Sentimentų analizė ir kokybės valdymas: kokybės užtikrinimas naudojant kalbos analizę

Pelnas:

• Gebėjimas skaityti individualias ir apibendrintas tendencijas naudojant nuotaikų analizę ir kalbos analizę ir naudoti balus kaip signalus, o ne absoliučius faktus
• Galimybė nuskaityti 100 % pokalbių naudojant objektyvią rezultatų kortelę ir pateikti įrodymais pagrįstą preliminarų vertinimą, o galutinį sprendimą palikti žmogui.
• Gebėjimas sukurti kokybės sistemą skaidriai ir atokiau nuo baudžiamosios kultūros, siekiant tobulėjimo ir patirties tobulinimo

Kasdien skambučių centre vyksta tūkstančiai pokalbių, tačiau taikant klasikinį metodą kokybės komanda gali išklausyti ir įvertinti tik nedidelę jų dalį (daugumoje vietų 1-2 proc.). Tai reiškia, kad 98 % pokalbių prarandami jų neišnagrinėjus; Net jei su klientu elgiamasi netinkamai arba atstovas pakartotinai pateikia melagingą informaciją, niekas to nepastebės. Dirbtinis intelektas kardinaliai pakeičia šį vaizdą: jis gali perskaityti ir įvertinti kiekvieną pokalbį. Šiame skyriuje apžvelgsime dvi susijusias temas: sentimentų analizę (kliento ir atstovo emocinio tono matavimas) ir kokybės vadybą (QA – Quality Assurance; pokalbių atitikties standartams vertinimas).

Pirmos dvi kadencijos. Sentimentų analizė – tai teigiamas, neigiamas arba neutralus emocinis teksto ar kalbos tonas; Jis skirtas automatiškai aptikti tokias situacijas kaip pyktis, pasitenkinimas ir nerimas. Kalbos analitika (sąveikos analitika) – tai bendrai analizuoti visus pokalbius ir išskirti tendencijas, dažnas temas, rizikas ir galimybes. Kartu jie skambučių centrui suteikia „klausos ausis“: generuoja prasmę iš tūkstančių pokalbių, kurių vadovas negali klausytis atskirai.

Sentimentų analizė: pulso palaikymas

Sentimentų analizė veikia dviem lygiais. Vienaskaitos lygis: parodo bendrą pokalbio toną („klientas pradėjo pykti, galiausiai nurimo“) ir posūkius. Bendras lygis: iš tūkstančių pokalbių išskiria tokias tendencijas kaip „neigiamos nuotaikos šią savaitę išaugo 18 proc., daugiausia apie „sąskaitą“. Ši informacija yra auksinė: ji anksti pagauna kylantį pykčio bangą, produkto problemą ar painiavą dėl naujos kampanijos.

Tačiau jausmų analizė nėra tobula. Turkų kalboje sarkazmas, ironija ir idiomos gali suklaidinti modelį (sakinys „Labai ačiū, puikus aptarnavimas!“ galėjo būti pasakytas supykus). Be to, nuotaikos balas yra signalas, o ne galutinė tiesa. Taigi naudokite nuotaikų analizę ne tam, kad nubaustumėte atskirą atstovą, o norėdami pamatyti tendencijas ir pabrėžti pokalbius, kuriems reikia dėmesio.

Patarimas: naudokite nuotaikų analizę kaip „įspėjimą“, o ne „nuosprendį“. Vienas neigiamas balas atstovo nesmerkia; tačiau didėjanti negatyvumo tendencija rodo sritį, kurią reikia išnagrinėti. Patikrinkite signalą su žmogumi.

Kokybės vadyba: 100% įvertinimas vietoj 1%

Klasikiniame kokybės užtikrinime kokybės ekspertas įvertina kelis atsitiktinai atrinktus skambučius naudodamas vertinimo formą (balų suvestinę – tokius elementus kaip „ar buvo pasisveikinimas, tapatybė patvirtinta, ar buvo pasiūlytas sprendimas, ar tinkamas uždarymas“). Šis metodas kenčia nuo mažo imties dydžio, subjektyvumo ir vėlavimo problemų. Dirbtinio intelekto palaikomame QA modelis automatiškai įvertina visus pokalbius pagal rezultatų kortelės elementus; Kurio straipsnio trūksta, kurios kalbos rizikingos, kurį atstovą kokiu klausimu reikėtų palaikyti – visa tai parodo.

Kritinis taškas: AI QA balas yra preliminarus patikrinimas ir indikacija, o ne galutinis įvertinimas. AI sako: „Atrodo, kad šis pokalbis praleido autentifikavimo žingsnį“; Kokybės ekspertas išnagrinėja šiuos pažymėtus pokalbius ir priima galutinį sprendimą. Taigi, užuot klausęsis tūkstančių pokalbių, ekspertas sutelkia dėmesį į rizikingus / pavyzdinius pokalbius, kuriuos AI žymi – ir teisingesnius, ir išsamesnius.

Toliau pateiktoje lentelėje palyginami du metodai:

Dydis

Klasikinis QA

AI varomas QA

Taikymo sritis

1-2% pokalbių

100% nuskaityta

Trukmė

Lėtas, klausantis ranka

Momentinis nuskaitymas

Nuoseklumas

Skiriasi priklausomai nuo eksperto

Nuolat taikomas pagal kriterijų

subjektyvumas

aukštas

Kriterijus aiškus, signalas + žmogus

galutinis sprendimas

ekspertas

Ekspertas (susitelkęs į AI)

Rizika

Pabėgimas nuo problemų

Klaidingas ženklas (turi būti patikrintas)

Žingsnis po žingsnio: AI pagrįsta kokybės programa

1. Patikslinkite rezultatų suvestinę: įvertinimo elementus parašykite objektyviai ir išmatuojamai (neaiškiai, pavyzdžiui, „elgėsi mandagiai“, bet aiškiai, pavyzdžiui, „pasveikino klientą vardu / tinkamu adresu“).
2. Pateikite AI kriterijus: Įvertinkite kiekvieną pokalbį kaip „atlikta/neatlikta/neaišku“ pagal šiuos elementus; Parodei įrodomąjį sakinį.
3. Pabrėžkite rizikingus: perveskite ekspertui pokalbius su mažais balais, piktais ar atitikties rizika.
4. Ekspertas patvirtina: Galutinis balas ir atsiliepimai priklauso žmogui; Vietos, kurias dirbtinis intelektas vadina „neapibrėžtomis“, tikrai prieinamos žmonėms.
5. Paverskite tai instruktavimu: naudokite išvadas agento tobulėjimui – sutelkite dėmesį į tobulėjimą, o ne bausmę.

Keturi kopijuojami šablonai

1) Rezultatų kortelės įvertinimas:

Įvertinkite šį anoniminį pokalbį pagal šiuos dalykus. Kiekvienam elementui: nurodykite status=[atlikta/nepadaryta/neaišku] ir EVIDENCE sakinį (citata iš pokalbio). Jei nėra įrodymų, sakykite „neaišku“; spėliojimas.Elementai: 1) Tinkamas pasisveikinimas 2) Autentifikavimas 3) Problemos supratimas4) Teisinga informacija/sprendimas 5) Privaloma informacija 6) Mandagus uždarymas.Kalba: <<iššifravimas>>

2) Sentimentų ir lūžio taško analizė:

Žemiau nubraižykite emocinę anoniminio pokalbio trajektoriją.- Pradinis tonas, pabaigos tonas (ramus/piktas/nerimastingas/patenkintas),- Momentas, kada emocija PASIKEITĖ ir kodėl (su citata),- Ar buvo pykčio/krizės požymių, kaip agentas su tuo susitvarkė?Atkreipkite dėmesį į galimą ironiją/sarkazmą; Jei nesate tikri, pasakykite „neaišku“. Kalba: <<transkripcija>>

3) Bendra tendencijų ataskaita:

Žemiau pateikiamos šios savaitės anoniminių pokalbių žymos ir nuotaikų balai. (1) Labiausiai didėjanti neigiamų emocijų tema, (2) galimos pagrindinės priežasties hipotezė (įrodyti), (3) 3 rekomenduojamos išnagrinėti temos. Paimkite skaičius iš duomenų, nesugalvokite jų; hipotezes pažymėkite kaip "būtina patvirtinti".Duomenys: <<suvestinė lentelė>>

4) Koučingo santrauka (agento kūrimas):

Remdamiesi toliau pateiktais įvertintais pokalbiais, sukurkite į vystymąsi orientuotą, nebaudžiamąjį mokymo pranešimą VIENAM atstovui. - Stiprybės (2), - Tobulinimo sritis (2, su konkrečiais pavyzdžiais), - 1 siūlomas mikrotikslas. Asmeninis sprendimas / etikečių naudojimas.Duomenys: <<kalbos įvertinimai>>

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas raginimas:

Įvertinkite, ar šis atstovas geras, ar blogas.

Subjektyvus, be kriterijų, be įrodymų, baudžiantis; Tai padaro neteisingą ir nepateisinamą „nuosprendį“.

Galingas raginimas:

Įvertinkite šį anoniminį pokalbį pagal 6 punktų rezultatų kortelę; Prie kiekvieno punkto citata atlikta/neatlikta/neaišku + ĮRODYMAI iš kalbos. Jei nėra įrodymų, sakykite „neaišku“. Aš (kokybės ekspertas) priimsiu galutinį sprendimą; jūs tiesiog atliekate preliminarų įvertinimą su įrodymais.

Skirtumas: kriterijus aiškus, įrodymai privalomi, netikrumas sąžiningas, galutinį sprendimą priima žmogus.

trys mini dėklai

1 atvejis – 100 % aprėpties galia. Viename banke QA komanda per mėnesį galėjo išklausyti ~1200 pokalbių (1,5% visų). Visi 80 000 pokalbių buvo nuskaityti naudojant AI; Paaiškėjo, kad autentifikavimo veiksmas buvo praleistas 6 % laiko – tai atitikties rizika, kurios niekada nebūtų galima pastebėti naudojant klasikinį atranką. Taikant tikslinį mokymą, per 2 mėnesius rodiklis sumažėjo iki mažiau nei 1%.

2 atvejis – ironijos spąstai. Elektroninės prekybos centre emocijų modelis tokius ironiškus sakinius kaip „tu šaunuolis, laukiu 3 dienas“ vertino kaip „pozityvius“; todėl kai kurie pikti klientai atrodė „patenkinti“. Kai modelis nebuvo vienintelis sprendimų priėmėjas, o balai buvo tikrinami imant mėginius žmogaus akimi, ironijos atvejus komanda pažymėjo atskirai ir ataskaitų patikimumas padidėjo. Pamoka: sentimentų balas yra signalas, o ne absoliuti tiesa.

3 atvejis – išankstinis įspėjimas. Kalbos analizė vienoje telekomunikacijų įmonėje parodė, kad neigiamos nuotaikos apie „sąskaitą“ per 3 dienas, nuo antradienio, išaugo 40 proc. Tyrimo metu nustatyta, kad pereinant prie naujo tarifo sąskaitos faktūros buvo neteisingai atspindėtos. Problema buvo užfiksuota ir išspręsta ankstyvu emocijų signalu, kol susikaupė tūkstančiai skundų. „Analytics“ tapo išankstinio įspėjimo sistema ir kokybės įrankiu.

Dažnos klaidos

• Emocijų balą vertinant kaip absoliučią tiesą. Ironija, idioma ir kontekstas klaidina modelį; Naudokite balą kaip signalą, patikrinkite su žmogumi.
• AI priima galutinį sprendimą. QA galutinis įvertinimas ir grįžtamasis ryšys priklauso žmogui; AI progresuoja.
• Neaiškūs rezultatų kortelės elementai. „Jis elgėsi gerai“ negalima išmatuoti; Parašykite objektyvius, patikrinamus elementus.
• Kokybės užtikrinimą paverčiant bausmės įrankiu. Tikslas – tobulėjimas ir klientų patirtis; Bausmės kultūra nutildo agentą ir sugadina duomenis.
• Vertinimas be įrodymų. Kiekviena išvada turėtų būti paremta citata iš kalbos; Priešingu atveju tai turėtų būti vadinama „neaišku“.

Atsargiai: visų pokalbių su AI matavimas yra galingas, bet jautrus. Tai paversti sistema, kuri nuolat stebi ir baudžia darbuotojus, yra ir neetiška, ir griauna kolektyvo pasitikėjimą. Tikslas – gerinti klientų patirtį ir agentų tobulėjimą; Skaidrumas ir dėmesys plėtrai yra labai svarbūs.

Apibendrinant

Sentimentų analizė ir AI pagrįstas kokybės valdymas leidžia skambučių centrui išgirsti tūkstančius pokalbių: nuskaityti 100 % imties, o ne 1 %, anksti nustatyti tendencijas ir išlaikyti nuoseklų kokybės vertinimą. Tačiau sentimentų balas yra signalas, o ne absoliuti tiesa; QA galutinis sprendimas priklauso žmogui. Objektyviai surašykite rezultatų suvestinę, kiekvieną atradimą priskirkite įrodymams, palikite žmonėms neapibrėžtumą ir sukurkite visą sistemą skaidriai, siekiant tobulėjimo ir patirties tobulinimo, o ne bausmės.

Taikymo užduotis

Sukurkite objektyvų rezultatų suvestinę su 6 elementais (kiekvienas elementas turi būti išmatuojamas ir įrodomas). Paimkite fiktyvią / anoniminę nuorašą ir pritaikykite šablonus „1) Scorecard įvertinimas“ ir „2) Sentimentų analizė“. Pažymėkite sritis, kuriose modelis sako „dviprasmiškas“ arba kur gali būti ironijos, ir parašykite, kaip žmonių ekspertas turėtų jas patikrinti. Galiausiai sukurkite į plėtrą orientuotą atmintinę su „4) Treniruočių santrauka“.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Mano rezultatų kortelės elementai yra objektyvūs, išmatuojami ir patikrinami.
• [ ] AI vertinimo preliminari atranka; Galutinis kokybės užtikrinimo sprendimas ir grįžtamasis ryšys priklauso žmogui.
• [ ] Sentimentų balus naudoju kaip signalus, o ne kaip absoliučią tiesą.
• [ ] Kiekviena išvada paremta pokalbio įrodymų citata; kitaip "neaišku".
• [ ] Kuriu sistemą tobulėjimo ir patirties tobulinimo tikslais, o ne bausme.
• [ ] Darbuotojams buvo skaidriai paaiškintas analizės tikslas ir apimtis.