Перейти к основному содержимому

2.07. Оценка обслуживания

Разработчику Архитектору Инженеру

Оценка обслуживания

Критерии качества

Техподдержка — это решение проблем и взаимодействие с пользователем. От того, как быстро специалист ответил, насколько чётко объяснил решение и был ли он вежлив, зависит доверие к продукту, лояльность клиента, вероятность повторного обращения или даже продажи в будущем.

После закрытия тикета клиентам часто предлагается оценить качество обслуживания. Обычно задают вопросы по следующим критериям:

КритерийОписание
Скорость ответаНасколько быстро специалист отреагировал на запрос? Был ли ответ оперативным?
Качество решенияПроблема была полностью решена? Полученное решение было понятным и точным?
Профессионализм специалистаСпециалист показал знание продукта, умел слушать, давал полезные рекомендации?
Вежливость и коммуникацияОбщение было дружелюбным, корректным, без жаргона?

Эти параметры могут быть представлены как в числовом виде (например, шкала от 1 до 5), так и в формате «Да/Нет» или открытого текстового ответа.


Обратная связь и отзывы

Обратная связь (Feedback) — любая информация от пользователя о его опыте использования продукта или взаимодействия с техподдержкой. Она может быть формальной (опрос, оценка, отзыв) или неформальной (комментарий в письме, сообщение в чате, упоминание в соцсетях).

Отзыв (Review) — это формализованная и часто публичная форма обратной связи, размещаемая на сайтах, в магазинах приложений, социальных сетях или платформах вроде Trustpilot. В отличие от внутреннего feedback, отзыв влияет на репутацию компании.

Чем чаще компания собирает и анализирует обратную связь, тем быстрее она может выявлять проблемы и совершенствовать свои процессы. Чтобы получать фидбек, можно использовать различные методы:

  • опросы после закрытия тикета - автоматические формы с вопросами о качестве обслуживания;
  • шкала оценки (NPS, Net Promoter Score), от -100 до +100, где пользователь оценивает вероятность рекомендации компании другим;
  • открытые опросники и анкеты для детальной информации (хотя такие вещи имеют низкий уровень заполнения);
  • интервью и фокус-группы (для глубокого анализа потребностей клиентов);
  • анализ соцсетей и форумов (слежение за отзывами в интернете);
  • чат-боты и голосовые системы (интерактивные инструменты сбора информации).

По каким метрикам измеряют качество технической поддержки? Это KPI (ключевые показатели эффективности) — количественные метрики, которые позволяют оценить работу службы поддержки. Они бывают разными, но можно выделить следующие:

МетрикаОписание
MTTR (Mean Time to Resolution)Среднее время устранения инцидента
First Response TimeВремя первого ответа
Ticket VolumeКоличество обращений за период
SLA ComplianceПроцент обращений, решённых в рамках SLA
Customer Satisfaction (CSAT)Удовлетворённость клиента решением
Resolution without EscalationПроцент обращений, решённых без перехода на L2/L3

Показатели

Количественные показатели позволяют измерять эффективность поддержки объективно, отслеживать динамику и принимать управленческие решения. Ниже — основные KPI, используемые в ITSM.

MTTR

MTTR (Mean Time to Resolution) — это среднее время от момента регистрации инцидента до его полного закрытия, включая диагностику, решение и подтверждение. Измеряется в минутах, часах или рабочих днях, позволяет оценить общую эффективность процесса и чувствителен к выбросам (например, одному долгому инциденту).

MTTR не должен быть целью сам по себе. Снижение времени ценой качества (например, через workarounds) может ухудшить надёжность сервиса.


FRT

FRT (First Response Time) — интервал между созданием тикета и первым контактом со стороны поддержки (ответ, комментарий, звонок). Критически важен для восприятия скорости реакции, для инцидентов высокого приоритета. Часто регламентируется SLA (например, FRT ≤ 15 минут для P1).

Высокий FRT вызывает тревожность у пользователей, даже если проблема будет решена быстро.


SLA

SLA Compliance — процент обращений, закрытых в рамках установленных SLA.

SLA (Service Level Agreement) — соглашение о допустимых сроках реакции и решения для каждого уровня приоритета.

Этот показатель отражает предсказуемость и надёжность поддержки. Низкий compliance сигнализирует о перегрузке, плохой маршрутизации или недооценке приоритетов.


CSAT

CSAT (Customer Satisfaction Score) — средняя оценка удовлетворённости пользователей после решения обращения. Обычно измеряется по шкале от 1 до 5.

Вопросы могут касаться скорости реакции, качества решения, профессионализма специалиста, вежливости и коммуникации. CSAT показывает, насколько хорошо поддержка соответствует ожиданиям пользователя. Однако он чувствителен к эмоциональному состоянию: даже при качественном решении пользователь может поставить низкую оценку, если был расстроен изначально.


NPS

NPS (Net Promoter Score) - готовность рекомендовать, измеряет лояльность пользователей через один вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу службу поддержки коллеге или другу?».

Респонденты делятся на три группы:

  • Детракторы (0–6): недовольны, могут распространять негатив,
  • Пассивные (7–8): удовлетворены, но не лояльны,
  • Промоутеры (9–10): активные сторонники.

Результат — число от –100 до +100.

NPS > 50 — высокий уровень лояльности.

В отличие от CSAT, NPS измеряет долгосрочное доверие, а не реакцию на одно событие.


RwE

Resolution without Escalation — доля обращений, полностью решённых на уровне L1 (Helpdesk), без передачи L2 или L3. Эффективность первой линии, можно сказать.

Высокий RwE говорит о хорошей подготовке L1-специалистов, наличии базы знаний, эффективной автоматизации. Низкий RwE может указывать на недостаток компетенций, сложность сервисов, отсутствие документации.


Эскалация

Эскалация (Escalation) — передача тикета на более высокий уровень поддержки (L2 → L3) или другому владельцу (например, разработчику). Бывает она функциональной (по экспертной области) и иерархической, при превышении SLA или необходимости принятия решений.

Эскалация — нормальный процесс, но частая передача сигналит о проблемах в первичной поддержке.

Лучшие практики предполагают сочетание количественных метрик (KPI, SLA) и качественного анализа (feedback, интервью). Только такой подход даёт полную картину: что произошло, почему пользователь остался доволен — или нет. В зрелых ИТ-организациях эти данные ежемесячно анализируются на совещаниях по улучшению сервисов, становясь основой для изменений в продукте, процессах и обучении персонала.