自联络中心成立以来，管理人员和质量保证团队一直在问一个大问题： “我们如何确保客户满意？”
这就是联络中心质量管理的雏形：监督任务和对话，确保座席人员接受过适当的培训，以帮助客户。
这些年来，质量管理发生了很大变化，因为新技术使管理人员和质量保证团队能够从每次呼叫和互动中获得新的见解和信息。有鉴于此，让我们来看看质量管理是如何变化的，以及像 MiaRec 这样的公司是如何塑造其未来的。
人工呼叫评分
这是最古老的质量管理方法，也是最耗时的方法。它要求主管或质量保证团队听取通话录音，然后评估座席的表现并打分。这是一个逐个通话的手动过程，通常在 Excel 电子表格上完成，但也有一些工具，如座席评估功能（可在 MiaRec 的对话智能平台中找到），可以帮助完成这一过程。
这种方法非常适合由真人提供见解的情况，通常比自动化工具更准确。它还能帮助主管了解座席人员和客户的个人情况，让他们自己对通话进行准确评分。
不过，这种方法也有几个缺点，其中最大的缺点是整个过程需要花费大量时间。评估人员必须聆听整个通话过程，手动记录每一个积极或消极因素，并给出总体分数（这可能会受到人为偏见的影响）。这比通话本身花费的时间还长，根本无法有效利用时间。
因此，只有大约 2%-3% 的通话是通过这种方式评分的。这提供的信息远远不够，无法对任何座席人员的表现得出准确的印象，也无法让主管人员深入了解座席人员的合规性，如总体脚本遵守情况。小样本根本无法提供足够的数据来确保座席人员正确处理每一个呼叫，因此人工评分通常只对呼叫量较小的小型团队有效。
基于关键字的评分
如果我们让软件先分析通话内容，然后再将其转交给主管，会怎么样呢？这就引出了基于关键词的评分，即程序扫描通话记录以查找特定的词语。
目标关键词通常与通话场景有关，例如确保座席人员阅读合规声明。评分算法可以识别关键短语（甚至是类似短语），以确保座席人员按照脚本进行操作，并确保客户对所获得的支持感到满意。与人工评分不同的是，这种方法可用于每个呼叫，而不会占用主管的时间。
然而，这种评分系统仍然存在一些挑战，这不仅仅是因为关注关键词是一个相当狭隘的标准。设置、配置和维护关键字评分软件是一项艰巨的任务，而且这种方法不够灵活，无法考虑语境。
此外，语言本身也很复杂，同样的情感可以有多种不同的表达方式，不同的语境和语气也会产生不同的含义。基于关键词的评分必须考虑到 “谢谢 “或 “你帮了大忙 “等短语的每一种变化，任何偏离其设定检测的关键词的情况都会被忽视。因此，要真正理解对话内容，语音到文本的记录并不总是足够的。
生成式人工智能评分（自动 OA）
生成式人工智能已发展到足以成为质量保证的绝佳工具。这就是自动 OA 工具（如 MiaRec 的自动评分卡）的用武之地，它使用生成式人工智能分析对话，以便在评分时全面了解通话情况。
这一版本的质量保证汲取了人工评分和基于关键字的评分的精华，因为它可以提供准确、详细的对话洞察，同时对 100% 的呼叫进行快速评分。
由于基于生成式人工智能的呼叫评分使用的是机器学习和大型语言模型，因此它不需要任何广泛的配置或大量关键词及其所有变体的列表。与基于关键字的评分的局限性相比，它还能理解对话的上下文，并提供没有人为偏见的客观评分。
“MiaRec 首席运营官 Tatiana Polyakova 说：”通常情况下，质量保证团队只能对联络中心百分之二到百分之三的呼叫进行评分。”借助 MiaRec 的自动 QA，我们使团队能够对 100% 的呼叫进行评分，同时为联络中心带来前所未有的投资回报率。
“通常情况下，QA 团队只能对联络中心的 2% 到 3% 的呼叫进行评分，”MiaRec 首席运营官 Tatiana Polyakova 说道。“借助 MiaRec 的自动 QA，我们使团队能够对呼叫进行 100% 的评分，同时为他们的联络中心带来前所未有的投资回报率。”
事实上，自动 QA 的最大好处之一是它提供的投资回报率。除了是一种经济实惠且高效的选择之外，自动 QA 还可以节省手动评估呼叫所花费的时间，这意味着显着的节省。
有多重要？MiaRec 有一个投资回报率计算器，可以计算出企业在时间和当时的货币成本方面节省了多少钱。不用说，这表明各种规模的企业都能迅速节省开支。
随着生成式人工智能的发展，有人担心它可能会让人类因素变得过时，但事实并非如此。人工智能工具旨在让联络中心主管和质量保证团队的工作变得更轻松，并且应该用于支持人类团队，但不能取代他们。为了确保准确性，人工监督始终是必要的。
多年来，质量管理发生了变化，新技术使审查呼叫的方式变得更加准确和高效，而且只会不断改进。借助 MiaRec 的自动记分卡等工具，可以比以往更轻松地提高每次通话的客户满意度。
本文来自作者投稿，版权归原作者所有。如需转载，请注明出处：https://www.nxrte.com/zixun/38742.html
