Benodigde licentie
| Abonnement | Elk abonnement |
| Ook nodig | Quality Assurance of Workforce Engagement Management |
| Toegang | Admin |
Vijf manieren waarop het misgaat, en die je wilt kennen voordat je automatische cijfers aan iemand voorlegt.
Een: de bewuste uitzondering
Een agent die de standaardbegroeting overslaat omdat de klant woedend is en een antwoord wil, doet het goede. Automatisch scoren rekent het hem aan.
Afwegingen scoren slecht, en afwegen is precies wat je mensen wilt laten doen.
Twee: kortheid gelezen als kilheid
Een kort antwoord op een eenvoudige vraag is goede service. Tooncategorieën lezen kortheid vaak als gebrek aan meeleven, en dat duwt agents richting opvulling.
Drie: taal
De prestatie verschilt per taal, en directheid die in de ene taal normaal is leest in de andere als bot. Een meertalig team kan verschillen tonen die volledig aan het gereedschap liggen.
Vier: context die het niet ziet
Een telefoongesprek, het advies van een collega, een eerder ticket, een interne opmerking. Het gesprek ziet er onvolledig uit en het cijfer weerspiegelt dat.
Vijf: het kan goed niet van fout onderscheiden
Een goed opgebouwd, warm en foutloos gespeld antwoord met onjuiste informatie scoort hoog. Dat is de fout die telt, en hij is inherent en niet met bijstellen op te lossen.
Wat daaruit volgt
Automatische cijfers zijn voer voor een beoordelaar, geen feedback aan een agent. Gaan ze rechtstreeks naar mensen, dan worden de uitzondering hierboven discussies, en verliest het programma geloofwaardigheid over gevallen waarin de agent gelijk had.
Controleer het eerst zelf
Twintig gesprekken, jouw oordeel tegenover de cijfers. Waar je het oneens bent, zet je de categorie uit in plaats van het weg te praten.
Opmerkingen
0 opmerkingen
Artikel is gesloten voor opmerkingen.