Tradycyjny monitoring połączeń w call center, polegający na wybiórczym odsłuchiwaniu, już nie spełnia wymagań współczesnego biznesu. Zabiera cenny czas menedżerów, pozostawiając część problemów w „martwym polu” z powodu wybiórczej kontroli. Na szczęście sztuczna inteligencja radykalnie zmienia podejście do kontroli jakości obsługi. Usługi transkrypcji rozmów napędzane przez AI pozwalają analizować 100% komunikacji, przekształcając każdą rozmowę w źródło spostrzeżeń służących poprawie pracy i rozwojowi.
Jak AI pomaga w analizie rozmów: od transkrypcji do analityki
Proces zaczyna się od automatycznej transkrypcji, która przekształca nagrania audio w tekst. A następnie AI przeprowadza głęboką analizę rozmów. Oto co dokładnie można uzyskać do oceny jakości obsługi klienta za pomocą sztucznej inteligencji.
- Zwięzłe podsumowanie połączenia. AI tworzy krótkie streszczenie rozmowy i wyróżnia kluczowe momenty. Pozwala to menedżerowi zrozumieć istotę dialogu w kilka minut, bez konieczności odsłuchiwania całego nagrania. Może również ocenić prawdopodobieństwo pomyślnego zamknięcia transakcji. Jeśli klient, na przykład, zadawał wiele pytań dotyczących produktu lub interesował się dostawą — najprawdopodobniej złoży zamówienie.
- Analiza użycia kluczowych słów i zwrotów. AI śledzi, czy menedżer używa obowiązkowych zwrotów, na przykład powitania, nazwy promocji, oraz czy nie używa zakazanych słów lub wypełniaczy.
- Ocena tonu emocjonalnego. Sztuczna inteligencja potrafi określić zarówno ogólny nastrój rozmowy, jak i emocje każdego z jej uczestników. Badanie Ringostat, oparte na analizie 50 000 rozmów, wykazało bezpośredni związek między nastrojem menedżera a klienta. Kiedy pracownik wykazywał nieprofesjonalizm lub niepewność, klienci reagowali zakłopotaniem. Natomiast pomocny nastrój menedżera wzbudzał zainteresowanie.
Wszystkie te dane są gromadzone w przejrzystych raportach w czasie rzeczywistym — a menedżer call center otrzymuje obiektywny i pełny obraz pracy zespołu. Może również na czas wykrywać problemy w komunikacji, zanim doprowadzą one do utraty klientów.
Ocena zgodności dialogów z wewnętrznymi procedurami
Narzędzia takie jak RingostatAI Supervisor dostosowują się do specyfiki firmy, ponieważ uczą się na jej wewnętrznych skryptach i zasadach. Sztuczna inteligencja na podstawie kontekstu rozmowy rozumie, o jaki produkt lub usługę chodzi, i stosuje odpowiednie kryteria oceny. Oznacza to, że AI może kontrolować przestrzeganie:
- struktury rozmowy — sprawdzana jest kolejność etapów: powitanie, identyfikacja potrzeb, prezentacja produktu, radzenie sobie z obiekcjami;
- kompletności prezentacji produktu — kontrolowane jest, czy menedżer wymienił wszystkie kluczowe zalety i cechy omawianego produktu;
- logiczności przejść między etapami — AI śledzi, jak płynnie i trafnie menedżer prowadzi klienta od jednego etapu rozmowy do drugiego, zachowując zrozumiałą strukturę dialogu;
- poprawności zakończenia połączenia — oceniane jest, czy podsumowano rozmowę, uzgodniono następny krok i czy padły słowa podziękowania dla klienta.
Wykrywanie problemów i nieefektywności
Za pomocą sztucznej inteligencji można wykrywać problemy w pracy call center, które już doprowadziły do utraty lojalności klienta. Na przykład, dodając do listy słów kluczowych następujące zwroty: „chcę złożyć skargę”, „długo nie odpowiadaliście”, „chcę anulować zamówienie” itp. System oznaczy to połączenie, abyś zwrócił na nie uwagę — po zapoznaniu się z kontekstem dowiesz się, na którym etapie interakcji z klientem wystąpił problem.
Za pomocą AI można również zrozumieć, w czym konkurenci są lepsi od Ciebie. Wystarczy dodać do listy słów kluczowych ich nazwy, aby AI oznaczał rozmowy, w których wspomina się o innych firmach. Jeśli, na przykład, użytkownik powiedział: „A u [Nazwa konkurenta] zamówienia docierają szybciej” — dowiesz się, że musisz przyspieszyć wysyłkę towaru z magazynu. W przeciwnym razie potencjalni klienci, którzy pilnie potrzebują swojego zamówienia, przejdą do konkurencji.
Wykorzystanie w szkoleniach i podnoszeniu standardów
Sztuczna inteligencja pomaga wykrywać nie tylko problematyczne, ale i udane rozmowy — te, które zakończyły się pomyślnie zamkniętą transakcją lub poprawą nastroju klienta w trakcie dialogu. Analizując je, można zidentyfikować skuteczne skrypty lub przydatne techniki komunikacyjne w celu zwiększenia efektywności całego zespołu. Można również udostępniać nagrania lub transkrypcje tych rozmów nowym pracownikom, aby szybciej wdrożyli się w proces pracy.
Konfiguracja różnych profili
Korzystając z analityki mowy z AI od Ringostat, można skonfigurować różne profile w zależności od doświadczenia pracownika. Takie podejście pozwala szybciej identyfikować sposoby podnoszenia kwalifikacji personelu oraz obiektywnie oceniać pracę niedoświadczonych menedżerów.
Podsumowując, monitoring połączeń za pomocą AI pozwala nie tylko na rejestrowanie błędów, ale także na znajdowanie obszarów do rozwoju, identyfikowanie najlepszych praktyk i szybkie reagowanie na potrzeby klientów. To przekształca każdą rozmowę w cenną wiedzę, która pomaga zwiększać efektywność zespołu call center, poprawiać doświadczenia klientów i w rezultacie zwiększać zyski firmy.
