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客服中心質量管理價值化提升探索與實踐

      提起客服呼叫中心的質量管理,人們首先想到的就是“質檢”,進而就是“聽錄音”、“打分”。質檢代表們為了更加客觀地評估服務水平,既要保證聽錄音的樣本量,又要反復的聽每一條錄音,仔細記錄發現的每一項問題,繁重的工作讓他們叫苦不迭;而客服代表提起質檢,則像是老鼠見了貓,仿佛隨時都可能被他們無情地扣罰。

       如何讓質量管理工作從“吃力不討好”的現狀完成向“既不吃力、又能討好”的蛻變、在客服中心的服務水平提升中發揮更大的價值和作用?筆者結合在中移在線佛山分公司質量管理工作中的探索與實踐,與各位進行探討。

       一、思考篇:價值化提升之路,從何入手?

       提升價值,有一條放之四海而皆準的原則——降本增效。顧名思義,就是用更少的投入,輸出更多的成果。如何在質量管理的工作中得以實現,筆者認為可從以下兩個方面入手。

        1、智能+人工,用更少的資源,做更多的事

       (1)簡單的事情機器做:在互聯網技術應用初期,服務標準從紙質版到系統化嵌入的轉變走出了智能化的第一步,但還遠未達到“代替人來做”的水平。隨著文本挖掘技術與語音識別技術的日益成熟,越來越多的問題識別與評估可以考慮直接由“機器”代替人工來做,比如“響應或等待時間過長”、“掛機不符合規范”等靠簡單算法即可得出結論的檢測項。這樣既能釋放了人力資源,又突破了樣本量不足的局限。

       (2)復雜的事情機器輔助人做:對于服務標準中需要主觀判斷的檢測項,比如“業務錯漏辦”、“使用服務禁語”、“未按規范步驟操作”等,可考慮通過一定的系統判斷標準進行篩選之后,再由人工進行二次復核,通過“智能+人工”相結合的方式,在保證樣本量的基礎上,又確保了評估結果的準確率。

        2、評估+提升,同樣的工作內容,更豐富的應用場景

       (1)結果輸出結構化,給服務評分的同時,更深入地聚焦關鍵問題:將質量評估的結果輸出內容進結行構化重建,在評估人員存在問題的基礎上,同時從客戶-業務-流程規范-系統的維度進行問題的分析與記錄,針對分析發現的非人員維度的服務癥結,組織各業務部門開展討論與優化,真正實現從QC(質量控制)到TQM(全面質量管理)的轉變。

       (2)人員提升差異化,對差錯扣分的同時,更有效地開展輔導提升:質量管理不只是發現問題并扣分這一個關鍵環節,更重要的是如何系統地對人員的短板進行輔導提升。因此在質量評估的過程中,細心總結問題規律、挖掘優秀案例、深入班組與員工進行個性化的提升是重中之重。

       二、實踐篇:我們的轉型之路,如何踐行?

結合上述兩點思考,筆者所在單位也在不斷嘗試探索實踐。在智能與人工結合方面,逐步探索文本與語音智能質檢的應用與優化,在人員服務提升方面,不斷挖掘更便捷、更有效的工具與做法。

       1、智能質檢探索實踐

       (1)在線客服智能質檢

       依托文本挖掘技術,對服務過程中的文字根據一定的邏輯判斷程序進行智能化分析,輸出疑似問題服務,由人工對可疑結果進行二次復核,并將復核后的結果應用于評估與提升,整體應用流程圖可見下圖。

                               圖1:在線智能質檢應用流程圖

       當前已實現對服務禁語、業務錯辦、高風險投訴未跟進、響應規范及掛機規范等關鍵服務問題的智能化檢測,各項功能的應用情況可見下表。我們也在各功能的實踐應用中,不斷優化邏輯判斷算法,以期持續提升各項功能的準確率,最終實現90%以上的目標。

                                表1:當前已實現的智能質檢功能

       (2)熱線客服智能質檢

       熱線客服的智能質檢,需要應用成熟的語音轉文本技術,將熱線服務過程中的語音內容轉化成文本之后,再結合在文本挖掘技術與在線智能質檢功能得以開展。但受到通話人員普通話不夠標準、各類方言的發音差異較大等因素影響,語音轉文本的準確率仍有一定的提升空間。尤其對于使用粵語較為廣泛的廣東地區,這一因素影響更大。以筆者所在單位近期嘗試的 “升級投訴場景識別”功能測試結果為例,語音轉文本正確識別率68.42%,文本挖掘智能質檢系統功能命中率96.15%,整體場景命中率65.79%。因此當前語音轉文本的準確率仍是熱線客服智能質檢取得突破性進展的關鍵影響因素。

                                    圖2:熱線智能質檢實踐流程

       2、服務提升探索實踐

      (1)重構質檢輸出結果,多維聚焦服務短板

       為了改變以往只看質檢評分結果、未能多維度全面分析記錄服務問題的現狀,筆者所在單位嘗試將質檢中發現的服務問題存在原因進行結構化梳理,我們共梳理8類服務問題原因合計69類問題細項,將單一的評分輸出,優化為全方位多維度的服務評估,高效定位服務短板,針對性開展優化與提升,充分提高質量管理資源利用率。

                                    表2:服務問題梳理示例

       (2)搭建人員服務數據庫,個性化開展員工提升

       為了能更全面地評估員工服務水平,筆者所在單位搭建了包含8類指標(效能類、質量類、營銷類均包含在內)的人員服務數據庫,并實現了各類指標關聯性分析、關鍵指標異動提醒、雙優/雙短/高效低質/高質低效員工篩選、考核結果實時呈現等功能的開發,助力“評估結果呈現”、“服務報告輸出”、“服務水平呈現與針對提升攻略提供”三大應用場景的實現。同時,質檢人員更是深入到班組的業務傳達關鍵環節,對服務短板問題開展培訓,配合優秀案例的持續挖掘、輸出、多渠道傳播,有效助力員工進行個性化提升。

                            圖3:人員服務數據庫應用場景

       三、展望篇:AI時代,質量管理還將迎來什么變化?

       交通上,無人駕駛汽車已經開到了北京的五環;圍棋上,AlphaGo實現了圍棋的60連勝;快遞上,無人機已經開始承擔運送重任,翻譯上,人工智能已實現10種語言的即時翻譯;醫學上,人工智能CT閱片效率是醫生的幾十倍,其制定的治療方案與知名醫院醫學專家有90%的符合度……在這個瞬息萬變的智能化時代,各行各業都正在經歷顛覆性的變革,也為質量管理價值化提升的無數可能帶來無限憧憬。未來,客服中心的質量管理會迎來什么樣的變化,讓我們張開雙臂,拭目以待。

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