提起客服中心的质量管理，人们首先想到的就是“质检”，进而就是“听录音”、“打分”。质检代表们为了更加客观地评估服务水平，既要保证听录音的样本量，又要反复的听每一条录音，仔细记录发现的每一项问题，繁重的工作让他们叫苦不迭;而客服代表提起质检，则像是老鼠见了猫，仿佛随时都可能被他们无情地扣罚。
如何让质量管理工作从“吃力不讨好”的现状完成向“既不吃力、又能讨好”的蜕变、在客服中心的服务水平提升中发挥更大的价值和作用?笔者结合在公司质量管理工作中的探索与实践，与各位进行探讨。
一、思考篇：价值化提升之路，从何入手?
提升价值，有一条放之四海而皆准的原则——降本增效。顾名思义，就是用更少的投入，输出更多的成果。如何在质量管理的工作中得以实现，笔者认为可从以下两个方面入手。
1、智能+人工，用更少的资源，做更多的事
(1)简单的事情机器做：在互联网技术应用初期，服务标准从纸质版到系统化嵌入的转变走出了智能化的第一步，但还远未达到“代替人来做”的水平。随着文本挖掘技术与语音识别技术的日益成熟，越来越多的问题识别与评估可以考虑直接由“机器”代替人工来做，比如“响应或等待时间过长”、“挂机不符合规范”等靠简单算法即可得出结论的检测项。这样既能释放了人力资源，又突破了样本量不足的局限。
(2)复杂的事情机器辅助人做：对于服务标准中需要主观判断的检测项，比如“业务错漏办”、“使用服务禁语”、“未按规范步骤操作”等，可考虑通过一定的系统判断标准进行筛选之后，再由人工进行二次复核，通过“智能+人工”相结合的方式，在保证样本量的基础上，又确保了评估结果的准确率。
2、评估+提升，同样的工作内容，更丰富的应用场景
(1)结果输出结构化，给服务评分的同时，更深入地聚焦关键问题：将质量评估的结果输出内容进结行构化重建，在评估人员存在问题的基础上，同时从客户-业务-流程规范-系统的维度进行问题的分析与记录，针对分析发现的非人员维度的服务症结，组织各业务部门开展讨论与优化，真正实现从QC(质量控制)到TQM(全面质量管理)的转变。
(2)人员提升差异化，对差错扣分的同时，更有效地开展辅导提升：质量管理不只是发现问题并扣分这一个关键环节，更重要的是如何系统地对人员的短板进行辅导提升。因此在质量评估的过程中，细心总结问题规律、挖掘优秀案例、深入班组与员工进行个性化的提升是重中之重。
二、实践篇：我们的转型之路，如何践行?
结合上述两点思考，笔者所在单位也在不断尝试探索实践。在智能与人工结合方面，逐步探索文本与语音智能质检的应用与优化，在人员服务提升方面，不断挖掘更便捷、更有效的工具与做法。
1、智能质检探索实践
(1)在线客服智能质检
依托文本挖掘技术，对服务过程中的文字根据一定的逻辑判断程序进行智能化分析，输出疑似问题服务，由人工对可疑结果进行二次复核，并将复核后的结果应用于评估与提升，整体应用流程图可见下图。
图1：在线智能质检应用流程图
当前已实现对服务禁语、业务错办、高风险投诉未跟进、响应规范及挂机规范等关键服务问题的智能化检测，各项功能的应用情况可见下表。我们也在各功能的实践应用中，不断优化逻辑判断算法，以期持续提升各项功能的准确率，最终实现90%以上的目标。
表1：当前已实现的智能质检功能
(2)热线客服智能质检
热线客服的智能质检，需要应用成熟的语音转文本技术，将热线服务过程中的语音内容转化成文本之后，再结合在文本挖掘技术与在线智能质检功能得以开展。但受到通话人员普通话不够标准、各类方言的发音差异较大等因素影响，语音转文本的准确率仍有一定的提升空间。尤其对于使用粤语较为广泛的广东地区，这一因素影响更大。以笔者所在单位近期尝试的 “升级投诉场景识别”功能测试结果为例，语音转文本正确识别率68.42%，文本挖掘智能质检系统功能命中率96.15%，整体场景命中率65.79%。因此当前语音转文本的准确率仍是热线客服智能质检取得突破性进展的关键影响因素。
图2：热线智能质检实践流程
2、服务提升探索实践
(1)重构质检输出结果，多维聚焦服务短板
为了改变以往只看质检评分结果、未能多维度全面分析记录服务问题的现状，笔者所在单位尝试将质检中发现的服务问题存在原因进行结构化梳理，我们共梳理8类服务问题原因合计69类问题细项，将单一的评分输出，优化为全方位多维度的服务评估，高效定位服务短板，针对性开展优化与提升，充分提高质量管理资源利用率。
表2：服务问题梳理示例
(2)搭建人员服务数据库，个性化开展员工提升
为了能更全面地评估员工服务水平，笔者所在单位搭建了包含8类指标(效能类、质量类、营销类均包含在内)的人员服务数据库，并实现了各类指标关联性分析、关键指标异动提醒、双优/双短/高效低质/高质低效员工筛选、考核结果实时呈现等功能的开发，助力“评估结果呈现”、“服务报告输出”、“服务水平呈现与针对提升攻略提供”三大应用场景的实现。同时，质检人员更是深入到班组的业务传达关键环节，对服务短板问题开展培训，配合优秀案例的持续挖掘、输出、多渠道传播，有效助力员工进行个性化提升。
图3：人员服务数据库应用场景
三、展望篇：AI时代，质量管理还将迎来什么变化?
交通上，无人驾驶汽车已经开到了北京的五环;围棋上，AlphaGo实现了围棋的60连胜;快递上，无人机已经开始承担运送重任，翻译上，人工智能已实现10种语言的即时翻译;医学上，人工智能CT阅片效率是医生的几十倍，其制定的治疗方案与知名医院医学专家有90%的符合度……在这个瞬息万变的智能化时代，各行各业都正在经历颠覆性的变革，也为质量管理价值化提升的无数可能带来无限憧憬。未来，客服中心的质量管理会迎来什么样的变化，让我们张开双臂，拭目以待。
本文转自d1net（转载）
