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呼叫中心智能質檢功能開發及應用淺析

責任編輯:editor005 作者:吳楚珍 |來源:企業網D1Net  2017-08-30 16:01:09 本文摘自:51Callcenter

質檢是客服中心質量管理的重要抓手,用于發現人員、系統、業務等方面的問題作跟進提升。然而面對日均少則幾百,多則過萬、甚至十萬的話務量,單靠人工質檢模式會存在質檢覆蓋率低、時效性差、抽樣精準度低的缺點。于是,不少企業引入了智能質檢的概念,探索應用“智能+人工”的質檢模式。即現借助智能系統先把全量通話質檢一遍,輸出經系統判定存在問題的通話,再交給人工作進一步質檢。本文筆者主要來淺談下如何開展智能質檢的功能開發及應用。

一、功能開發應用的“核心”

要開發智能質檢的功能,首先要明確該關注什么。筆者認為關注的核心是做智能質檢的目的,只有明確了目的需求,才好開展下一步具體工作。

智能質檢的目的可以分為以下三塊:

1、服務問題挖掘

談到智能質檢,多數人會想到用來代替人工質檢,對照質檢標準規范,把其中的質檢項改為系統質檢的方式,以此來挖掘服務問題,開展員工服務質量提升。

筆者認為,有些影響服務感知的問題采取人工質檢的方式耗時較長,基本每通通話都會涉及,可評估借助智能質檢,來替代人工重復機械的質檢工作。比如響應時間、掛機時間、轉接規范是否到位、是否有開頭結束語等,這些服務質檢項在人工判斷上邏輯相對機械化、客觀化、無人為主觀因素影響,如采用系統智能質檢方式,準確率一般可在70%以上,直接替代人工質檢存可行性。

2、風險防范

智能質檢,可助力風險防范工作,通過挖掘人員側的服務禁語、錯漏辦記錄,客戶側的投訴意向、不良信息(如騷擾涉黃涉暴)這些高風險點,及早采取人員提升、客戶回訪安撫等手段介入管控,保障客戶感知,維護企業形象。

3、營銷價值挖掘

智能質檢除了可應用于服務質量提升外,也可通過挖掘與客戶聊天過程中,客戶表達的產品需求、再結合客戶辦理情況、年齡性別、網頁瀏覽軌跡等數據標簽綜合判斷,開展網頁產品展示上優先推送、外呼營銷等一系列高針對性的推薦活動,挖掘營銷潛力。由于結合客戶直接在聊天語音/文本中發出的需求,這樣的智能質檢方式相比單一從數據標簽挖潛來說,精準度更高。

 

 

二、 功能開發應用8大基本環節

1、邏輯設計

要想高效搭建功能,減少后續功能優化的調整工作,第一步的邏輯設計工作至關重要。

那怎么開展邏輯設計呢?

Step1:以人工質檢的方式梳理質檢項的質檢邏輯。

即整理人工質檢的時候,從頭到尾是經過怎么樣的思考操作步驟、判斷邏輯。功能設計者最好和質檢員做深入溝通了解,收集各類場景和特殊情況。

Step2:畫邏輯設計圖。

即把上面梳理的人工質檢邏輯,以流程圖的方式畫出,借助簡單的visio、mindmanager即可完成。

Step3:優化邏輯設計圖。

即結合技術開發能力水平,和實際場景情況開展邏輯優化。人工質檢的邏輯不一定適用于智能質檢的功能開發邏輯。由于系統機器的語義綜合判斷能力、業務識別能力目前遠不及人工,尚未能處理非常復雜的問題,故在邏輯設計上需“做減法”,即聚焦質檢項的核心問題場景,以求投入開發資源與問題輸出的投入產出比更大化。

比方說,開發業務錯辦功能,一般來說通話中客戶沒有提及業務辦理需求而人員辦理則初步判斷為錯辦,但實際需再判斷是否存人員外呼推薦的場景。同時業務種類多樣,建議初期開發可聚焦話務量大、問題突出的業務開展功能建設,簡化開發邏輯和難度。

 

 

1、詞庫搭建

部分功能的搭建需涉及詞庫搭建以用于功能開發模型使用,比如服務禁語、推諉用語詞庫、業務詞庫、需求意愿詞庫、開頭語詞庫等等,詞庫內容從日常人工質檢的歷史樣本中做收集即可。

值得提醒的是,第一,不是任何的詞語都適合放入詞庫,需要做篩選。比方說做檢測人員推諉客戶的功能詞庫,人員說“不知道”“沒辦法”這些詞語,在某些場景下屬于推諉,有些不屬于,比較場景化,且涉及業務識別、是否在業務受理范圍內更為復雜的邏輯判斷,如果按照這種思路開發預判率較高,故不建議直接納入推諉詞庫,可做刪除或再結合語氣句式做加工處理。第二,詞庫需保留新增刪除修改的靈活調整權限,這樣使用者可根據后期的使用情況和當前熱點,通過調整詞庫提高功能準確率和針對性。

2、demo制作

做好邏輯設計和詞庫搭建的基礎準備工作后,開始功能的demo制作,這就輪到專業的技術開發團隊上場啦。

3、測試優化

這是非常必要的一環,Demo制作出來后,需拿數據丟到demo里測試下輸出的通話是否可達到我們預期的效果,不要等到功能上線后再測試,避免要再次上線新版本資源損耗。

這個步驟也是需要讓質檢員、或一線客服代表人員參與其中,集思廣益。即從實際應用需求倒推到功能開發,讓功能更貼地氣。同時也要對需求建議做過濾篩選,有必要的調整才開展,避免資源浪費。

4、界面設計

界面設計同上,也需實際使用者參與進來,注意界面查找操作的便捷性、內容呈現的簡潔性。

5、功能上線

功能上線,該環節注意收集一線使用反饋,如有故障及時收集推動處理即可。

6、生產應用

前期都是屬于功能開發環節,終于到生產應用環節啦。一個好的功能開發了,需要合理的投入生產使用,才能達到功能的核心目的。這里重點說明下,需配套相應的應用機制,即明確誰去使用(或者說用什么人力資源去使用),使用周期,輸出結果的應用方式等等。

(1)“誰去使用”:可根據功能的開發目的去制定,可給管理人員、質檢員、班組長、或直接給客服代表使用。同時,結合公司具體的人力資源盤子去調整優化人工質檢資源、智能質檢系統資源的比例;

(2)“輸出結果的應用方式”:如為服務質量問題類的輸出,可用于人員扣罰、案例學習、人員提醒,客戶回訪關懷修復、客戶分群服務策略等;如為營銷商機類的輸出,可配套系列價值挖潛工作。

7、后期維護

要以低的人力物力成本去做功能的后期維護,有賴于前期的邏輯設計、詞庫搭建等功能開發工作的良好運作。筆者建議建立專人專崗開展后期維護,避免較多人擁有修改權限,造成系統底層數據混亂。

 

 

以上為筆者就如何開展智能質檢的功能開發及應用的粗淺見解,愿呼叫行業在智能質檢的探索道路上越來越成熟,也愿和各位同行做更深入交流,謝謝!

關鍵字:目的需求邏輯優化測試優化

本文摘自:51Callcenter

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呼叫中心智能質檢功能開發及應用淺析

責任編輯:editor005 作者:吳楚珍 |來源:企業網D1Net  2017-08-30 16:01:09 本文摘自:51Callcenter

質檢是客服中心質量管理的重要抓手,用于發現人員、系統、業務等方面的問題作跟進提升。然而面對日均少則幾百,多則過萬、甚至十萬的話務量,單靠人工質檢模式會存在質檢覆蓋率低、時效性差、抽樣精準度低的缺點。于是,不少企業引入了智能質檢的概念,探索應用“智能+人工”的質檢模式。即現借助智能系統先把全量通話質檢一遍,輸出經系統判定存在問題的通話,再交給人工作進一步質檢。本文筆者主要來淺談下如何開展智能質檢的功能開發及應用。

一、功能開發應用的“核心”

要開發智能質檢的功能,首先要明確該關注什么。筆者認為關注的核心是做智能質檢的目的,只有明確了目的需求,才好開展下一步具體工作。

智能質檢的目的可以分為以下三塊:

1、服務問題挖掘

談到智能質檢,多數人會想到用來代替人工質檢,對照質檢標準規范,把其中的質檢項改為系統質檢的方式,以此來挖掘服務問題,開展員工服務質量提升。

筆者認為,有些影響服務感知的問題采取人工質檢的方式耗時較長,基本每通通話都會涉及,可評估借助智能質檢,來替代人工重復機械的質檢工作。比如響應時間、掛機時間、轉接規范是否到位、是否有開頭結束語等,這些服務質檢項在人工判斷上邏輯相對機械化、客觀化、無人為主觀因素影響,如采用系統智能質檢方式,準確率一般可在70%以上,直接替代人工質檢存可行性。

2、風險防范

智能質檢,可助力風險防范工作,通過挖掘人員側的服務禁語、錯漏辦記錄,客戶側的投訴意向、不良信息(如騷擾涉黃涉暴)這些高風險點,及早采取人員提升、客戶回訪安撫等手段介入管控,保障客戶感知,維護企業形象。

3、營銷價值挖掘

智能質檢除了可應用于服務質量提升外,也可通過挖掘與客戶聊天過程中,客戶表達的產品需求、再結合客戶辦理情況、年齡性別、網頁瀏覽軌跡等數據標簽綜合判斷,開展網頁產品展示上優先推送、外呼營銷等一系列高針對性的推薦活動,挖掘營銷潛力。由于結合客戶直接在聊天語音/文本中發出的需求,這樣的智能質檢方式相比單一從數據標簽挖潛來說,精準度更高。

 

 

二、 功能開發應用8大基本環節

1、邏輯設計

要想高效搭建功能,減少后續功能優化的調整工作,第一步的邏輯設計工作至關重要。

那怎么開展邏輯設計呢?

Step1:以人工質檢的方式梳理質檢項的質檢邏輯。

即整理人工質檢的時候,從頭到尾是經過怎么樣的思考操作步驟、判斷邏輯。功能設計者最好和質檢員做深入溝通了解,收集各類場景和特殊情況。

Step2:畫邏輯設計圖。

即把上面梳理的人工質檢邏輯,以流程圖的方式畫出,借助簡單的visio、mindmanager即可完成。

Step3:優化邏輯設計圖。

即結合技術開發能力水平,和實際場景情況開展邏輯優化。人工質檢的邏輯不一定適用于智能質檢的功能開發邏輯。由于系統機器的語義綜合判斷能力、業務識別能力目前遠不及人工,尚未能處理非常復雜的問題,故在邏輯設計上需“做減法”,即聚焦質檢項的核心問題場景,以求投入開發資源與問題輸出的投入產出比更大化。

比方說,開發業務錯辦功能,一般來說通話中客戶沒有提及業務辦理需求而人員辦理則初步判斷為錯辦,但實際需再判斷是否存人員外呼推薦的場景。同時業務種類多樣,建議初期開發可聚焦話務量大、問題突出的業務開展功能建設,簡化開發邏輯和難度。

 

 

1、詞庫搭建

部分功能的搭建需涉及詞庫搭建以用于功能開發模型使用,比如服務禁語、推諉用語詞庫、業務詞庫、需求意愿詞庫、開頭語詞庫等等,詞庫內容從日常人工質檢的歷史樣本中做收集即可。

值得提醒的是,第一,不是任何的詞語都適合放入詞庫,需要做篩選。比方說做檢測人員推諉客戶的功能詞庫,人員說“不知道”“沒辦法”這些詞語,在某些場景下屬于推諉,有些不屬于,比較場景化,且涉及業務識別、是否在業務受理范圍內更為復雜的邏輯判斷,如果按照這種思路開發預判率較高,故不建議直接納入推諉詞庫,可做刪除或再結合語氣句式做加工處理。第二,詞庫需保留新增刪除修改的靈活調整權限,這樣使用者可根據后期的使用情況和當前熱點,通過調整詞庫提高功能準確率和針對性。

2、demo制作

做好邏輯設計和詞庫搭建的基礎準備工作后,開始功能的demo制作,這就輪到專業的技術開發團隊上場啦。

3、測試優化

這是非常必要的一環,Demo制作出來后,需拿數據丟到demo里測試下輸出的通話是否可達到我們預期的效果,不要等到功能上線后再測試,避免要再次上線新版本資源損耗。

這個步驟也是需要讓質檢員、或一線客服代表人員參與其中,集思廣益。即從實際應用需求倒推到功能開發,讓功能更貼地氣。同時也要對需求建議做過濾篩選,有必要的調整才開展,避免資源浪費。

4、界面設計

界面設計同上,也需實際使用者參與進來,注意界面查找操作的便捷性、內容呈現的簡潔性。

5、功能上線

功能上線,該環節注意收集一線使用反饋,如有故障及時收集推動處理即可。

6、生產應用

前期都是屬于功能開發環節,終于到生產應用環節啦。一個好的功能開發了,需要合理的投入生產使用,才能達到功能的核心目的。這里重點說明下,需配套相應的應用機制,即明確誰去使用(或者說用什么人力資源去使用),使用周期,輸出結果的應用方式等等。

(1)“誰去使用”:可根據功能的開發目的去制定,可給管理人員、質檢員、班組長、或直接給客服代表使用。同時,結合公司具體的人力資源盤子去調整優化人工質檢資源、智能質檢系統資源的比例;

(2)“輸出結果的應用方式”:如為服務質量問題類的輸出,可用于人員扣罰、案例學習、人員提醒,客戶回訪關懷修復、客戶分群服務策略等;如為營銷商機類的輸出,可配套系列價值挖潛工作。

7、后期維護

要以低的人力物力成本去做功能的后期維護,有賴于前期的邏輯設計、詞庫搭建等功能開發工作的良好運作。筆者建議建立專人專崗開展后期維護,避免較多人擁有修改權限,造成系統底層數據混亂。

 

 

以上為筆者就如何開展智能質檢的功能開發及應用的粗淺見解,愿呼叫行業在智能質檢的探索道路上越來越成熟,也愿和各位同行做更深入交流,謝謝!

關鍵字:目的需求邏輯優化測試優化

本文摘自:51Callcenter

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