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我想每个客服团队的管理人员都遇见过这个问题：明明反复培训，但同样的问题还是会再犯，质检报告出了一大堆，问题还在。其实就是缺少一套完善的客服质检闭环体系，质检不是为了检查错误，为了扣钱，而是让问题得到解决，减少风控风险，提升业务的发展。
一、客服质检四大痛点
质检数量多，人工质检少
聊天软件的对话、电话录音、视频聊天等都散落在不同的客服系统中，文件数量多，只能采取人工抽检的方式，质检率不到10%，大量的风险没有还隐藏在水下。
发现问题・却不解决
传统质检只进行打分然后出报告，传达到负责人，但没给出具体解决方案，问题依然存在。
不分类问题・无跟踪机制
未区分个人问题、共性问题、系统问题，同时后续培训没有建立完善的跟踪机制，没有落实到个人，问题解决形式浮于表面。
标准不统一・缺工具赋能
没有建立统一的质检标准、只是一个“扣分考核工具”，引发客服人员不满，同时缺少ai工具的赋能，效率低。
二、客服质检解决方案：数字化闭环构建5步法
第1步：问题发现—从抽样到全量
传统质检就是抽样、打分、出报告，就没有其他了，需要一个工具-智能质检" style="color: rgb(84, 141, 212); text-decoration: underline;">得助智能质检来辅助。
得助智能质检可以进行100%的全量质检，对文字、图片、电话录音、视频都可以质检，对问题可以进行分级，可以进行实时质检，出现问题当场提醒预警，及时避免风险问题，帮助质检人员提高质检效率。
第2步：问题分类分析，深挖问题根源
对问题分类统计：区分问题类型：个人问题、共性问题、系统问题。
如果是个人问题就针对性培训，快速解决；
多人问题及时查看培训材料、讲解是否不清楚，客服对培训的理解不到位；
系统问题说明就是产品出现问题，有设计缺陷、流程繁琐等问题，那就及时修复。
第3步：复用企业知识资产、使用ai陪练工具
将质检过程中的出现问题、提炼的优秀话术和企业的产品知识进行结合转化为企业可复用的数字化知识资产。同时利用得助智能ai陪练工具，自动生成培训课件，进行实战模拟演练，纠正问题，训练标准话术，提高培训效果。
第4步：数据化跟踪验证，防止问题再犯
建立数据化跟踪验证机制：
针对个人问题，系统自动对比整改前后的对话信息，生成个人报告，如果还未修改再次辅导并扣钱；
针对共性问题实时监管错误发生率、客户满意度等指标，生成数据报告，展示培训效果。
总之需要建立完善的反馈机制，确保问题得到彻底解决。
第5步：搭建质检体系数字化迭代机制
建立统一的质检标准，同时随时迭代优化，适应现有的业务形态。针对不同的产品、客服团队制定不同的质检标准，收集各部门的反馈情况，完善质检方法。要让个人经验和数字化工具结合起来，保持高效的质检效率。
当然质检体系的建立肯定是不容易的，但一旦建立起来，那么带来的效果不仅仅是服务质量的提升，更是团队能力、客户满意度提升，更是业绩的提升，让质检不再是成本中心，而是成为业务增长的赋能引擎
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