OPUBLIKOWANO: 24 czerwca 2024
Wykorzystanie AI do monitorowania jakości obsługi telefonicznej pomoże firmom w automatyzacji analizy rozmów, identyfikacji słabych punktów i podejmowaniu działań naprawczych. Dzięki temu firmy będą w stanie zapewnić lepszą obsługę klienta i zwiększyć satysfakcję klientów.
- Jak użyć AI oraz automatyzację do monitorowania jakości obsługi telefonicznej
- Case - zastosowanie AI do monitorowania jakości obsługi telefonicznej
- Opis problemu
- Monitorowanie jakości obsługi telefonicznej za pomocą GPT-4
- Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4
- Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do monitorowania jakości obsługi telefonicznej
Jak użyć AI oraz automatyzację do monitorowania jakości obsługi telefonicznej
Pewnie zastanawiasz się, jak AI może pomóc w monitorowaniu jakości obsługi telefonicznej? Wyobraź sobie, że masz do dyspozycji narzędzie, które automatycznie analizuje każdą rozmowę z klientem, wyłapuje kluczowe elementy i ocenia czy standardy obsługi są zachowane. Brzmi jak science-fiction? Wcale nie, dzięki zaawansowanym modelom przetwarzania języka naturalnego, takim jak GPT-4, jest to jak najbardziej możliwe.
Pomyśl, że zamiast ręcznie przeglądać dziesiątki czy setki nagrań, AI może zrobić to za Ciebie w ułamku sekundy. Modele językowe potrafią wyłapać najważniejsze kwestie w rozmowie, ocenić sentyment wypowiedzi klienta, a nawet zidentyfikować potencjalne problemy. Co więcej, dzięki automatyzacji, cały proces może odbywać się w czasie rzeczywistym, dając natychmiastowy wgląd w jakość obsługi.
AI nie tylko oszczędza czas, ale też daje znacznie szerszą perspektywę. Analizując setki rozmów, system może wyłapać powtarzające się wzorce, zidentyfikować obszary wymagające poprawy i zasugerować konkretne działania. Wyobraź sobie, że AI podpowiada Ci, że w 30% rozmów agenci nie przedstawiają pełnej oferty lub że klienci często skarżą się na długi czas oczekiwania. Dzięki takiej wiedzy, możesz podjąć celowane działania by podnieść jakość obsługi.
Case - zastosowanie AI do monitorowania jakości obsługi telefonicznej
Opis problemu
Firma TeleCare, średniej wielkości call center obsługujące klientów z branży telekomunikacyjnej, stanęła przed wyzwaniem monitorowania i poprawy jakości obsługi. Przy dziesiątkach konsultantów i setkach rozmów dziennie, ręczna analiza nagrań stała się nieefektywna i czasochłonna. Kierownictwo zdawało sobie sprawę, że bez dokładnego wglądu w przebieg rozmów, nie będą w stanie zidentyfikować obszarów do poprawy i odpowiednio przeszkolić zespół.
Dodatkowym problemem był brak standaryzacji. Każdy konsultant miał swój styl rozmowy, co przekładało się na nierówną jakość obsługi. Firma potrzebowała narzędzia, które nie tylko analizowałoby rozmowy, ale też pomagało w egzekwowaniu standardów. Mierzenie satysfakcji klienta również było wyzwaniem - ankiety po rozmowie wypełniała tylko niewielka część dzwoniących. TeleCare potrzebowała kompleksowego rozwiązania, które ujednolici obsługę, podniesie jej jakość i da wgląd w doświadczenia klientów.
Monitorowanie jakości obsługi telefonicznej za pomocą GPT-4
Rozwiązaniem problemów TeleCare okazało się wdrożenie systemu monitoringu opartego o model GPT-4. Dzięki zaawansowanym zdolnościom przetwarzania języka naturalnego, GPT-4 jest w stanie analizować rozmowy na wielu płaszczyznach. Od identyfikacji kluczowych fraz, przez ocenę sentymentu wypowiedzi, aż po sprawdzanie zgodności ze skryptem - GPT-4 wyłapuje to wszystko automatycznie i błyskawicznie.
Kluczem do sukcesu okazała się integracja GPT-4 z systemami call center za pomocą narzędzi no-code.
Proces wygląda tak: nagrania rozmów trafiają automatycznie do chmury, gdzie GPT-4 je analizuje. Wyniki, wraz z transkrypcją i kluczowymi metrykami, są przesyłane do panelu w Airtable. Stamtąd, za pomocą Zapiera, alarmy o niskiej jakości obsługi trafiają do odpowiednich supervisorów na Slacku. Ci mogą odsłuchać nagranie, przeczytać transkrypcję i podjąć natychmiastowe działania - czy to feedback dla konsultanta, czy eskalacja problemu.
Dzięki automatyzacji, TeleCare może też podejmować proaktywne działania. Jeśli AI wykryje, że klient jest niezadowolony, system może automatycznie wysłać spersonalizowaną ofertę lub kod promocyjny, by zatrzymać klienta. To pozwala zamienić potencjalnie negatywne doświadczenie w pozytywne i budować lojalność.
Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4
1. Nagrania rozmów są automatycznie przesyłane do Google Drive.
2. GPT-4, za pomocą API, pobiera nagrania i dokonuje transkrypcji oraz analizy, wyłapując kluczowe metryki jak sentyment, zgodność ze skryptem, czas rozmowy etc.
3. Wyniki analizy są przesyłane do Airtable, gdzie każda rozmowa ma swój rekord z ocenami w poszczególnych kategoriach.
4. Zapier monitoruje Airtable i gdy wykryje rozmowę ocenioną poniżej progu jakości, wysyła powiadomienie na Slacka do odpowiedniego supervisora.
5. Supervisor może w Airtable odsłuchać rozmowę, przeczytać transkrypcję i kluczowe uwagi od AI, a następnie zdecydować o dalszych krokach.
6. Jeśli rozmowa wskazuje na niezadowolenie klienta, Zapier automatycznie wyzwala wysyłkę spersonalizowanej oferty z systemu CRM na adres email klienta.
7. Wszystkie metryki jakości są agregowane w Google Sheets i wizualizowane w raportach, dając kierownictwu stały wgląd w trendy i obszary do poprawy.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do monitorowania jakości obsługi telefonicznej
Wdrożenie AI do monitorowania jakości obsługi telefonicznej może przynieść firmom wiele wymiernych korzyści. Przede wszystkim, automatyzacja analizy rozmów oszczędza czas i zasoby. Zamiast ręcznie przeglądać nagrania, zespół może skupić się na działaniach naprawczych i rozwojowych. Co więcej, AI analizuje 100% rozmów, nie tylko próbkę, dając pełny obraz jakości obsługi.
AI pomaga też standaryzować obsługę. Analizując każdą rozmowę pod kątem zgodności z przyjętymi procedurami, system może natychmiast wyłapać odstępstwa i zidentyfikować obszary wymagające szkolenia. Dzięki temu, klienci mogą liczyć na spójne i wysokiej jakości doświadczenia, niezależnie od tego z kim rozmawiają.
Oto podsumowanie kluczowych korzyści:
- Oszczędność czasu i zasobów dzięki automatyzacji analizy rozmów
- Pełen wgląd w jakość obsługi dzięki analizie 100% interakcji
- Standaryzacja obsługi i zapewnienie spójnych doświadczeń klientów
- Szybka identyfikacja obszarów wymagających poprawy i szkolenia
- Możliwość proaktywnego reagowania na niezadowolenie klientów
- Poprawa satysfakcji i lojalności klientów
Podsumowując, AI w monitorowaniu jakości obsługi telefonicznej to nie science-fiction, ale realna i dostępna możliwość. Dzięki potężnym modelom językowym jak GPT-4 i łatwym w użyciu narzędziom automatyzacji, firmy mogą wnieść swoją obsługę klienta na nowy poziom. Lepsza jakość, większa spójność i wyższa satysfakcja klientów są na wyciągnięcie ręki. Wystarczy sięgnąć po odpowiednie narzędzia AI.