İletişim merkezindeki kalite güvencesi yıllardır istikrarlıydı ancak odak noktası garip bir şekilde sınırlıydı.
Puan kartları, tutarlılık kontrolleri ve uyumluluk kutuları, QA etkinliklerinin büyük kısmını yönlendirmiştir. Bunlar temel olmaya devam etse de müşteri deneyimi üzerindeki etkileri genellikle temsilci düzeyinde sona eriyor.
Pek çok lider hâlâ daha büyük soruları yanıtlamakta zorlanıyor: Çağrı hacimlerini neler artırıyor? Müşteri beklentileri nereye değişiyor? Seyahat sırasında hangi sürtünme noktaları ortaya çıkıyor?
Geleneksel model bunun için tasarlanmamıştır.
Eğer Derek Corcoran, Scorebuddy'nin CEO'su ve Kurucusubu eski süreçlerin “operasyonel QA ekiplerine yerleşmiş” olduğunu ve “bazı açılardan modası geçmiş” olduğunu belirtiyor.
Manuel inceleme her zaman zaman alıcıydı ve ekipler genellikle “toplam çağrıların yalnızca %2'sini karşıladı – ve bu da iyi bir günde.”
Bu kadar sınırlı bir örnekle, KG'nin sıklıkla sorunları ortaya çıkarması ancak bunları nadiren daha geniş CX kalıplarıyla ilişkilendirmesi şaşırtıcı değil.
Corcoran, ekiplerin teleskopla çalışmak yerine “mikroskopla” çalışmaya zorlandığını söylüyor. Sistemik içgörüden ziyade temsilci performansına odaklandılar. Ve yakın zamana kadar teknoloji başka hiçbir şeye izin vermiyordu.
Geçiş: Pasif puanlamadan anlamlı keşiflere
Yapay zeka ve modern analitik, QA denklemini hızla değiştiriyor.
Bugün QA liderleri tamamen operasyonel bakış açısının dışına çıkıp çok daha stratejik bir bakış açısına geçebiliyorlar. Ancak bu değişim yalnızca takımlar gol atmanın ve anlam yaratmanın ötesine geçtiğinde gerçekleşir.
Corcoran'a göre birçok müşterinin attığı ilk adım, basitçe elektronik tabloları bırakmak ve değerlendirme çalışmasını “kolaylaştırmaktır”. Bu anında görünürlüğün kilidini açar:
“Birdenbire daha önce sahip olmadıkları bir görünürlüğe sahipler ve memurlar artık değerlendiriciler ve denetçilerle doğrudan etkileşime giriyor.”
Ancak adım değişikliği, yapılandırılmış veriler ve analitik bir araya geldiğinde gerçekleşir.
Scorebuddy birden fazla veri kaynağına (ses, sohbet, botlar ve daha fazlası) bağlanır ve her şeyi tek bir görünümde birleştirir.
Bu, etiketleme, filtreler, gösterge tabloları, duygu analizi ve liderlerin yalnızca ölçebileceklerini değil, gerçekte anlamak istediklerini yansıtan özel formları içeren daha derin analizlerin temelini oluşturur.
Önemli olan ölçektir. Manuel bir ekip çağrıların küçük bir yüzdesini değerlendirebilir ancak analizler “çok daha geniş bir resmi” kapsar ve Corcoran'ın “çarpan etkisi” dediği şeyi ortaya koyar.
Temsilciler artık yanlış çağrıların yapıldığını iddia edemeyecek ve liderler nihayet müşteri davranışlarında anlamlı kalıplar görebilecek.
En önemlisi, bu, müşteri deneyiminin en büyük sıkıntılı noktalarından birini çözüyor: müşterilerin neden iletişime geçtiğini açıklamak.
Corcoran, analitikle “neredeyse yerleşik bir iş analistine sahip oluyorsunuz” diye açıklıyor. Liderler, iletişim faktörlerinin ne zaman zirveye çıktığını, bunların ürün değişiklikleriyle nasıl ilişkili olduğunu ve nelerin iletişim merkezinin ötesine iletilmesi gerektiğini tam olarak görebilir.
Gündem: QA verileri kimsenin görmediğini ortaya çıkardığında
Kara Cuma dalgası yaşayan bir perakende müşteri örneğini ele alalım.
Corcoran'ın hatırladığı gibi QA ve analiz motoru, belirli bir dağıtım hizmetiyle ilişkili çağrı sayısında keskin bir artış tespit etti.
“Belirli bir hizmet sağlayıcının SLA'larının eksik olduğunu görebiliyorlardı” diye açıklıyor.
“Bu içgörü, şirketin, sağlayıcının yanıt verdiği bir eylem planı başlatmasına ve böylece temasın nedenini ortadan kaldırmasına olanak tanıdı.”
İletişim faktörlerini Müşteri Deneyimi ekibi dışındaki operasyonel sorunlarla ilişkilendirme yeteneği, CSAT ve müşteri çabaları üzerinde doğrudan, ölçülebilir bir etki yaratır; bu, yalnızca geleneksel QA ile neredeyse imkansız olan bir şeydir.
Ortaya çıkan bir diğer sıcak nokta ise bot yönetimidir. Giderek daha fazla şirket GenAI destekli sanal aracıları kullanmaya başladıkça, şikayetler ortaya çıkmadığı sürece bu sistemlerin kusursuz şekilde çalışacağını varsayıyorlar.
Ancak Corcoran'ın uyardığı gibi, botlar “senaryonun dışına çıkabilir” ve çözülmüş gibi görünen bir konuşma “durum böyle olmayabilir”.
Bot etkileşimlerinde yapılandırılmış QA olmadan şirketler görünmez CX hasarı riskiyle karşı karşıya kalır.
Bir Scorebuddy müşterisi artık haftada 50.000 bot görüşmesini izliyor ve bot performansını insan aracılarla yan yana karşılaştırarak otomasyonun nerede üstün olduğunu ve nerede risk oluşturduğunu belirlemek için güçlü bir mercek sağlıyor.
QA-VoC İçgörü Döngüsünü Oluşturma
İçgörülerden analitiklere geçmek için QA ekiplerinin bu içgörüleri operasyonel kararlara, ürün ekiplerine ve yöneticilerle yapılan görüşmelere geri beslemesi gerekir.
En güçlü programlar, kalite sinyallerinin sürtünmeyi vurguladığı, VoC'nin müşteri etkisini doğruladığı ve analitiğin ölçeği ölçtüğü, QA ve VoC girişlerini tek bir sürekli döngüde birleştirir.
Bu entegre görünüm, Corcoran'ın QA'nin gidişatını tam olarak gördüğü yer:
“Artık işin diğer yönleri hakkında bilgi sahibi oluyoruz ve gerekirse bunları üst düzey yöneticilere taşıyabiliriz.”
Sorunlardan önceliklere
Scorebuddy'nin gelişimi bu daha geniş sektör değişimini yansıtıyor.
Amaç artık yalnızca çağrıları incelemek değil, bir şeylerin neden ters gittiğini, müşterinin çabalarını neyin tetiklediğini ve ilk olarak neyin çözülmesi gerektiğini anlamaktır.
QA yalnızca tutarlılığın garantisi olmakla kalmaz, aynı zamanda işlevler arası kararları şekillendirebilen bir keşif motoru haline gelir.
İletişim merkezlerinin daha azıyla daha fazlasını sunmak zorunda olduğu bir dünyada, QA burada değerini kanıtlıyor: bir raporlama aracı olarak değil, müşterinin gerçekliğine yönelik bir gerçek kaynağı olarak.
Bunu izleyerek Derek Corcoran'ın daha fazla QA içgörüsünü izleyebilir ve dinleyebilirsiniz CX Today ile özel röportaj.
Scorebuddy'nin tüm hizmet ve çözüm yelpazesini şu adresten keşfedin: bugün web sitesini ziyaret edin.
Bir yanıt yazın