സെൻ്റിമെൻ്റ് അനാലിസിസ് ആൻഡ് ക്വാളിറ്റി മാനേജ്മെൻ്റ്: സ്പീച്ച് അനലിറ്റിക്സിനൊപ്പം ക്യുഎ

നേട്ടങ്ങൾ:

• സെൻറിമെൻ്റ് അനാലിസിസ്, സ്പീച്ച് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിഗതവും ട്രെൻഡുകൾ മൊത്തത്തിൽ വായിക്കാനുള്ള കഴിവ്, കേവല വസ്തുതകളേക്കാൾ സ്കോറുകൾ സിഗ്നലുകളായി ഉപയോഗിക്കുക
• 100% സംഭാഷണങ്ങളും ഒബ്ജക്റ്റീവ് സ്‌കോർകാർഡ് ഉപയോഗിച്ച് സ്കാൻ ചെയ്യാനും തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രാഥമിക വിലയിരുത്തൽ തയ്യാറാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്, അന്തിമ തീരുമാനം മനുഷ്യനെ ഏൽപ്പിക്കുമ്പോൾ
• വികസനത്തിനും അനുഭവ മെച്ചപ്പെടുത്തലിനും വേണ്ടി ശിക്ഷാ സംസ്ക്കാരത്തിൽ നിന്ന് അകന്ന് സുതാര്യതയോടെ ഗുണനിലവാര സംവിധാനം സ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവ്

ഒരു കോൾ സെൻ്ററിൽ എല്ലാ ദിവസവും ആയിരക്കണക്കിന് സംഭാഷണങ്ങളുണ്ട്, എന്നാൽ ക്ലാസിക്കൽ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, ഗുണനിലവാരമുള്ള ടീമിന് അവയിൽ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം മാത്രമേ കേൾക്കാനും വിലയിരുത്താനും കഴിയൂ (മിക്ക സ്ഥലങ്ങളിലും 1-2%). അതായത് 98% സംഭാഷണങ്ങളും ഒരിക്കലും പരിശോധിക്കപ്പെടാതെ നഷ്‌ടമായി; ഒരു ഉപഭോക്താവിനോട് മോശമായി പെരുമാറിയാലും അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രതിനിധി ആവർത്തിച്ച് തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നൽകിയാലും ആരും ശ്രദ്ധിക്കാനിടയില്ല. കൃത്രിമബുദ്ധി ഈ ചിത്രത്തെ സമൂലമായി മാറ്റുന്നു: ഇതിന് എല്ലാ സംഭാഷണങ്ങളും വായിക്കാനും വിലയിരുത്താനും കഴിയും. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഞങ്ങൾ രണ്ട് അനുബന്ധ വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: വികാര വിശകലനം (ഉപഭോക്താവിൻ്റെയും പ്രതിനിധിയുടെയും വൈകാരിക സ്വരം അളക്കൽ), ഗുണനിലവാര മാനേജുമെൻ്റ് (QA - ക്വാളിറ്റി അഷ്വറൻസ്; സ്റ്റാൻഡേർഡുകളുമായുള്ള സംഭാഷണങ്ങളുടെ അനുരൂപത വിലയിരുത്തൽ).

ആദ്യത്തെ രണ്ട് നിബന്ധനകൾ. ഒരു വാചകത്തിൻ്റെയോ സംസാരത്തിൻ്റെയോ പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂട്രൽ വൈകാരിക സ്വരമാണ് വികാര വിശകലനം; ദേഷ്യം, സംതൃപ്തി, ഉത്കണ്ഠ തുടങ്ങിയ സാഹചര്യങ്ങൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തുന്നതിനാണ് ഇത്. സ്പീച്ച് അനലിറ്റിക്സ് (ഇൻ്ററാക്ഷൻ അനലിറ്റിക്സ്) എല്ലാ സംഭാഷണങ്ങളും കൂട്ടായി വിശകലനം ചെയ്ത് ട്രെൻഡുകൾ, പതിവ് വിഷയങ്ങൾ, അപകടസാധ്യതകൾ, അവസരങ്ങൾ എന്നിവ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക. ഒരുമിച്ച്, അവർ കോൾ സെൻ്ററിന് "കേൾക്കുന്ന ചെവികൾ" നൽകുന്നു: മാനേജർക്ക് വ്യക്തിഗതമായി കേൾക്കാൻ കഴിയാത്ത ആയിരക്കണക്കിന് സംഭാഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് അർത്ഥം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

വികാര വിശകലനം: പൾസ് നിലനിർത്തൽ

വികാര വിശകലനം രണ്ട് തലങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഏകവചന തലം: ഒരു സംഭാഷണത്തിൻ്റെ പൊതുവായ സ്വരവും ("ഉപഭോക്താവ് ദേഷ്യപ്പെട്ടു തുടങ്ങി, ഒടുവിൽ ശാന്തനായി") വഴിത്തിരിവുകളും കാണിക്കുന്നു. മൊത്തം ലെവൽ: ആയിരക്കണക്കിന് സംഭാഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് "നെഗറ്റീവ് വികാരം ഈ ആഴ്ച 18% വർദ്ധിച്ചു, കൂടുതലും 'ബില്ലിനെക്കുറിച്ച്'" പോലുള്ള ട്രെൻഡുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. ഈ വിവരം സുവർണ്ണമാണ്: ഇത് കോപത്തിൻ്റെ വേലിയേറ്റം, ഒരു ഉൽപ്പന്ന പ്രശ്‌നം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പുതിയ കാമ്പെയ്‌നെക്കുറിച്ചുള്ള ആശയക്കുഴപ്പം എന്നിവയെ പിടികൂടുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, വികാര വിശകലനം തികഞ്ഞതല്ല. ടർക്കിഷ് ഭാഷയിൽ, പരിഹാസവും പരിഹാസവും ഭാഷാശൈലിയും മോഡലിനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കും ("വളരെ നന്ദി, മഹത്തായ സേവനം!" എന്ന വാചകം ദേഷ്യത്തിൽ പറഞ്ഞതാകാം). കൂടാതെ, സെൻ്റിമെൻ്റ് സ്കോർ ഒരു സിഗ്നലാണ്, അന്തിമ സത്യമല്ല. അതിനാൽ വ്യക്തിഗത പ്രതിനിധിയെ ശിക്ഷിക്കാനല്ല, മറിച്ച് ട്രെൻഡുകൾ കാണാനും ശ്രദ്ധ ആവശ്യമുള്ള സംഭാഷണങ്ങൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും വികാര വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുക.

നുറുങ്ങ്: വികാര വിശകലനം "അലേർട്ട്" ആയി ഉപയോഗിക്കുക, "വിധി" എന്നല്ല. ഒരൊറ്റ നെഗറ്റീവ് സ്കോർ ഒരു പ്രതിനിധിയെ അപലപിക്കുന്നില്ല; എന്നാൽ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന നിഷേധാത്മക പ്രവണത പരിശോധിക്കേണ്ട ഒരു മേഖലയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. മനുഷ്യനുമായി സിഗ്നൽ പരിശോധിക്കുക.

ഗുണനിലവാര മാനേജ്മെൻ്റ്: 1% എന്നതിന് പകരം 100% മൂല്യനിർണ്ണയം

ക്ലാസിക് ക്യുഎയിൽ, ഒരു ഗുണമേന്മയുള്ള വിദഗ്‌ദ്ധൻ ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ ഫോം ഉപയോഗിച്ച് ക്രമരഹിതമായി തിരഞ്ഞെടുത്ത കുറച്ച് കോളുകൾ സ്‌കോർ ചെയ്യുന്നു (സ്‌കോർകാർഡ്—“ആശംസ നൽകിയോ, ഐഡൻ്റിറ്റി പരിശോധിച്ചോ, പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്‌തിരുന്നോ, ക്ലോസിംഗ് അനുയോജ്യമാണോ” പോലുള്ള ഇനങ്ങൾ). ഈ രീതി ചെറിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പം, ആത്മനിഷ്ഠത, കാലതാമസം പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവയാൽ കഷ്ടപ്പെടുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയുള്ള ക്യുഎയിൽ, സ്‌കോർകാർഡ് ഇനങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് മോഡൽ എല്ലാ സംഭാഷണങ്ങളെയും സ്വയമേവ വിലയിരുത്തുന്നു; ഏത് ലേഖനം വിട്ടുപോയിരിക്കുന്നു, ഏത് പ്രസംഗങ്ങളാണ് അപകടസാധ്യതയുള്ളത്, ഏത് വിഷയത്തിൽ ഏത് പ്രതിനിധിയെ പിന്തുണയ്ക്കണം - അവയെല്ലാം കാണിക്കുന്നു.

നിർണ്ണായക പോയിൻ്റ്: AI-യുടെ QA സ്കോർ ഒരു പ്രാഥമിക സ്ക്രീനിംഗും സൂചനയുമാണ്, അന്തിമ മൂല്യനിർണ്ണയമല്ല. "ഈ സംഭാഷണം പ്രാമാണീകരണ ഘട്ടം ഒഴിവാക്കിയതായി തോന്നുന്നു" എന്ന് AI പറയുന്നു; ഗുണനിലവാര വിദഗ്ധൻ ഈ അടയാളപ്പെടുത്തിയ സംഭാഷണങ്ങൾ പരിശോധിച്ച് അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കുന്നു. അതിനാൽ, ആയിരക്കണക്കിന് സംഭാഷണങ്ങൾ കേൾക്കുന്നതിനുപകരം, വിദഗ്ദ്ധർ AI ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള/ മാതൃകാപരമായ സംഭാഷണങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു - മികച്ചതും കൂടുതൽ സമഗ്രവുമാണ്.

ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക രണ്ട് സമീപനങ്ങളെയും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു:

വലിപ്പം

ക്ലാസിക് ക്യുഎ

AI-പവർ ക്യുഎ

വ്യാപ്തി

1-2% സംഭാഷണങ്ങൾ

100% സ്കാൻ ചെയ്തു

ദൈർഘ്യം

പതുക്കെ, കൈകൊണ്ട് കേൾക്കുന്നു

തൽക്ഷണ സ്കാൻ

സ്ഥിരത

വിദഗ്ദ്ധനെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു

മാനദണ്ഡത്തിൽ നിരന്തരം പ്രയോഗിക്കുന്നു

ആത്മനിഷ്ഠ

ഉയർന്നത്

മാനദണ്ഡം വ്യക്തമാണ്, സിഗ്നൽ + മനുഷ്യൻ

അന്തിമ തീരുമാനം

വിദഗ്ധൻ

വിദഗ്ദ്ധൻ (AI-യിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു)

റിസ്ക്

പ്രശ്നങ്ങളിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടുന്നു

തെറ്റായ അടയാളം (പരിശോധിച്ചിരിക്കണം)

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI- പവർഡ് ക്വാളിറ്റി പ്രോഗ്രാം

1. സ്കോർകാർഡ് വ്യക്തമാക്കുക: മൂല്യനിർണ്ണയ ഇനങ്ങൾ വസ്തുനിഷ്ഠമായും അളക്കുന്ന രീതിയിലും എഴുതുക ("മര്യാദയോടെ പെരുമാറി" എന്നതുപോലെ അവ്യക്തമല്ല, എന്നാൽ "ഉപഭോക്താവിനെ പേര്/അനുയോജ്യമായ വിലാസത്തിൽ അഭിവാദ്യം ചെയ്തത്" പോലെ വ്യക്തമാണ്).
2. AI-ക്ക് മാനദണ്ഡം നൽകുക: ഈ ഇനങ്ങൾ അനുസരിച്ച് ഓരോ സംഭാഷണവും "പൂർത്തിയായത്/ചെയ്തിട്ടില്ല/വ്യക്തമല്ല" എന്ന് റേറ്റ് ചെയ്യുക; നിങ്ങൾ തെളിവ് വാചകം കാണിച്ചു.
3. അപകടസാധ്യതയുള്ളവ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുക: കുറഞ്ഞ സ്‌കോറിംഗ്, കോപം, അല്ലെങ്കിൽ അനുസരണ-അപകടസാധ്യതയുള്ള സംഭാഷണങ്ങൾ വിദഗ്ധൻ്റെ അടുത്ത് കൊണ്ടുവരിക.
4. വിദഗ്ദ്ധൻ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു: അന്തിമ സ്‌കോറും ഫീഡ്‌ബാക്കും മനുഷ്യൻ്റേതാണ്; "അനിശ്ചിതത്വം" എന്ന് AI വിളിക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ തീർച്ചയായും മനുഷ്യർക്ക് ലഭ്യമാണ്.
5. ഇത് പരിശീലനമാക്കി മാറ്റുക: ഏജൻ്റ് വികസനത്തിനായി കണ്ടെത്തലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക - ശിക്ഷാനല്ല, മെച്ചപ്പെടുത്തലിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) സ്കോർകാർഡ് റേറ്റിംഗ്:

ഇനിപ്പറയുന്ന ഇനങ്ങൾ അനുസരിച്ച് ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത സംഭാഷണം വിലയിരുത്തുക. ഓരോ ഇനത്തിനും: സ്റ്റാറ്റസ്=[ചെയ്തു/ചെയ്തിട്ടില്ല/വ്യക്തമല്ല] ഒരു തെളിവ് വാക്യവും (സംഭാഷണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഉദ്ധരണി) നൽകുക. തെളിവുകൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, "വ്യക്തമല്ല" എന്ന് പറയുക; ഊഹിക്കൽ.ഇനങ്ങൾ: 1) ഉചിതമായ അഭിവാദ്യം 2) ആധികാരികത 3) പ്രശ്നം മനസ്സിലാക്കൽ4) ശരിയായ വിവരങ്ങൾ/പരിഹാരം 5) നിർബന്ധിത വിവരങ്ങൾ 6) മര്യാദയോടെയുള്ള സമാപനം. പ്രസംഗം: <<ഡിസിഫെറിംഗ്>>

2) വികാരവും വഴിത്തിരിവ് വിശകലനവും:

അജ്ഞാത സംഭാഷണത്തിൻ്റെ വൈകാരിക പാത ചുവടെ വരയ്ക്കുക.- ആരംഭിക്കുന്ന ടോൺ, അവസാനിക്കുന്ന ടോൺ (ശാന്തം/കോപം/ഉത്കണ്ഠ/സംതൃപ്തി),- വികാരം മാറിയ നിമിഷം, എന്തുകൊണ്ട് (ഉദ്ധരണിയോടെ),- ദേഷ്യം/പ്രതിസന്ധി എന്നിവയുടെ എന്തെങ്കിലും സൂചനകൾ ഉണ്ടായിരുന്നോ, ഏജൻ്റ് അത് എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്തു? നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, "വ്യക്തമല്ല" എന്ന് പറയുക. സംഭാഷണം: << ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ>>

3) മൊത്തം ട്രെൻഡ് റിപ്പോർട്ട്:

ഈ ആഴ്‌ചയിലെ അജ്ഞാത സംഭാഷണ ടാഗുകളും വികാര സ്കോറുകളും ചുവടെയുണ്ട്. (1) ഏറ്റവുമധികം വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന നെഗറ്റീവ്-ഇമോഷൻ വിഷയം, (2) സാധ്യമായ മൂലകാരണ സിദ്ധാന്തം (തെളിയിക്കുക), (3) പരിശോധിക്കാൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന 3 വിഷയങ്ങൾ. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നമ്പറുകൾ എടുക്കുക, അവ ഉണ്ടാക്കരുത്; അനുമാനങ്ങളെ "സ്ഥിരീകരിക്കണം" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഡാറ്റ: << സംഗ്രഹ പട്ടിക>>

4) കോച്ചിംഗ് സംഗ്രഹം (ഏജൻറ് വികസനം):

ഇനിപ്പറയുന്ന മൂല്യനിർണ്ണയ സംഭാഷണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പ്രതിനിധിക്ക് വേണ്ടി വികസന കേന്ദ്രീകൃതവും ശിക്ഷാനുസൃതമല്ലാത്തതുമായ ഒരു കോച്ചിംഗ് കുറിപ്പ് നിർമ്മിക്കുക. - ശക്തികൾ (2), - മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള ഏരിയ (2, മൂർത്തമായ ഉദാഹരണങ്ങളോടെ), - 1 നിർദ്ദേശിച്ച മൈക്രോ-ലക്ഷ്യം. ലേബലുകളുടെ വ്യക്തിഗത വിധി/ഉപയോഗം.ഡാറ്റ: <<സംഭാഷണ റേറ്റിംഗുകൾ>>

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ പ്രതിനിധി നല്ലതാണോ ചീത്തയാണോ എന്ന് വിലയിരുത്തുക.

വസ്തുനിഷ്ഠമായ, മാനദണ്ഡങ്ങളില്ലാതെ, തെളിവുകളില്ലാതെ, ശിക്ഷാർഹമാണ്; അത് അന്യായവും അനിഷേധ്യവുമായ ഒരു "വിധി" ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

6-ഇന സ്കോർകാർഡ് അനുസരിച്ച് ഈ അജ്ഞാത സംഭാഷണം വിലയിരുത്തുക; ഓരോ ഇനത്തിനും, ഉദ്ധരണി ചെയ്തു/ചെയ്തിട്ടില്ല/വ്യക്തമല്ല + പ്രസംഗത്തിൽ നിന്നുള്ള തെളിവുകൾ. തെളിവുകൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, "വ്യക്തമല്ല" എന്ന് പറയുക. ഞാൻ (ഗുണനിലവാര വിദഗ്ധൻ) അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കും; നിങ്ങൾ തെളിവുകൾ സഹിതം ഒരു പ്രാഥമിക വിലയിരുത്തൽ നടത്തുക.

വ്യത്യാസം: മാനദണ്ഡം വ്യക്തമാണ്, തെളിവുകൾ നിർബന്ധമാണ്, അനിശ്ചിതത്വം സത്യസന്ധമാണ്, അന്തിമ തീരുമാനം വ്യക്തിയുടേതാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - 100% കവറേജിൻ്റെ ശക്തി. ഒരു ബാങ്കിൽ, QA ടീമിന് പ്രതിമാസം ~1,200 സംഭാഷണങ്ങൾ കേൾക്കാനാകും (മൊത്തം 1.5%). എല്ലാ 80,000 സംഭാഷണങ്ങളും AI ഉപയോഗിച്ച് സ്കാൻ ചെയ്തു; പ്രാമാണീകരണ ഘട്ടം 6% സമയം ഒഴിവാക്കിയതായി മാറുന്നു - ക്ലാസിക് സാമ്പിളിൽ ഒരിക്കലും കാണാത്ത ഒരു പാലിക്കൽ അപകടസാധ്യത. ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത കോച്ചിംഗിൽ, നിരക്ക് 2 മാസത്തിനുള്ളിൽ 1% ൽ താഴെയായി കുറഞ്ഞു.

കേസ് 2 - ഐറണി ട്രാപ്പ്. ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സെൻ്ററിൽ, "നിങ്ങൾ മഹാനാണ്, ഞാൻ 3 ദിവസമായി കാത്തിരിക്കുന്നു" തുടങ്ങിയ വിരോധാഭാസ വാക്യങ്ങൾ "പോസിറ്റീവ്" ആയി കണക്കാക്കി; അതിനാൽ കോപാകുലരായ ചില ഉപഭോക്താക്കൾ "സംതൃപ്തരായി" തോന്നി. മോഡലിനെ ഏക തീരുമാന നിർമ്മാതാവാക്കി മാറ്റാതിരിക്കുകയും മനുഷ്യനേത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്‌കോറുകൾ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുകയും ചെയ്തപ്പോൾ, വിരോധാഭാസത്തിൻ്റെ കേസുകൾ ടീം പ്രത്യേകം അടയാളപ്പെടുത്തുകയും റിപ്പോർട്ടുകളുടെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്തു. പാഠം: സെൻ്റിമെൻ്റ് സ്കോർ ഒരു സിഗ്നലാണ്, ഒരു കേവല സത്യമല്ല.

കേസ് 3 - നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ്. ഒരു ടെലികോമിലെ സ്പീച്ച് അനലിറ്റിക്‌സ് കാണിക്കുന്നത് ചൊവ്വാഴ്ച മുതൽ 3 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ “ബില്ലിന്” ചുറ്റുമുള്ള നെഗറ്റീവ് വികാരം 40% വർദ്ധിച്ചുവെന്നാണ്. പുതിയ താരിഫിലേക്കുള്ള മാറ്റത്തിൽ ഇൻവോയ്‌സുകൾ തെറ്റായി പ്രതിഫലിച്ചതായി അന്വേഷണത്തിൽ കണ്ടെത്തി. ആയിരക്കണക്കിന് പരാതികൾ കുമിഞ്ഞുകൂടുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു നേരത്തെയുള്ള ഇമോഷൻ സിഗ്നൽ മുഖേന പ്രശ്നം പിടികൂടി പരിഹരിച്ചു. അനലിറ്റിക്സ് ഒരു മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനവും അതോടൊപ്പം ഗുണനിലവാരമുള്ള ഉപകരണവുമായി മാറിയിരിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഇമോഷൻ സ്കോർ കേവല സത്യമായി കണക്കാക്കുന്നു. ആക്ഷേപഹാസ്യം, പദപ്രയോഗം, സന്ദർഭം എന്നിവ മാതൃകയെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു; സ്കോർ സിഗ്നലായി ഉപയോഗിക്കുക, മനുഷ്യനുമായി സ്ഥിരീകരിക്കുക.
• AI സ്കോർ അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കുക. ക്യുഎയിൽ, അന്തിമ വിലയിരുത്തലും ഫീഡ്‌ബാക്കും മനുഷ്യൻ്റേതാണ്; AI മുന്നേറുന്നു.
• അവ്യക്തമായ സ്കോർകാർഡ് ഇനങ്ങൾ. "അവൻ നന്നായി പെരുമാറി" അളക്കാൻ കഴിയില്ല; വസ്തുനിഷ്ഠവും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ ഇനങ്ങൾ എഴുതുക.
• ശിക്ഷയ്ക്കുള്ള ഒരു ഉപകരണമായി QA മാറ്റുന്നു. വികസനവും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവവുമാണ് ലക്ഷ്യം; ശിക്ഷയുടെ സംസ്കാരം ഏജൻ്റിനെ നിശബ്ദരാക്കുകയും ഡാറ്റയെ ദുഷിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• തെളിവുകളില്ലാത്ത വിലയിരുത്തൽ. ഓരോ കണ്ടെത്തലിനെയും പ്രസംഗത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഉദ്ധരണി പിന്തുണയ്ക്കണം; അല്ലെങ്കിൽ അതിനെ "അവ്യക്തം" എന്ന് വിളിക്കണം.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI-യുമായുള്ള എല്ലാ സംഭാഷണങ്ങളും അളക്കുന്നത് ശക്തവും എന്നാൽ സെൻസിറ്റീവുമാണ്. ജീവനക്കാരെ നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കുകയും ശിക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സംവിധാനമായി ഇതിനെ മാറ്റുന്നത് ഒരേസമയം അധാർമികവും ടീമിൻ്റെ വിശ്വാസം നശിപ്പിക്കുന്നതുമാണ്. ഉപഭോക്തൃ അനുഭവവും ഏജൻ്റ് വികസനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയാണ് ലക്ഷ്യം; സുതാര്യതയും വികസന ശ്രദ്ധയും അനിവാര്യമാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ

സെൻ്റിമെൻ്റ് അനാലിസിസും AI- പവർഡ് ക്വാളിറ്റി മാനേജ്‌മെൻ്റും ആയിരക്കണക്കിന് സംഭാഷണങ്ങൾ കേൾക്കാൻ കോൾ സെൻ്ററിന് നൽകുന്നു: 1% എന്നതിന് പകരം 100% സാമ്പിൾ സ്കാൻ ചെയ്യുക, ട്രെൻഡുകൾ നേരത്തെ മനസ്സിലാക്കുകയും ഗുണനിലവാര വിലയിരുത്തൽ സ്ഥിരത നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ സെൻ്റിമെൻ്റ് സ്കോർ ഒരു സൂചനയാണ്, കേവല സത്യമല്ല; QAയിൽ, അന്തിമ തീരുമാനം മനുഷ്യൻ്റേതാണ്. സ്‌കോർകാർഡ് വസ്തുനിഷ്ഠമായി എഴുതുക, എല്ലാ കണ്ടെത്തലുകളും തെളിവുകൾക്ക് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുക, അനിശ്ചിതത്വം മനുഷ്യർക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കുക, ശിക്ഷയല്ല, വികസനവും അനുഭവപരിചയവും ലക്ഷ്യമിട്ട് മുഴുവൻ സംവിധാനവും സുതാര്യതയോടെ സ്ഥാപിക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

6 ഇനങ്ങളുള്ള ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠമായ സ്കോർകാർഡ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക (ഓരോ ഇനവും അളക്കാവുന്നതും തെളിയിക്കാവുന്നതുമായിരിക്കണം). ഒരു സാങ്കൽപ്പിക/അജ്ഞാത ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്റ്റ് എടുത്ത് "1) സ്‌കോർകാർഡ് മൂല്യനിർണ്ണയം", "2) വികാര വിശകലനം" എന്നീ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കുക. മോഡൽ "അവ്യക്തം" എന്ന് പറയുന്നതോ വിരോധാഭാസം ഉണ്ടാകാനിടയുള്ളതോ ആയ മേഖലകൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്‌ത് ഒരു മനുഷ്യ വിദഗ്‌ദ്ധൻ അവ എങ്ങനെ പരിശോധിക്കണമെന്ന് എഴുതുക. അവസാനമായി, "4) കോച്ചിംഗ് സംഗ്രഹം അടങ്ങിയ ഒരു വികസന-കേന്ദ്രീകൃത മെമ്മോ നിർമ്മിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] എൻ്റെ സ്കോർകാർഡ് ഇനങ്ങൾ വസ്തുനിഷ്ഠവും അളക്കാവുന്നതും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമാണ്.
• AI മൂല്യനിർണ്ണയം പ്രാഥമിക സ്ക്രീനിംഗ്; അന്തിമ QA തീരുമാനവും ഫീഡ്‌ബാക്കും മനുഷ്യൻ്റേതാണ്.
• [ ] ഞാൻ സെൻ്റിമെൻ്റ് സ്‌കോറുകൾ സിഗ്നലുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കേവല സത്യമായല്ല.
• [ ] ഓരോ കണ്ടെത്തലിനെയും സംഭാഷണത്തിൽ നിന്നുള്ള തെളിവുകളുടെ ഉദ്ധരണി പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; അല്ലെങ്കിൽ "വ്യക്തമല്ല".
• ശിക്ഷയല്ല, വികസനത്തിനും അനുഭവ മെച്ചപ്പെടുത്തലിനും വേണ്ടിയാണ് ഞാൻ ഈ സംവിധാനം സ്ഥാപിച്ചത്.
• വിശകലനത്തിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യവും വ്യാപ്തിയും ജീവനക്കാർക്ക് സുതാര്യമായി വിശദീകരിച്ചു.