Диалоги с клиентами внутри Telegram-бота: как мы решили задачу операторов

Диалоги с клиентами через Telegram-бота привычны клиенту: он пишет боту, как обычному собеседнику, и получает ответы в том же чате. Операторам было сложнее. Рассказываем, как это выглядело в 2021 году, что мы тогда придумали и как та же задача решена сейчас.

Как это работало раньше

Сообщения от всех клиентов приходили оператору одним потоком, вперемешку, и никакой структуры у этого потока не было: вчерашний вопрос одного клиента соседствовал с сегодняшней жалобой другого. Администратор вёл переписку сразу со многими пользователями, и чем больше было обращений, тем хуже это работало:

• чтобы найти, что конкретный клиент писал вчера, приходилось долго листать чат;
• сообщений у оператора становилось так много, что новые терялись среди старых;
• операторы не понимали, ответил ли уже на сообщение коллега;
• второй и третий оператор почти не помогали: при большом потоке вопросов такая схема не масштабируется.

Терпеть это мы не стали. Нужен был способ разложить переписку по клиентам так, чтобы операторы не уходили из Telegram, где у них и так была вся работа.

Наше решение: отдельная ветка на каждого клиента

Мы сделали систему, в которой каждый диалог живёт отдельно, и всё осталось внутри Telegram. Для каждого клиента бот создавал пост в служебном канале, а сообщения клиента и ответы операторов шли комментариями под этим постом. Оператор открывал комментарии и видел переписку только с этим человеком.

Диалоги могли вести сразу несколько администраторов, число их ничем не ограничивалось, и было видно, какие сообщения уже обслужены. Оператор отвечал на конкретное сообщение, поэтому клиент понимал, на какой именно вопрос пришёл ответ. Клиент же ничего не заметил. Он по-прежнему переписывался с ботом и никуда не переходил.

Форматы тоже не ограничивали. Голосовые, видео и фото доходили в обе стороны, а если какой-то формат был не нужен, его отключали программно. Внешние интеграции не требовались. Всё работало на том, что уже есть в Telegram: канал, посты и комментарии.

Листать общий чат и выяснять, кто кому ответил, операторам больше не приходилось: у каждого клиента своя ветка, и в ней видна вся история.

Как это устроено сейчас: темы в FlexGram

В конце 2022 года в Telegram появились темы в группах, и для этой задачи они подошли лучше комментариев. Сейчас та же идея работает в нашем боте поддержки FlexGram. Операторы сидят в одной группе, у каждого клиента своя тема, подписанная его именем, и вся переписка с ним идёт внутри неё. Отдельный канал с постами больше не нужен.

Темы выигрывают у комментариев в мелочах, которые экономят время каждый день. Список тем сортируется по последнему сообщению, и тема, где клиент только что написал, сама поднимается наверх. У каждой темы свой счётчик непрочитанных. FlexGram добавляет к этому статус темы: ждёт оператора, ждёт клиента или закрыта, и его видно по значку. Обращение закрывает оператор. Если включить автозакрытие, бот закроет тему сам после заданного времени тишины, но по умолчанию оно выключено. Следующее сообщение клиента откроет новое обращение, и новый вопрос не потеряется в старой переписке.

Появилось и то, чего в 2021 году не было. Групп операторов может быть несколько, и клиент сам выбирает, в какой отдел написать. Для частых фраз есть шаблоны, которые оператор вызывает командой в теме, а после разговора клиент и оператор оценивают друг друга от 1 до 5.

Бота FlexGram вы собираете сами в приложении сервиса, подписка стоит от 299 ₽ в месяц. Как он выглядит со стороны клиента, покажет демо-бот. А как выбрать бота поддержки под свою задачу, от простого бота обратной связи до ответов ИИ по базе знаний, мы разобрали в гиде по ботам техподдержки.