Reamaze QA

Якість підтримки, навчання та атестація команди в одній системі

Підтримка - остання точка, де замовлення ще можна врятувати або тихо втратити. Reamaze QA читає кожен діалог так, як прочитав би найдосвідченіший керівник сервісу, тільки щодня й по всьому потоку. І не зупиняється на вердикті: знайдену прогалину тут же закриває курс і тест.

Задача

Вручну QA-менеджер встигає прочитати 5-7% переписок за день, і магазин втрачає гроші саме в тих відсотках, куди ніхто не подивився. Проблему керівник помічає через кілька днів, коли вона вже зібрала повернення й відгуки. Стандарти при цьому лежать у документах, з якими ніхто не звіряється, а навчання тримається на усному інструктажі й пам’яті новачка.

Що вміє Reamaze QA

Оцінка кожного діалогу - тон, повнота, дотримання політик, робота із запереченнями, упущені продажі. Перевіряється весь потік, а не вибірка, і вартість передбачувана незалежно від кількості звернень.
Калібрування під ваш бренд - спірні вердикти розбирає керівник, і його рішення стають правилами системи. З кожним раундом вона оцінює ближче до того, як оцінюєте ви, а не за абстрактною рубрикою ввічливості.
Аналітика команди й кожного агента - теплокарта «агент × порушення» відповідає на головне управлінське питання: лагодити процес чи говорити з конкретною людиною.
Теми звернень і тренди - кожне звернення розкладається за темою й зводиться в групу схожих проблем, а свіжий зріз порівнюється з попередніми тижнями. Система піднімає те, що росте: хвилю скарг на доставку чи плутанину з новим товаром видно на старті, поки вона ще не стала масовою і не перетворилась на повернення й мінусові відгуки.
Навантаження по годинах і днях - видно, коли черга звернень пікова, а коли лінія простоює. Керівник ставить зміни під реальний потік, а не навмання: де людей бракує, туди йде підкріплення, а де їх забагато, там не горять оплачені години. Графік змін живе в тій самій системі, тож рішення нікуди не треба переносити.
Навчання команди - курси з уроків, обов’язкові окремо від решти, прогрес по кожному уроку. Матеріали пишуться там же, де працює команда, тож оновлення стандарту не чекає ні на кого.
Тести й атестація - свій поріг проходження і зведення «агент × курс». Видно не «склав чи ні», а що саме не зрозуміли: коли одне питання валить половина команди, проблема в стандарті, а не в людях.
Один робочий простір - графік змін і SOP-вікі лежать там же, де оцінки й навчання. Агенту не треба тримати п’ять вкладок і питати в чаті, де що шукати, а доступи розділені за ролями: кожен бачить своє.

Навчання, яке не забирає людей з лінії

Новий агент не чекає, поки хтось звільниться, щоб його повчити. Він проходить той самий шлях, що й уся команда: курси, приклади з реальних справ вашого магазину, тест у кінці. На виході в нього той самий багаж, що й у досвідченого колеги, а не переказ від сусіда по зміні. Нікого не треба виділяти на навчання й відривати від власної роботи, а це зазвичай і є найдорожча частина адаптації: з лінії випадає не один, а двоє.

Далі система працює на всю команду. Помилки, які вона бачить у переписці, показують, де саме просідають знання - і в новачка, і в людини, яка працює тут третій рік. Коли одна й та сама помилка збирається в групу, зрозуміло, що підтягувати, і це вже не здогад керівника, а адресний урок. Агент проходить його у зручний час, без відриву від роботи, а керівник бачить картину знань по кожному: хто пройшов, з яким результатом і де прогалина лишилась відкритою.

Так само розкочується будь-яка зміна: новий товар, новий регламент повернень, новий інструмент у роботі. Замість наради, на якій половина не була, і розсилки, яку половина не відкрила, команда отримує курс і тест. Кожен проходить їх тоді, коли це не ламає зміну, а керівник бачить у звіті, хто вже працює за новим правилом, а хто ще ні.

AI, що тримає стандарт

Система оцінює не «взагалі», а за правилами вашого бренду й за вже розібраними випадками, тож вердикт не пливе від тижня до тижня й витримує розбір із агентом. Те, чого в переписці не видно, звіряється з даними магазину, а не лишається здогадом: замовлення й оплати приходять із Shopify і CheckoutChamp через API. Система читає 100% завершених розмов, зводить день увечері, і зранку керівник отримує в Telegram готовий звіт: скільки перевірено, що пройшло без зауважень і які переписки потребують уваги - з правилом, цитатою з діалогу й посиланням просто в чат. Те, що зависло без реакції, бот нагадає окремо. За потреби поруч стає сторінка зі спорами з PayPal Dispute Assistant.

AI у роботі: читає кожен діалог → показує, де команда просідає, а курси й тести закривають саме ці місця.

У розробці: перевірка до відправлення

Контроль якості за своєю природою дивиться назад: розмова завершена, вердикт виставлений, висновки на завтра. Наступний інструмент працює в інший бік - до того, як лист пішов клієнту. Надбудова в браузері агента читає відповідь, яку він щойно написав, звіряє її з вашим SOP і показує упущення: незакрите питання, пропущену політику повернення, тон, який у цій ситуації спрацює проти. Частину простих відповідей AI готує сам. Помилку дешевше не допустити, ніж потім розібрати: у переписці вона рідко лишається просто помилкою - це повернення, це замовлення, яке не відбулося, це клієнт, який більше не напише, зате напише відгук. Гостру ситуацію система допомагає зняти там, де вона виникла: у самій розмові, поки роздратування не стало конфліктом, а конфлікт - втратою грошей і ударом по репутації.

Останнє слово лишається за людиною. Агент бачить підказку, а не автовідправлення: приймає її, править або ігнорує. Так обходиться головна слабкість мовних моделей - упевнено сказана вигадка. Модель пропонує, рішення ухвалює той, хто відповідає за результат. Інструмент зараз у розробці й тестуванні.

Дані лишаються у вашому контурі

Переписки, оцінки, курси й результати тестів лежать на наших серверах, окремо від даних інших клієнтів. Назовні йде тільки те, без чого оцінку не зробити, і ці дані не використовуються для навчання чужих AI-систем. Навчальні матеріали й статистика агентів не виходять за контур узагалі.

Як це починається

Потрібен доступ до вашого хелпдеска й ваші правила сервісу; якщо оформленого стандарту немає, ми збираємо його з ваших же переписок. Налаштування бренду - це години, а не тижні. Далі система працює сама, а калібрування йде на ваших спірних випадках.

Це не спільний кабінет, куди реєструються: рішення ставиться окремо під кожного клієнта, зі своїми правилами, курсами й тестами під його товар і процеси. Модель роботи - підписка: розгортання, оновлення й супровід лишаються на нашому боці. Напишіть нам, і ми покажемо систему на ваших власних діалогах.

Стек

Python, FastAPI; моделі Claude, RAG-пошук правил і прецедентів, інтеграції через API: Reamaze, Shopify, CheckoutChamp, Telegram.