從0到∞，智能質(zhì)檢助力質(zhì)檢管理升級

隨著客戶對于服務(wù)要求的日益提升，如何在控制成本的情況下，有效提升員工服務(wù)能力，保證員工愿意并樂意提升，保證質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)與客戶滿意度之間的平衡，是質(zhì)檢管理永恒不變的課題。

智能質(zhì)檢從人工質(zhì)檢的痛點出發(fā)，利用自然語言處理技術(shù)對服務(wù)錄音進行服務(wù)禁用語、情緒波動、掛機規(guī)范、客戶語料進行全方位的精準(zhǔn)檢測。

1、抓問題發(fā)現(xiàn)：挖掘文本，聚焦客服代表在服務(wù)過程中，服務(wù)規(guī)范執(zhí)行、營銷開口率、滿意參評引導(dǎo)等重點服務(wù)要求，抓客服代表執(zhí)行力問題。聚焦服務(wù)過程中，客服代表出現(xiàn)違規(guī)、突然提高音量等影響用戶服務(wù)感知的場景。細(xì)分至團隊、個人，定位問題開展幫扶。

2、抓風(fēng)險預(yù)警：識別客服／客戶情緒，通過語義分析鎖定未參評的客戶，在溝通中主動提及不滿或可能存在向媒體曝光等越級投訴傾向的錄音。對該類客戶進行預(yù)警推送。并針對當(dāng)下的熱點事件，抓取服務(wù)熱點，做好用戶風(fēng)險預(yù)警管控和服務(wù)修復(fù)。

3“六大步驟”搭建智檢模型

1、確定智檢模型主題

“不忘初心，方得始終”。為什么要搭這個模型？建立模型的目的是什么？輸出的智檢結(jié)果是要運用在哪類運營場景中？建模前必須對相關(guān)性問題進行周全的考慮，而不是奔著考核去隨便搭建一個模型，要確保模型搭建后的結(jié)果是能夠產(chǎn)生有效的輸出。主題越明確，場景越聚焦，智檢模型建立的輸出就會越有效。在建模前組織召開各團隊溝通會，明確建模的主題，有效避免智檢模型跑偏。

2、收集智檢主題語料

在明確智檢模型搭建的主題后，接下來就是雙向收集用戶可能會在來電溝通過程中，圍繞模型主題所表述的各類語料信息。通過大量抽聽指定場景的錄音，記錄不同的表述方式，文本錯誤翻譯語句等各種不同類型的語料信息，將其納入至建立模型的語料庫中。

3、鎖定建立智檢模型

在完成語料收集后，通過規(guī)則編譯、邏輯運算，運用不同的函數(shù)，結(jié)合用戶呼入的系統(tǒng)操作軌跡，定位需納入模型的目標(biāo)用戶范圍，完成智能質(zhì)檢模型的初步建模。模型建立后，由系統(tǒng)按班組、個人抓取統(tǒng)計出執(zhí)行情況及錄音清單。定位出TOP問題以及TOP問題人員（表1）。

表1：滿意率率參評引導(dǎo)開口率

4、智檢模型驗證優(yōu)化

初步建模完成后，針對模型的命中率和覆蓋率的驗證優(yōu)化尤為重要。命中率代表著模型質(zhì)檢結(jié)果的準(zhǔn)確率，覆蓋率代表著智檢模型在實際生產(chǎn)話務(wù)中的覆蓋程度。初步模型建立后，質(zhì)檢人員需要通過人工抽查錄音的方式，對已命中的樣本進行抽聽。以每100通抽檢量為一個基礎(chǔ)驗證值，根據(jù)不同的模型主題，抽取不同基數(shù)值的錄音。

優(yōu)化不合理的目標(biāo)用戶軌跡，剔除抓取不準(zhǔn)確的語料，及時補充有遺漏的語料信息。質(zhì)檢模型想要取得70%以上覆蓋率、85%以上的命中率，沒有其它捷徑可走。只有不斷通過質(zhì)檢人員針對性的錄音抽查驗證，持續(xù)對已建立的智檢模型不斷優(yōu)化調(diào)整。

5、持續(xù)跟進、制度保障

智能質(zhì)檢打破了傳統(tǒng)質(zhì)檢人工逐條抽樣的弊端，充分發(fā)揮了人工智能的語義自動識別技術(shù)，將客服的語言轉(zhuǎn)譯成文字，全量自動分析所有客服對話，解放人力，有效避免人工抽檢可能帶來的漏檢、錯檢和盲檢；對服務(wù)禁語、異常情緒波動、不合理的長時間靜音、操作規(guī)范以及客戶升級投訴傾向潛臺詞等進行全量滾動式的模型掃描，在做好風(fēng)險管控的同時讓質(zhì)檢有更多的時間和精力開展客戶滿意率修復(fù)工作、聚焦專項能力質(zhì)檢，進行更有深度的客服層面一對一能力幫扶。

智能質(zhì)檢從無到有，和人工質(zhì)檢相輔相成；從有到精，共同致力于提升服務(wù)質(zhì)量；相信在未來，智能質(zhì)檢∞將會有無限的可能。