна»

"Шукали саме практикум під Claude. Усі приклади адаптовані під наші задачі. Швидкість підготовки вразила — видно глибоке розуміння інструменту."

Олександр Савілов

Founder, Salateira

"Gemini для команди з Google Workspace: не база, а реальні кейси з урахуванням банківського комплаєнсу. Кожен вийшов з конкретними напрацюваннями."

ПриватБанк

Корпоративне навчання Gemini

"Для бухгалтерії важливо було почути про межі ШІ й ризик «галюцинацій». За 1,5 години — три готові сценарії, які команда використовує щодня."

Менеджер із навчання

Havas Village

"Програма на 9 занять для різних відділів. Продажі, кредитування, QC — одразу застосували: звіти, комунікації, аналіз дзвінків, AI-агенти."

HR-менеджер

Компанія з мікрофінансового кредитування

Хто проводить

Поширені запитання

Чи потрібні технічні знання агенту підтримки?

+

Ні. Курс для support і team lead: відповіді клієнтам, FAQ, база знань — без розробки ботів.

Скільки часу потрібно support-команді?

+

Від 1 дня (4–6 годин) до кількох сесій. Формат підлаштовуємо під змінність і пікові навантаження.

Чи працюємо на наших тікетах і FAQ?

+

Так. Типові звернення, macro-відповіді й політики сервісу — ваші (персональні дані анонімізуємо).

Записатися на курс

Написати в Telegram