Как вывести QA-программу call-центра на новый уровень — часть 2

В предыдущей публикации мы разобрали ряд решений для колл центра по усовершенствованию программы обеспечения качества (QA). Рассмотрели стратегии отказа от электронных таблиц и оценочных листов, процедуры внедрения человекоориентированного коучинга и калибровочных сессий.

В этой статье внимание будет сосредоточено на интеграции решений на базе искусственного интеллекта (ИИ).

Способы усовершенствования QA-программы

Измерять правильные параметры на цифровых каналах

Важно убедиться, что качество работы цифровых каналов оценивается с должным вниманием к деталям. Сегодня цифровые взаимодействия играют ключевую роль в повышении вовлеченности клиентов, поэтому QA-специалисты должны тщательно выбирать, какие параметры следует измерять.

Согласно исследованиям, самыми популярными направлениями для оценки являются:

• 69,1% — соблюдение нормативных требований;
• 60,8% — эмпатия в коммуникации;
• 58,8% — скорость ответа;
• 52,6% — грамотность;
• 50,5% — дружелюбный тон общения.

Эти тенденции показывают, что рынок постепенно отходит от измерения поверхностных параметров качества обслуживания. Ориентирами успеха становятся соответствие требованиям, эмпатия и скорость, сбалансированные с другими показателями качества.

Три причины этих изменений:

• Постоянное давление конкуренции делает соблюдение нормативных требований приоритетом;
• По мере того, как ИИ и автоматизация берут на себя транзакционные задачи, операторы могут сосредоточиться на обработке сложных обращений;
• Ожидания клиентов меняются — они по-прежнему требуют от компаний эффективности и профессионализма, но при этом отдают предпочтение тем организациям, которые также демонстрируют эмпатию и честность.

Начать с малого при внедрении ИИ

Несмотря на растущую популярность ИИ, его внедрение сопряжено с рядом препятствий, особенно в части бюджетных ограничений. Поэтому необходимо начинать процесс интеграции с управляемых проектов. Тогда QA-команда продемонстрирует ценность ИИ-решений и контролируемо масштабирует их использование. Такой подход поможет преодолеть барьеры на пути внедрения интеллектуальных технологий.

Ситуация усложняется тем, что еще до выбора конкретных технологий некоторые эксперты по ИИ берут крупные суммы за предварительное исследование отрасли. Это формирует первый барьер — бюджетные ограничения и сомнения в окупаемости инвестиций (ROI).

Совет — начать с малого и продумать ключевые сценарии использования ИИ, которые обеспечат возврат инвестиций.

Автоматизация QA-системы — глобальное направление, которое выглядит привлекательным для реализации. Но мелкие кейсы внедрения интеллектуальных технологий будут гораздо проще в реализации, дадут быстрый результат. Например, автоматическое реферирование, когда система анализирует большой объем данных и выделяет основную суть, поможет лучше обосновать ROI, так как сократит:

• AHT (среднее время обработки контакта);
• Количество повторных обращений;
• Время постобработки.

Поэтому не стоит сразу браться за объемную, непосильную задачу.

Демонстрировать примеры успешного внедрения ИИ

Программные решения на основе искусственного интеллекта перешли из экспериментальной области в категорию обязательных инструментов. Популярные варианты их применения:

• Системы оценки качества на базе ИИ;
• Анализ речи и настроений абонентов;
• Автоматическое выделение критических взаимодействий для ручной проверки.

С каждым днем в отрасли появляются примеры успешно реализованных проектов на основе интеллектуальных технологий. На эти кейсы можно опираться, чтобы доказать целесообразность внедрения смарт-решений.

Плавно интегрировать ИИ-системы с существующими инструментами

ИИ эффективен только если он органично интегрируется с существующими технологиями call центра. Поэтому необходимо заранее продумать возможные проблемы внедрения. Здесь может потребоваться промежуточное программное обеспечение, безопасная передача данных или прямое подключение к платформам. Понимание того, как новые ИИ-инструменты вписываются в существующую систему, крайне важно для успешной реализации проекта интеграции.

Такой подход помогает:

• Избежать сбоев в работе платформ;
• Сохранить целостность данных;
• Обеспечить безопасную обработку конфиденциальной информации о клиентах.

Обучать сотрудников соответствующим навыкам

Недостаточно внедрить новые технологии. QA-команда должна развивать внутреннюю экспертизу, назначать ответственных лиц и при необходимости сотрудничать с внешними специалистами.

Нужно назначить сотрудника, ответственного за реализацию проекта. Он должен иметь необходимую экспертизу, а также пройти обучение у поставщика программного решения, чтобы понимать все тонкости работы новых инструментов. Такое повышение квалификации обеспечит устойчивое внедрение ИИ-инструментов, увеличит ROI.

Обученные должным образом QA-специалисты смогут использовать в работе как интеллектуальные технологии, так и традиционные методы анализа, постоянно улучшая систему контроля качества.

Краткий итог

В ближайшем будущем QA-командам предстоит модернизировать, автоматизировать и гуманизировать стратегию контроля качества. Новая система подразумевает внедрение ИИ без потери человеческой экспертизы, которая позволяет не просто работать с данными, а улучшать программу обеспечения качества.

Подготовлено на основании статьи: Call Center Helper. «How to Level Up Your QA Programme in 2026» (Как вывести вашу программу обеспечения качества на новый уровень в 2026 году).