CSAT-опросы и разбор причин оттока
Гермес запускает CSAT-опросы после обращений, собирает оценки и сам разбирает причины недовольства и оттока, сводя их в понятные выводы. Поддержка управляет качеством по данным, а не по ощущениям.
Как это происходит — процесс по шагам
Схема запускается сама и идёт по кругу. Нажмите на любой шаг — чтобы остановиться и прочитать его подробнее.
Сколько это приносит — формула Q × P
Q — разбор/мес (атомарных единиц процесса). P — деньги на одной единице (удержание клиента). Эффект = Q × P за месяц.
Малая · до ~50 человек
100 × 200 ₽
20 тыс ₽/мес
Средняя · ~50–500 человек
900 × 280 ₽
252 тыс ₽/мес
Крупная · 500+ человек
7 000 × 360 ₽
2.5 млн ₽/мес
Спецификация сценария (по Вигерсу)
- ID сценария
- HERMES-UC-027
- Название
- CSAT-опросы и разбор причин оттока
- Действующее лицо
- Руководитель поддержки / клиентский менеджер
- Заинтересованные стороны
- Руководитель — управление качеством по данным
- Клиент — шанс быть услышанным и удержанным
- Продукт — причины недовольства
- Предусловия
- Заданы момент и форма опроса
- Описаны правила отработки негатива
- Триггер
- Закрыт тикет / завершено взаимодействие
- Основной сценарий
- 1.Гермес запускает CSAT-опрос после закрытия обращения.
- 2.Собирает оценки и комментарии.
- 3.Группирует низкие оценки по причинам.
- 4.Сводит выводы в отчёт и подсвечивает риск-кейсы.
- 5.Недовольных клиентов передаёт на отработку/удержание.
- Расширения и исключения
- 2aКлиент не ответил — один мягкий повтор, затем отказ от опроса.
- 3aКрайне низкая оценка от ключевого клиента — немедленный алерт.
- Постусловия
- Собраны оценки и причины недовольства
- Риск-кейсы переданы на удержание
- Бизнес-правила
- Опросы — без навязчивости (лимит частоты)
- Персональные данные — в периметре
- Частота
- После обращений + регулярная сводка
- Допущения
- Клиенты согласны на опросы
Операционная модель — стоимость владения за 3 года
Совокупная стоимость владения (TCO) за 36 месяцев против эффекта Q × P. Числа выше — по облачным ценам токенов OpenRouter (модель уровня сценария — Gemini 3 Flash Preview), инференс учтён отдельной строкой. Инфраструктура и надзор делятся на все сценарии — здесь показана доля, относимая на этот; для одного отдельного сценария на своём сервере она была бы выше. Самообучение удешевляет токены по годам, эффект выходит на полную мощность не сразу. Лицензия Гермеса — 0 ₽ (MIT); self-hosting на своих весах меняет плату за токены на GPU и электричество. Числа — оценка для прикидки, не оферта.
Малая · до ~50 человек
TCO 3 года
104 тыс ₽
Эффект 3 года
660 тыс ₽
Чистыми
556 тыс ₽
ROI
6.4×
Окупаемость
2 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 48 тыс ₽ | 168 тыс ₽ | 120 тыс ₽ |
| 2 | 28 тыс ₽ | 240 тыс ₽ | 212 тыс ₽ |
| 3 | 28 тыс ₽ | 252 тыс ₽ | 224 тыс ₽ |
| Итого | 104 тыс ₽ | 660 тыс ₽ | 556 тыс ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 600 ₽ (доля общей установки) · инференс 143 ₽ · надзор 2 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 20 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.
Средняя · ~50–500 человек
TCO 3 года
354 тыс ₽
Эффект 3 года
8.3 млн ₽
Чистыми
8.0 млн ₽
ROI
23.5×
Окупаемость
1 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 157 тыс ₽ | 2.1 млн ₽ | 2.0 млн ₽ |
| 2 | 100 тыс ₽ | 3.0 млн ₽ | 2.9 млн ₽ |
| 3 | 98 тыс ₽ | 3.2 млн ₽ | 3.1 млн ₽ |
| Итого | 354 тыс ₽ | 8.3 млн ₽ | 8.0 млн ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 2 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 1 тыс ₽ · надзор 5 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 55 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.
Крупная · 500+ человек
TCO 3 года
1.2 млн ₽
Эффект 3 года
83 млн ₽
Чистыми
82 млн ₽
ROI
66.9×
Окупаемость
1 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 510 тыс ₽ | 21 млн ₽ | 21 млн ₽ |
| 2 | 372 тыс ₽ | 30 млн ₽ | 30 млн ₽ |
| 3 | 360 тыс ₽ | 32 млн ₽ | 31 млн ₽ |
| Итого | 1.2 млн ₽ | 83 млн ₽ | 82 млн ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 5 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 10 тыс ₽ · надзор 18 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 120 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.