海关总署发布规范跨境支付企业登记管理公告
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2023-04-21
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先说说语音质检。曾经接触过传统的语音质检,一般客服团队会安排专门的客服质检同事,去一例一例的听客服坐席通话的录音,通过人工去辨别通话中是否存在回答模糊不清、情绪不当、反映不及时等情况,以这种人工的形式来进行质检,效率非常低,也会占用很大的人力成本。
后来,团队的一些同事因为对人工智能有关注,了解到已经可以利用AI和大数据分析技术来做智能质检,能节省大量的人力成本和运营成本。
智能语音质检,一般在对语音进行识别、对语言含义进行分析的基础上,利用大数据处理技术来对语音通话进行全方位的质检管理。另外,与人工质检不同的是,通过人工智能的力量,可以对大批量的语音进行自动化检测,而且也有效避免了人工质检过程中可能出现的偏差与遗漏。在引入了系统之后,确实能够明显感受到,在质检速度和质检准确度上都有了一个明显的提升,这对于运营的安全性、成本的降低都是十分有帮助的。
抽检话务员的录音、工单。采用历史质检、实时质检、旁听质检、多人质检、质检答疑、参加班前会、班后会等各种方式,对话务员的服务水平进行监控和评价,以此作为话务员考核的质检方面的依据,并形成一定的数据,从中反映客服整体服务水平。
1、对于发现的个人的问题,进行单独交流,提出改进意见,并跟进其完善服务。
2、对于发现的普遍的问题,加以汇总,上报至管理层,并辅助热线予以改进。
3、对于发现的好的经验,予以总结推广,以推动客服整体的服务提高。
4、按照现行的质检检查方法,现在质检员每天的工作时间都很紧张,经常加班。即使如此,也还是存在一些问题,与员工交流不够。现在的交流很大程度上是被动的和零散的。发现问题后虽然能够及时通知到当事人,但是没有时间去主动地加以跟进,督促其改进。
5、对客服整体的服务水平没有足够的感知。虽然可以在监听中发现问题,但是多忙于个人的监听,只见树木,不见森林。对客服整理的质量控制目标不清楚,对达成此目标缺乏明确有效的计划。
6、质检内部交流时间过少。至少应该保证每周有一次质检例会。
7、对新员工关注不够。一般是从上岗后才开始监听。我对质检员每天的工作做个分析:一天工作8小时,一个月工作23天。现阶段平均每个质检员负责120人的监听。每个月平均监听1100-1200条录音。取平均数1150,每天为1150/23=50条。这需要花约5个小时。
8、在任何一家呼叫中心,质检工作都应该处于重要的地位。它肩负着监督服务、发现问题、总结经验、提出建议、督促改进的责任。对于客服中心,它是保证热线整体服务水平的不可或缺的一环。
质检标准的定制要明确当前业务形态下,每一项业务的致命项及非致命项,从流程、规范、服务、技巧等维度定制。
先确定最符合业务的质检项目
再根据业务优先级定制合理标准比重
这样的质检标准才能最大化发挥其业务价值,实现以业务维度区分的质检标准。
如果依赖人工那么需要庞大的劳动力支撑,对此我们希望通过智能质检产品解决这个问题,智能质检中提供的对于不同类别业务配置不同的质检评分标准工具,实现了业务上的质检标准的划分,从次质检标准不再同质化。
希望回答能够帮助到你。
随着AI对客服行业的贡献,质检体系的搭建早就脱离了先前以"找茬儿"为目标的方式,现如今我们更加希望的质检体系是实现从现象管理到原因管理到最终形成提升方案全流程体系。
那么我们对于现象层必然需要全量化的质检来发掘最大的现象样本,我们将这些全量的现象样本汇总一起,通过智能化的技术,对其现象发生的录音进行聚类分析,对其语义进行业务词缀的分布分析,找到最符合现象的业务原因,针对原因从运营层面输出改善方案。
对质检录音的监听我们希望从全流程质检中发掘数据价值,作为独立于客户和坐席员之间的第三方,质检员能从更加客观的角度去理解客户需求、感受客户体验。
他们从千千万万的录音中,辨别出有价值的信息,就如同沙里淘金一般,这亦是一个漫长而艰辛的数据挖掘过程。
想实现这个体系的能力则需要智能质检的运用,通过语音的转译,语音的识别把复杂的对话提炼出关键信息,区别于传统质检流程体系,更善于全量实现,全量探索价值才是当今搭建质检体系的最终目标。
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