在現實場景中,當我們與各類客服進行溝通、求助或投訴後,都會有一個給客服人員打分評價的環節。在很多客服公司,這個主觀評分就會決定客服人員的績效。但是還有很多場景,客戶不會給出打分,那麼如何通過AI技術為客服行業賦能,為客服人員給出一個公平的績效呢?很多公司使用了人工質檢,所謂質檢即質檢員對客服與用戶的語音對話或者文本對話進行分析和檢查的過程。
1 人工質檢存在的問題
一般在呼叫中心中,客服人員與質檢員的配置比是10:1左右,而如果客服每天進行了六個小時通話,那麼質檢員每天要面對的語音時長就是六十個小時。一天只有24個小時,而質檢員每天的有效工作時間一般是六到八個小時,對於部分語音需要客服人員重複聽三到五遍,因此要保證在有限的時間內完成大量的質檢工作,質檢員只能用抽查的方式。按照行業數據,人工質檢抽檢率只有0.5%到1%左右,對於部分不重視該流程的公司,抽檢率甚至更低。基於這樣的工作現狀,人工質檢會有以下問題:
1.1 無法全面覆蓋所有客服工作,可能抽查的都沒問題,但是剩下百分之九十九的通話裡就存在有違規行為。
1.2 質檢員也有情緒起伏,評價不客觀,部分規則具備主觀因素,而質檢員與客服為同事關係,可能出於情感因素,並不客觀的進行打分。
1.3 質檢員機械重複地聽取用戶與客服的通話錄音,機械且枯燥,並且除了對通話打分之外,沒有辦法從質檢工作中獲得有效線索對公司業務進行反哺。
2智能質檢的工作邏輯
從業務角度講,智能質檢首先通過語音識別模塊(ASR)將用戶與客服的通話錄音轉為文本。接著通過配置好的業務規則對文本內容進行分析檢查,判斷客服是否存在違規行為。然後將質檢結果返回給質檢員,讓質檢員進行覆核。即如下流程圖所示:
3智能質檢的價值
這裡我們通過與某公司客服部門的合作來舉例:
3.1 全量的質檢檢查
通過質檢任務對語音以及文本工單進行全量質檢,將質檢的覆蓋率提高到了百分之百,而使用前人工質檢的覆蓋率僅為0.5%。因為機器不知道疲憊,可以將所有的通話以及文本對話都進行質檢,判斷客服是否存在違規行為。
3.2 通過全量檢查,對通話進行質量檢查,找出高頻問題,推動業務解決問題
在對通話進行質檢的過程中我們發現客戶投訴的高頻問題主要集中在如何退訂資源以及如何進行帳號的權限設置,通過這些高頻問題再反哺給業務優化設計實現,有效降低了客戶投訴率。
3.3 通過質量檢查對客服的服務質量進行評價,幫助客服提升服務質量,最終提高用戶對客服的滿意度
在以前的人工質檢過程中,統計非常不全面。在全量質檢中,我們有效的發現了客服缺乏的知識,幫助客服提升服務質量,提升了客服的滿意度。
3.4 通過海量的檢查,累計優秀的對話案例,用於日後客服培訓時所使用的材料
通過全量的質檢,我們將一些表現好的客服與客戶通話記錄整理出來,脫敏之後形成客服培訓材料,有效降低了新客服接入的培訓時間。同時,通過模擬的方式,對客服進行測試,減少了訓練成本。
3.5 通過質檢中的熱點問題找到用戶潛在需求,提升產品完整性
在質檢中,我們發現客戶經常找不到我們活動的入口以及如何退換貨。在版本迭代過程中,我們對頁面進行了重新設計。
3.6 通過質檢找到營銷線索,促進企業服務增長
我們有一部分的對外銷售業務,我們在質檢過程中發現,有很多用戶因為疫情在家的原因對平板電腦的需求很大。智能質檢系統及時反饋給供應鏈,促使其加大了對平板電腦的推銷,有效提升了銷售額。
4 華為雲如何用AI賦能質檢
4.1 通過NLP能力使用規則賦能質檢
我們依託於華為雲對話機器人服務,通過我們過往在智能問答機器人以及任務型對話機器人等多個對話場景的實踐經驗,為質檢提供情緒檢測,詞向量相似度檢測,靜默檢測,
打斷檢測以及上下文重複檢測等規則將質檢需求進行量化。通過情感模型,聲學模型以及檢索模型來輔助質檢。通過全量的質檢,讓AI輔助質檢人員進行質檢,避免了前述提到人工質檢中的低效問題。
4.2 通過ASR能力讓質檢員從聽變為瀏覽
ASR即自動語音識別技術(Automatic Speech
Recognition)是一種將人的語音轉換為文本的技術。人工質檢中,質檢員需要聽大量錄音,而聽的效率遠遠低於看文字的效率,通過華為雲提供的ASR能力對錄音文件進行識別轉寫,質檢人員只需要查看轉寫並覆核過的質檢文件即可,大幅度提升質檢效率。
4.3 更加客觀的對客服人員進行打分
全量質檢改變了過往的抽查,通過定時任務與報表,讓業務方對客服違規情況進行瀏覽,能夠全面反映客服服務中存在的問題。
4.4 提升質檢業務的價值
通過AI解放了質檢員,變身為覆核員, 從質檢結果中獲取過往發現不到的問題,提升業務的價值。結合公司業務情況,輸出報告,規避潛在風險!
看了這麼多,沒記住?沒關係,小編幫你來總結
5如何使用華為雲智能質檢服務
當前我們正在進行火熱公測,邀您來免費體驗,為您的企業提高質檢效率,用AI自動化改變手工質檢的現狀。詳情請見華為雲官網。