教育類、培訓(xùn)類機(jī)構(gòu)遍地開(kāi)花,國(guó)人在自我提升和追求上進(jìn)的道路上從來(lái)沒(méi)有停下過(guò)腳步。當(dāng)越來(lái)越多的教育、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)涌入市場(chǎng),自然而然地出現(xiàn)客源爭(zhēng)奪,而教學(xué)品質(zhì)和客戶服務(wù)成為留住生源的重點(diǎn)。教育類客戶服務(wù)尤其看中坐席服務(wù)能力,質(zhì)檢非常重要的。那么,教育客服質(zhì)檢系統(tǒng)怎么選擇呢?


智能質(zhì)檢.jpg


一、教育客服質(zhì)檢需求


1、話術(shù)質(zhì)檢


在教育行業(yè)中,客服坐席不僅需要回答進(jìn)線客戶的咨詢問(wèn)題,往往還帶有銷售業(yè)績(jī)指標(biāo),在這一過(guò)程中不少一線客服人員為了達(dá)成指標(biāo)、提高服務(wù)轉(zhuǎn)化,常常會(huì)過(guò)度承諾、夸大師資背景。甚至在通話過(guò)程當(dāng)中出現(xiàn)誹謗有傷的話術(shù),這種有可能觸碰合規(guī)紅線的話術(shù)內(nèi)容,對(duì)于企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展是有害的,也可能給后續(xù)的售后服務(wù)帶來(lái)隱患。因此教育客服質(zhì)檢有必要針對(duì)話術(shù)進(jìn)行質(zhì)檢。


2、輿情捕捉


作為教育行業(yè)客服,經(jīng)常會(huì)遇到包含輿情風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)線通話,這就給教育客服質(zhì)檢提出了極大的挑戰(zhàn)。倘若教育客服質(zhì)檢無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)客服通話過(guò)程當(dāng)中的輿情風(fēng)險(xiǎn),被動(dòng)性滯后處理,很有可能給企業(yè)發(fā)展帶來(lái)負(fù)面影響,直接影響教育品牌社會(huì)好感度。因此教育客服質(zhì)檢需要有較高的敏銳性,能夠第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)輿情并作出及時(shí)反饋。


3、意向捕捉


教育行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈,有大量的進(jìn)線咨詢客戶,一線客服坐席很有可能無(wú)法精準(zhǔn)捕捉客戶意向,這就給教育客服質(zhì)檢提出了更高的要求。教育客服質(zhì)檢需要在一線坐席無(wú)法捕捉客戶意向的時(shí)候及時(shí)發(fā)現(xiàn),做好用戶信息記錄,以便后續(xù)回訪,增加交易轉(zhuǎn)化的可能性。


二、教育客服質(zhì)檢系統(tǒng)選擇原則


1、及時(shí)質(zhì)檢


市場(chǎng)從來(lái)不等人,尤其是教育行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈,這就要求教育客服質(zhì)檢要做到及時(shí)質(zhì)檢、及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。倘若是單一的應(yīng)用傳統(tǒng)的人工制檢方式,會(huì)發(fā)現(xiàn)滯后性較為嚴(yán)重,對(duì)問(wèn)題的總結(jié)和歸納較為遲滯,很容易因此流失市場(chǎng)信任,針對(duì)此類情況和選擇AI質(zhì)檢,即智能質(zhì)檢智能質(zhì)檢可以做到全量質(zhì)檢、及時(shí)生成質(zhì)檢報(bào)告,可視化進(jìn)行反饋。


2、數(shù)據(jù)分析


教育客服面對(duì)的不僅僅是咨詢客戶,也是即將達(dá)成交易的意向性客戶,不少客戶有自身的學(xué)習(xí)需求,教育客服質(zhì)檢需要針對(duì)此類需求進(jìn)行歸納。單純依靠人工歸納,很難做到詳盡無(wú)遺漏,且倘若人工智能意向捕捉不敏銳,很有可能錯(cuò)過(guò)客戶的關(guān)鍵信息。此時(shí)智能質(zhì)檢可填補(bǔ)人工質(zhì)檢不足之處,完善質(zhì)檢成果,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高度捕捉、全量歸納、細(xì)致分析、精準(zhǔn)提取。


總結(jié):


教育客服質(zhì)檢系統(tǒng)的選擇并不難,通常建議選擇擁有AI智能質(zhì)檢模塊的質(zhì)檢系統(tǒng),可以將智能質(zhì)檢與人工智檢相結(jié)合,由智能質(zhì)檢進(jìn)行全量質(zhì)檢,捕捉和生成有效報(bào)告,再由人工質(zhì)檢進(jìn)行關(guān)鍵通話復(fù)核,由此來(lái)提升教育行業(yè)從服務(wù)到銷售的轉(zhuǎn)化。


合力億捷智能質(zhì)檢系統(tǒng)基于ASR/NLP/情感模型/數(shù)據(jù)挖掘等能力支撐,支持在線文本/通話錄音/工單文本等多數(shù)據(jù)源檢測(cè),提供開(kāi)放的個(gè)性化質(zhì)檢模型匹配,人工質(zhì)檢與機(jī)器質(zhì)檢相輔應(yīng)用,提升質(zhì)檢準(zhǔn)確性和質(zhì)檢效率。