Контроль качества играет одну из главных ролей для обеспечения высокого уровня клиентского обслуживания — ключевого фактора успешности бизнеса, который формирует репутацию бренда и повышает лояльность клиентов.
Но не так просто обеспечить эффективный контроль качества и грамотно реализовать весь процесс. В этой сфере много ручного труда, может использоваться до 20 разных программ и всегда есть риск негативного влияния человеческого фактора. Все это отрицательно отражается на процессах и результатах.
В то же время цифровизация и автоматизация с использованием искусственного интеллекта (ИИ) позволяют оптимизировать работу команд контроля качества в контакт-центрах, снизить нагрузку на сотрудников и повысить точность работы. Рост эффективности может составить до 30%. Процессы становятся более гибкими, технологичными и централизованными.
О том как Модуль контроля качества Речевой аналитики помогает повысить производительность рассказала начальник Центра оценки качества сервиса Газпромбанка Алина Пиляева — эксперт с 18-летним опытом. Главная проблема и стимул автоматизации работы контролеров заключается в том, что сотрудники при выполнении своих обязанностей очень много времени тратят на переходы из программы в программу, на ручную работу. Это рождает напряжение и ошибки.
«Модуль контроля качества предоставляет единый интерфейс для всех необходимых задач, позволяет автоматизировать процессы, делает нашу работу более точной и качественной. Если без него обработка задачи занимает в среднем 22 минуты, то после автоматизации примерно 14 минут. Это потрясающий инструмент и в таком исполнении других решений я не видела. В модуле автоматизировано более 20 отчётов Excel, 24 ключевых процессов контроля качества, 7 разных программ (ПО)», — отметила Алина Пиляева.
Cпикер ГПБ подчеркнула, что рассчитывает на помощь системы в распределении нагрузки без влияния человеческого фактора. «Автоматическая рандомное распределение задач с учетом графиков аудиторов и операторов позволит избежать перегрузки контролеров и при этом равномерно организовать оценку, в том числе мотивации сотрудников».
Подробнее о функционале Модуля контроля качества Речевой аналитики рассказала и показала в интерфейсе решения ведущий продуктовый аналитик компании BSS Ангелина Курыгина. Она продемонстрировала как автоматически система формирует общий план на отдел качества, а также персональные планы по контролерам, как превратить планы в реальные задачи и распределить на сотрудников.
«Для этого используется интеллектуальный семплинг — уникальный инструмент, разработанный нашей командой. Это автоматическое распределение диалогов на проверку с возможностью учета рабочего времени контролера. Он обеспечивает равномерность и глубину выборки», — прокомментировала Ангелина Курыгина.
Спикер показала, как семплинг позволяет легко администрировать функции контроля качества. Видеть в режиме реального времени какой объем задач выполнил каждый контроллер. Это важно и удобно при поступлении срочных задач — можно точно оценить ресурсы, загрузку и определить сроки реального выполнения.
Продемонстрировала как сотрудник видит свои задачи. Каким образом в едином пространстве можно выполнять все типы задач. Рассказала и о новом автоматизированном типе задач — аудит контролёров, а также других функциях — оценки чата, звонка, апелляции, автооценки.
Product Owner системы «Речевая Аналитика» компании BSS Анна Ивлева рассказала, что в следующем релизе будут автоматизированы калибровочные сессии. «А в проекте с ГПБ наша команда автоматизирует такие непростые процессы, как разбор жалоб, запросы от юридического департамента, обмен информацией между сотрудниками качества и сотрудниками методологии, базы знаний и другие задачи».
Всех, кто хочет лично посмотреть систему, команда BSS приглашает на демостенд компании в рамках XXIV Международного Customer Contacts World Forum 18-20 марта 2025 года (Москва, отель Рэдиссон Славянская). Приходите, смотрите, задавайте свои вопросы — будем рады.
Посмотреть запись вебинара можно по этой ссылке. Если хотите получить более подробную информацию о решении — пишите здесь.
