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AI智能质检新实践:如何借助「流程质检」,提升客服或销售的执行力

很多人不知道:原来对销售和客服的沟通过程,能做到这么精细的管理。

想了解一家企业是否值得信赖,打一次热线电话就知道了。

电话那头的客服或销售人员,代表企业直接与客户打交道,他们能否快速定位和解答问题,往往可以反应出企业的专业性和规范性。为了赢得更多客户信赖,企业不断总结出客户常见问题的标准作业流程(SOP),要求业务人员按流程帮助客户定位和解答问题。

但是,如何监督业务人员在遇到特定场景或客户的特定问题时,有没有执行标准流程,有没有按要求进行回复呢?可以使用流程质检(或者叫场景质检、问答质检)功能。

什么是“流程质检”?

流程质检的主要目标是,判断员工与客户沟通时“是否按照规范流程,回答了客户的问题”。

具体来看,流程质检的质检项,首先需要判断一个对话是在讲什么事情,然后再判断针对这件事情,业务人员的回答是否满足一个或多个规范条件。

其实,也可以认为“流程质检”是一种 2 个以上质检项(语义点)的复合质检。复合质检若想做到比较好的效果,需要每个语义点都能实现较高的召回率和准确率。因此,在传统的“关键词+正则”模式之外,引入效果更好的、基于深度学习模型的“非正则”模式来生产质检项(语义点)势在必行。

下面,我们来看两个实际的例子,帮助大家理解循环智能的“流程质检”功能是如何工作的。

实例:“单条件”流程质检

“单条”流程质检指的是,当客户提到某个具体的场景,业务人员在回复中必须出现某个语义点(单个)。

例如,很多企业的服务规范,要求业务人员遇到“客户要求反馈”的场景时,及时作出“安抚解释”。如果没有出现“安抚解释”的语义点,即判定该客服或销售人员未按流程提供服务,须减去一定的分值。

首先,我们要配置好“客户要求反馈场景”的流程质检项:

配置完成之后,在机器质检系统中搜索“客户要求反馈场景”,就可以找出所有命中该场景的不合格对话:

在这个例子中,机器质检系统判定在这通对话中,客服人员没有进行“安抚解释”,所以要扣除一定的分数:

最后一步,人工进行复检,看看机器有没有误判或漏判。

实例:“多条件”流程质检

“多条件”流程质检,指的是当客户提到某个具体的场景,业务人员在回复中必须出现多个特定的语义点。

例如,某个专业的、提供居住服务的企业,要求当客户提到“空调不运转”的场景时,在线客服人员需要向客户确认“插座是否通电”、“物业地址”和“维修时间”,如果没有提到其中任何一个,都会被判定为不合格。

同样,首先我们要配置好“空调不运转场景”的流程质检项:配置完成之后,在机器质检系统中搜索“空调不运转场景”,即可找出所有命中该场景的不合格对话:

在这个例子中,在线客服人员没有提到“插座是否通电”,因此被判定为不合格,需要扣除一定的分数:

最后一步,同样是人工进行复检,看看机器有没有误判或漏判。

监督不是目的

重视客户体验的中大型企业,往往对客服人员的规范执行情况要求更加严格,对“流程质检”的需求比较大。最近,我们发现,有越来越多企业也开始重视销售场景的标准作业流程(SOP),因此,通过“流程质检”功能监督销售人员执行力的需求,也逐渐增多了。

不过,无论是面向客服人员,还是销售人员,“监督”从来不是目的。对企业而言,找到更好的方法监督员工的执行力,最终还是为了提升员工的执行力和企业的运营效率。

循环智能(Recurrent AI)
循环智能(Recurrent AI)

循环智能致力于借助原创的自然语言处理(NLP)和深度学习技术,搭建基于AI的销售策略生成与执行辅助系统,助力企业销售效率提升与业绩增长。

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