Ir para o conteúdo principal
Loading...
Skip to article
  • Qualtrics Platform
    Qualtrics Platform
  • Customer Journey Optimizer
    Customer Journey Optimizer
  • XM Discover
    XM Discover
  • Qualtrics Social Connect
    Qualtrics Social Connect

Preparação de um modelo de avaliação para administração de qualidade


Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!


Sobre a preparação de um modelo de avaliação para administração de qualidade

A pontuação inteligente serve como base para o processo de administração de qualidade, fornecendo uma forma de quantificar comportamentos em interações representativas do cliente. Depois de entender o que deseja capturar, você pode criar rubricas para pontuar esses comportamentos, definir uma pontuação alvo para acionar alertas quando a meta não for alcançada e usá-los para criar oportunidades de coaching.

Qdica: para configurar a pontuação e executar a classificação, você precisará de uma licença de usuário do Analista de configuração e acesso aos dados do projeto que deseja usar.

Capturando comportamentos usando tópicos

Você pode capturar comportamentos específicos nas interações entre os clientes e sua equipe criando primeiro tópicos dedicados a esses comportamentos. Cada tópico pode conter regras complexas para identificar comportamentos e problemas por idioma usado e outros recursos de NLP derivados do XM Discover.

Qdica: nossos modelos predefinidos de Comportamentos do representante fornecem um ótimo ponto de partida para capturar comportamentos nos quais os representantes da central de contato são frequentemente avaliados. O modelo vem em 2 versões específicas da fonte: uma para chamadas e outra para chats.

Aqui estão apenas alguns dos exemplos de comportamentos e problemas que podem ser identificados usando tópicos:

  • Habilidades leves: monitore o resultado e a eficácia da interação pontuando as habilidades “leves” do representante, como empatia, profissionalismo, escuta ativa e atitude.
  • Conformidade de script: monitore a conformidade do representante com base em scripts, bem como a conformidade com políticas e procedimentos como parte do monitoramento de habilidades “rígidas”.
  • Lacunas de conhecimento: identificar lacunas de conhecimento no conjunto de habilidades do representante.
  • Riscos legais: identifique referências a riscos legais, como processos, lesões, relatórios ao BBB (Better Business Bureau) ou polícia e como isso foi tratado.
  • Fraude: monitore tópicos sobre fraudes com base no feedback de representantes, conversas com clientes e referências a situações específicas do setor.

Definindo condições para pontuação

Ao selecionar um modelo de pontuação, você pode determinar se um comportamento é necessário no contexto e só avaliar o comportamento para pontuação se determinadas condições forem atendidas.

Para isso, adicione regras aos tópicos de nível superior em seu modelo de pontuação. Essas regras filtram o que está incluído nos nós inferiores.

  • Se o nó pai não for detectado, os comportamentos filhos não serão considerados para a pontuação final.
  • Se o nó superior for detectado, os respectivos filhos são considerados para a pontuação final.

Esse tipo de lógica condicional é crucial para garantir que os representantes recebam crédito onde o crédito é devido, sem perder pontos em situações em que um comportamento era desnecessário ou impedido.

Exemplo: Na captura de tela do Designer abaixo, vemos um nó pai (gosto) e os nós abaixo dele (doce, rico). O nó superior tem regras que o feedback deve respeitar antes de ser ordenado em um ou outro nó inferior.um modelo de categoria com nós inferiores
Então, quando criamos a rubrica no Studio, essa mesma lógica condicional é capturada pela maneira como esses itens são recuados sob o cabeçalho “Se presente, então” de um pai.nós de modelo de categoria ao criar uma rubrica

Definir o escopo da determinação da solvência

Você pode limitar os tipos de interações que quer avaliar, definindo regras para o nó raiz do modelo de scoring. O nó raiz é o tópico mais alto em uma árvore de categorias, o que significa que as regras aplicadas aqui atuam como um filtro aplicado a todo o modelo. Se um modelo tiver uma regra de nível raiz, somente as frases e os documentos que correspondem a esse filtro são considerados para categorização e pontuação adicional.

Qdica: para modelos predefinidos de Comportamentos do representante, atualize a regra no nível da raiz para atingir a ID de origem correta com base na configuração do seu projeto.

Aqui estão alguns exemplos de regras de nível raiz que você poderia criar e o que seria pontuado como resultado:

  • Nenhuma regra de nível raiz: avaliar todos os dados de todas as fontes.
  • _id_source:audio: Apenas pontuar interações de uma fonte de áudio.
    Qdica: use o atributo ID de origem para definir outras fontes.
  • _doc_time:[20210430160000 TO 20210508155959]: pontuar somente interações criadas dentro de um determinado período de tempo.

Habilitando um modelo para pontuação inteligente

Depois de ter um modelo de pontuação com tópicos que cobrem os comportamentos que você deseja pontuar e regras de nível raiz que definem o escopo da pontuação, você precisa ativar o modelo para Pontuação inteligente.

Para obter mais detalhes, siga as etapas ao selecionar um modelo de avaliação.

Depois de isso estar concluído, você pode agora utilizar este modelo para definir os critérios de avaliação para o processo de administração de qualidade.

Perguntas frequentes

Muitas das páginas neste site foram traduzidas do inglês original usando tradução automática. Embora na Qualtrics tenhamos feito nossa diligência prévia para obter as melhores traduções automáticas possíveis, a tradução automática nunca é perfeita. O texto original em inglês é considerado a versão oficial, e quaisquer discrepâncias entre o inglês original e as traduções automáticas não são juridicamente vinculativas.