Революція в аналізі якості: чому 100-відсоткова прозорість змінює підхід до управління якістю в контакт-центрах
Революція в аналізі якості: чому 100-відсоткова прозорість змінює підхід до управління якістю в контакт-центрах
Коли організація могла аналізувати лише 3% своїх взаємодій, це було не повноцінне управління якістю, а робота з обмеженою вибіркою. Однак тепер ситуація змінюється.
Управління якістю роботи контакт-центрів перебуває на переломному етапі. Протягом багатьох років організації працювали, маючи суттєву прогалину у видимості: вони могли проаналізувати лише 2–3% своїх взаємодій і на основі цієї обмеженої вибірки приймали рішення щодо ефективності роботи операторів, якості обслуговування клієнтів та дотримання нормативних вимог.
Однак керівники бізнесу та ІТ-підрозділів більше не хочуть миритися з такими обмеженнями. І дедалі частіше їм уже не доводиться цього робити.
Індекс готовності до штучного інтелекту Cisco AI Readiness Index 2025 показує, що 83% організацій планують розробити або впровадити ШІ-агентів. Проте менше третини вважають, що повністю готові забезпечити безпеку та управління цими агентами після їх запуску. Саме до такої реальності зараз готуються керівники контакт-центрів — і традиційні системи управління якістю не були розраховані на ці виклики.
Насправді управління якістю має забезпечувати комплекс взаємопов’язаних функцій, здатних надати керівникам повний і безперервний аналіз кожної взаємодії з клієнтом у режимі реального часу. Не 2–3%, а всіх взаємодій без винятку.
До таких функцій належать транскрипція в режимі реального часу, аналіз мовлення, оцінювання за допомогою штучного інтелекту та рекомендації щодо навчання. Кожна з них окремо приносить користь, але разом вони забезпечують значно потужніший комплексний ефект.
Найскладніші розмови, нестандартні випадки та непомітні на перший погляд моменти, коли щось пішло не так, можуть просто не потрапити до цієї вибірки.
Управління якістю на основі штучного інтелекту, що охоплює 100% взаємодій, можна порівняти з увімкненням світла в кімнаті, яку ви вважали добре знайомою, — і раптовим виявленням деталей, яких раніше не помічали.
Дотримання вимог також стає більш контрольованим: кожна взаємодія оцінюється, кожна прогалина стає видимою, а потенційні ризики можна виявити до того, як вони перетворяться на проблему.
Керівники повертають собі керівну роль. Коли штучний інтелект автоматично бере на себе процедурне оцінювання, вони можуть перенаправити час із ручної перевірки на конструктивний коучинг.
Зазвичай команди з управління якістю витрачають десятки годин щотижня на ручну перевірку, оцінювання та вирішення суперечок. Коли штучний інтелект бере на себе процедурне навантаження, цей час можна перенаправити з аудиту на розвиток персоналу. Саме тут і починається справжня трансформація.
Коли дані про якість, оцінки настроїв, результати аналізу мовлення та операційні показники контакт-центру зберігаються на одній платформі, інформація поступово накопичується та формує цілісну картину.
Завдяки таким функціям, як «Показники, на які слід звернути увагу», супервайзерам більше не потрібно самостійно шукати відхилення від норми. Система автоматично порівнює індивідуальні показники із середніми значеннями команди та швидко визначає, хто потребує підтримки і з яких причин. У результаті двогодинний детальний аналіз даних може перетворитися на двохвилинну підготовку до коучингової сесії.
Змінюється і ставлення агентів до власних оцінок. Коли вони бачать оцінки, сформовані штучним інтелектом, разом із чіткими обґрунтуваннями, прив’язаними до конкретних фрагментів транскрипту, характер обговорення змінюється. Кількість суперечок зменшується, оскільки висновки підкріплені конкретними даними. Навчання стає спільним процесом, адже обидві сторони працюють з однаковою інформацією.
Таким чином, управління якістю переходить від процесу, що здійснюється для агентів, до процесу, який відбувається разом із ними.
Керівники отримують повне та цілісне уявлення про ефективність роботи операторів під час кожної взаємодії.
З часом штучний інтелект дедалі краще враховує процеси організації, вимоги щодо відповідності та її власне визначення якісної взаємодії з клієнтом.
Коли ШІ-агент веде розмову з клієнтом, у багатьох сучасних контакт-центрах якість такої взаємодії взагалі не оцінюється. Причина полягає в тому, що традиційні інструменти управління якістю створювалися для оцінювання роботи операторів-людей. У міру того як ШІ оброблятиме дедалі більшу частку взаємодій, ця прогалина лише збільшуватиметься.
Webex AI Quality Management надає уніфіковану систему оцінювання, яка охоплює взаємодії як операторів-людей, так і ШІ-агентів за однаковими стандартами якості. Для клієнта «якість роботи людини» та «якість роботи ШІ» не є окремими категоріями — він оцінює загальний досвід взаємодії. Система управління якістю має відображати цю реальність.
Керівники отримують повне уявлення про ефективність роботи операторів-людей і ШІ-агентів під час кожної взаємодії.
Завдяки Webex Contact Center Analyzer аналітика якості об’єднана зі звітністю контакт-центру в єдиному інтерфейсі. Клієнти можуть одночасно переглядати операційні показники контакт-центру та показники якості.
Усі ці дані доступні через API Webex, що дає змогу організаціям передавати оцінки, дані про настрої та операційні KPI до зовнішніх інструментів бізнес-аналітики, таких як Tableau або Power BI. Це усуває ізольованість даних: показники якості можна аналізувати разом із фінансовими та операційними KPI, отримуючи комплексне уявлення про ефективність роботи контакт-центру.
Дані про якість та операційні показники об’єднані в єдиному середовищі для формування звітності.
Кожна навчена модель призначена виключно для конкретної організації. Навчальні дані, використані для її створення, не залишають хмарне середовище Webex Contact Center і не передаються іншим організаціям.
Ці обмеження визначені структурою відповідального використання штучного інтелекту Cisco (Responsible AI Framework), яка базується на шести принципах: прозорості, справедливості, підзвітності, конфіденційності, безпеці та надійності. Детальніша технічна інформація доступна у «Примітці щодо прозорості Webex AI QM» для клієнтів та їхніх команд із питань дотримання вимог.
Для цього потрібен комплекс інтелектуальних рішень для аналізу якості, а не просто окремий інструмент управління якістю.
Необхідно охоплювати кожну взаємодію, а не лише обмежену вибірку. Потрібен штучний інтелект, здатний адаптуватися до специфічних стандартів конкретної організації, а не лише універсальна модель.
Майбутнє управління якістю полягає не просто в оцінюванні більшої кількості дзвінків. Воно полягає в можливості нарешті побачити їх усі та точно розуміти, що робити з отриманими даними.
Контакт-центри, які вже зараз формують такий інтелектуальний рівень, отримують інфраструктуру управління якістю, готову до роботи з гібридною робочою силою, де взаємодії обслуговують як люди, так і ШІ. Ті ж, хто відкладає трансформацію, ризикують почати створювати її вже під тиском — наприклад, після першого випадку порушення вимог ШІ-агентом.
Однак керівники бізнесу та ІТ-підрозділів більше не хочуть миритися з такими обмеженнями. І дедалі частіше їм уже не доводиться цього робити.
Індекс готовності до штучного інтелекту Cisco AI Readiness Index 2025 показує, що 83% організацій планують розробити або впровадити ШІ-агентів. Проте менше третини вважають, що повністю готові забезпечити безпеку та управління цими агентами після їх запуску. Саме до такої реальності зараз готуються керівники контакт-центрів — і традиційні системи управління якістю не були розраховані на ці виклики.
Управління якістю — це не просто окрема функція
Сьогодні система управління якістю часто позиціонується як окремий модуль або доповнення до системи запису дзвінків, призначене насамперед для забезпечення відповідності встановленим вимогам. Це сформувало відповідне ставлення організацій до її фінансування та можливостей.Насправді управління якістю має забезпечувати комплекс взаємопов’язаних функцій, здатних надати керівникам повний і безперервний аналіз кожної взаємодії з клієнтом у режимі реального часу. Не 2–3%, а всіх взаємодій без винятку.
До таких функцій належать транскрипція в режимі реального часу, аналіз мовлення, оцінювання за допомогою штучного інтелекту та рекомендації щодо навчання. Кожна з них окремо приносить користь, але разом вони забезпечують значно потужніший комплексний ефект.
Вузьке вікно трьох відсотків
Коли організація аналізує лише 3% своїх взаємодій і називає це «управлінням якістю», насправді вона управляє не якістю, а вибіркою. А будь-яка вибірка створює ризик упередженості.Найскладніші розмови, нестандартні випадки та непомітні на перший погляд моменти, коли щось пішло не так, можуть просто не потрапити до цієї вибірки.
Управління якістю на основі штучного інтелекту, що охоплює 100% взаємодій, можна порівняти з увімкненням світла в кімнаті, яку ви вважали добре знайомою, — і раптовим виявленням деталей, яких раніше не помічали.
Webex Contact Center Analyzer об’єднує аналітику якості та звітність контакт-центру
Клієнти можуть переглядати операційні показники контакт-центру разом із показниками якості в єдиному інтерфейсі звітності.
Що змінюється, коли ви бачите все
Коли керівники бачать кожну взаємодію, їхні рішення ґрунтуються на повних даних, а не на частковій вибірці. Агенти отримують детальний, підкріплений фактами зворотний зв’язок, пов’язаний з їхніми реальними результатами роботи, замість загальних оцінок на основі кількох проаналізованих дзвінків.Дотримання вимог також стає більш контрольованим: кожна взаємодія оцінюється, кожна прогалина стає видимою, а потенційні ризики можна виявити до того, як вони перетворяться на проблему.
Керівники повертають собі керівну роль. Коли штучний інтелект автоматично бере на себе процедурне оцінювання, вони можуть перенаправити час із ручної перевірки на конструктивний коучинг.
Зазвичай команди з управління якістю витрачають десятки годин щотижня на ручну перевірку, оцінювання та вирішення суперечок. Коли штучний інтелект бере на себе процедурне навантаження, цей час можна перенаправити з аудиту на розвиток персоналу. Саме тут і починається справжня трансформація.
Коли дані про якість, оцінки настроїв, результати аналізу мовлення та операційні показники контакт-центру зберігаються на одній платформі, інформація поступово накопичується та формує цілісну картину.
Завдяки таким функціям, як «Показники, на які слід звернути увагу», супервайзерам більше не потрібно самостійно шукати відхилення від норми. Система автоматично порівнює індивідуальні показники із середніми значеннями команди та швидко визначає, хто потребує підтримки і з яких причин. У результаті двогодинний детальний аналіз даних може перетворитися на двохвилинну підготовку до коучингової сесії.
Змінюється і ставлення агентів до власних оцінок. Коли вони бачать оцінки, сформовані штучним інтелектом, разом із чіткими обґрунтуваннями, прив’язаними до конкретних фрагментів транскрипту, характер обговорення змінюється. Кількість суперечок зменшується, оскільки висновки підкріплені конкретними даними. Навчання стає спільним процесом, адже обидві сторони працюють з однаковою інформацією.
Таким чином, управління якістю переходить від процесу, що здійснюється для агентів, до процесу, який відбувається разом із ними.
Керівники отримують повне та цілісне уявлення про ефективність роботи операторів під час кожної взаємодії.
Підхід Cisco: комплекс інструментів для аналізу якості
Система Webex AI Quality Management базується на розумінні того, що кожен контакт-центр має власне визначення якості. Тому, коли супервайзер змінює оцінку, сформовану штучним інтелектом, це коригування стає сигналом для подальшого навчання ШІ. Модель адаптується до конкретних стандартів організації, поступово скорочуючи розбіжність між оцінкою штучного інтелекту та оцінкою людини.З часом штучний інтелект дедалі краще враховує процеси організації, вимоги щодо відповідності та її власне визначення якісної взаємодії з клієнтом.
Коли ШІ-агент веде розмову з клієнтом, у багатьох сучасних контакт-центрах якість такої взаємодії взагалі не оцінюється. Причина полягає в тому, що традиційні інструменти управління якістю створювалися для оцінювання роботи операторів-людей. У міру того як ШІ оброблятиме дедалі більшу частку взаємодій, ця прогалина лише збільшуватиметься.
Webex AI Quality Management надає уніфіковану систему оцінювання, яка охоплює взаємодії як операторів-людей, так і ШІ-агентів за однаковими стандартами якості. Для клієнта «якість роботи людини» та «якість роботи ШІ» не є окремими категоріями — він оцінює загальний досвід взаємодії. Система управління якістю має відображати цю реальність.
Керівники отримують повне уявлення про ефективність роботи операторів-людей і ШІ-агентів під час кожної взаємодії.
Завдяки Webex Contact Center Analyzer аналітика якості об’єднана зі звітністю контакт-центру в єдиному інтерфейсі. Клієнти можуть одночасно переглядати операційні показники контакт-центру та показники якості.
Усі ці дані доступні через API Webex, що дає змогу організаціям передавати оцінки, дані про настрої та операційні KPI до зовнішніх інструментів бізнес-аналітики, таких як Tableau або Power BI. Це усуває ізольованість даних: показники якості можна аналізувати разом із фінансовими та операційними KPI, отримуючи комплексне уявлення про ефективність роботи контакт-центру.
Дані про якість та операційні показники об’єднані в єдиному середовищі для формування звітності.
Безпека на основі принципів відповідального використання ШІ
Кожна оцінка, сформована штучним інтелектом у Webex AI Quality Management, супроводжується письмовим поясненням, безпосередньо пов’язаним із конкретним фрагментом транскрипту, який вплинув на результат. Керівники можуть переглядати обґрунтування та коригувати оцінку, допомагаючи з часом підвищувати точність моделі. Після накопичення достатньої кількості виправлень система автоматично перенавчається без необхідності ручного втручання.Кожна навчена модель призначена виключно для конкретної організації. Навчальні дані, використані для її створення, не залишають хмарне середовище Webex Contact Center і не передаються іншим організаціям.
Ці обмеження визначені структурою відповідального використання штучного інтелекту Cisco (Responsible AI Framework), яка базується на шести принципах: прозорості, справедливості, підзвітності, конфіденційності, безпеці та надійності. Детальніша технічна інформація доступна у «Примітці щодо прозорості Webex AI QM» для клієнтів та їхніх команд із питань дотримання вимог.
Майбутнє управління якістю в контакт-центрах
Лідери у сфері клієнтського досвіду дедалі частіше ставлять два ключові запитання: як зрозуміти, що насправді відбувається під час кожної розмови з клієнтом, і як діяти на основі отриманих даних?Для цього потрібен комплекс інтелектуальних рішень для аналізу якості, а не просто окремий інструмент управління якістю.
Необхідно охоплювати кожну взаємодію, а не лише обмежену вибірку. Потрібен штучний інтелект, здатний адаптуватися до специфічних стандартів конкретної організації, а не лише універсальна модель.
Майбутнє управління якістю полягає не просто в оцінюванні більшої кількості дзвінків. Воно полягає в можливості нарешті побачити їх усі та точно розуміти, що робити з отриманими даними.
Контакт-центри, які вже зараз формують такий інтелектуальний рівень, отримують інфраструктуру управління якістю, готову до роботи з гібридною робочою силою, де взаємодії обслуговують як люди, так і ШІ. Ті ж, хто відкладає трансформацію, ризикують почати створювати її вже під тиском — наприклад, після першого випадку порушення вимог ШІ-агентом.
Мегатрейд, як офіційний дистриб’ютор Cisco, є авторизованим каналом для придбання обладнання, ПЗ та сервісів Cisco на території України: sales@megatrade.ua, (044) 538-00-06
Технічні консультації для партнерів Мегатрейд: cisco@megatrade.ua
Cisco перебудовує сучасну безпеку: розширений захист і SASE для ери агентного ШІ
Як оптимізувати мережу Wi-Fi за допомогою трьох інноваційних технологій Cisco на базі ШІ