智能客服之智能质检

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随着传统人工质检的劣势逐渐暴露,智能质检的应用就被提上日程了。这篇文章里,作者拆解了一个客服智能质检系统搭建的产品规划、流程设计、系统功能,一起来看一下。

客服中心传统人工质检属于事后管理,核心目的在于监控坐席服务质量,以此来优化改进服务策略,提升整体的服务效果。但是随着业务复杂度的提高,服务要求的提高,传统的人工质检也存在诸多劣势。

1. 坐席问题发现难,内部投诉居高不下

人工抽检依赖于质检员一通通的听取录音、查看文本,整体抽检率非常低,大型呼叫中心,抽检比例不足1%,导致坐席作业问题的发现机会有限,客户投诉量高。

2. 坐席水平提升难,案例沉淀、培训需求无数据支撑

坐席服务水平提升主要来源于培训,而培训需求来源一是业务线提出,二是培训师主动发现,两者均缺乏客观数据支撑和坐席差异化培训,且培训师在制作培训课程时,存在案例收集难、耗时长等痛点。

3. 客户数据应用难,未赋能到产品优化、策略调整

呼叫中心日积月累的客户原始通话、会话数据量级特别大,但这些客户数据未能得到充分挖掘、分析、应用。

随着人工智能、大数据技术的发展,以上的问题也逐渐得到解决。下文笔者将结合个人的实际项目产品经验,介绍客服智能质检产品建设方案。

一、智能质检系统流程

当前企业客服中心主要服务渠道分为电话、在线两种,其中电话录音需要先通过语音识别(ASR)技术转译成文本数据。

整个智能质检系统主流程主要包含全量数据智能质检跑批、人工抽检复核、坐席复议三个环节,如下:

根据系统用户角色,可以再细分拆解系统的细流程,如下:

二、智能质检产品架构

结合实际项目经验、市场调研,设计如下的产品架构,从原始数据的接入,到质检结果数据的输出应用,形成完整闭环。

三、智能质检产品功能模块

结合产品规划方案,落地到智能质检产品功能模块,包含规则管理、任务管理、质检作业、质检结果、案例管理、数据挖掘六大模块,下面分别就里面功能进行说明。

1. 规则管理

规则管理系统是产品中的核心模块,它负责配置和管理业务质检点的模型规则。通过这个模块,管理员可以灵活地定义关键词规则、正则表达式规则、流程质检规则、语义理解规则和服务质量规则,从而确保坐席的服务质量符合业务要求。

同时,系统还支持规则的组合配置、质检评分模板的配置,以及面向对象(客户/坐席)的分值设置(加分/减分),为产品提供全面的质检和评分功能。

2. 任务管理

任务管理系统是产品中的核心组件,负责智能质检任务、人工抽检任务和专项质检任务的配置与管理。该模块通过灵活的任务配置,实现对话务数据的抽取、质检条件的设置、评分模板的关联以及质检任务的分配,确保质检过程的高效与准确。

3. 质检作业

质检作业模块是任务管理系统的核心组成部分,它专为质检员设计,用于执行日常的抽检作业。该模块提供了质检员个人中心的任务清单,以及一个功能丰富的作业页面,支持质检员听取录音、查看转译文本、质检规则评分等操作。

4. 质检结果

质检结果模块是系统中用于展示质检完成结果数据的核心组件。该模块提供了个人情况汇总、小组情况汇总和业务线情况汇总的视图,并支持查看明细结果。此外,坐席可以针对个人质检明细结果发起申诉复议,并填写复议内容,系统将复议任务会扭转到质检员的任务列表中。质检结果的展示也需要结合业务实际需求进行定制化开发。

5. 案例管理

案例管理模块是质检系统中的赋能工具,专门用于收集、整理、展示质检员提交的正向和负向案例。这些案例旨在帮助坐席人员通过学习和分析,提升服务质量,减少错误,增强客户满意度。案例管理模块将提供一个集中的学习平台,方便坐席随时查看和学习案例。

6. 数据挖掘

在智能质检的赋能下,数据挖掘成为了一个强有力的工具,它能够帮助企业从大量的质检数据中提炼出有价值的信息。通过结合智能质检策略中的功能设置,我们可以设置相关的规则,从而输出多种结果,如客户声音挖掘、优秀话术挖掘、舆情监测以及热词分析等。这些输出不仅有助于提升企业的服务质量,还能够为服务策略提供有力的数据支持。

以上为智能质检系统应具备的基本功能模块,当然其向下还有很多细的功能点,在此不做详细说明,可留言探讨。

结束语

文章简单介绍了一个客服智能质检系统搭建的产品规划、流程设计、系统功能,其中在功能上向下细化还有很多值得探讨的,欢迎大家留言探讨。

最后,关于智能质检系统,笔者认为不应该只是局限于质检这一个场景,系统中已经有大量的客户原始通话数据,可以做很多数据的挖掘分析,来助力企业的经营,是非常值得深入研究的。

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  1. 智能质检任务和人工质检任务的区别是什么呢?

    来自北京 回复