Już w zeszłym roku w Polsce pojawiła się sztuczna inteligencja, które zdolna jest do zastąpienia specjalistów ds. kontroli jakości obsługi. Narzędzie to automatycznie analizuje rozmowy telefoniczne, wykrywa błędy i daje wskazówki dotyczące poprawy jakości usług. Od teraz każda firma ma możliwość dostosować sztuczną inteligencję do własnych potrzeb w oparciu o wewnętrzne skrypty, instrukcje i całą dokumentację. Dowiedz się, jak Ringostat AI Supervisor już działa i jak pomaga zespołowi GoITeens zmniejszać koszty związane z zatrudnieniem audytorów oraz analizować pracę trzech działów.
Dlaczego GoITeens potrzebowało sztucznej inteligencji?
GoITeens to akademia online, która uczy dzieci i nastolatków różnych specjalności z dziedziny IT. W ciągu 8 lat działalności akademii kursy ukończyło ponad 50 000 kursantów.
Akademia ta oferuje 14 kursów. By dziecko mogło wybrać najlepszy dla siebie kierunek, najpierw odbywa się konsultacja z przedstawicielem GoITeens. Pierwszy kontakt z obsługą akademii odbywa się telefonicznie. W ten sposób łatwo umówić się na zajęcia próbne, które zazwyczaj odbywają się poprzez Zoom lub Google Meet. Ze względu na to, że jakość przeprowadzonych konsultacji wpływa na właściwy wybór kierunku i motywację dzieci do nauki, firma starannie kontroluje ich jakość.
Wcześniej głównym narzędziem kontroli było odsłuchiwanie nagrań rozmów. Audytor, specjalista ds. kontroli jakości komunikacji, oceniał pracę obsługi według dziesiątek kryteriów.
Jednak taki sposób kontroli miał swoje wady.
- Znaczna strata czasu. Pierwsza rozmowa telefoniczna z klientem trwa zazwyczaj od 8 do 11 minut. Odsłuchiwanie 10 takich rozmów dziennie, wraz z notatkami dotyczącymi pracy obsługi, zajmowała około dwóch godzin. Analiza lekcji próbnych, które trwają zdecydowanie dłużej, wymagała dodatkowego czasu.
- Potrzeba pracy audytorów. Znaczne obciążenie pracą wymagało zatrudnienia pięciu specjalistów, co wiązało się z kosztami wynagrodzenia dla całego zespołu fachowców.
- Wybiórcza analiza. Nawet cały zespół audytorów nie był w stanie odsłuchać i przeanalizować wszystkich rozmów. Właśnie dlatego byli zmuszeni robić to wybiórczo, co niosło za sobą ryzyko przeoczenia ważnych zagadnień.
- Odsłuchiwanie rozmów, które nie wymagały uwagi. Niemożliwe było odróżnienie dobrze przeprowadzonych rozmów od tych, które mogły zawierać błędy obsługi lub trudności w komunikacji. Czasem zdarzało się, że zespół marnował czas na analizę rozmów, które tego nie potrzebowały.
Wszystkie te czynniki skłoniły GoITeens do poszukiwania rozwiązania, które pomogłoby skrócić czas potrzebny na analizę komunikacji. Takim rozwiązaniem stała się sztuczna inteligencja Ringostat AI Supervisor. Akademia już wcześniej korzystała z produktów platformy Ringostat. Były to: wirtualna telefonia, formularz rezerwacji połączenia z witryny oraz call tracking. Dlatego, gdy tylko pojawił się nowy produkt, sztuczna inteligencja dedykowana analizie rozmów, GoITeens postanowiło wykorzystać jej możliwości i wdrożyło rozwiązanie.
Główne cechy realizacji projektu
By skutecznie wdrożyć rozwiązanie, trzeba było uwzględnić specyfikę procesów GoITeens.
- Brak jednolitego, ogólnego scenariusza rozmów. Komunikacja z klientem prowadzona jest przez kilka działów: call center, dział lekcji próbnych i dział sprzedaży. Każdy z nich ma własny skrypt, który składa się z obowiązkowych etapów. W związku z tym praca każdego z działów wymaga osobnej analizy i oceny.
- Analiza lekcji próbnych. Przeprowadzanie lekcji próbnych również wymaga analizy. Rozmowa może przebiegać w dowolny sposób, a w zależności od jej przebiegu zmieniają się kryteria oceny. Na przykład, jeśli kursant uczestniczył już w kursach, obsługa powinna zadać określone pytania, a jeśli nie, to inne.
- Analiza nastroju klienta i obsługi. Kursy akademii przeznaczone są dla dzieci i nastolatków, a motywacja do nauki w dużej mierze zależy od wrażeń i emocji. Dlatego właśnie obsługa powinna być podczas rozmowy przyjazna i sympatyczna, cierpliwa, jeśli rozmówca się rozprasza oraz stale dbać o to, by przyszły uczeń był zadowolony. W razie potrzeby konieczne jest zadawanie odpowiednich pytań.
Biorąc pod uwagę te wytyczne, deweloperzy Ringostat zaproponowali wdrożenie sztucznej inteligencji, która będzie uczona na podstawie dokumentacji GoITeens i działać zgodnie z zasadami, procesami i potrzebami firmy.
Tym samym Ringostat AI Supervisor uczył się na podstawie:
- skryptów przeznaczonych dla każdego działu;
- etapów, z których powinna składać się rozmowa każdego działu, a także fraz, które obsługa powinna obowiązkowo wypowiedzieć;
- słów kluczowych, które muszą paść podczas rozmowy;
- głównych elementów rozmowy, które służą jako kryteria oceny pracy obsługi.
Dzięki temu indywidualnie przeszkolona sztuczna inteligencja mogła w pełni analizować rozmowy w GoITeens, uwzględniając kontekst i kluczowe wymagania.
Zasady działania sztucznej inteligencji w analizie rozmów w GoITeens
Transkrypcja rozmowy
Sztuczna inteligencja przekształca głos na tekst ― GoITeens pobiera tekst nagrań audio rozmów telefonicznych oraz nagrań wideo z lekcji próbnych. Transkrypcja rozmów oszczędza czas, ponieważ specjaliści nie muszą odsłuchiwać wszystkiego w całości. Wystarczy tylko przejrzeć tekst lub za pomocą wyszukiwania znaleźć określony fragment.
Można również ustawić automatyczne tłumaczenie rozmów na język angielski lub zapisywać rozmowy w oryginalnym języku. Sztuczna inteligencja rozumie ponad 50 języków.
Rozumie ona również, kiedy kończy się jeden etap rozmowy i zaczyna kolejny. Dzięki temu w transkrypcji można przeglądać nie całą rozmowę, ale określone etapy. To wygodne, jeśli analiza wymaga na przykład tylko prezentacji produktu lub finalizacji umowy.
Streszczenie i kluczowe punkty rozmowy
Czasem zdarza się, że nie jest konieczna analiza całej rozmowy, by wyciągnąć najważniejsze wnioski: czy spełniono wszystkie wymagania, czy podjęto kluczowe kroki. Sztuczna inteligencja potrafi zidentyfikować te kluczowe punkty i uwzględnić je w raporcie. Na przykład:
- czy pojawiły się wątpliwości lub dodatkowe pytania, i jak pracownik sobie z nimi poradził;
- czy zaproponowano różne opcje płatności;
- czy klient był zadowolony z udzielonych informacji — wniosek można wyciągnąć na podstawie obecności dodatkowych pytań i nastroju rozmowy.
Ostatni punkt warto omówić szczegółowo. Sztuczna inteligencja potrafi rozróżniać ogólny nastrój rozmowy oraz określać nastrój każdego jej uczestnika. Jest to niezwykle istotne, gdyż pozwala zrozumieć wrażenia z rozmowy i emocje, które pojawiły się u rozmówcy. Możliwe jest zauważenie, czy osoba jest smutna lub zdezorientowana, a także szybko rozwiązać sytuację, by uniknąć odmowy nauki. Można też przeanalizować styl rozmowy każdej osoby z obsługi. Jeśli rozmówcy zawsze są zadowoleni po rozmowie, jest to powód do dzielenia się wskazówkami ze współpracownikami.
Checklista i ocena pracy obsługi
GoITeens ocenia każdą rozmowę pracowników z różnych działów według określonych list kontrolnych. Te dokumenty również zostały wykorzystane podczas szkolenia sztucznej inteligencji. Teraz Ringostat AI Supervisor rozróżnia, z jakiego działu pracownik rozmawia z uczniem, i stosuje odpowiednie kryteria oceny rozmowy. Przykładowo, brak zaproszenia na rozmówcy na lekcję próbną jest błędem tylko wtedy, gdy rozmowę prowadzi operator call center. W przypadku specjalisty ds. sprzedaży nie będzie to uznane za błąd, ponieważ na tym etapie omawiana jest już opłata za naukę i odpowiada się na podobne pytania końcowe.
Jeśli pracownik wypowiedział obowiązkową frazę, sztuczna inteligencja stawia znak zaznaczenia, a jeśli nie — krzyżyk. Czytając raport, z łatwością można ocenić czy stosował się do skryptu.
Oto kilka przykładów, jak sztuczna inteligencja ocenia przestrzeganie skryptu:
- etap otwarcia: czy obsługujący przywitał się, czy podał imię i zapoznał się z przyszłym uczniem, czy poinformował o celu rozmowy;
- etap identyfikacji potrzeb: czy obsługujący zapytał o zainteresowania dziecka i oczekiwane rezultaty nauki;
- czy przedstawił do wyboru kilka kursów odpowiednich dla dziecka;
- czy zaproponował umówienie terminu lekcji próbnej, itd.
Podsumowanie rozmowy i najlepsze kolejne kroki
Wynikiem każdej rozmowy powinny być jasne ustalenia, nawet jeśli dziecko nie jest gotowe teraz dokonać wyboru i zapisać się na kurs. Sztuczna inteligencja osobno identyfikuje, jak zakończyła się rozmowa, a na tej podstawie udziela porady, co obsługujący powinien zrobić dalej:
- podsumowanie rozmowy: np. uczeń wybrał kurs;
- wynik: czy umowa została zawarta;
- kolejne kroki: ponowny kontakt z dzieckiem w celu ustalenia harmonogramu i opłaty;
- termin wykonania kolejnego kroku.
To pozwala unikać „zawieszania” umów, ponieważ pracownicy zawsze otrzymują wskazówki, co robić dalej. Obsługujący w prosty sposób może też przypomnieć sobie ustalenia z każdym klientem.
Ważne informacje o uczniu
Wcześniej obsługa musiała ręcznie notować ważne informacje o potencjalnym uczniu po każdym połączeniu, co zajmowało dodatkowy czas. Teraz robi to sztuczna inteligencja. Analizuje rozmowę i wyszukuje w wypowiedziach dziecka lub rodziców, obecnych podczas rozmowy, wszystkie istotne dane:
- wiek;
- wcześniejsze doświadczenie w podobnych szkoleniach;
- zainteresowania.
To oszczędza czas i umożliwia późniejszą weryfikację, czy obsługujący faktycznie zaproponował odpowiednie kursy.
Rezultaty wdrożenia sztucznej inteligencji w analizie rozmów
Dzięki sztucznej inteligencji „zawężamy krąg” i widzimy, które rozmowy są naprawdę problematyczne i wymagają poprawy. Dzięki temu zmniejszyliśmy liczbę audytorów i możemy zaoszczędzić na kosztach płac. Analiza około 300 docelowych połączeń przy użyciu sztucznej inteligencji zajmuje około 10 godzin pracy. Oszczędzamy co najmniej 5% czasu pracy na analizie i 5% na zalezieniu właśnie takich połączeń”.
