900 замовлень щодня та хаос у чатах: як підтримка PharmaNow втрачає 120 годин на місяць через рутину

Минулого тижня ми намагалися систематизувати обробку негативних відгуків через Google Sheets та Notion, бо при дев'яти сотнях замовлень на день оператори просто тонуть. Я особисто витратив близько 15 годин, щоб вручну витягнути дані з нашої адмінки та перенести їх у таблицю для аналізу. Ми використовуємо Trello для трекінгу проблемних посилок, але це вимагає постійної ручної роботи трьох старших менеджерів. На зарплати цих співробітників за цей час ми витратили орієнтовно 18000 гривень лише за тиждень. Це неефективно, бо замість покращення сервісу ми просто займаємося копіюванням тексту.

Найважче — це емоційне вигорання команди, бо дівчата на підтримці змушені щодня писати по 100 однакових вибачень. Коли клієнт чекає ліки, він налаштований агресивно, і кожна секунда затримки відповіді лише підливає олії у вогонь. Я відчуваю фрустрацію, бо бачу, як ми втрачаємо лояльних покупців через довгу обробку запитів. Це призводить до того, що близько 5 відсотків клієнтів просто не повертаються до нас наступного місяця. Це величезні збитки для бізнесу, які важко навіть порахувати в моменті.

Системна проблема в тому, що наші інструменти не інтегровані між собою, і ми досі покладаємося на людський фактор. У нас працює 38 людей, але процеси побудовані так, ніби нас п'ятеро, і все тримається на пам'яті менеджерів. Нам критично бракує автоматизації, яка б розпізнавала суть звернення та пропонувала готове рішення. Ми намагалися знайти готове рішення на ринку, але вони або занадто дорогі, або не підходять під специфіку фармбізнесу. Старі методи просто не витримують масштабування, коли кількість замовлень росте.

Ми спробували частково впровадити ChatGPT для генерації відповідей, але це виглядає як милиця, а не повноцінне рішення. Я найняв фрілансера за 500 доларів, щоб він написав скрипт, який підтягує статус посилки з Нової Пошти прямо в наш чат. Це трохи допомогло, але операторам все одно доводиться перевіряти дані вручну. Також ми взяли ще одного стажера на зарплату 15000 гривень, щоб він просто сортував вхідні листи. Це тимчасове рішення, яке лише роздуває штат без реального підвищення якості.

Це рішення зовсім не масштабується, бо з ростом замовлень нам доведеться наймати ще більше людей. Скрипт фрілансера постійно ламається після оновлень API, і ми знову повертаємося до ручної роботи в Excel. Витрати на зарплати ростуть швидше, ніж наш прибуток, і це стає небезпечним для економіки компанії. ChatGPT допомагає з текстом, але він не знає наших внутрішніх залишків на складі та реальної ситуації з логістикою. Ми просто гасимо пожежу замість того, щоб побудувати вогнетривку систему.