LLM-бот и новые стратегии: как обучение МВА меняет подход к управлению клиентским сервисом

Чтобы усилить экспертизу в IT и систематизировать управленческие знания, Ирина прошла программу «МВА Эксперт: IT» в Русской Школе Управления. Она рассказала, какие ожидания были от обучения, что получилось внедрить на практике, почему LLM-бот стал для нее стратегическим проектом и как программа помогла по-новому написать собственную профессиональную историю.

Содержание:

Мой профессиональный путь: как я пришла в IT-менеджмент

Мое образование и карьерный путь всегда шли в одном направлении: от фундаментальной теории к управленческой практике. Базовое образование в СамГУ по специальности «Экономика и управление» дало мне системное понимание процессов бизнеса, менеджмента и финансов. Это стало основой, на которой я строила все дальнейшие шаги.

Я всегда работала по специальности и прошла путь от специалиста службы поддержки до руководителя крупных подразделений в разных компаниях. Работа в банке, в блоке развития бизнеса, дала мне практику проектного управления, а опыт в управлении коммуникациями — погружение в HR. Позже я возглавляла направления клиентского сервиса в «М.Видео-Эльдорадо» и «Локо-Банке».

Сегодня я работаю в тревел-индустрии, в IT-компании «Современные технологии». Мы являемся SAAS-платформой в сфере авиации: сервис «Купибилет» подключен к более чем 400 авиакомпаниям, а мое подразделение обеспечивает весь цикл post-sale-обслуживания.

Как проходило обучение в РШУ

Я иду учиться, когда сталкиваюсь с задачей, для решения которой мне уже недостаточно имеющегося опыта. Это могут быть новые технологии, масштабные проекты или момент, когда профессиональный рост замедляется. Для меня обучение — это ответственность перед командой и бизнесом. Руководитель должен быть на шаг впереди изменений.

При выборе РШУ и программы «МВА Эксперт: IT» я ориентировалась на несколько критериев:

• Возможность удаленного формата

• Репутация школы, ее стабильность и опыт спикеров

• Актуальность программы

• Стоимость и соответствие бюджету

• Документ государственного образца

Для меня было важно, чтобы обучение действительно давало новые знания, а не просто формальный диплом.

Учиться на позиции топ-менеджера непросто. Каждый модуль длился рабочую неделю, поэтому иногда приходилось досматривать лекции в записи. При этом качество преподавания мне очень понравилось — эксперты давали материал живо, с примерами и юмором. Ярче всего запомнился модуль по скорочтению — неожиданная, но очень полезная тема.

Первоначальный запрос был очень конкретным — усилить компетенции именно в сфере IT-разработки: понять метрики, терминологию, процессы продукта. Курс оказался более разносторонним — про стратегическое мышление и развитие управленческих навыков: маркетинг, финансовый менеджмент, операционку. И это помогло мне собрать разрозненный опыт в единую систему и по-новому взглянуть на процессы. Я увидела новые точки роста, укрепила управленческую базу и поняла, что для углубления в IT необходимо пройти отдельные «исполнительские» курсы.

Какие инструменты внедрены после обучения

Одним из ключевых выводов стало понимание необходимости внедрять инструменты искусственного интеллекта в работу подразделения. У нас уже был бот, который закрывал более 50% обращений, но после обучения мы приняли решение развивать собственное LLM-решение и расширить его задачи.

Также команда изменила подход к клиентскому сервису. Обучение помогло мне увидеть службу поддержки не как «центр затрат», а как стратегический актив. 

Мы начали:

• Работать с обратной связью как с источником продуктовых гипотез.

• Глубже анализировать обращения.

• Передавать инсайты в разработку.

• Формировать решения, которые влияют на выручку и удержание.
  
  

Команда стала думать не о том, как отвечать быстрее, а о том, как не допустить повторного обращения.

Ключевой проект: внедрение LLM-бота

Еще до обучения у нас был бот, который обрабатывал более 50% обращений. Он был неплох, но мы видели потенциал роста. После курса я поняла, что нам нужна своя LLM-модель. Это должно было:

• Cнизить нагрузку на операторов

• Улучшить качество ответов

• Ускорить обработку

• Дать бизнесу экономический эффект

• Улучшить клиентский опыт

Знания, полученные на обучении, помогли выстроить весь процесс. Вот как мы действовали:

• Определили задачи бота: от статуса заказа до сбора первичной информации.

• Поставили KPI: снизить нагрузку на операторов на 10%, повысить CSAT на 5%.

• Проанализировали историю обращений, чтобы выявить паттерны и частые сценарии.

• Создали библиотеку диалогов с учетом тональности бренда.

• Интегрировали бота с CRM, системой бронирования и базой знаний.

• Запустили пилот, обучили сотрудников, настроили сбор обратной связи.

• Теперь регулярно дообучаем модель, пересматриваем сценарии, проводим A/B-тесты. 

Бот пока не внедрен, так как его разработка требует времени. Но мы уже на финишной прямой.

Наши цели на ближайшие 6 месяцев:

• 65% обращений полностью закрывать ботом.

• Рост CSAT до 87%.

• Уменьшение количества повторных запросов на 15%.

• Сокращение времени обработки диалога специалистом благодаря структурированной информации от бота.

• Экономический эффект за счет оптимизации процессов и персонализации.

Главный вывод для нас: LLM-бот не заменяет людей — он усиливает команду, снимает рутину и дает возможность операторам заниматься действительно сложными случаями.

Сегодня я управляю не просто сервисом, а направлением, которое усиливает бизнес и помогает ему расти. Рынок меняется слишком быстро, поэтому чтобы хотя бы оставаться на месте, «нужно бежать со всех ног». Я хочу быть полезной компании, оставаться конкурентоспособной и понимать новые технологии так же хорошо, как молодые специалисты, которые только выходят на рынок. И обучение отлично в этом помогает.