Prendiamo spunto da un whitepaper di CallMiner per mettere in evidenza l’importanza del controllo della qualità (Quality Assurance) nell’ambito del contact center.
Per il controllo qualità, le organizzazioni continuano a utilizzare la rilevazione e l'analisi manuale esaminando solo una piccola percentuale delle interazioni con i clienti. Questo approccio lascia la maggior parte delle interazioni non analizzate, specialmente nei canali digitali, e limita le opportunità di miglioramento delle prestazioni degli agenti.
L'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) può migliorare significativamente il QA, liberando il tempo dei supervisori e degli analisti per attività più strategiche e, fornendo feedback più efficaci agli agenti, aiutare i dipendenti e offrire esperienze migliori ai clienti.
Utilizzare strumenti come lo speech&text analytics, grazie all'intelligenza conversazionale e le scorecard degli agenti, può essere un primo passo verso un QA automatizzato che può dare maggiore valore dagli investimenti in AI.
La potenza dell'automazione nel QA
Il QA manuale presenta diverse sfide:
- Limiti di capacità: I revisori QA possono analizzare solo una piccola parte delle interazioni.
- Complessità normativa: Le normative in continua evoluzione rendono difficile mantenere la conformità.
- Coaching soggettivo: Per quante “calibrazioni” si possano strutture, il feedback dei supervisori è spesso basato su giudizi personali piuttosto che su dati oggettivi.
- Risorse limitate: Le aspettative di miglioramento superano spesso le risorse disponibili.
- Feedback inadeguato: Senza analizzare tutte le interazioni, è difficile fornire un feedback in modo accurato e tempestivo.
- Interazioni non analizzate: Molte interazioni omnicanale, specialmente quelle digitali, non vengono esaminate.
Al contrario, l'automazione del QA nei contact center, basata sull'intelligenza artificiale, offre diversi vantaggi rispetto al metodo manuale:
- Contesto delle prestazioni: Analizza il 100% delle interazioni, fornendo una visione completa delle prestazioni degli agenti rispetto ai KPI. Questo evita di esaminare le metriche in modo isolato.
- Informazioni dettagliate: Consente di ottenere dati approfonditi su ogni interazione, permettendo di approfondire le trascrizioni per comprendere meglio le dinamiche specifiche.
- Scorecard accurate e obiettive: Favorisce un coaching più efficace grazie a scorecard precise e basate su dati reali. Queste possono essere utilizzate come punto di partenza per programmi di coaching di successo.
- Conformità e miglioramento continuo: Aiuta a identificare problemi a livello macro, superando i limiti dei meccanismi di autosegnalazione manuali. Ciò è particolarmente utile per affrontare reclami su larga scala, come quelli relativi alla qualità del prodotto, migliorando la risposta rapida e prevenendo conseguenze negative come richieste di garanzia o abbandono dei clienti.
Sfruttare le scorecard basate sull'intelligenza artificiale per promuovere miglioramenti pratici
Le scorecard basate sull'intelligenza artificiale offrono diversi vantaggi nel migliorare le prestazioni degli agenti nei contact center:
- Feedback coerente: Forniscono feedback su tutte le conversazioni, non solo su campioni casuali, aiutando a rafforzare i comportamenti positivi e a identificare aree di miglioramento.
- Definizione dei criteri: Consentono ai supervisori di definire metriche personalizzate in base alle iniziative aziendali, come vendite, marketing e gestione del cliente.
- Visione a livello di team: Forniscono una visione complessiva delle prestazioni di un intero team, aiutando a identificare problemi di processo e a focalizzare il coaching.
- Efficienza operativa: Riducono il tempo dedicato al lavoro amministrativo, aumentando il tempo per il coaching e migliorando la soddisfazione e le prestazioni degli agenti.
- Auto-coaching e competizione: Gli agenti possono visualizzare le proprie prestazioni rispetto agli altri membri del team, incoraggiando l'auto-coaching e una sana competizione, che può alimentare programmi di incentivi.
Le scorecard possono migliorare l'efficienza degli analisti QA e offrire un coaching più costruttivo agli agenti ma è fondamentale bilanciare l'automazione con il tocco umano, specialmente per aspetti come la vulnerabilità del cliente e l'empatia. L'intelligenza conversazionale, se implementata correttamente, può migliorare le interazioni in tempo reale e fornire ai supervisori strumenti per formare meglio gli agenti.
Ottimizza il tuo QA basato sull'intelligenza artificiale per ottenere risultati migliori
Una soluzione di conversazione intelligente funziona creando argomenti, script e categorie per l'analisi. Questo sistema può essere migliorato nel tempo aggiungendo nuove parole chiave, ad esempio per rispondere a nuove normative di conformità o a nuovi prodotti.
Un altro approccio efficace è quello di ottimizzare il sistema basandosi sulle migliori pratiche dei migliori agenti. Una volta identificato cosa dicono e come lo dicono i top performer, queste informazioni possono essere utilizzate per:
- Calibrare i requisiti di QA per l'intero team
- Premiare i top performer
In questo modo, il sistema diventa più efficiente e coerente con le strategie di successo già testate.
QA automatizzato: un gateway per ottenere informazioni più approfondite sui clienti
L'automazione del QA (Quality Assurance) consente di analizzare il 100% delle interazioni con i clienti, superando il limite dell'1% esaminato manualmente dai supervisori. Avviare un'iniziativa di QA automatizzato offre un ritorno sugli investimenti (ROI) attraverso l'intelligenza conversazionale basata sull'IA.
Vantaggi dell'Automazione del QA
L'automazione su larga scala del QA porta a numerosi benefici, tra cui:
- Riduzione dei rischi e miglioramento della conformità
- Diminuzione del tasso di abbandono dei clienti
- Aumento della soddisfazione del cliente
- Fluidità nel percorso del cliente
- Identificazione di opportunità di miglioramento aziendale (es. prodotto, marketing)
Espansione dei Casi d'Uso
Dopo aver implementato il QA automatizzato, le aziende possono espandere i casi d'uso per generare valore in altre aree. Ad esempio:
- creare dashboard di business intelligence per migliorare l'esperienza del cliente (CX) e i prodotti.
- condividere le informazioni del sistema di intelligenza conversazionale con il team di marketing per ottimizzare le strategie promozionali.
In sintesi, il QA automatizzato rappresenta un ottimo punto di partenza per dimostrare il ROI e il valore dell'intelligenza conversazionale in diverse linee di business.
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