Ieguvumi:
- Spēja nolasīt klasiskos KPI (AHT, FCR, CSAT, NPS, CES) un AI specifiskus rādītājus ar kvalitātes līdzsvarotāju katram produktivitātes rādītājam
- Spēja izmērīt atbilžu precizitāti un regulāri novirzīties un izvairīties no slazdiem, kas saistīti ar vienotu metriku
- Spēja veikt nepārtrauktus uzlabojumus, pamatojoties uz "es nezinu" reģistrēšanu, apgrozījuma iemesliem un neveiksmīgām plūsmām ar PDCA ciklu
Visbīstamākā kļūda, kad AI ienāk zvanu centrā, ir teikt: "Mēs to instalējām, izskatās, ka tas darbojas, ar to pietiek". Robots, asistents vai pašapkalpošanās plūsma nav ideāla brīdī, kad tiek sākta tiešraide, un tā tur nepaliek; Tas ir pastāvīgi jāmēra, jāuzrauga un jāuzlabo. Turklāt nepareizas metrikas izsekošana dažkārt ir daudz kaitīgāka nekā pareiza metrikas izsekošana, jo tā liek jums skriet nepareizā virzienā. Šajā sadaļā mēs redzēsim zvanu centra galvenos rādītājus (KPI), AI specifiskos rādītājus un to, kā izveidot nepārtrauktu uzlabošanas ciklu.
Pirmkārt, brīdinājums: metrika ir līdzeklis mērķa sasniegšanai, nevis pats mērķis. Mērķis ir labi un efektīvi atrisināt klienta problēmu. Ja jūs meklējat vienu rādītāju (piemēram, AHT) atsevišķi, pārstāvji pārtrauks zvanu, neatrisinot klientu, un tiks sabojāts patiesais mērķis. To sauc par apsēstību ar metriku; Izlasiet katru metriku ar pretsvaru.
Pamata zvanu centra KPI
KPI (Key Performance Indicator) ir skaitlis, kas mēra procesa veiktspēju. Visvienkāršākie zvanu centrā:
KPI
Kādi pasākumi
balansētājs
AHT (vidējais apstrādes laiks)
Kontakta ilgums
FCR, CSAT (īss, bet nešķīstošs)
FCR (rezolūcija pirmajā kontaktā)
Vienreizējs risinājums
CSAT (nesakiet, ka esat to atrisinājis un neatrisinājāt)
CSAT (klientu apmierinātība)
Pēckontakta rezultāts
Atbildes rādītājs (ja aizpildīs daži cilvēki, tas būs maldinoši)
NPS (ieteikuma rādītājs)
Lojalitāte/ieteikums
Galvenais iemesls (kāpēc zems?)
CES (Customer Enffort Score)
Cik grūti bija klientam
—
SL (pakalpojuma līmenis)
% zvanu atbildēts x sekundēs
Atteikšanās līmenis
Atmešanas rādītājs (abandon)
Zvans atstāts aizturēts
SL, dzesēšana
CES (Customer Effort Score) mēra, cik smagi klients cenšas atrisināt savu problēmu; zema piepūle ir cieši saistīta ar augstu precizitāti. Klients, kurš saka: "Es to atrisināju viegli", bieži vien ir vērtīgāks nekā teiciens "Esmu ļoti apmierināts".
AI specifiski rādītāji
Blakus klasiskajiem KPI ir pievienoti īpaši AI lietojumprogrammu rādītāji:
- Ierobežošanas/novirzes ātrums: kontakta ātrums, ko robotprogrammatūra/pašapkalpošanās atrisina, nenododot to cilvēkam. Bet tas vien ir maldināšana; jālasa kopā ar šķīdumu (slazds 8. nodaļā).
- Bota izšķirtspējas ātrums: kontaktpersonas, kuras robots faktiski atrisināja (klients atstāja apmierināts), nevis "palika robotā".
- Apgrozījuma ātrums un iemesls: cik daudz un kāpēc tiek pārskaitīts (10. nodaļa).
- Atbilžu precizitāte: ātrums, ar kādu robota/asistenta sniegtās atbildes ir pareizas — mēra ar paraugu ņemšanu un cilvēka uzraudzību.
- Pieņemšana: ātrums, kādā aģenti izmanto aģentu palīdzības ieteikumus (6. nodaļa).
- Kopsavilkuma precizitāte: ātrums, kādā automatizētie kopsavilkumi/atzīmes tiek labotas ar cilvēka apstiprinājumu (4. nodaļa).
- Halucināciju/kļūdu biežums: izdomātu vai nepareizu atbilžu biežums — mērķis tuvu nullei.
Padoms. Savienojiet katru AI metriku ar “kvalitātes stabilizatoru”. "Ierobežotība augsts" vien nav labs; "Ierobežojums ir augsts UN apmierinātība ar robotprogrammatūru ir augsta" ir labs. Nekad neatdaliet efektivitātes rādītāju no kvalitātes rādītāja.
Nepārtraukts uzlabošanas cikls
Laba AI programma ir griežams ritenis, nevis vienreizējs projekts. Klasiskais PDCA cikls (Plan-Do-Check-Act; PDCA) darbojas šeit:
- Plāns: kuru rādītāju jūs uzlabosit un kāpēc? Iestatiet mērķi (piemēram, "palielināt robotu izšķirtspējas līmeni no 60% līdz 75%)."
- Lietot: veiciet izmaiņas (pievienojiet zināšanu bāzes vienumu, labojiet plūsmu, uzlabojiet uzvedni).
- Pārbaudiet: vai metrika patiešām ir uzlabojusies? Vai ir blakusparādības (vai kādi citi rādītāji ir bojāti)?
- Veiciet piesardzības pasākumus: ja tas darbojas, padariet to par pastāvīgu; Ja tas nedarbojas, ņemiet to atpakaļ un mācieties.
Šī cikla degviela ir dati: “nezinu” žurnāli (5. nodaļa), apgrozījuma iemesli (10. bloks), neveiksmīgas plūsmas (8. nodaļa), sarunas ar zemu punktu skaitu (7. nodaļa). Šie resursi norāda, kur uzlabot.
Uzmanību: AI modeļi un klientu uzvedība laika gaitā mainās; To sauc par dreifēšanu. Bots, kas šodien darbojas 95% precīzi, var klusībā pasliktināties, ja tā zināšanu bāze kļūst novecojusi vai mainās klienta jautājumu modelis. Tāpēc mērījums nav vienreizējs, bet gan nepārtraukts. Tas, ko nemēri, klusi sabojājas.
Četras kopējamas veidnes
1) KPI informācijas paneļa dizains:
Izveidojiet ikmēneša KPI informācijas paneļa melnrakstu manai zvanu centra AI programmai. Katrai metrikai: definīcija, mērķis, kompensācijas metrika, datu avots, brīdinājuma slieksnis (trauksme virs/zem šīs vērtības). Metrika: AHT, FCR, CSAT, ierobežošana, robotprogrammatūras risinājuma ātrums, apgrozījuma ātrums, atbildes precizitāte. Nenorādiet fiktīvus skaitļus; Iestatiet veidni, lai es aizpildītu laukus.
2) Metrikas interpretācija (pamatcēlonis):
Interpretējiet tālāk norādītos KPI datus kā CX analītiķi.(1) Visievērojamākās izmaiņas, (2) iespējamais pamatcēlonis HIPOTĒZES (pierādīt), (3) kādu citu metriku apskatīt (nobīde), (4) 2 ieteiktās darbības.Iegūstiet skaitļus no datiem; Atzīmējiet hipotēzes kā "jāapstiprina". Dati: <<...>>
3) A/B salīdzināšanas novērtējums:
Salīdziniet divas robotprogrammatūras/straumes versijas (A un B) ar šiem datiem: <<dati>>. Kura ir labāka ierobežošanas, robotprogrammatūras izšķirtspējas un CSAT ziņā? Vai atšķirība šķiet būtiska vai tā ir neliela/troksnis? Vai produktivitātes pieaugums uz kvalitātes zuduma rēķina? Sniedziet skaidru ieteikumu, bet arī norādiet uz visām neskaidrībām.
4) Nepārtrauktu uzlabojumu atsauksmju kopsavilkums:
Apvienojiet tālāk norādītos uzlabošanas resursus (nezinu žurnālu, nodošanas iemeslus, neveiksmīgas plūsmas). Dodiet priekšroku 3 lielākās ietekmes uzlabošanas iespējām: problēma / ietekmētā metrika / ierosinātās izmaiņas / paredzamā ietekme. Vienkārši paļaujieties uz datiem. Avoti: <<...>>
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Pastāstiet man, vai šī mēneša skaitļi ir labi vai slikti.
Neskaidrs: kurš rādītājs, kāds mērķis, kāds stabilizators, kāds galvenais iemesls — rada virspusēju un maldinošu spriedumu.
Spēcīga uzvedne:
Šomēnes ierobežojums palielinājās no 58% līdz 71%, bet CSAT samazinājās no 4,1 līdz 3,6, un apgrozījuma līmenis samazinājās no 30% līdz 19%. Interpretējiet šo diagrammu: vai produktivitātes pieaugums notika uz klientu apmierinātības rēķina (vai klienti varētu būt iesprostoti robotā)? Ar kādiem datiem man jāpārbauda? Iesakiet 2 darbības.
Atšķirība: jautājums par metriku, līdzsvarošanu un validāciju ir skaidrs; Interpretācijai ir jēga (šeit ir "ierobežojuma" signāls, jo ierobežojuma palielināšanās nāk līdz ar CSAT samazināšanos).
trīs mini futrāļi
1. gadījums — nepareizs metriskais slazds. Viens zvanu centrs atalgoja tikai AHT. Aģenti pielika klientus, nerisinot tos, lai saīsinātu laiku; Īstermiņā AHT samazinājās par 15%, bet atkārtotie zvani pieauga par 28%, un FCR sabruka. Kopējais slogs un izmaksas faktiski ir palielinājušās. Līdzsvars tika izveidots, kad AHT, FCR un CSAT tika uzraudzīti kopā. Nodarbība: viena metrika melo.
2. gadījums — klusa novirze. Bankas bots bez problēmām strādāja 6 mēnešus, neviens nemērīja. Kad iznāca jauni produkti, zināšanu bāze palika aiz muguras; Bota precizitāte nemanāmi samazinājās no 94% līdz 79%, un sūdzību skaits palielinājās. Tiklīdz tika noteikts regulāra precizitātes mērījums, slīdēšana tika konstatēta agri. Nodarbība: sistēma, kas netiek izmērīta, klusi sabojājas.
3. gadījums — dziedināšanas cikla spēks. E-komercijas uzņēmums katru mēnesi atlasīja 3 vislielākās ietekmes uzlabojumus (no nezinu žurnāla + apgrozījuma iemesli + neveiksmīgas plūsmas) ar ikmēneša PDCA ciklu. 6 mēnešu laikā robotprogrammatūras izšķirtspēja palielinājās no 52% līdz 74%, CSAT no 3,8 līdz 4,4 — nevis vienā lielā izrāvienā, bet gan mazos, izmērītos uzlabojumos viens pēc otra. Pastāvīgi uzlabojumi rodas no konsekvences, nevis lēcieniem un robežām.
Biežas kļūdas
- Koncentrēšanās uz vienu metriku. AHT vai ierobežošana vien pasliktina kvalitāti; Katram rādītājam ir jābūt stabilizatoram.
- Produktivitātes rādītāja atdalīšana no kvalitātes. "Bots atrisina daudz" un "klients ir apmierināts" ir divas dažādas lietas; Lasiet kopā.
- Iestatiet to vienreiz un ļaujiet tai darboties. Drifts klusē; Nepārtraukta mērīšana ir obligāta.
- Uzskatot CSAT vien par īstu. Zems atbildes līmenis maldina CSAT; Skatiet, kurš to aizpildīja.
- Netiek savienots datu uzlabojums. Nosakiet prioritāti, izmantojot "nezinu žurnāla/nodošanas/neizdevās plūsmas" datiem, nevis intuīciju.
Rezumējot
Mērīšana un nepārtraukta uzlabošana pārveido AI no vienreizējas instalācijas par dzīvu sistēmu. Izsekojiet klasiskos KPI (AHT, FCR, CSAT, NPS, CES) un AI specifiskos rādītājus (ierobežojums, robotprogrammatūras risinājuma ātrums, atbildes precizitāte, ieteikumu lietojums); nolasīt katru produktivitātes rādītāju ar kvalitātes stabilizatoru; Nekad nepievērsieties vienam rādītājam. Nepārtraukti uzlabojiet ar PDCA cilpu un izmantojiet “nezinu” žurnālus, apgrozījuma iemeslus un neveiksmīgas plūsmas kā cilpas degvielu. Atcerieties: modeļi un klienti laika gaitā dreifē; Tas, ko jūs nemērāt, klusi sabojājas.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izveidojiet KPI informācijas paneli savai AI programmai, kas sastāv no 7 metrikām; katrai metrikai iestatiet definīciju, mērķi, kompensācijas metriku un brīdinājuma slieksni (izmantojiet veidni “1) KPI informācijas panelis”. Pēc tam izveidojiet fiktīvu ikmēneša datu kopu un veiciet pamatcēloņa analīzi, izmantojot veidni “2) Metric Interpretation”. Visbeidzot, nosakiet prioritāti 3 lielākās ietekmes uzlabojumiem nākamajā mēnesī, izmantojot “4) Nepārtrauktu uzlabojumu atsauksmju kopsavilkums”.
kontrolsaraksts
- [ ] Es izsekoju klasiskos KPI un AI specifiskos rādītājus.
- [ ] Katram produktivitātes rādītājam ir kvalitātes stabilizators; Es nekoncentrējos uz vienu metriku.
- [ ] Es izlasīju ierobežošanas/bota risinājuma līmeni kopā ar klientu apmierinātību.
- [ ] Es mēru atbilžu precizitāti un regulāri dreifēju.
- [ ] Es veicu nepārtrauktus, uz datiem balstītus uzlabojumus, izmantojot PDCA ciklu.
- [ ] Es piešķiru prioritāti uzlabojumiem, izmantojot žurnālu “Nezinu”, nodošanas iemeslus un neveiksmīgas plūsmas.