Инструменты автоматизации для контроля качества в колл-центре

Традиционно процессы контроля качества в контакт центрах выполняются вручную, являясь весьма трудоемкими. Однако такой подход уходит в прошлое благодаря развитию автоматизированных систем управления качеством (AQM). Они устраняют громоздкие ручные операции, повышают уровень соответствия требованиям и эффективность работы.

В данной статье мы рассмотрим, как автоматизация помогает упростить контроль качества.

Аспекты работы, которые можно улучшить с помощью AQM

1. Оптимизация рабочих процессов

Полная автоматизация позволяет оптимизировать рабочие процессы, предлагать сотрудникам подсказки для успешной обработки клиентских запросов. Она помогает внедрить изменения на микроуровне, которые напрямую улучшают взаимодействие с потребителями.

Автоматизация рабочих процессов также помогает переосмыслить подход к управлению качеством (QM).

Интеграция AQM с человеческим опытом позволяет предоставлять аудитории не просто хороший, а исключительный сервис. Это достигается за счет:

• Оперативной помощи сотрудникам во время обработки обращений;
• Улучшения адаптации и обучения персонала;
• Своевременной поддержки операторов при снижении их производительности для предотвращения выгорания.

2. Мониторинг взаимодействий в режиме реального времени

Искусственный интеллект (ИИ) отслеживает эмоциональное состояние абонента в реальном времени и дает полезные рекомендации специалисту о том, как улучшить взаимодействие:

• Информирует, если общение с собеседником проходит не очень хорошо;
• Предлагает рекомендации о том, как лучше вести себя во время диалога;
• Рекомендует действия, которые можно предпринять, чтобы решить проблему потребителя.

Кроме того, ИИ отслеживает потенциальные возможности для дополнительных и перекрестных продаж, обеспечивает соответствие работы персонала нормативным требованиям.

3. Автоматическая оценка разговоров

Интеллектуальные инструменты автоматизируют оценку не только на общем уровне, но и исходя из содержания разговоров.

Если диалоги затрагивают уязвимости абонентов, можно применять автоматические оценочные карты, с помощью которых анализируется работа сотрудников. Такие разговоры предварительно отмечаются системой. Это дает возможность аналитикам сосредоточиться на оценке и предоставлении персоналу необходимой обратной связи.

Такой подход позволяет сделать систему управления качеством более сфокусированной на взаимодействиях, из которых можно извлечь уроки и минимизировать риск превращения программы коучинга в рутину.

4. Аналитика всех взаимодействий

Обычно супервизоры могут прослушивать только 3-5 случайных звонков одного оператора в месяц, что составляет менее 1% от общего числа взаимодействий с абонентами.

Это приводит к потере значительного объема сведений. Например, можно упустить информацию о:

• Том, что персоналу требуется дополнительное обучение;
• Ситуациях, которые могли бы быть улучшены в реальном времени;
• Повторяющихся проблемах клиентов, тенденциях в обслуживании.

Современные технологии, такие как анализ разговоров на базе ИИ, позволяют оптимизировать многие аспекты контроля качества.

Автоматические оценочные карты согласуются с ключевыми показателями эффективности и предоставляют супервизорам последовательную информацию по всем взаимодействиям, а не только случайным выборкам.

Эти инструменты:

• Позволяют аналитикам эффективно оценивать работу операторов;
• Освобождают время руководителей для целенаправленного коучинга специалистов;
• Помогают улучшить опыт клиентов и сотрудников.

5. Улучшение программы обучения персонала

AQM предлагают операторам мгновенную обратную связь и персонализированный коучинг на основе данных об их взаимодействиях с потребителями.

Используя аналитику на базе ИИ, руководители могут:

• Определять сферы работы, требующие улучшения;
• Отслеживать прогресс сотрудников;
• Составлять программы целенаправленного обучения для повышения эффективности работы, улучшения клиентского сервиса.

Генеративный ИИ дополнительно усиливает этот процесс, предоставляя точную, контекстуально релевантную обратную связь. Расширенные системы также могут включать ИИ-коучинг, автоматически предлагая программы обучения и улучшения работы, учитывающие аналитику взаимодействий. Это позволяет оптимизировать обучение операторов, повысить их производительность.

6. Исключение предвзятости при оценке работы персонала

Ручная оценка — трудоемкий процесс, зачастую охватывающий только 1-2% звонков, поступающих в колл-центр.

AQM исключают из процесса аналитики временные затраты и потенциальную предвзятость специалистов.

Такое программное обеспечение использует продвинутую аналитику речи для аудита всех диалогов операторов с абонентами, автоматически оценивая их согласно заданным критериям. Отчеты позволяют проследить результаты как на уровне отдельных сотрудников, так и команд, дают возможность легко отслеживать изменение производительности в течение определенного времени.

Кроме того, AQM классифицируют взаимодействия независимо от канала коммуникации. Программные решения выполняют прогностическую оценку 100% взаимодействий с клиентами, что значительно улучшает аудит по сравнению с 1-2% ручной аналитики.

7. Оптимизация проверок на соответствие нормативным требованиям

Программное обеспечение для управления соответствием упрощает мониторинг и составление отчетов по соблюдению персоналом нормативных требований.

Оно помогает:

• Поддерживать соблюдение нормативных требований;
• Отслеживать показатели соответствия;
• Создавать аудиторские отчеты;
• Минимизировать ручную оценку;
• Снижать риски нарушений.

8. Минимизация ошибок при обработке данных

Программы для call центра оптимизируют рабочие процессы за счет автоматизации ввода и извлечения данных из разрозненных баз. Это помогает минимизировать ошибки, возникающие при обработке информации вручную.

AQM повышают точность рабочих процессов, предоставляют сотрудникам инструменты для улучшения взаимодействия с клиентами. Как итог, повышается уровень сервиса, а операторы могут сосредоточиться на общении с абонентами, эффективном решении их проблем.

Мониторинг производительности в режиме реального времени позволяет работникам видеть свой прогресс, что способствует развитию ответственности и самоконтроля.

Баланс AQM и человеческого контроля

Ручные процессы управления качеством могут быть трудоемкими и ресурсозатратными. Поэтому автоматизация некоторых элементов значительно повышает общую эффективность.

Контроль качества — это одна из сфер, где автоматизация особенно полезна. Инструменты на основе ИИ могут оценивать взаимодействия операторов с абонентами, выявлять потенциальные проблемы для дальнейшей проверки. Это снимает с QM специалистов рутинные обязанности, дает им возможность сосредоточиться на сложных задачах, таких как коучинг и совершенствование рабочих процессов.

Анализ отзывов клиентов — еще одно направление, для которого можно применять инструменты AQM. Технологии обработки естественной речи классифицируют отзывы, выявляя тенденции в обслуживании потребителей. Это позволяет проанализировать процессы, которые работают хорошо, и те, что требуют дополнительного внимания со стороны руководства. При этом исключается необходимость ручной аналитики.

Найдя правильный баланс между автоматизацией и человеческим контролем, можно:

• Оптимизировать процессы;
• Снизить затраты;
• Улучшить предоставляемый сервис.

Перспективы автоматизации

Согласно исследованиям, 53,9% колл центров используют электронные таблицы, а 11,1% — бумажные формы для контроля качества обслуживания клиентов. Эти данные показывают, что существует огромный потенциал для использования инструментов AQM в современных компаниях.

Подготовлено на основании статьи: Call Center Helper. «Time-Saving Hacks for Quality Monitoring» (Советы для экономии времени при мониторинге качества).