Кейси вашої компанії
На заняттях — ваші типові звернення, macro-відповіді, FAQ і політики сервісу. Працюємо з реальними формулюваннями (PII клієнтів — анонімізуємо).
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.
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.
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
Курси
Офлайн у Києві
Онлайн (Zoom / Teams)
Максимальна кількість учасників: до 25 осіб.
Після проходження курсу учасники отримують сертифікат.
За потреби онлайн-заняття можуть бути записані.
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.
Формат навчання
20%
теорія
40%
демонстрації
40%
практика
Воркшопи, завдання на реальних бізнес-сценаріях
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
Про мене
Хромець Андрій
Експерт із корпоративного навчання роботі з Генеративним AI та впровадження штучного інтелекту у бізнесі
Професійний шлях і досягнення
Більше 13 років в ІТ, з них понад 3-роки досвіду у навчанні та впровадженні Генеративного штучного інтелекту для бізнесу, я допоміг більше ніж 15 компаніям з різних галузей — від FinTech до рітейлу — підвищити ефективність бізнесу за рахунок AI‑грамотності співробітників.
Генеративний AI — моя спеціалізація
Протягом останніх 3 років я глибоко занурився в генеративні технології: від кастомізації моделей до створення практичних AI‑інструментів для автоматизації повсякденних бізнес‑задач.
Результати — конкретні і вимірювані
У процесі навчання вже пройшли понад 200 учнів, а я розробив і провів 15+ курсів, що допомогли компаніям скоротити витрати на 20–40 %, оптимізувати процеси на 30–50 %, а також приймати стратегічні рішення швидше і ефективніше.
Чому партнери довіряють мені
Я поєдную стратегічний підхід із практичними кейсами, розумію бізнес-проблеми і адаптую AI-інструменти під конкретну задачу. Адаптивність, результативність і співпраця — в основі моїх методів.
3
роки досвіду з Генеративним AI
200+
учнів
15+
курсів
Чому саме цей курс
Швидкий ефект
Зменшення AHT і навантаження на агентів уже з пілотом
Людина в циклі
Поєднуємо автоматизацію з контрольними точками якості
Готові шаблони
Промпти, макроси, статті, сценарії ескалацій
Масштабування
Від FAQ‑покриття до транзакційних сценаріїв і інтеграцій
Часті запитання
Чи потрібна окрема технічна команда?
+Ні, базового стеку Helpdesk + no‑code достатньо для пілоту. Для складних інтеграцій залучимо ІТ.
Чи підтримується багатомовність?
+Так, розглядаємо політики локалізації, перевірку якості перекладів і контроль бренд‑тону.
Чи безпечно використовувати AI у сервісі?
+Так, за дотримання політик: анонімізація, контроль чутливих даних, рев'ю відповідей і журналювання.
Чи можна адаптувати програму під наш SLA/канали?
+Так, підлаштовуємо під ваші показники та інструменти.