客服質(zhì)檢是提升服務品質(zhì)、優(yōu)化客戶體驗的核心管理手段,而質(zhì)檢標準的科學性直接決定了服務改進的方向與效果。一套合理的質(zhì)檢標準需圍繞客戶核心訴求展開,既能規(guī)范服務行為,又能挖掘潛在問題。以下從影響客戶滿意度的五個關鍵維度出發(fā),解析質(zhì)檢標準的制定邏輯與落地策略。


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一、質(zhì)檢標準制定的核心目標


客服質(zhì)檢不應僅停留在“挑錯”層面,而需服務于兩個核心目標:


1. 保障服務一致性:通過標準化流程減少服務波動,確保每位客戶獲得專業(yè)、可靠的服務體驗。


2. 驅(qū)動持續(xù)改進:通過數(shù)據(jù)分析定位薄弱環(huán)節(jié),針對性優(yōu)化服務策略與人員能力。


圍繞這兩個目標,質(zhì)檢標準需覆蓋以下五個關鍵維度,這些維度與客戶滿意度緊密相關。


二、直接影響客戶滿意度的5個質(zhì)檢維度


維度1:服務流程規(guī)范性


考核內(nèi)容:


是否按標準流程執(zhí)行服務(如開場白身份確認、結束前信息復核);


關鍵信息記錄是否完整(如客戶需求、承諾解決方案、時間節(jié)點)。


客戶影響:流程缺失易導致信息傳遞錯誤或服務遺漏,降低客戶信任感。


質(zhì)檢建議:在評分標準中設置“一票否決項”,例如未記錄客戶核心訴求直接判定為不合格。


維度2:業(yè)務解答準確性


考核內(nèi)容:


對產(chǎn)品政策、操作指引等業(yè)務知識的掌握程度;


能否區(qū)分“確定答案”與“需核實內(nèi)容”,避免主觀猜測誤導客戶。


客戶影響:錯誤解答可能引發(fā)二次投訴甚至經(jīng)濟損失,直接影響滿意度。


質(zhì)檢建議:建立動態(tài)更新的業(yè)務知識庫,要求客服在回答復雜問題時主動查詢并告知客戶依據(jù)來源。


維度3:溝通技巧與同理心


考核內(nèi)容:


是否主動傾聽并復述客戶需求;


語言表達是否清晰易懂,能否根據(jù)客戶情緒調(diào)整溝通方式;


對客戶抱怨是否及時安撫(如使用“理解您的感受”“我們會優(yōu)先處理”等話術)。


客戶影響:缺乏同理心的溝通易激化矛盾,即便問題解決,客戶仍可能因體驗差而流失。


質(zhì)檢建議:在質(zhì)檢表中增加“情緒管理”評分項,例如客戶表達不滿時,客服是否在30秒內(nèi)回應安撫話術。


維度4:問題解決效率


考核內(nèi)容:


首通電話解決率(FCR);


轉(zhuǎn)接流程合理性(如是否明確告知轉(zhuǎn)接原因及預計等待時間);


后續(xù)跟進及時性(如承諾24小時內(nèi)回復,是否兌現(xiàn))。


客戶影響:拖延處理或流程反復會消耗客戶耐心,導致滿意度斷崖式下降。


質(zhì)檢建議:將超時未解決的案例納入專項質(zhì)檢,分析是流程缺陷還是人為因素導致。


維度5:服務主動性


考核內(nèi)容:


是否主動提供附加價值(如提醒注意事項、告知后續(xù)服務渠道);


是否在通話結束前確認客戶無其他需求。


客戶影響:主動服務能創(chuàng)造超出預期的體驗,提升客戶忠誠度。


質(zhì)檢建議:設置加分項,例如客服主動提供替代方案或后續(xù)跟進建議,可提升評分等級。


三、質(zhì)檢標準落地的3個關鍵步驟


步驟1:分層設計評分體系


將五大維度拆解為可量化的細項指標,例如“溝通技巧”可細化為“平均響應速度”“情緒安撫話術使用次數(shù)”等;


根據(jù)業(yè)務優(yōu)先級設定權重,例如對投訴類通話,問題解決效率權重占比提高至40%。


步驟2:校準評分一致性


通過“多人共評同一錄音”的方式,消除質(zhì)檢員主觀判斷差異;


定期召開評分標準研討會,針對爭議案例統(tǒng)一判定規(guī)則。


步驟3:建立正向反饋機制


為客服提供可視化質(zhì)檢報告,標注扣分項與優(yōu)秀案例;


將質(zhì)檢結果與培訓體系聯(lián)動,例如業(yè)務錯誤率高的客服需完成指定課程后才能復崗。


總結:


客服質(zhì)檢標準的制定需回歸客戶體驗本質(zhì),從流程規(guī)范、專業(yè)能力、溝通溫度、效率感知及服務主動性五個維度設計評分規(guī)則。企業(yè)需避免“重考核、輕改進”的誤區(qū),通過標準化評分、動態(tài)校準和閉環(huán)反饋,將質(zhì)檢轉(zhuǎn)化為服務優(yōu)化的驅(qū)動力。


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,提供開放的個性化質(zhì)檢模型匹配,人工質(zhì)檢與機器質(zhì)檢相輔應用,提升質(zhì)檢準確性和質(zhì)檢效率。