Откройте для себя 9 советов по использованию ИИ в обслуживании клиентов в 2025 году. Узнайте, как ИИ улучшает опыт клиентов, оптимизирует процессы поддержки и помогает в принятии решений. Ключевые советы включают определение целей, обучение инструментов ИИ, обеспечение безопасности данных и включение самообслуживания.
С растущими ожиданиями клиентов и потребностями в персонализации трудно не задаться вопросом, как ИИ может вам помочь. По мере того как первоначальный ажиотаж утихает, человечество открывает для себя, как эта технология может помочь, а не заменить людей.
В этой статье мы рассмотрим практическое применение и преимущества искусственного интеллекта в обслуживании клиентов, предлагая советы по внедрению без отчуждения клиентов или сотрудников. Мы также развеем неправильные представления и поделимся вдохновляющими примерами из реальной жизни.
Когда говорят об ИИ в обслуживании клиентов, первое, что приходит в голову, — это чатботы, но последствия намного шире. Помимо помощи в разгрузке каналов поддержки, ИИ также автоматизирует повторяющиеся задачи, позволяя агентам сосредоточиться на том, что действительно важно, и позволяя менеджерам принимать решения на основе данных быстрее.
Давайте разработаем идеальный вариант использования, демонстрирующий все возможности ИИ в обслуживании клиентов.
Познакомьтесь с Грегом. У него возникли проблемы с заказом обуви. Придя на веб-сайт розничного продавца, Грег видит приветствие от ИИ-бота в нижнем правом углу и решает его использовать.
Чатбот использует позитивный язык и общается быстро. Он знает весь веб-сайт и использует эту информацию, чтобы направить Грега на портал самообслуживания. Он может даже быть подключен к CRM и отвечать на вопросы о точном заказе Грега, предоставлять персонализированные впечатления и предложения или обслуживать Грега на его предпочитаемом языке.
Теперь представьте, что у Грега есть вопрос, на который бот не может ответить.
На этом этапе бот попросит уточнение или подключит Грега к человеческому агенту. Таким образом, он не застрянет в цикле и не будет отвечать на запросы клиентов неудовлетворительно, как это часто было в прошлом.
По мере продолжения разговора человеческого агента с Грегом ИИ-помощник предлагает полезные советы и предложения, помогая агенту в четком письме и поиске соответствующей информации. Таким образом, агент может быть намного более эффективным, не останавливаясь, чтобы подумать о своем тоне, проверить многословность или искать информацию в статьях базы знаний. Например, если Грег спросит о политике возврата, ИИ-помощник может быстро найти соответствующие детали и предложить краткий и релевантный ответ.
Итак, что это означает для вовлеченных сторон? Для Грега это означает, что он получает немедленное внимание с быстрыми и вежливыми ответами на протяжении всего пути клиента, что заставляет его чувствовать себя ценным и менее напряженным.
Для агентов это означает, что они не будут тратить время на ответы на общие вопросы. Вместо этого они могут сосредоточиться на помощи со сложными проблемами клиентов и создании отношений.
Что насчет менеджеров? ИИ может выявлять закономерности и правильно их категоризировать. На основе этих данных он предоставляет ценные insights и предсказывает поведение клиентов. Например, он может показать, что Грег рискует уйти на основе сходства с клиентами, которые ушли в прошлом, и предложить предложения, чтобы он остался.
Основные причины роста использования ИИ в обслуживании клиентов — это повышенные ожидания клиентов и сосредоточение на удержании клиентов, а не на их привлечении. Отличное обслуживание клиентов — это ответ на оба вопроса, так как это несущая колонна удовлетворения и удержания клиентов. Но это намного легче сказать, чем сделать.
Почему добавлять ИИ в уравнение? Давайте посмотрим на данные.
72% клиентов утверждают, что более быстрое обслуживание делает их лояльными; кроме того, 91% известных, топовых компаний используют ИИ для повышения качества обслуживания клиентов.
Особенно по мере расширения вашего бизнеса возникает вопрос о том, как сделать больше с меньшим. Ответ — использовать ИИ для обработки повторяющихся задач, позволяя людям сосредоточиться на уникально человеческих задачах.
ИИ существует с 1960-х годов, но до сих пор многие испытывали опасения по поводу его надежности и целостности, и справедливо. Но мы прошли мимо очень ограниченных чатботов, предлагающих ужасные ответы, застревающих в циклах и легко манипулируемых пользователями.
В отличие от традиционного обучения на основе фиксированного набора данных, текущие языковые модели:
Снижение выгорания агентов: Оставление рутинных механических задач машинам может сделать человеческих агентов более человечными.
Используя ИИ, агенты могут проверять или редактировать свои ответы и, таким образом, смотреть на проблему с другой точки зрения, предотвращая ощущение, что они делают одно и то же повторно.Andrej Saxon, head of sales at LiveAgent
Лучшее обучение новых сотрудников: ИИ может давать новым сотрудникам советы и знания по требованию, помогать им писать и значительно сокращать время и усилия на обучение. Он может даже маршрутизировать билеты, отражая текущий уровень опыта агента, постепенно увеличивая сложность.
Снижение затрат: Автоматизация рутинных задач и ручных процессов позволяет компаниям обрабатывать больший объем билетов без увеличения персонала. Это особенно полезно для расширяющихся компаний.
Предоставление поддержки 24/7: Своевременные ответы могут быть реальной проблемой для компаний с международными клиентами и ограниченным персоналом. ИИ преуспевает в этом, так как может помочь клиентам с самообслуживанием и создавать билеты для проблем, которые он не может решить.
Скорость и согласованность: ИИ будет предоставлять мгновенные, согласованные и релевантные ответы, устраняя человеческие ошибки и позволяя опытным агентам сосредоточиться на уникальных случаях.
Предложение многоязычной поддержки без усилий: Способы перевода входных данных в реальном времени существуют уже довольно давно. Однако с помощью понимания естественного языка (NLU) технология разговорного ИИ выводит эту возможность на совершенно новый уровень, в основном в точности выходных данных.
Персонализированный опыт клиентов: Людям требуется больше времени для анализа данных и разработки хорошего плана действий. ИИ требуется всего несколько секунд для анализа предпочтений и поведения пользователя и предоставления адаптированных рекомендаций.
Insights данных: Это позволяет принимать лучшие решения на основе данных. Например, он может выделить наиболее распространенные проблемы клиентов и предложить решения.
Проактивное обслуживание: ИИ может отслеживать информацию, такую как гарантии и история клиентов, чтобы проактивно напоминать клиентам о продлении подписки или уведомлять их о скидках на продукты, которые им могут понравиться.
Для небольших компаний лучший курс действий — это позволить поставщику программного обеспечения для обслуживания клиентов обрабатывать как сторону обслуживания клиентов, так и возможности ИИ, не только для удобства использования, но и для безопасности данных и снижения затрат.
LiveAgent позволяет вам беспрепятственно интегрировать проверенные функции ИИ в ваши человеческие рабочие процессы. ИИ-помощник, который включает предустановки подсказок, всегда готов помочь агентам составлять электронные письма одним щелчком мыши. Он не только помогает с лучшим письмом, но и создает специальный текст на основе содержимого вашей базы знаний, действуя как ИИ-помощник.
Независимо от того, ищете ли вы разработать собственное решение или начать использовать программное обеспечение для обслуживания клиентов на основе ИИ, есть некоторые вещи, которые следует учитывать в первую очередь.
ИИ может быть пустой тратой времени и денег, если к нему не подходить правильно. Вот где вступают в игру четкие цели. Проанализируйте цели вашего бизнеса и только потом ищите подходящие решения.
Какие проблемы вы испытываете? Как ИИ может помочь вам их решить?
Проще говоря, вам потребуется совершенно другое решение для улучшения лояльности и вовлеченности клиентов, чем для улучшения времени ответа ваших агентов. ИИ бывает разных форм и размеров, и нет универсального решения. Не забудьте учитывать масштаб и экономическую эффективность вашего решения.
Как и человеческий агент, который учится на практическом опыте, система ИИ нуждается в надлежащих знаниях перед тем, как начать помогать вашим клиентам. Вам нужно будет использовать правильные данные и модели обучения, чтобы избежать сомнительных, неправильных или откровенно вредных ответов.
Сделать это самостоятельно с нуля требует много времени и требует глубокого понимания машинного обучения, искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Поставщики программного обеспечения для обслуживания клиентов обычно предоставляют предварительно обученный ИИ, который понимает проблемы, специфичные для отрасли, тон голоса и жаргон, правильно выбирая его на основе намерения клиента.
Предоставление ему доступа к вашей базе знаний, веб-сайту и CRM позволит ему предоставлять конкретные и точные ответы. Например, чатбот URLsLab предоставит вам решение без кода, позволяя вам контролировать модели и обучение вашего чатбота через удобный интерфейс.
Ваши клиенты неизбежно будут делиться личными данными с чатботом. Независимо от характера вашего бизнеса, вы, как минимум, будете обрабатывать адреса и полные имена. Будь то ошибка, халатность или преднамеренные атаки на чатбот, неправильное хранение данных клиентов может быть дорогостоящим.
Проконсультируйтесь с политиками вашего поставщика, методами безопасности и тем, что они делятся с другими сторонами. Вам нужно быть открытым со своими клиентами о данных, которые он собирает, и предоставить четкий вариант дать или отозвать согласие.
Чтобы отпугнуть оппортунистических злоумышленников, внедрите сквозное шифрование и рассмотрите возможность использования аутентификации и авторизации перед тем, как позволить посетителям взаимодействовать с чатботом. Вы также можете создать несколько итераций чатбота, каждая из которых имеет разный уровень знаний и компетенций. Например, использование разных чатботов для посетителей и авторизованных пользователей.
Интегрируйте этические рекомендации ИИ.
Помните ли вы скандалы с чатботами, произносящими оскорбления, которые они выучили от злонамеренных пользователей?
Вы не хотели бы, чтобы ваш чатбот называл клиентов именами из-за нескольких плохих яблок. Вот именно для этого и предназначены эти рекомендации. Разработчики ИИ прилагают большие усилия, чтобы убедиться, что ИИ уважителен, уместен и недискриминационен.
Вы также, вероятно, читали предложение “Мне жаль, но как модель языка ИИ, я не могу…”, будь то в ответе от ChatGPT, ленивом сочинении студента или плохо сгенерированном спам-сообщении. ИИ теперь оснащен резервными методами, такими как предопределенные ответы, которые гарантируют, что он не будет продолжать давать ложную и вредную информацию с авторитетом. Дополнительные предопределенные ответы и поведение можно добавить, чтобы соответствовать вашему варианту использования.
Клиенты часто обращаются в поддержку просто потому, что они спешат или предпочитают обсудить вещи исследованию. По данным CMSWire, направление клиентов к успешному самообслуживанию — это наибольшее преимущество, которое видят лидеры CX в ИИ. Собирая данные с вашего веб-сайта и базы знаний, ИИ может стать экспертом в вашем бизнесе за считанные минуты. Он будет искать и связывать соответствующую статью базы знаний быстрее, чем человек.
Чатботы на основе ИИ на вашем веб-сайте — это только часть решения. ИИ может помочь с большинством, если не со всеми, каналами обслуживания клиентов. Комплексные решения, такие как LiveAgent, позволят вам оптимизировать вашу коммуникацию в одной панели управления, позволяя ИИ помочь ответить на билеты из любого источника, включая электронную почту, WhatsApp или Slack.
Будьте открыты со своими клиентами о том, когда они взаимодействуют с ИИ-агентом, в какой степени ваш центр контактов работает на ИИ и какие меры предосторожности вы принимаете для защиты их данных.
Прозрачная коммуникация создает доверие и устанавливает разумные ожидания клиентов.
Более того, если вы используете алгоритмы ИИ для принятия решений, которые напрямую влияют на ваших клиентов, дайте им знать. Но прежде всего, если ИИ дает сбой, будьте готовы взять полную ответственность, оперативно сообщив, что пошло не так и что вы делаете, чтобы это исправить.
ИИ знает только то, что мы его учим, и думает только так, как мы ему говорим. Независимо от того, насколько хорошо ваше решение, оно все равно потребует постоянного человеческого контроля, настройки и измерения, чтобы достичь своего полного потенциала. Не забывайте, что ИИ — хороший слуга, но плохой хозяин. Он может потеряться в сложных задачах и не может показать подлинные эмоции. Чем более распространенным становится ИИ, тем больше вы слышите об улучшении его “человеческим прикосновением”. Позвольте ему постоянно учиться на опыте, используя машинное обучение в реальном времени.
В отличие от классического машинного обучения, при котором специалисты по данным предоставляют модели исторические данные, обучение в реальном времени происходит с живыми данными по мере их прохождения. Это отлично подходит, когда ИИ должен адаптироваться к изменяющемуся поведению клиентов, большему количеству новых продуктов или когда недостаточно данных для его надежного обучения. Как и в любой новой стратегии, не забывайте постоянно проводить A/B-тестирование.
Кроме того, помните об автоматизированных рабочих процессах ИИ. Они не о замене человеческих агентов, а об их расширении, чтобы они были более вдумчивы в своей работе и выполняли задачи быстрее. Приоритизируйте подход, ориентированный на человека, и сообщите об этом всем членам команды.
При надлежащем обучении и доступе к данным ИИ может принять проактивный подход, предоставляя персонализированные ответы на основе предпочтений, поведения клиентов и многого другого. Таким образом, чатботы могут взять на себя роль продавцов, помогая клиентам сделать последние шаги, предлагая скидки или проактивно обращаясь. Например, когда клиент проводит значительное время, глядя на продукт, чатбот может проверить, есть ли у них какие-либо вопросы.
Кроме того, обратная связь всегда будет лучшим показателем успеха обслуживания клиентов. Хотя метрики помогают вам понять клиентов, обратная связь — это клиенты, открыто высказывающие свое мнение, устраняя предположения.
Человек или машина, оба могут и должны учиться на обратной связи.
Определенные ошибки, такие как неполностью обученные чатботы или неадекватный доступ к человеческим агентам, могут повредить отношения с клиентами в массовом масштабе. Слушайте и действуйте на основе обратной связи, чтобы оставаться впереди и продолжать оптимизировать ваши решения ИИ, чтобы достичь идеального баланса.
Некоторые компании совершают ошибку, ожидая, что ИИ решит все их проблемы одним взмахом руки. Например, они передают всю поддержку клиентов неполностью обученному чатботу ИИ без человеческого вмешательства или контроля. Это приводит к нереалистичным ожиданиям и катастрофическим результатам.
Когда чатбот не может понять или ответить на билет, лучший вариант — передать проблему человеческому агенту. Если человеческий агент недоступен, ИИ может быть запрограммирован на использование ответов по умолчанию, таких как запрос уточнения запроса клиента или уведомление о том, что билет был создан и кто-то скоро займется им.
Наиболее распространенный вариант использования прогностического анализа в обслуживании клиентов — это персонализация в масштабе. Отличный пример этого — персонализированные рекомендации из приложений потокового вещания, таких как Netflix. Используя данные из прошлых взаимодействий с клиентами, алгоритмы предсказывают ваши будущие интересы, создавая персонализированный опыт.
Другое ключевое использование — выявление распространенных проблем и пространства для улучшения. Представьте, что вы боретесь с перебоем в цепочке поставок, влияющим на конкретный регион. Видя наплыв жалоб на позднюю доставку, ИИ может указать все остальные заказы, которые, вероятно, будут затронуты. Insights на основе ИИ позволяют вам предсказать потенциальную проблему и сообщить заранее, снижая объем будущих билетов.
Наконец, ваша команда обслуживания клиентов также получит пользу от прогностической аналитики. ИИ может анализировать историческую потребность клиентов и емкость агентов. Таким образом, он может предвидеть периоды высокого и низкого спроса, предлагать подходящее распределение ресурсов и гарантировать, что вы всегда укомплектованы персоналом, чтобы справиться с трудными временами.
Мы рассмотрели различные аспекты ИИ и разработали практическое применение в обслуживании клиентов. Теперь давайте посмотрим на примеры из реальной жизни того, как топовые бренды используют ИИ для достижения совершенства в обслуживании клиентов.
Думая о чатботах, помогающих людям, ваш ум естественно дрейфует к профессионалам обслуживания клиентов, сидящим за своими компьютерами, но Macy’s делает что-то совершенно новое. Персонал магазина может испытывать стресс между помощью клиентам, пополнением запасов и кассой, поэтому иногда трудно найти помощь в магазине.
Владельцы приложения Macy’s получают возможность использовать уникальную функцию. Чатбот ИИ с удовольствием поможет им найти товары, проконсультировать политику и многое другое. Если требуется помощник, ИИ поможет вам его найти, точно так же, как он передал бы ваше сообщение человеческому агенту поддержки.
Другой физический пример — это то, как бот Domino’s, удачно названный Dom, автоматизирует заказы через Facebook Messenger. Это позволяет персоналу получать точную информацию о заказах и сосредоточиться на уникально человеческих задачах. Dom может затем отслеживать заказы и информировать клиентов о ходе выполнения.
Помните использование прогностической аналитики для предсказания оттока клиентов? Но какие данные следует использовать для прогнозов? Банковский гигант American Express анализирует исторические данные транзакций, чтобы указать вероятность закрытия клиентами своих счетов. Вооруженные этой информацией, они проактивно обращаются к улучшению отношений с клиентами.
Вы знаете разочарование, когда вы смотрите на продукт, и как раз когда вы готовы купить, продукт уже распродан? Это менее вероятно, если вы делаете покупки в Zara. Они используют прогностический анализ для управления своим инвентарем. Анализируя исторические данные, текущие тренды моды и региональные предпочтения, Zara гарантирует, что каждый магазин всегда имеет нужные продукты.
ИИ помогает понять клиентов как в масштабе, так и в отдельных случаях. L’Oreal использует платформу Clarabridge для анализа сотен билетов, используя обратную связь из различных каналов для выявления общего настроения клиентов и ключевых тем. Результаты затем определяют решения L’Oreal. С другой стороны, Uber использует анализ настроения для расшифровки настроения отдельных сообщений немедленно. Это помогает им категоризировать билеты и сначала обслуживать расстроенных клиентов.
Мы в настоящее время живем в эпоху бума ИИ. Кажется, что ИИ везде, но это все еще относительно новая технология. Даже топовые бренды все еще выясняют возможности и смягчают недостатки.
Как динамичная область, где скорость и точность ответов имеют решающее значение, ожидается, что обслуживание клиентов останется наиболее популярным вариантом использования искусственного интеллекта, и прогнозируется, что чатботы будут основным каналом обслуживания клиентов к 2027 году. Ожидается, что появятся дальнейшие применения и будут продолжать развиваться. Ожидается, что действительно звучащие как человек виртуальные помощники ИИ будут следующим большим событием, революционизирующим скучный интерактивный голосовой ответ.
Но важно понимать, что речь идет не об избавлении от рабочих, а об их умном использовании. В статье, написанной для MIT Sloan Management Review, П.В. Канан и Джош Бернофф говорят, что будущее обслуживания клиентов заключается в сотрудничестве машины и человека. ‘Когда машины обрабатывают рутинные запросы, клиенты счастливы. И когда персонал поддержки может сосредоточиться на более сложных вопросах — или на ответах на вопросы с ботом, дающим предложения — они могут предоставить гораздо лучший сервис", — сказали они.
Некоторые компании используют инструменты на основе ИИ в поддержке уже много лет, в то время как другие были побуждены их принять недавним бумом ИИ. В любом случае им пришлось бороться с некоторыми общими проблемами и неправильными представлениями. Вы также можете задавать себе эти вопросы.
Да. Возможности ИИ значительно продвинулись благодаря большим языковым моделям и глубокому обучению. Чатбот LiveAgent AI использует эту технологию для понимания намерения клиента и надлежащего ответа. Чтобы он оставался в форме, важно регулярно обновлять систему на основе реальных взаимодействий и обратной связи. И если ИИ не может решить проблему, LiveAgent предлагает встроенные резервные опции для плавной передачи билетов человеческим агентам. LiveAgent предлагает бесплатный пробный период, поэтому вы можете протестировать чатбот LiveAgent AI в своей собственной среде и увидеть своими глазами, как он повышает эффективность и снижает затраты.
Кроме того, установите резервные методы для передачи билетов человеческим агентам, если бот не может предоставить ответ. Следуя этим шагам, вы можете улучшить производительность и надежность вашего ИИ в обслуживании клиентов.
К настоящему времени ИИ может эффективно имитировать речевые паттерны и эмоции человека и часто звучит более позитивно и ярче, чем неэнтузиастичные человеческие агенты. Крайне важно четко информировать клиентов о том, когда они разговаривают с ИИ, а когда с человеком. Выдавать ботов ИИ за людей — это обман, и клиентам это не понравится.
Некоторые клиенты всегда будут предпочитать взаимодействие с человеком, особенно в эмоционально напряженных ситуациях. Убедитесь, что человеческий агент обслуживания клиентов всегда доступен.
Как и при любых крупномасштабных изменениях, переход на рабочий процесс ИИ потребует упорной работы и решимости. Некоторые работники могут опасаться потери работы, поэтому менеджерам важно заверить их, что ИИ здесь, чтобы помочь, а не заменить команду.
Подчеркните ценность человеческих навыков, которые останутся необходимыми или станут еще более важными. Предложите обучение и семинары, чтобы облегчить переход. Мотивируйте представителей обслуживания клиентов к улучшению. Но прежде всего, начните с малого.
Безопасность в ИИ зависит от развертывания, сбора данных и использования. Однако образование клиентов и специалистов по обслуживанию имеет решающее значение. Будьте в курсе того, как ваш ИИ обрабатывает данные, используйте шифрование и другие методы безопасности, и четко сообщайте протоколы безопасности клиентам и сотрудникам.
Если вы рассматриваете ИИ для снижения затрат или избежания будущих расходов, важно быть реалистичным в отношении ваших потребностей и бюджета.
Небольшие компании захотят доверить разработку своему программному обеспечению для обслуживания клиентов, но помните, что будут затраты на услуги ИИ и обучение сотрудников. Хорошая новость в том, что первоначальные затраты будут покрыты в долгосрочной перспективе.
Легко представить, как ИИ может быть в центре каждого обслуживания клиентов. Хотя у него все еще есть ограничения, мы, несомненно, вступили в новую эпоху, когда неиспользование ИИ часто означает лишение себя удовлетворенных клиентов и более быстрых и счастливых агентов.
Если вы все еще не уверены и находите мир ИИ запутанным, начните с малого с надежным программным обеспечением для обслуживания клиентов. Чатбот LiveAgent AI берет лучшее из ИИ без отчуждения людей: никаких раздутых затрат или экстравагантно сложных решений. Кроме того, вы можете попробовать чатбот ИИ бесплатно в течение 30 дней!
Поделитесь этой статьей
Познакомьтесь с Яной, выдающимся руководителем редакции WordPress контента, возглавляющей операции в LiveAgent, Post Affiliate Pro, URLsLab и FlowHunt. Вооруженная непоколебимой приверженностью совершенству, она тщательно ориентируется в сложных ландшафтах цифрового контента, обеспечивая безупречное качество и бесперебойную функциональность на всех платформах. Она увлекается творческой деятельностью даже вне работы.
Абсолютно нет. Как и при любой технической революции, ИИ сделает некоторые должности устаревшими или снизит потребность в новых сотрудниках. Когда простые задачи берет на себя ИИ, квалифицированные работники, которые знают, как использовать ИИ в своих интересах, добавляя человеческий подход, становятся еще более незаменимыми.
ИИ — это машина, которая только имитирует человеческий язык и интеллект. Она не может иметь полностью оригинальные мысли и неспособна к эмоциям. Если она не обучена надлежащим образом или неправильно запрограммирована, она не может выполнять свои задачи точно. Человеческий контроль обязателен.
Все зависит от вашего решения и связанных с ним расходов на обучение или найм квалифицированных сотрудников. Большинство поставщиков решений для обслуживания клиентов на основе ИИ будут взимать плату по мере использования в зависимости от объема использования, назначения и выбора модели ИИ.
Они, безусловно, обучены это делать и могут предоставлять ответы в таких сценариях. Однако некоторые клиенты будут чувствовать себя неуважаемыми машинным выученным сочувствием и предпочтут говорить с человеческим агентом. Это одна из причин, почему наличие человеческого агента в любое время является обязательным условием.
Повысьте качество обслуживания клиентов с помощью инструментов ИИ LiveAgent — обеспечьте более быстрое, четкое и последовательное обслуживание. Попробуйте беспл...
AI-агенты по обслуживанию клиентов повышают эффективность благодаря мгновенным ответам, анализу настроения, многоязыковой поддержке и персонализированным взаимо...
Откройте для себя последние тенденции в обслуживании клиентов, от стратегий на основе ИИ до проверенных лучших практик. Узнайте, как оставаться впереди в предос...
Присоединяйтесь к нашему сообществу довольных клиентов и предоставляйте отличную поддержку с помощью LiveAgent.
