www.2492777.com:客服质检的前世、今生和来世
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举例来说,据观察,一般呼叫中心QA监控比例范围只有0.3%-2%,代表着抽样数量太少从而很难做到对坐席人员的无缝全监控。也由于无法做到全量质检,抽样时很难保证均衡性检查。抽样时需要考虑很多因素,比如时间、录音时长、业务内容等等,均衡性的缺失对于坐席人员的评价是不公平的,同时增加了质检员的工作量。抽样检测还会导致对坐席人员的工作无法做到连续评判,需要长时间的考核才能进行有效的判定。

1)情绪分析。我们人无论是在说话、动作表现还是文字表达上都会有未知因素带来的情绪影响。基于人工智能情绪分析技术可以自动分析通话文本中所蕴含的情绪表现。不论是消费者还是客服,他们的喜怒哀乐都可以通过计算机进行实时解读。

人工智能如何对通话文本进行多维解析,让我们来看几个功能示例:

首先是基础服务,即对客服一般服务的最基本要求,对行业和服务内容并不敏感,要求每一位客服都要做到,不区分售前与售后。规则主要集中在对客服服务过程中的态度问题、礼貌用语以及某些通用应答话术的规范性产生相关要求。例如:任何时候对消费者称呼必须为“您”而非“你”;欢迎用语必须以“欢迎光临**官方旗舰店,我是客服**,很高兴为您服务”的形式展开等等。基础服务类规则一般具有极强的通用性,它标准化了客服在和用户交流过程中最基本、最常用到的对话技巧和最低限度的行为准则,普适性强,是客服团队想要实现高质量服务前的基础要求。

近几年,依赖机器学习、深度神经网络等技术的巨大进步,人工智能、自然语言处理相关技术亦得到了爆发式发展。目前针对不同行业、不同领域的智能文本分析需求都出现了超出人们想象的智能解决方案。客服质检就是其中之一。

通常来说,我们愿意将所有评判标准分成六个大类:基础服务,专业服务,沟通技巧,异议解答,其他项,加分项。这六个大类主要通过不同层面的话术要求和完成难度来区分。

因此,对于呼叫中心的客服人员而言,由于缺乏有效、便于统计的量化指标,客服质检在很长一段时间内一直处于一种非常落后且不科学的状态,质检人员很难在有限的资源下公正客观地对每个呼叫员进行评分考核。

www.2492777.com,目前,行业内仍有很多客服管理人员以为,客服管理的主要依据就是和销售业绩之类的直观指标,对客服服务本身,即对话内容进行考核或质检的意义并不大,说白了只要业绩还过得去,就不需要进行进一步管理。售前尚且如此,售后客服更不必说了。但我们必须得指出,在体验经济大环境下,这样的思考方式只是注重了眼前的收益而缺乏了长远目光,不论是为品牌形象的强化还是用户忠诚度的培养都埋下了巨大隐患。

客服质检对于很多行业,例如电商及其配套产业等同质化严重、特点不明确、竞争压力大的行业来说,是保持持续性增长的不可避免的关键一环。很多商家团队都意识到了客服管理的重要性,客服管理体系也在不断完善和发展。接下来,就让我们看看客服质检行业的进化过程吧。

例如客服质检。客服质检本质上就是对客服通话文本进行解读,并结合制定好的标准,最终做出好坏判断。而这正好是自然语言处理技术所致在解决的问题。自然语言处理即是基于机器学习技术,能帮助人类和计算机最终实现完全相互理解及沟通的人工智能技术。利用自然语言处理,计算机可以智能而高效地对每一通通话进行多维解析,让我们来看几个功能示例:

今生——智能云客服系统

什么是体验经济,其实简单的说,得益于工业革命以及改革开放等多方面要素,在如今这个市场经济繁荣,广大用户消费意识抬头的宏观潮流下,人们在消费过程中将越来越少地去只关注产品本身的特点或品牌单方面所传达出来的讯息,而是更多地去体验整个消费过程给自身带来的影响和感受。

可能有些读者对这个名词会比较陌生,SaaS模式的智能云客服做的是一套整合性流程管理解决方案:在线客服、客服工作台、呼叫中心、客服机器人、工单系统等这一套智能客服功能全都涵盖在内,甚至还能进行数据挖掘,帮助企业做出商业决策。

那我们就没有更好的手段解决这个行业瓶颈了吗?事实上人工智能已经给了我们答案。

2)观点聚类。不同于传统关键词匹配,观点聚类不限制具体的词汇表达,而是通过智能解读段落大意之上,再将相似的观点进行自动整合、归类。例如系统能将“A套餐不划算”和“A套餐怎么比B套餐贵那么多”统一归类成观点:“A套餐贵”。

在下文中,我们将给到一些比较通用的行业应用示例。

3)相似度匹配。忽略严格的词法句法,智能判断两句句子在表达含义上的相似性。例如“A套餐包含更多的产品”和“A套餐相对来说包含的产品比B套餐更多”都与标准话术“A套餐性价比更高”有着高相似度,从而能实现不同表达方式话术的准确性评估。

基于自然语言处理智能系统可以从更多维度对客服的通话内容进行解析。这些技术手段能将原本需要管理人员的主观判断进行量化,将文本转化为数据,将人力工作转化为系统自动化。根据不同行业的需求,基于这些新技术下产生的洞察完全可以帮助企业搭建一套全新的客服服务评估体系,区别于常规手段,真正做到了实时、全量、深度分析。

你一定曾经听到过这样的请求,当你曾因某些问题想向客服寻求帮助或投诉的时候,客服人员总会在通话的最后补充这样一段说明,希望你为本次通话服务进行打分。在很长一段时间内,这种简单的主观判断会成为判断他们工作是否合格及绩效考核的主要手段……

其中,除了设置规则之外,我们还可以对客服通话的一些较为基础、容易感知的指标进行规范,如有无提到某些指定的敏感词,以及和应答时间及句长相关的维度。

基于自然语言处理智能系统可以从更多维度对客服的通话内容进行解析。这些技术手段能将原本需要管理人员的主观判断进行量化,将文本转化为数据,将人力工作转化为系统自动化。根据不同行业的需求,基于这些新技术下产生的洞察完全可以帮助企业搭建一套全新的客服服务评估体系,区别于常规手段,真正做到了实时、全量、深度分析。

不可否认的是,这样的规则设定过程是枯燥而繁琐的,是否能够尽量将规则覆盖到客服服务的方方面面,并将规则内容巧妙地制定成不具备太强的限制性以妨碍客服的个性发挥,这是很有挑战的一项任务。但在很长的一个阶段内,如何做好这两点,将会成为客服服务质量监督的关键所在。

1)情绪分析。我们人无论是在说话、动作表现还是文字表达上都会有未知因素带来的情绪影响。基于人工智能情绪分析技术可以自动分析通话文本中所蕴含的情绪表现。不论是消费者还是客服,他们的喜怒哀乐都可以通过计算机进行实时解读。

而对于同样日趋重要的电商及其配套产业来说,体验经济理论也同样起着关键作用,尤其是对于那些同质化严重、特点不明确、竞争压力大的行业,要想持续性地保持销售增长,则必须重视用户的整体消费体验而不仅仅是打价格战。而其中,客服及其管理则是不可避免的关键一环。

但是,这种整合的一体化客服支持系统,只能收集客服人员的上线状态、通话次数、通话时长等次要信息。作为客服人员工作最重要的一部分——通话内容的考核无法实现。

3)相似度匹配。忽略严格的词法句法,智能判断两句句子在表达含义上的相似性。例如“A套餐包含更多的产品”和“A套餐相对来说包含的产品比B套餐更多”都与标准话术“A套餐性价比更高”有着高相似度,从而能实现不同表达方式话术的准确性评估。

前世——人工质检

综上所述,我们便能得到一张较为全面的客服质检评估表,如下所示:

来生——人工智能

沟通技巧则更倾向于考验不同客服的语言表达和接受能力。从最基本的错别字检查、句子通顺程度到语言的逻辑性,组织能力,用词准确性等等对客服的交流沟通能力做出评价。和基础服务与专业服务规范相比,沟通技巧考核对于客服管理来说是一项锦上添花而不是雪中送炭的工作。事实上,受限于如今客服市场的需求量和配套教育资源的不匹配,当下很难在广大客服的语言表达能力上有过高的要求。同时,沟通技巧也是短时间内更难培训或提高的素养,它需要客服通过阅读或其它方式进行长期的积累和训练才能有所成长。然而,我们也应当意识到,是否具备高素质沟通能力也因此将顶级客服团队的试金石。

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