Jeszcze kilka lat temu
analiza jakości rozmów w contact center opierała się głównie na ręcznym odsłuchiwaniu pojedynczych nagrań. Supervisorzy wybierali niewielką próbkę rozmów, przygotowywali oceny jakości i na tej podstawie planowali działania rozwojowe dla konsultantów. Problem polegał na tym, że przy dużej skali operacji taki model przestaje być wystarczający.
Dziś nowoczesne narzędzia oparte na technologii
ASR (Automatic Speech Recognition) oraz AI pozwalają analizować praktycznie 100% interakcji – bez konieczności ręcznego odsłuchiwania każdej rozmowy. Co istotne, nie chodzi o zastępowanie ludzi. Największą wartością tych rozwiązań jest odciążenie zespołów z najbardziej czasochłonnych, powtarzalnych zadań i umożliwienie im skupienia się na tym,
co naprawdę wpływa na customer experience: relacji z klientem, rozwoju kompetencji i poprawie jakości obsługi.
Dlaczego klasyczny monitoring jakości przestaje wystarczać?
Według danych McKinsey wiele organizacji nadal ogranicza się do analizowania "ręcznie" mniej niż 2% wszystkich rozmów w contact center.
Niewdrożenie w tym procesie automatyzacji oznacza, że ogromna część wiedzy o potrzebach klientów, problemach procesowych czy jakości obsługi po prostu pozostaje niewykorzystana.
Jednocześnie contact center generują dziś gigantyczne ilości danych spływających z różnych kanałów komunikacji, jakie oferuje
customer service, takich jak rozmowy telefoniczne, czaty, e-maile, zgłoszenia ticketowe czy komunikatory internetowe i social media.
Agregacja i analiza danych zbieranych w modelu obsługi omnichannel stawiają szereg wyzwań, nawet z zastosowaniem narzędzi automatyzujących ten proces. Bez automatyzacji analiza takiej skali danych jest praktycznie niemożliwa. A odbiorcy oczekują od interakcji z marką możliwości wybrania najdogodniejszego dla siebie kanału kontaktu.
Dlatego technologia ASR, pozwalająca zamienić rozmowę głosową na tekst, który następnie może zostać przeanalizowany przez modele AI i narzędzia analityczne, staje się ważnym sojusznikiem zespołów dbających o
customer experience. Dzięki temu organizacje mogą:
- identyfikować powtarzające się problemy,
- automatycznie wykrywać emocje i sentyment,
- analizować przyczyny kontaktu,
- monitorować zgodność procesów,
- budować automatyczne karty jakości,
- przygotowywać podsumowania rozmów,
- wspierać agentów rekomendacjami w czasie rzeczywistym.
Zdając się w tych zadaniach na
technologie wspierające obłsugę klienta, zespoły customer service zyskują nieocenione wsparcie, które pozwala im na efektywniejsze zarządzania swoim czasem i lepsze wykonywanie swoich obowiazków.
AI jako wsparcie zespołu, nie jego zastępstwo
Wokół automatyzacji customer service nadal pojawia się wiele obaw związanych z zastępowaniem ludzi przez AI. W praktyce najlepiej działające organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję inaczej – jako narzędzie wspierające zespoły operacyjne.
Dobrym przykładem jest
automatyczna karta oceny rozmowy.
W tradycyjnym modelu lider zespołu lub dział jakości poświęca wiele godzin tygodniowo na odsłuchiwanie rozmów i ręczne uzupełnianie formularzy QA.
Narzędzia ASR mogą automatycznie:
- transkrybować rozmowę,
- wykrywać kluczowe elementy procesu,
- sprawdzać zgodność ze skryptem,
- oznaczać potencjalne błędy,
- generować scoring jakościowy.
Czy to oznacza, że rola zespołu działu jakości przestaje być potrzebna? Wręcz przeciwnie.
Dzięki automatyzacji specjaliści jakości mogą poświęcić więcej czasu na:
- przygotowywanie coachingów,
- rozwój kompetencji miękkich konsultantów,
- analizę trendów jakościowych,
- projektowanie lepszych procesów obsługi,
- indywidualną pracę z agentami wymagającymi wsparcia.
To szczególnie ważne, ponieważ według McKinsey personalizowany coaching oparty na danych z analizy rozmów może realnie obniżać
Average Handle Time oraz poprawiać
Customer Satisfaction Score. Badania dowodzą więc, że stosowanie sztucznej inteligencji w działach jakości nie tylko nie jest zagrożeniem dla konsultantów, ale realnie przekłada się na rozwój ich kompetencji.
Efektywność mierzona liczbami
Inwestycja w technologię ASR to nie tylko kwestia wygody, ale przede wszystkim twardych wyników biznesowych. Dane z rynku wskazują na konkretne wzrosty efektywności:
| Funkcja AI / ASR |
Wzrost efektywności / Oszczędność
|
| Analiza rozmów w czasie rzeczywistym |
+25-40% jakości interakcji
|
| Automatyczne raportowanie |
Oszczędność 50% czasu menedżerów
|
| Redukcja kosztów szkoleń |
ok. 40% dzięki precyzyjnym wskazówkom |
|
Skrócenie czasu wdrożenia pracownika |
Przyspieszenie o 30% poprzez analizę postępów |
Dane są więc jednoznaczne - poszukując pozytywego wpływu narzędzi ASR na organizację, nie musimy kierować się przeczuciami, gdyż za zasadnościa ich użycia stoją mierzalne dane.
Voiceboty i AI w obsłudze prostych spraw
W praktyce jednym z najbardziej efektywnych zastosowań AI są
voiceboty wspierające obsługę prostych i powtarzalnych zapytań.
Nie chodzi o całkowite zastąpienie konsultanta. Chodzi o inteligentne odciążenie zespołów tam, gdzie klient potrzebuje szybkiej, prostej odpowiedzi. To nie budowanie muru między konsultantem a klientem, a raczej wdrożenie inteligentnego asystenta, który udzieli prostych informacji tam, gdzie nie ma konieczności oczekiwania na połączenie się z konsultantem, co skraca czas obsługi i zwiększa satysfakcję klientów.
Takie rozwiązania szczególnie dobrze sprawdzają się podczas peaków kontaktowych:
- sezonowych wzrostów ruchu,
- awarii systemów,
- kampanii marketingowych,
- okresów świątecznych.
Dzięki temu konsultanci mogą skupić się na bardziej złożonych sprawach wymagających empatii, negocjacji czy indywidualnego podejścia. Pozwala to zarówno zaadresować proste sprawy, które w innym przypadku angażowałyby członków zespołu, którymi może zająć się automat, jak i tam, gdzie jest to konieczne, głęboko pochylić się nad problemem klienta żywemu konsultantowi.
AI Trend Watch - wykrywanie problemów zanim eskalują
Nowoczesne platformy speech analytics coraz częściej pełnią również funkcję systemu wczesnego ostrzegania. Dzięki możliwości analizowania spływających danych w czasie rzeczywistym i ustawienia odpowiednich alertów, które mogą być monitorowane analiza rozmów pozwala wykrywać:
- nagły wzrost konkretnego typu zgłoszeń,
- problemy z nowym procesem,
- błędy komunikacyjne,
- frustrację klientów,
- wzrost liczby eskalacji,
- powtarzające się reklamacje.
To szczególnie istotne w organizacjach o dużej skali obsługi, gdzie ręczne wychwycenie trendów mogłoby zająć tygodnie, a zastosowanie narzędzi pozwala rozpocząć działania naprawcze, niemal natychmiast po wychwyceniu negatywnych trendów.
Przykładowo:
Jeśli po wdrożeniu nowego procesu liczba rozmów zawierających frazy typu „nie rozumiem faktury”, „błędna opłata” czy „nie działa aplikacja” zaczyna gwałtownie rosnąć, system może automatycznie oznaczyć trend i przekazać alert do odpowiedniego działu.
W efekcie organizacja reaguje szybciej, zanim problem zacznie wpływać na NPS czy churn klientów. Jest to szczególnie istotne, w realiach, gdzie dostarczanie najwyższej jakości obsługi klienta jest kluczowe dla ostatecznego osiągnięcia sukcesu biznesowego.
AI Talk Summary - mniej administracji po rozmowie
Jednym z najbardziej docenianych przez konsultantów zastosowań AI są
automatyczne podsumowania rozmów. Pozwala ono oszczędzić czas, który normalnie zostałby przeznaczony na zapisywanie informacji o odbytej rozmowie w systemie.
Po zakończonym kontakcie system może automatycznie przygotować:
- streszczenie rozmowy,
- opis zgłoszenia,
- najważniejsze ustalenia,
- rekomendowane next steps,
- klasyfikację sprawy,
- tagowanie tematów.
To znacząco skraca czas pracy administracyjnej po kontakcie. W praktyce oznacza to:
- krótszy After Call Work,
- szybsze przechodzenie do kolejnych zgłoszeń,
- większą spójność notatek,
- mniej błędów manualnych.
Co ważne, konsultant nadal zachowuje kontrolę nad treścią i może edytować podsumowanie przed zapisaniem. Nie musimy więc w pełni polegać na, wciąż jeszcze nie zawsze nieomylnej sztucznej inteligencji.
Lepszy coaching dzięki realnym danym
Jedną z największych zmian, jakie wprowadzają narzędzia ASR, jest możliwość prowadzenia coachingu w oparciu o konkretne dane.
Zamiast ogólnego feedbacku typu:„musisz być bardziej empatyczny”, lider może pracować na rzeczywistych przykładach, posiłkując się danymi z analizy rozmów dostarczonych w raportach wygenerowanych przez narzędzia ASR. Mówimy tu o takich przykładowych danych, jak:
- poziomie przerywania klientowi,
- długości ciszy,
- liczbie eskalacji,
- skuteczności domykania spraw,
- tonie rozmowy,
- zgodności ze standardem komunikacji.
To sprawia, że coaching staje się bardziej obiektywny, szybszy i lepiej dopasowany do potrzeb konkretnego konsultanta. Potwierdzają to badania McKinsey mówiące, że dzięki analizie pełnych danych z rozmów organizacje są w stanie znacznie szybciej identyfikować luki kompetencyjne oraz personalizować rozwój pracowników.
ASR wspiera także employee experience
Warto pamiętać, że dobrze wdrożona automatyzacja poprawia nie tylko customer experience, ale również doświadczenie pracowników. Konsultanci coraz częściej mierzą się z wysokim tempem pracy, dużą liczbą procedur i koniecznością obsługi wielu systemów jednocześnie. Użyta, jako wspierający ich pracę asystent sztuczna inteligencja może redukować część tego obciążenia poprzez:
- podpowiedzi w czasie rzeczywistym,
- automatyczne wyszukiwanie wiedzy,
- generowanie podsumowań,
- uzupełnianie formularzy,
- klasyfikację zgłoszeń,
- rekomendacje next best action.
W efekcie konsultanci mogą bardziej skupić się na rozmowie z klientem, po pierwsze, otrzymując wsparcie z zakresu merytorycznego w czasie rzeczywistym, po drugie zaś uproszczenie procesów administracyjnych, których część przejmują od nich boty.
Technologia, która wzmacnia kompetencje ludzi
Najlepsze organizacje nie traktują AI jako alternatywy dla człowieka. Traktują ją jako narzędzie zwiększające efektywność zespołów.
To człowiek nadal jest w centrum interakcji, zapewniając wysokiej klasy customer experience dzięki kompetencjom, których nie jest w stanie zaoferować sztuczna inteligencja. To konsultanci budują relacje, okazują empatię czy ostatecznie rozwiązują złożone problemy. Również wszelkie negocjacje czy podejmowanie decyzji w przypadku niestandardowych zdarzeń leży w gestii zespołu ludzkiego. To on ostatecznie odpowiada za to, jak w dłuższej perspektywie będzie wyglądało
doświadczenie klienta.
W tym samym czasie
technologia ASR, sztuczna inteligencja i speech analytics „pracują w tle” pozwalając na:
- szybsze dotarcie do informacji,
- analizę skali danych niemożliwą do ręcznego przetworzenia,
- ograniczanie powtarzalne zadania,
- poprawić jakość procesów,
- skuteczniejsze rozwijanie kompetencji zespołów.
Dlatego w
Arteria Customer Experience wykorzystujemy nowoczesne technologie nie do zastępowania ludzi, ale do zapewniania im lepszej jakości doświadczenia z marką, zarówno po stronie konsultantów, jak i osób kontaktujących się z przedstawicielami
customer service. Optymalizujemy procesy, żeby skracać czas potrzebny na uzyskanie potrzebnego wsparcia i możliwie rozwiązać zagadnienie w trakcie pierwszego kontaktu. I osiąganie tych celów jest możliwe dzięki naszym profesjonalnie przygotowanym do obowiązków konsultantom, jak i wspierającym ich w pracy narzędziom.
Potrzebujesz wsparcia we wdrażaniu automatyzacji obsługi klienta? Szukasz rozwiazań, które pozwolą Ci polepszyć customer experience odbiorców Twojej oferty?
Skontaktuj się z nami. 
