Ieguvumi:
- Spēja lasīt individuālas un apkopotas tendences, izmantojot noskaņojuma analīzi un runas analīzi, un izmantot punktus kā signālus, nevis absolūtus faktus
- Spēja skenēt 100% sarunu ar objektīvu rādītāju karti un sagatavot uz pierādījumiem balstītu sākotnējo novērtējumu, vienlaikus atstājot galīgo lēmumu cilvēka ziņā
- Spēja izveidot kvalitātes sistēmu ar caurspīdīgumu un prom no soda kultūras attīstības un pieredzes uzlabošanas nolūkos
Zvanu centrā katru dienu notiek tūkstošiem sarunu, taču ar klasisko metodi kvalitātes komanda var noklausīties un novērtēt tikai nelielu daļu no tām (lielākajā daļā vietu 1-2%). Tas nozīmē, ka 98% sarunu tiek zaudētas, nekad netiek pārbaudītas; Pat ja pret klientu izturas slikti vai pārstāvis atkārtoti sniedz nepatiesu informāciju, neviens to nevar pamanīt. Mākslīgais intelekts radikāli maina šo attēlu: tas spēj lasīt un novērtēt katru sarunu. Šajā nodaļā aplūkosim divas saistītas tēmas: sentimenta analīzi (pasūtītāja un pārstāvja emocionālā toņa mērīšana) un kvalitātes vadību (QA – Quality Assurance; sarunu atbilstības standartiem novērtēšana).
Pirmie divi termini. Sentimenta analīze ir pozitīvs, negatīvs vai neitrāls teksta vai runas emocionālais tonis; Tas ir paredzēts, lai automātiski noteiktu situācijas, piemēram, dusmas, apmierinātību un nemieru. Runas analītika (mijiedarbības analītika) ir analizēt visas sarunas kolektīvi un iegūt tendences, biežas tēmas, riskus un iespējas. Kopā viņi zvanu centram piešķir "dzirdes ausis": ģenerējot nozīmi no tūkstošiem sarunu, kuras vadītājs nevar klausīties atsevišķi.
Sentimenta analīze: pulsa uzturēšana
Sentimenta analīze darbojas divos līmeņos. Vienskaitlis: parāda vispārīgo sarunas toni (“klients sāka dusmoties, galu galā nomierinājās”) un pagrieziena punktus. Kopējais līmenis: no tūkstošiem sarunu iegūst tādas tendences kā “negatīvais noskaņojums šonedēļ palielinājies par 18%, galvenokārt par “rēķinu”. Šī informācija ir zeltīta: tā jau agri uztver pieaugošu dusmu vilni, produkta problēmu vai neskaidrības par jaunu kampaņu.
Tomēr sentimenta analīze nav perfekta. Turku valodā sarkasms, ironija un idiomas var maldināt modeli (teikums "Liels paldies, lieliska apkalpošana!", iespējams, tika teikts dusmās). Arī noskaņojuma rādītājs ir signāls, nevis galīgā patiesība. Tāpēc izmantojiet sentimenta analīzi, nevis lai sodītu atsevišķu pārstāvi, bet lai redzētu tendences un izceltu sarunas, kurām jāpievērš uzmanība.
Padoms. Izmantojiet noskaņojuma analīzi kā “brīdinājumu”, nevis “spriedumu”. Viens negatīvs rezultāts nenosoda pārstāvi; bet pieaugošā negatīvisma tendence norāda uz jomu, kas ir jāpārbauda. Pārbaudiet signālu ar cilvēku.
Kvalitātes vadība: 100% novērtējums 1% vietā
Klasiskajā kvalitātes nodrošināšanā kvalitātes eksperts novērtē dažus nejauši atlasītus zvanus, izmantojot novērtējuma veidlapu (rezultātu karte — tādi vienumi kā “vai tika sniegts sveiciens, pārbaudīta identitāte, vai tika piedāvāts risinājums, vai slēgšana bija piemērota”). Šī metode cieš no neliela izlases lieluma, subjektivitātes un kavēšanās problēmām. Mākslīgā intelekta atbalstītajā QA modelis automātiski novērtē visas sarunas atbilstoši rādītāju kartes vienumiem; Kurš raksts pietrūkst, kuras runas ir riskantas, kurš pārstāvis kurā jautājumā jāatbalsta - to visu parāda.
Kritiskais punkts: AI kvalitātes nodrošināšanas rezultāts ir sākotnējā pārbaude un indikācija, nevis galīgais novērtējums. AI saka: "Šķiet, ka šī saruna ir izlaidusi autentifikācijas soli"; Kvalitātes eksperts pārbauda šīs iezīmētās sarunas un pieņem galīgo lēmumu. Tātad, tā vietā, lai klausītos tūkstošiem sarunu, eksperts koncentrējas uz riskantām / priekšzīmīgām sarunām, kuras AI atzīmē — gan godīgākas, gan visaptverošākas.
Šajā tabulā ir salīdzinātas divas pieejas:
Izmērs
Klasiskā kvalitātes nodrošināšana
Ar AI darbināms QA
Darbības joma
1-2% sarunu
100% skenēts
Ilgums
Lēni, klausoties ar roku
Tūlītēja skenēšana
Konsekvence
Atšķiras atkarībā no eksperta
Pastāvīgi piemērots kritērijam
subjektivitāte
augsts
Kritērijs skaidrs, signāls + cilvēks
galīgais lēmums
eksperts
Eksperts (koncentrējas uz AI)
Risks
Bēgšana no problēmām
Viltus zīme (jāpārbauda)
Soli pa solim: ar AI darbināma kvalitātes programma
- Precizējiet rezultātu karti: uzrakstiet novērtējuma vienumus objektīvi un izmērāmi (nevis neskaidri, piemēram, "rīkojās pieklājīgi", bet skaidri, piemēram, "sveicināja klientu pēc vārda/atbilstošās adreses").
- Norādiet AI kritērijus: novērtējiet katru sarunu kā "pabeigta/nav pabeigta/neskaidra" atbilstoši šiem vienumiem; Jūs parādījāt pierādījumu teikumu.
- Izceliet riskantos: sniedziet ekspertam sarunas ar zemu punktu skaitu, dusmām vai atbilstības risku.
- Eksperts apstiprina: gala rezultāts un atsauksmes pieder cilvēkam; Vietas, kuras mākslīgais intelekts sauc par "nenoteiktām", noteikti ir pieejamas cilvēkiem.
- Pārvērtiet to par apmācību: izmantojiet iegūtos rezultātus aģentu attīstībai — koncentrējieties uz uzlabošanu, nevis sodīšanu.
Četras kopējamas veidnes
1) Rezultātu kartes vērtējums:
Novērtējiet šo anonīmo sarunu saskaņā ar tālāk norādītajiem punktiem. Katram vienumam: norādiet statusu=[pabeigts/nav darīts/neskaidrs] un teikumu PIEDZINĀJUMS (citāts no sarunas). Ja pierādījumu nav, sakiet "neskaidrs"; uzminēšana.Vienumi: 1) atbilstošs sveiciens 2) autentifikācija 3) problēmas izpratne4) pareiza informācija/risinājums 5) obligāta informācija 6) pieklājīga slēgšana. Runa: <<atšifrēšana>>
2) Sentimenta un pagrieziena punktu analīze:
Zemāk uzzīmējiet anonīmās sarunas emocionālo trajektoriju.- Sākuma tonis, beigu tonis (mierīgs/dusmīgs/satraukts/apmierināts),- Brīdis, kad emocijas MAINĪJĀS un kāpēc (ar citātu),- Vai bija kādas dusmu/krīzes pazīmes, kā aģents ar to tika galā?Atzīmē iespējamo ironiju/sarkasmu; Ja neesat pārliecināts, sakiet "neskaidrs". Runa: <<transkripcija>>
3) Apkopotais tendenču pārskats:
Zemāk ir šīs nedēļas anonīmo sarunu atzīmes un noskaņojuma rādītāji. (1) Visvairāk pieaugošā negatīvo emociju tēma, (2) iespējamā pamatcēloņa hipotēze (pierādīt), (3) 3 tēmas, kuras ieteicams izskatīt. Paņemiet skaitļus no datiem, neizdomājiet tos; atzīmējiet hipotēzes kā "jāapstiprina".Dati: <<kopsavilkuma tabula>>
4) Koučinga kopsavilkums (aģenta izstrāde):
Pamatojoties uz tālāk norādītajām novērtētajām sarunām, izveidojiet uz attīstību vērstu, nesodāmu apmācības piezīmi VIENAM pārstāvim. - Stiprās puses (2), - Uzlabojamās jomas (2, ar konkrētiem piemēriem), - 1 ieteiktais mikromērķis. Personīgais spriedums/iezīmju lietošana.Dati: <<runas vērtējumi>>
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Novērtējiet, vai šis pārstāvis ir labs vai slikts.
Subjektīvs, bez kritērijiem, bez pierādījumiem, sodošs; Tas rada netaisnīgu un neaizstājamu "spriedumu".
Spēcīga uzvedne:
Novērtējiet šo anonīmo sarunu saskaņā ar 6 punktu rādītāju karti; Par katru posteni citējiet izdarīts/nedarīts/neskaidrs + PIERĀDĪJUMI no runas. Ja pierādījumu nav, sakiet "neskaidrs". Es (kvalitātes eksperts) pieņemšu galīgo lēmumu; jūs vienkārši veicat sākotnējo novērtējumu ar pierādījumiem.
Atšķirība: kritērijs ir skaidrs, pierādījumi ir obligāti, nenoteiktība ir godīga, galīgo lēmumu pieņem persona.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — 100% pārklājuma jauda. Vienā bankā QA komanda varēja noklausīties ~1200 sarunas mēnesī (1,5% no kopējā apjoma). Visas 80 000 sarunas tika skenētas ar AI; Izrādās, ka autentifikācijas darbība tika izlaista 6% gadījumu — atbilstības risks, kas nekad nebūtu redzams klasiskajā paraugu ņemšanā. Izmantojot mērķtiecīgu apmācību, 2 mēnešu laikā šis rādītājs samazinājās līdz mazāk nekā 1%.
2. gadījums — ironijas slazds. Kādā e-komercijas centrā emociju modelis uzskatīja par "pozitīviem" tādus ironiskus teikumus kā "tu esi lielisks, es gaidu 3 dienas"; tāpēc daži dusmīgi klienti šķita "apmierināti". Kad modelis nebija vienīgais lēmumu pieņēmējs un rezultāti tika pārbaudīti, ņemot paraugus ar cilvēka aci, komanda atzīmēja ironijas gadījumus atsevišķi, un ziņojumu ticamība palielinājās. Nodarbība: noskaņojuma rādītājs ir signāls, nevis absolūta patiesība.
3. gadījums — agrīna brīdināšana. Runas analīze vienā telekomunikācijā parādīja, ka negatīvais noskaņojums par “rēķinu” trīs dienu laikā, sākot no otrdienas, palielinājās par 40%. Izmeklēšanā atklājās, ka pārejā uz jaunu tarifu rēķini ir nepareizi atspoguļoti. Problēma tika uztverta un novērsta ar agrīnu emociju signālu, pirms uzkrājās tūkstošiem sūdzību. Analytics ir kļuvusi par agrīnās brīdināšanas sistēmu, kā arī kvalitātes rīku.
Biežas kļūdas
- Emociju rezultātu uzskatīšana par absolūtu patiesību. Ironija, idioma un konteksts maldina modeli; Izmantojiet rezultātu kā signālu, pārbaudiet ar cilvēku.
- Galīgo lēmumu pieņemot AI. QA galīgais novērtējums un atgriezeniskā saite pieder cilvēkam; AI progresē.
- Neskaidri rezultātu kartes vienumi. "Viņš labi uzvedās" nevar izmērīt; Uzrakstiet objektīvus, pārbaudāmus vienumus.
- Kvalitātes nodrošināšanas pārvēršana par soda instrumentu. Mērķis ir attīstība un klientu pieredze; Soda kultūra apklusina aģentu un sabojā datus.
- Novērtējums bez pierādījumiem. Katrs atklājums jāpamato ar citātu no runas; Citādi to vajadzētu saukt par "neskaidri".
Uzmanību: visu sarunu mērīšana ar AI ir spēcīga, taču jutīga. Pārvērst to par sistēmu, kas pastāvīgi uzrauga un soda darbiniekus, ir gan neētiski, gan grauj komandas uzticību. Mērķis ir uzlabot klientu pieredzi un aģentu attīstību; Pārredzamība un koncentrēšanās uz attīstību ir būtiska.
Rezumējot
Sentimenta analīze un ar mākslīgo intelektu nodrošināta kvalitātes pārvaldība ļauj zvanu centram dzirdēt tūkstošiem sarunu: skenēt 100% parauga, nevis 1%, savlaicīgi uztvert tendences un nodrošināt kvalitātes novērtējuma konsekvenci. Taču noskaņojuma rādītājs ir signāls, nevis absolūta patiesība; QA galīgais lēmums pieder cilvēkam. Uzrakstiet rezultātu karti objektīvi, attieciniet katru atradumu uz pierādījumiem, atstājiet nenoteiktību cilvēkiem un izveidojiet visu sistēmu caurspīdīgi, lai attīstītu un uzlabotu pieredzi, nevis sodītu.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izveidojiet objektīvu rādītāju karti ar 6 vienumiem (katram vienumam jābūt izmērāmam un pierādāmam). Paņemiet fiktīvu/anonīmu atšifrējumu un izmantojiet veidnes "1) Scorecard novērtējums" un "2) Sentimenta analīze". Iezīmējiet jomas, kurās modelī ir rakstīts "neviennozīmīgi" vai kur var būt ironija, un uzrakstiet, kā cilvēku ekspertam tās jāpārbauda. Visbeidzot, izveidojiet uz attīstību vērstu piezīmi ar “4) Koučinga kopsavilkums”.
kontrolsaraksts
- [ ] Mani rādītāju kartes vienumi ir objektīvi, izmērāmi un pārbaudāmi.
- [ ] AI novērtējuma sākotnējā pārbaude; Galīgais QA lēmums un atgriezeniskā saite ir cilvēka ziņā.
- [ ] Es izmantoju sentimenta rādītājus kā signālus, nevis kā absolūtu patiesību.
- [ ] Katrs atradums ir pamatots ar pierādījumu citātu no sarunas; citādi "neskaidrs".
- [ ] Es izveidoju sistēmu attīstības un pieredzes uzlabošanas, nevis sodīšanas nolūkos.
- [ ] Analīzes mērķis un apjoms darbiniekiem tika pārskatāmi izskaidrots.