Swarmica: «Без сильной базы знаний и системного подхода поддержка не развивается – только “тушит пожары”»

Swarmica – это молодой российский сервис, который объединяет в себе функционал для автоматизации техподдержки, возможности для управления знаниями и инструменты на базе искусственного интеллекта.

Мы пообщались с основателем Swarmica Романом Басалыко и выяснили, как зародилась идея создания такой системы, каким образом она решает проблемы B2B-клиентов и какие возможности появятся в ней в будущем.

Swarmica – это российская платформа для технической поддержки, объединяющая helpdesk, управление знаниями по методологии KCS®, модуль контроля качества, аналитику и AI-инструменты.

Мы начали путь в 2022 году с плагина KCS для Zendesk, а сегодня Swarmica уже используется несколькими десятками компаний из разных отраслей. Растем стабильно — примерно в 2,5 раза по ARR ежегодно.

Наша миссия – предоставить техническим поддержкам инструмент, учитывающий их реальную специфику: сложность запросов, высокие SLA, потребность в знаниях и автоматизации.

Мы создаем продукт, который внедряется легко, работает стабильно и помогает командам повышать скорость, качество и предсказуемость обслуживания без лишней нагрузки.

2022 год – зарождение идеи и появление MVP-плагина KCS для Zendesk. Мы начинали как узкое решение для внедрения KCS поверх существующих хелпдеск-платформ.

2023 год – переориентация на российский рынок и разработка собственного хелпдеска. После ухода западных систем и попыток интеграции с существующими на рынке хелпдесками стало очевидно: системы, представленные на российском рынке, еще не доросли до уровня качественных интеграций, а также понимания ценностей KCS.

Поэтому мы решили конвертировать свой корпоративный опыт написания различных инструментов (в том числе и хелпдесков) в пивот своего продукта.

2024 год – превращение Swarmica в платформу поддержки. В системе появился полный набор модулей:
хелпдеск;

• KCS и управление знаниями;
• аналитика и SLA;
• контроль качества;
• SSO, интеграции и API-first.

Swarmica стала единой экосистемой для техподдержки.

2025 год проходит под лозунгом «KCS это RAG»: мы внедрили AI в ежедневную работу. А именно, в системе появились:

• AI-классификация;
• суммаризация, proofread, подсказки;
• создание и проверка статей в базу знаний;
• AI-ассистент;
• виртуальный агент.

AI стал инструментом ускорения, который работает на базе знаний команды.

Продукт вырос из многолетнего опыта двух человек: меня с опытом более 20 лет руководства службами технической поддержки на международном рынке в таких компаниях, как Plesk, Parallels, Ingram Micro, cPanel и WHMCS. А также нашего CTO – Макса Судьина, с которым мы вместе разрабатывали корпоративный хелпдеск в Parallels. Далее он имел опыт работы в Customer Success и разработке продуктов для техподдержки в нескольких стартапах и российских компаниях, например, Pushwoosh.

Мы получили как бизнес, так и технический опыт внедрения KCS, и убедились, что без сильной базы знаний и системного подхода поддержка не развивается – только «тушит пожары».

Эта философия и легла в основу Swarmica.

Swarmica – для команд технической поддержки, где от скорости и качества решений зависит доверие клиентов и успех продукта.

Она помогает поддержке работать быстрее и предсказуемее, сохранять экспертизу внутри компании, снижать нагрузку на команду и добиваться стабильного SLA без постоянного наращивания штата.
Swarmica делает поддержку управляемой, масштабируемой и дающей бизнесу значительный ROI.
Она предлагает следующий функционал.

1. Тикетная часть:

• омниканальность: email, чат, мессенджеры, ЛК, API и др.;
• SLA и приоритеты;
• автоматизация, правила, триггеры;
• отчетность по каналам и нагрузке;
• гибкие очереди, группировки, профили агентов.

Swarmica покрывает все нужды операционной поддержки.

2. Управление знаниями (KCS®)

Речь не просто о «базе знаний», а о методологии, встроенной во все процессы.

Система предлагает такие возможности, как:

• Поиск и создание статей в один клик прямо из обращений.
• Предложение готовых решений в интерфейсе агента.
• Метрики и инструменты контроля качества создаваемого контента.
• Предложение готовых решений клиенту при заведении тикета.
• Учет метрик эффективности работы БЗ: Volume deflection, Incident per Unit, Тренды и паттерны в клиентских кейсах, Себестоимость обработки заявок, общие расходы и экономия затрат.
• Интерактивный роадмап и геймификация внедрения методологи KCS.

В результате экспертиза не теряется, скорость и точность ответов растут, нагрузка на старших специалистов не падает.

3. AI-инструменты

AI встроен в каждый шаг обработки запроса. А именно, в Swarmica доступен такой функционал, как:

• AI-классификация обращений.
• AI-суммаризация переписок и логов.
• Автогенерация и проверка черновиков базы знаний.
• Proofread, перефразировка, перевод на другой язык.
• AI-ассистент: поиск решений по базе знаний для агентов и клиентов.
• Виртуальный агент для автоматизации рутинных запросов.

Результат: меньше ручной работы и команда справляется с большим объемом заявок без роста штата.

4. Модуль контроля качества (QA):

Он включает:

• автоматическую выборку тикетов по правилам;
• чек-листы и критерии оценки;
• аналитику ошибок и трендов качества;
• связь QA → обучение → обновление базы знаний;
• автооценку с помощью ИИ (в планах).

В итоге качество сервиса становится управляемым и измеримым.

5. Аналитика

Она предлагает готовые и настраиваемые отчеты. И включает множество метрик. Среди популярных:

• SLA (по каналам, типам, очередям, времени суток).
• FCR, First reply time, Resolution time.
• AHT (average handle time) и производительность агентов.
• Динамика тикетов по темам и продуктам.
• Стоимость решения обращения и экономия затрат.
• Volume deflection и IPU.
• QA.

6. API и интеграции

Swarmica глубоко интегрируется в инфраструктуру заказчика. В системе доступны следующие интеграции.

Таск-трекеры:

• Jira;
• YouTrack;
• Yandex Tracker;
• GitLab.

SSO и безопасность:

• ADFS;
• Keycloak / OpenID Connect.

Телефония:

• Mango Office;
• Beeline.

AI-провайдеры:

• YandexGPT;
• Gigachat.

Также есть и другие – список постоянно расширяется.

Мы выделяем следующие сегменты клиентов:

• Вендоры ПО и ПАК.
• Телеком и IT-услуги.
• Е-commerce и маркетплейсы.
• Финтех.
• Крупные компании с внутренней IT-поддержкой.

Если говорить об общем профиле, то это компания с 10–300 агентами, технически сложными обращениями и высокими требованиями к SLA, знаниям и аналитике.

Можно выделить две ключевые группы проблем.

1. Непрозрачность работы поддержки, когда непонятно:

• как соблюдаются SLA;
• сколько реально стоит обращение;
• где узкие места;
• чем заняты агенты.

Это мешает управлять качеством и масштабировать команду.

2. Потеря знаний, кадровые риски и перегруз команд:

• Нехватка ресурсов и времени. Заявок больше, чем людей, и команда постоянно в стрессе.
• Дорогой и рисковый найм. Высокая текучка, высокая стоимость найма.
• Долгое обучение новых сотрудников. Выход на продуктивность занимает 3–6 месяцев.
• Замкнутый круг текучки. Люди уходят раньше, чем окупают вложения, и экспертиза уходит вместе с ними.

Swarmica решает проблемы через систему: KCS + автоматизация + AI. А именно, за счет:

1. Прозрачности процессов и SLA. Платформа показывает:

• нагрузку;
• каналы;
• типы заявок;
• тренды SLA;
• эффективность команды.

Это позволяет руководству видеть картину в реальном времени.

2. Снижения зависимости от людей за счет KCS. Swarmica превращает знания в постоянный актив компании:

• решения документируются прямо в процессе,
• база знаний растет автоматически,
• поиск выдает готовые ответы.

В результате экспертиза больше не теряется.

3. Ускорение обработки заявок и снятие нагрузки с сотрудников, благодаря AI. Искусственный интеллект помогает команде обрабатывать больше обращений в более короткие сроки за счет таких возможностей, как:

• автоматическая классификация;
• суммаризация длинных переписок;
• proofread, переводы на другой язык, подсказки;
• создание черновиков базы знаний, проверка дубликатов;
• AI-ассистент;
• виртуальный агент.

Это экономит время и снижает нагрузку на первую линию.

4. Быстрой адаптации сотрудников. Благодаря KCS и AI-ассистентам новички выходят на продуктивность в 2–3 раза быстрее.

5. Снижения текучки и выгорания. Системность, знания и AI-помощь уменьшают хаос и стресс – команда работает стабильнее.

Один из примеров – кейс вендора ПО с более 50 агентами. Рост нагрузки и потеря знаний мешали им масштабировать поддержку.

Что сделали:

• внедрили KCS;
• включили AI-классификацию;
• мигрировали с самописной системы.

Результаты:

• время ответа уменьшилось на 33%;
• показатель FCR увеличился на 19%;
• нагрузка на старших специалистов снизилась почти на треть.

Второй кейс – маркетплейса, который перешел с на нашу систему с Omnidesk. Компания хотела on-prem архитектуру и интеграцию с собственным приложением.

Что сделали:

• осуществили миграцию с Omnidesk;
• перенесли более 300 000 тикетов;
• настроили интеграцию с приложением маркетплейса;
• настроили AI-суммаризацию и черновики.

Результаты:

• CSAT увеличился на 14%;
• скорость обработки возросла на 22%;
• нагрузка на первую линию снизилась на 23%.

Вот несколько основных отличий:

1. KCS-first подход. Знания – это фундамент системы, а не дополнение.

2. Helpdesk + Knowledge + QA + AI в одном продукте. Для российского рынка это уникальная связка.

3. Фокус на технической поддержке. Мы не про call-центр – мы про сложные технические кейсы.

4. On-prem возможности. Особенно ценно с точки зрения информационной безопасности.

5. API-first и возможности интеграции. Ценно при интеграции с собственными приложениями для сохранения CJM клиента.

В ближайшие 1–2 года у нас появятся:

• визуальный конструктор собственных отчетов;
• расширенные AI-функции;
• тренажеры и сертификация KCS внутри платформы;
• расширяемая low-code автоматизация.

Это было время возможностей. Мы увидели:

• хайп и взрывной спрос вокруг ИИ,
• потребность в импортозамещении,
• спрос на on-prem решения.

Что сделали за этот период:

• увеличивали ARR в 2,5 раза ежегодно;
• мощную платформу для технической поддержки;
• встроили AI в работу поддержки.

Конечно, были и сложности – задержки с отдельными модулями и высокие требования к интеграциям. Но все они стали точками роста.

Мы автоматизируем все, что можно:

В первую очередь, мы сами используем Swarmica для технической поддержки и накопления знаний. Также автоматизируем и интегрируем Swarmica c остальными инструментами повседневной работы: CRM, Telegram, GitLab и т. д.

Кроме того, используем инструменты для автоматизации продаж и маркетинга, R&D и QA, и даже немножко для HR.

Конечно же, мы ищем людей по своему нетворку: в профессиональных сообществах и по рекомендациям.

Далее развитие специалистов идет через:

• онбординг-тренинги;
• внутреннюю школу KCS;
• менторинг;
• открытые демо и стратегические сессии;
• профессиональные конференции.

В целом мы стараемся поддерживать здоровую атмосферу в коллективе. У нас запрещены токсичность, скрытые конфликты, игнорирование обратной связи и культура «я прав любой ценой».

Я бы выделил 5 основных трендов:

• Хайп вокруг ИИ в целом (как уже упоминалось). «Мы хотим ИИ, но не знаем зачем» :)

• Попытки клиентского сервиса (но не техподдержки) максимально заместить живых людей ботами.

• ИБ крупных компаний опасаются использовать ИИ из-за возможной утечки чувствительных или персональных данных.

• Углубление интеграций.

• Возвращение интереса к on-prem.

KCS-зрелость в России пока очень низкая. Многие компании все еще воспринимают поддержку как «неизбежное зло» и консервативно относятся к ее развитию.

Распространенный подход – решать проблемы экстенсивно: нанимать больше недорогих сотрудников или отдавать поддержку на аутсорс. Иногда такая модель может сработать в клиентском сервисе. Но для технической поддержки, где ставки высоки, – это серьезный риск:

• теряется экспертиза;
• решения не масштабируются;
• бизнес становится зависим от людей;
• ухудшается репутация и падает лояльность клиентов.

С другой стороны, компании, которые начинают смотреть на поддержку как на стратегическую функцию, быстро видят ценность методологии KCS. Переход к знаниям и автоматизации дает им:

• снижение входящего объема обращений;
• сокращение потребности в людях и ФОТ;
• быстрый и кратный ROI – затраты на софт и методологию окупаются несколько раз.

Мы верим, что рынок технической поддержки в России сейчас находится в начале важного пути – от хаотичного реагирования к системному управлению знаниями. И наша задача – помочь пройти этот путь быстрее и с меньшими потерями.