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對于人工質檢,呼叫中心質檢優勢體現在哪

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?上篇文章我們講解了呼叫中心質檢是什么,有怎樣的作用,這篇我們再來說一說對于人工質檢,呼叫中心質檢的優勢有哪些吧!一般質檢分為幾個流程:制定質檢規則、范圍——進行抽檢(聽錄音、看會話)——形成質檢報表。看似簡單的流程,但卻充滿問題:1、質檢執行不客觀:采用人工質檢的方式產生的問題有兩個,一是人自身的主觀因素會對業務判斷存在偏差,二是人對執行標準的認知偏差,這些都會導致質檢結果不客觀。2、質檢范圍小:企業沿用抽檢的方式,很大程度上存在漏檢、錯檢的情況,質檢范圍也無法保障整體全量。3、成本高、效率低:高成本:一個質檢員的平均薪資是普通客服的1.5-2倍,薪資成本高,每20-50人就要配置至少1-2名質檢員,成本十分高昂。效率低:很多企業為了規避成本,采用臨時抽調一線客服、培訓等組員執行質檢任務。當面對海量客服中心交互數據時,每名質檢員至多一天聽取200條左右錄音,而缺乏經驗的質檢員可能每天最多聽取50-100條錄音,效率非常低。4、數據價值低:數據樣本的不足,以及抽檢方式和執行結構不客觀的因素等,導致質檢數據所反饋的價值并不大,很難形成有指導優化意義的數據。上述流程中所出現的問題,反映出一般的質檢并不能從整體上有效的衡量客戶服務質量,也不能客觀的反饋出業務中的問題。相比一般的人工質檢,呼叫中心質檢有幾大優勢:客觀的質檢執行通過對規則的提前配置,AI會完全按照規則來進行質檢工作,不存在個人主觀因素,質檢結果也更客觀。100%全量質檢與抽檢不同,AI能夠完全做全范圍質檢,不用擔心漏檢的情況發生。成本低,效率高呼叫中心質檢前置,可以有效節省人力成本的投入,只需通過標記即可進行人工復檢。而在效率方面,AI的數據處理能力是人的成百上千倍。數據價值更高充足的樣本量和客觀規則比對,使質檢數據更具有說服力和依據性,管理者可以通過數據反饋做出相應策略優化與調整。以上就是對于人工質檢,呼叫中心質檢的優勢體現。

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