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缺乏统一的质检标准
缺乏标准化的质检体系,难以形成对员工的激励考核
客户反馈数据分析效率低
业务快速发展过程中缺乏一套或多套的客户体验管理工具来收集客户反馈意见,无法对客户的反馈意见进行多维且细致的数据分析, 较难完成服务改进计划
难以实现完整的数据管理闭环
需要花费大量的人工精力来完成质检周报/月报的统计汇总,难以及时完成数据分析。同时,数据资源缺乏共享性、互通性,难以与运营、培训等部门实现高效协作
打造“投诉专项”智能质检,有效控制投诉风险
中关村科金通过制定投诉专项质检解决方案、搭建质检模型等方式,助力企业完善内部投诉管控机制,实时监控和处理问题录音,降低投诉带来的不良影响。
提升质检效率,实现高标准质检
通过观测喜马拉雅的客户服务数据发现,其在线客服日会话量约3000通,电话客服日通话量1000通,平均通话时长5-6分钟。通过配置规则、设计语句检测算子的逻辑运算条件进行模型搭建,结合呼入系统随录字段定位模型目标用户范围,完成质检模型的初步建模。在持续验证优化后,平均每天可以监测出1000多条投诉及举报录音,主要包括投诉主播、客服或者举报音视频文件、专辑、版权等多个业务场景。通过制定投诉专项质检模型解决方案,采用通用服务态度质检规则+投诉/举报/曝光等专项投诉质检规则+重点业务质检规则等多种质检模型组合方式,快速精准定位录音及文本中涉及的投诉场景,最后结合为触发红线指标设计的智能及抽检预警任务方案,确保每类投诉问题都有人处理,并及时安抚客户情绪并做出合理解释,给出处理方案,避免问题升级。
通过使用得助智能质检系统,最终投诉录音量从系统上线前约100通/天缩减到约10通/天,有效降低投诉率。同时,在人机高效协作的质检方式下,可及时跟进问题录音并有效解决投诉问题,协助喜马拉雅全面提升运营效率与客户满意度,实现质检业务的智能数字化转型。
挖掘数据价值,完善内部投诉管控机制
利用智能质检模型及时输出违规趋势报表,挖掘分析用户反馈的问题事件,抓取重点及关键,预知潜在的风险问题并联合运营、培训等部门提前设定解决方案,规避风险,确保业务开展的合规性和连续性。
通过得助智能质检, 助力喜马拉雅利用完善的自动化流程,打造更智能、更人性化的客服中心,全面实现降本增效,持续提升客户满意度。
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