善用标记优化呼叫中心的品质管理

    |     2018年11月21日   |   会员信息   |     评论已关闭   |    2958

“淑头的淑”这段经典对话带给我们许多欢乐,多年之后依然回味无穷,与”家猫吃掉SIM卡”有异曲同工之妙。欢乐之余;不禁让我们想着这个台语客户与国语客服巧遇的美丽故事是否还在客服中心上演着。如果台语口音的客人被事先标记并于进线时识别出来,而不诣台语的客服员也被适当的标记,智能路由藉由双方的标记特征做出相对的转派,错误的巧遇将不再发生,我们少了一个如此乡土疗愈的小故事,但当事人也少了几分尴尬。这样的假设或许不切实际,但也算某种程度的个人化服务,藉由这主题让我们共同想象标记可能的使用场景及更多的可能性。
 
智能路由可能不是标记的典型应用,“淑头的淑”作为引述标记的重要性似乎张力稍嫌不足,人工标记也好、机器标记也好,标记就只是对目标物的一个简单但重要的状态宣告。以看病为例,当病人初诊时,医护人员除了要病人填写性别、生日、身高、体重、病史等一些基本数据…,也会询问病人是否对某些药物过敏,这就是一个简单但重要的”标记”环节,若因疏忽而误开病人过敏的处方,其后果不堪设想。在客服中心或许没有人命关天的标记,不过客服专员日以继夜地接触着不同的客户,彷佛医生望闻听切全神贯注般地诊断着病人,借着柔软的声调、抚慰人心的词语、配合着训练有素的十八般武艺,努力帮助客户解决问题或营销推广。同样地;客服员也需要计算机的辅助,除了可以藉由实时语音识别系统作关键词触发来获取最直接有效的服务信息(例如话术或知识内容)以便引导客户之外,为了做到个人化的服务,客服专员也跟医生一样需要个别客户的轮廓信息,如同医生必须识别病患是否有药物过敏或特殊的身心状况。藉由文本分析的语意模型可以标记客户各种面向的特征,客服员得以识别当前客户所处的销售阶段、是否需要立即进行挽留的动作、客户的喜好、满意度与潜在需求等…这些信息可以帮助客服专员在理解客户的心理状态或购买意愿下提供正确快速的服务,更甚者化干戈为玉帛以及达成UPSELL的目标!

 底下我们简短说明标记的基本技术概念:

标记的目标物可以是: 1.客户 2客服员 3不同媒体的对话。
客户与客服的标记通常是动态的,具有效期且与时俱进的。例如客户的婚姻状况、家庭成员、通勤方式、经济状况等都是可变的,而客服员也会从生手转为老手或对于介绍某项产品有着不同的熟练度阶段。
对话通常标记其来电原因与质检模型匹配结果,例如命中的专题、话术遵循异常(未通过合规、不当行为、客诉、禁语、情绪等模型…),以作为人工质检复核抽样或专题智能质检的筛选,例如依照不同的专题做自定义比率的抽样或依照质检模型的匹配结果做人工复核。
客户轮廓: 客户的标记如职业、学经历、收入、信用状况、婚姻状况、家庭成员、通勤方式、经济状况、客户等级、行为模式如投诉、性格、情绪、满意度等… 以作为营销机会识别、商品或服务推荐、服务渠道优先序、客户挽留、情绪预警及质检抽样等用途。
客服员轮廓: 客服员的标记如职级、年资、培训中的专题、满意度评比、互动技能等级、各项服务之业务知识、产品解说技能、销售技巧等…作为培训成效追踪、质检抽样逻辑之用途…
标记可为自动或人工标记,其来源可为业务系统、CRM、STT、Email、Chat…
对话文本分析可以藉由语意模型扮演好标记的关键角色。
以营销活动为主轴,结合STT+文本分析系统,配合客服员话术引导与提问训练,有系统地持续做客户轮廓标记,有利于客户个性化服务及终身价值创造。
 
 

                                                                                      (标记的延伸应用)
 
除了一般服务及电销上的辅助,标记可以提升质检的精致度,传统质检无法达到百分之百的抽样,导入STT之后,可以首先以文本分析系统做对话的分类,筛选出异常件及标记对话所涉及的服务专题,异常件可直接派送到人工质检池等待人工复核,其次再以各该主题的质检模型对已归类的对话进行自动智能质检,再将匹配不符的对话转派人工处理,而符合的部分亦可做少量的抽样复核,如此质检的覆盖率及精准度可大大提升。此外;抽样的规则可依照对话、客户或客服员的标记做逻辑组合。试想;新的客服员或新推出的服务,必须多投入时间调优,因此抽取权重相对高些,而优秀资深的客服员其抽样数量可低些,总而言之;多了这些具有意义的标记,业务上的应用弹性便增加了。
 
曾几何时办公室里的话机不再响起? 亲友的通讯都转移到Line、Wechat上来了! 随着模拟、数字、IP与行动通讯等技术转型,声音的沟通多了一些新的载体,而文字甚至图片影音的沟通也有许多创新的媒介。除了新的、不同媒体的服务延展,强化了客服/呼叫中心以服务为本的核心价值以外,Internet、多媒体、大数据、机器学习的浪潮也引发了服务提供商与接受服务者的行为改变。众多的制式服务流程在标准化后,逐渐转由越来越聪明的机器在Internet与指尖上提供服务,为了在跨媒体之间维持客户一致的体验并延续未完的服务,IT转型与全媒体渠道整合势在难免,如何洞悉散布在不同的接触历程中客户的声音变得刻不容缓,渠道的多元带来了管理上的挑战,服务的量与质需要跨媒体做到良好的管理与监控,营销也必须活用不同媒体来提升效益。全媒体与智能客服已经带来产业的质变,善用科技来提供人性化的服务与管理是必要的转型,以精准的”标记”来发展更多具有价值的应用,将会是全媒体对话文本分析系统一个重要的目标。

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