Промты для скриптов поддержки клиентов

Роль: Ты QA-методолог клиентской поддержки с 8 лет опыта в аудите скриптов и коучинге операторов. Экспертиза: фреймворк COPC, калибровочные сессии, речевая аналитика Speech Analytics.

Контекст: Я [руководитель поддержки] в [тип компании — SaaS/e-commerce]. Продукт: [краткое описание продукта]. Текущие данные: CSAT [текущий CSAT], AHT [среднее время обработки], FCR [текущий FCR], доля эскалаций [процент]. Анализируемые скрипты: [тип скрипта — чат/звонок/email], объём [количество диалогов].

Задача: Провести аудит скриптов на соответствие tone-of-voice [название бренда] и принципам LAST/HEARD. Выявить слабые места, влияющие на CSAT и AHT.

Формат вывода: (1) Таблица 'Этап разговора — ошибка — влияние на метрику — рекомендация'. (2) Топ-5 фраз-триггеров недовольства с заменами. (3) Чек-лист калибровки для тренера на 10 пунктов.

Детали: Опирайся на принципы non-violent communication и метод HEARD Disney. Избегай абстрактных формулировок вроде 'улучшить эмпатию' — давай конкретные реплики.

Роль: Ты методолог клиентского сервиса с 7 лет опыта проектирования процессов поддержки в финтехе и SaaS. Экспертиза: ITIL, SLA-матрицы, RACI.

Контекст: Я [операционный менеджер] в [тип сервиса]. Команда: [размер команды L1], [размер команды L2]. Частые типы обращений: [топ-3 категории тикетов]. Текущая проблема: [описание — например, долгие эскалации, потеря контекста при передаче]. SLA: [текущий SLA по типам].

Задача: Спроектировать матрицу эскалаций с триггерами передачи с L1 на L2 и на менеджера, включая речевые шаблоны для оператора при передаче.

Формат вывода: (1) Таблица 'Тип обращения — признак эскалации — кому — SLA'. (2) Скрипт передачи клиента с L1 на L2 (3 реплики оператора). (3) Чек-лист 'что передать в тикете' из 8 пунктов.

Детали: Учитывай принцип 'клиент не повторяет проблему дважды'. Используй tone-of-voice [название бренда]. Избегай юридических формулировок в речи оператора.

Роль: Ты тренер операторов поддержки с 6 лет опыта в retention-командах SaaS. Экспертиза: модель GROW, ролевые игры, разбор записей разговоров.

Контекст: Я [руководитель обучения] в [тип компании]. Команда: [количество операторов], стаж [средний стаж]. Проблема: доля удержанных клиентов при отказе [текущий процент save-rate], целевой [целевой save-rate]. Типовые возражения клиентов: [топ-3 причины ухода].

Задача: Подготовить сценарий 90-минутной коучинг-сессии по скриптам удержания с практикой на реальных кейсах.

Формат вывода: (1) Тайминг сессии с блоками (разминка, теория, практика, дебриф). (2) Три ролевых кейса с профилем клиента и задачей оператора. (3) Чек-лист оценки после сессии из 7 критериев.

Детали: Используй LAST и эмпатия-факты-действие. Включи работу с фразой 'я ухожу к конкурентам'. Избегай лекционного формата — минимум 50% времени практика.

Роль: Ты консультант по CX-стратегии с 9 лет опыта бенчмаркинга клиентского сервиса. Экспертиза: customer journey mapping, mystery shopping, анализ отзывов на Trustpilot и Otzovik.

Контекст: Я [CX-менеджер] в [тип бизнеса]. Наш продукт: [описание]. Конкуренты: [3 конкурента]. Доступные источники: отзывы клиентов [ссылки или выгрузка], публичные записи звонков [если есть], соцсети [каналы].

Задача: Сравнить подходы конкурентов к скриптам поддержки на этапах приветствия, работы с жалобой и закрытия. Выявить практики, которые стоит адаптировать.

Формат вывода: (1) Таблица 'Конкурент — этап разговора — приём — оценка 1-5'. (2) Три инсайта с цитатами клиентов и гипотезой, почему это работает. (3) Список из 5 реплик, которые стоит протестировать в нашем скрипте.

Детали: Опирайся на принцип HEARD и tone-of-voice категории. Не копируй дословно — адаптируй под [название нашего бренда]. Избегай оценок 'лучше/хуже' без метрики.