HiOperator запускает QAScout: переосмысливая стандарты качества клиентской поддержки

Сан-Франциско-основанная стартап-компания HiOperator решает давнюю проблему в индустрии обслуживания клиентов с помощью запуска QAScout, инновационного инструмента на базе ИИ, предназначенного для улучшения процесса обеспечения качества (QA) в обслуживании клиентов. Этот инструмент предоставляет мгновенные аналитические данные о взаимодействиях агентов, автоматически оценивая каждую беседу.

Генеральный директор и основатель Лиз Цай подчеркнула преимущества QAScout в эксклюзивном интервью: «QAScout - это самостоятельное решение самообслуживания, которое любое бизнес может быстро внедрить для получения быстрых аналитических данных по QA». Эта адаптивность отражает растущую тенденцию, когда компании ищут гибкие и эффективные решения, которые легко интегрируются с уже существующими системами.

Традиционные компании часто сталкиваются с ограничениями в постинтерактивном обеспечении качества, обычно анализируя лишь 5-10% взаимодействий. Эта задержка в обратной связи приводит к реактивному подходу к контролю качества. Цай отметила: «Освещая всю категорию и используя анализ в реальном времени, компании могут выявлять потенциальные проблемы до того, как они станут системными».

QAScout предоставляет брендам бесценные аналитические данные о взаимодействиях в обслуживании клиентов. Используя ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами

Внедрение QAScout происходит в решающий момент, когда растет спрос на автоматизированные решения в обслуживании клиентов на основе ИИ. Эти инструменты ценятся за их масштабируемость и эффективность, однако поддержание качества взаимодействия остается сложной задачей. QAScout заполняет этот пробел, проводя автоматическую оценку качества для каждого запроса, предоставляя подробный обзор работы агентов и удовлетворенности клиентов.

Этот инструмент ИИ оценивает взаимодействия по критическим параметрам, таким как разрешение вопросов, эмпатия, тон общения и грамматика, используя передовые модели обработки естественного языка (NLP). Цай отметила справедливость и прозрачность системы: «Постоянно сообщая о каждом взаимодействии, руководители могут выявлять агентов с низкими показателями и принимать обоснованные решения относительно оценок».

Подход HiOperator, который сочетает технологии с человеческим контролем, может произвести революцию в обслуживании клиентов. Цай привела пример: «Хейли, наш агент ИИ, добилась 20%-ного улучшения показателей QA для компании D2C в сфере одежды, сократив цикл обратной связи по QA».

Стимулирование прозрачности и постоянного улучшения

Хотя внедрение QAScout может вызывать опасения относительно усиленного контроля за работой агентов по обслуживанию клиентов, Цай считает, что обеспечиваемая им прозрачность способствует культуре постоянного улучшения и признания выдающегося сервиса.

Смотрев в будущее, HiOperator планирует глубже интегрировать QAScout в свой набор автоматизированных инструментов, усиливая свою роль как комплексного поставщика решений в сфере обслуживания клиентов и пользовательского опыта (CS/CX). Цай размышляла о будущем ИИ в обслуживании клиентов: «Решения самообслуживания, такие как QAScout, позволяют компаниям исследовать потенциал ИИ с немедленными результатами, способствуя разработке дополнительных решений на базе ИИ».

Внедряя QAScout, HiOperator побуждает компании использовать усовершенствования на базе ИИ без необходимости полной перезагрузки существующих систем. Поскольку взаимодействия с клиентами становятся все более автоматизированными, QAScout готов вести к более отзывчивому, прозрачному и ориентированному на качество будущему.