我们在2025年：一些联络中心已经拥有先进的客户体验（CX）分析技术, 在英语缩写中）和分析客户声音（VoC）的过程 – 然而, 这些数据, 他们非常富有, 很少用于评估操作的表现. 而不是这个, 我们仍在使用传统的质量保证指标进行这一测量
传统上, 呼叫中心通过平均响应速度等指标来衡量质量保证, 平均服务时间, 首次呼叫解决率, 客户推荐服务的可能性, 客户在获得服务时的努力评分. 从CX分析中提取的相关数据尚未用于评估服务质量. 为什么
因为即使有这么多信息, 没有解决方案, 适当的愿景和战略, 联系中心最终变成了数据的“黑洞”
没有适当的治疗, 数据仍然分散在孤岛中, 使客户绩效和体验的整体视野变得困难
来自多个渠道的数据, 如电话呼叫, 电子邮件, 聊天和社交网络, 许多时候并没有有效地相关联, 导致肤浅和脱节的分析. 此外, 数据收集和处理缺乏标准化可能导致不一致性，并损害用于评估的信息质量
根据巴西远程服务协会（ABT）, 国内呼叫中心市场雇佣了数百万人员，并产生了可观的收入, 特别是在电子商务和消费者关系流程数字化增长之后. 在这个复杂的现实中, 对效率的追求已不再仅限于降低运营成本, 但要确保客户获得更满意的体验，并收集有价值的见解以便进行战略决策
质量智能：如何衡量
去年六月, 一份来自Gartner的分析报告提出了一种全新的呼叫中心衡量标准：质量智能
该公司编制的报告提供了一些有趣的见解, Gartner进行的一项针对支持服务和呼叫中心领导者的调查结果. 第一点是只有19%的受访者认为代理的表现是服务质量保证的主要因素, 52%强调客户体验和客户声音作为重要指标
此外, 质量测量的过程如今集中在语音渠道的分析上, 抛开数字互动. 为了完成这个场景, 至少85%的领导者仅依赖手动评估
基本上, 在呼叫中心，质量智能的测量汇集了三条主要信息流：传统的质量分析数据; 语音分析数据, 带来情感分析, 识别对话的情感基调, 并使企业更好地理解客户的反应; 和VoC数据, 直接由客户提供的反馈代表什么
在这个意义上, 质量智能是一种创新的方法，整合了先进技术和整体战略, 将呼叫中心的大量数据转化为可操作的洞察 – 这发生是因为这种分析方法不仅整合来自不同沟通渠道的数据, 但也应用高级分析来识别可以显著改善整体服务绩效的模式和趋势
此外, 质量智能使得能够关联来自不同来源的数据, 如电话呼叫, 电子邮件, 聊天和社交网络互动. 通过整合这些信息, 可以获得更全面和准确的客户体验视角, 允许企业采取主动措施解决问题并提高客户满意度. 这种统一是通过更好的数据收集和处理标准化实现的, 通过建立统一的标准来捕捉和分析信息, 消除一致性并确保所有数据在评估中被考虑
CX平台如何在过程中提供帮助
可以注意到，质量智能的方法源于能够快速分析大量数据的技术进步
在过去，评估服务代理通常是通过少量的电话或互动样本进行的, 今天有工具可以对100%的联系进行分析, 让他们通过声音, 聊天, 电子邮件或社交媒体
最新的CX平台提供强大的工具用于收集, 来自多个沟通渠道的数据集成与分析. 使用智能客户体验管理平台使呼叫中心能够建立统一标准并优化其流程, 导致更一致和令人满意的客户体验
一般来说, 更强大的客户体验解决方案已经集成了语音分析解决方案 – 话语和情感分析可以, 例如, 预测哪些客户更有可能取消服务或哪种类型的代理能够带来更高的客户满意度. 如果某种特定的对话模式或方法显示出更高的效率, 这些见解可以用来培训整个团队, 提升整体表现水平
这样, 质量智能不仅衡量发生了什么, 但请指出可以实施哪些措施以获得更好的结果. 这种干预对需要在竞争环境中做出高影响决策的管理者至关重要. 在巴西的背景下, 在专业人员的流动性显著较高的情况下, 这种洞察为留存策略提供了支持, 更精细的人才培训和选拔
考虑到所有这些因素, 可以得出结论，质量智能代表了对呼叫中心绩效看法的重大进步
分析不再仅仅集中于评估生产力指标, 但在理解情感因素方面, 企业与客户之间关系中的情境和战略. 这种更广泛和深入的理解有潜力直接影响财务结果, 消费者满意度和机构形象
尽管最初努力从单纯的定量模型转向对数据和行为的综合评估, 好处显著，支持基于事实和准确的决策. 这样, 质量智能倾向于巩固为管理者的一个参考，他们将客户服务视为差异化和附加值的支柱, 远远超出了曾经指导该行业战略的传统运营指标
