WO2015007107A1 - 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法 - Google Patents

一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2015007107A1
WO2015007107A1 PCT/CN2014/074835 CN2014074835W WO2015007107A1 WO 2015007107 A1 WO2015007107 A1 WO 2015007107A1 CN 2014074835 W CN2014074835 W CN 2014074835W WO 2015007107 A1 WO2015007107 A1 WO 2015007107A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
session
quality inspection
module
dimension
data
Prior art date
Application number
PCT/CN2014/074835
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
赖永森
邓小君
龚海平
黎星
Original Assignee
中兴通讯股份有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 中兴通讯股份有限公司 filed Critical 中兴通讯股份有限公司
Publication of WO2015007107A1 publication Critical patent/WO2015007107A1/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management

Definitions

  • the present invention relates to a communication system, and more particularly to an apparatus and method for quality inspection of a service quality of a customer service personnel. Background technique
  • the call center is facing more difficult problems than the general enterprise in terms of product quality inspection.
  • call centers are also expanding to social networks. Due to the characteristics of social networking, such as party, traceability, convenience, and network relationship, the products generated by the call center are no longer a single voice. It may also involve Weibo, WeChat, SMS, email, video, voice, IM (Instant Messenger, instant messaging) messages, etc., which brings a lot of workload, complicated relationship and measurement standards to the quality inspection work. Difficulty. Summary of the invention
  • the present invention provides a method for quality inspection of a service quality of a customer service personnel, including:
  • the extracting the original session data required for the quality check from the call to the call center according to the preset quality check plan includes:
  • the original session data is extracted from a call to the call center according to a preset extraction condition and an extraction task.
  • the extracting the original session data required for the quality check from the call to the call center includes: if the call is a video mode, extracting the middle audio data from the video data, and extracting the audio data Convert to text as the original session data;
  • the text exchange content is used as the original session data.
  • the analyzing the original session data according to the preset quality inspection standard to obtain values of one or more dimensions including: extracting from the original session data according to the preset quality inspection standard The relevant parameters are scored to obtain values of more than one dimension;
  • the one or more dimensions include at least: any one or any combination of satisfaction, content health, polite language, normative terminology, influence, matching, stability, emotional parameters, and clarity.
  • the extracting the relevant parameters from the original session data includes: after session decomposing the call of the access call center, placing them into a corresponding session pool by type, and generating a session tree; Includes: Any one of the role, subject, access type, and media type Combination of meanings.
  • the generating a session tree includes:
  • a linked list is generated according to the start and end time of the session, and the linked list points to related video, audio or text session records in different session pools, and feedback information from users and customer service personnel.
  • the method further includes:
  • the alarm condition includes: the value of the quality inspection result is lower than a preset threshold, or the value of at least one dimension of the values of the one or more dimensions is lower than a threshold corresponding to the dimension.
  • the present invention also provides a device for performing quality inspection on the service quality of a customer service personnel, including:
  • the management module is configured to: provide a human-computer interaction interface for the administrator to set the quality inspection plan and the quality inspection standard; wherein the quality inspection standard includes more than one dimension;
  • a storage module configured to: save the quality inspection plan and quality inspection standard set by the management module;
  • the multimedia access module is configured to: allocate a call to the call center to the idle agent;
  • the session extraction module is configured to: extract the call from the access call center according to the quality check plan saved in the storage module Raw session data required for quality inspection;
  • the session analysis module is configured to: analyze the original session data according to the quality check standard saved in the storage module, and obtain values of one or more dimensions;
  • the weight scoring module is configured to: perform weighted averaging on values of one or more dimensions obtained by the session analysis module according to weights corresponding to preset dimensions, to obtain a quality inspection result.
  • the quality inspection plan saved in the storage module includes an extraction condition and an extraction task; the session extraction module is configured to: extract the original session from a call that accesses the call center according to the extraction condition and the extraction task. data.
  • the device further includes:
  • the session decomposition module is configured to: when the call is in the video mode, extract the middle audio data from the video data, and convert the audio data into text as the original session data; further set to: in the call In the audio mode, the audio data is converted into text as the original session data; and is further set to: when the call is in the text mode, the text communication content is used as the original session data.
  • the session analysis module is configured to: analyze the original session data according to the quality check standard saved in the storage module, and obtain values of one or more dimensions, including:
  • the session analysis module extracts relevant parameters from the original session data according to the preset quality inspection standard, and scores the values of one or more dimensions;
  • the one or more dimensions include at least: any one or any combination of satisfaction, content health, polite language, normative terminology, influence, matching, stability, emotional parameters, and clarity.
  • the device further includes:
  • the session decomposition module is configured to: after session decomposing the call of the access call center, place the information into the corresponding session pool according to the type, and generate a session tree;
  • the types include: any one or any combination of roles, topics, access types, and media types.
  • the session decomposition module is configured to: generate a session tree, including:
  • the session decomposition module generates a linked list according to the start and end time of the session, and the linked list points to related video, audio or text session records in different session pools, and feedback information from users and customer service personnel.
  • the device further includes:
  • the alarm reminding module is configured to: when it is determined that the quality check result meets the alarm condition, issue an alarm to the corresponding agent.
  • the alarm reminding module is configured to: determine that the quality check result meets an alarm condition, and the method includes: the alarm reminding module determines that the value of the quality check result is lower than a preset threshold, or The value of at least one of the values of more than one dimension is lower than the threshold corresponding to the dimension.
  • the embodiment of the invention reduces the workload of the quality inspector, assists the customer service personnel to improve the service level, and can save the data of interest according to the needs of the operator to provide support for the subsequent service data.
  • FIG. 1 is a flow chart of a method for quality inspection of a service quality of a customer service personnel in an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic structural view of a device for performing quality inspection on a service quality of a customer service personnel according to an embodiment of the present invention.
  • a method for quality inspection of a service quality of a customer service personnel includes:
  • the original session data is analyzed to obtain values of more than one dimension
  • the values of the above one or more dimensions are weighted and averaged, and the quality inspection result is obtained.
  • the above extraction and analysis process may include:
  • Step 1 Media extraction, including: The corresponding information is extracted from the session data according to the preset extraction conditions.
  • the extraction methods used include but are not limited to: real-time extraction and extraction from the storage module.
  • Real-time extraction mainly extracts a certain agent and a session in real time through the real-time access interface, and extracts from the storage module is mainly suitable for real-time performance.
  • Low-demand session or historical session data is extracted;
  • Step 2 Session decomposition, including:
  • the extracted session is decomposed according to the preset dimension, and the corresponding resource pool is placed in the corresponding resource pool, and the session tree is generated according to the session time flow for analysis by the analysis module.
  • the preset dimensions include but are not limited to: any one or any combination of a theme, a scene, a time period, a session role, an access type, and a media type;
  • Step 3 Session analysis, including:
  • Conversation analysis according to the set quality inspection criteria, including but not limited to: conversation accuracy, satisfaction, health, courtesy, time, theme, location, personality (background, industry, interest, gender, region, etc.) ), complexity, stability, session interval, session frequency, context analysis, purpose, type (consultation, advice, complaints, business handling, reporting, etc.), emotions (happy, peaceful, angry, disgusted), long-term keywords Any or any combination of them.
  • the quality inspection result is obtained.
  • the algorithm used may be the default configuration on the device, or may be the quality inspection. Personnel are set by the specific interface provided by the management module.
  • the corresponding customer service personnel or related administrators may be alerted according to the quality inspection result.
  • the customer service personnel are promptly prompted, and the quality inspection result of the historical session data may be sent.
  • the message is sent to the corresponding customer service staff and quality inspectors for confirmation or representation.
  • a device for performing quality inspection on the service quality of the customer service personnel includes:
  • Management module Provide human-computer interaction interface, for quality inspection personnel to set quality inspection parameters (including at least: quality inspection standards, quality inspection plans and related configuration information required for quality inspection) and various types of inquiries, editors, people
  • quality inspection parameters including at least: quality inspection standards, quality inspection plans and related configuration information required for quality inspection
  • the function scores, the representation process, and the like, and the set quality inspection parameters are distributed to the session extraction module, the session decomposition module, the session analysis module, and the weight scoring module accordingly;
  • the quality inspection standard may include: dimensions, algorithms, Formulas, evaluation items, weights, etc., for decomposition, analysis, and scoring;
  • QA plans can be simply understood as media extraction tasks, extraction conditions, and rules;
  • Storage module It is mainly used to store various quality inspection parameters, original session data and quality inspection result data set by the quality inspection personnel through the management module;
  • Multimedia Access Module It is mainly responsible for connecting the user's call to the call center, distributing it to the idle agent, saving the session data to the storage module, and providing a real-time access interface for the session extraction module to extract the session information. It is also used to collect user-related information data. On the one hand, it comes from the objective data of the session filled by the agent on the agent side, such as: the reason of the call, the topic, the type of discussion, whether it needs follow-up, etc.; The user can obtain user related information, such as: user background, industry, interest, gender, region, activity frequency, fan and attention number, any combination or combination, which is suitable for users to log in to the social network.
  • the client mode initiates a call to the call center;
  • the session extraction module is configured to extract original session data required for quality inspection from a real-time access interface provided by the storage module or the multimedia access module according to a preset quality inspection plan.
  • one quality inspection plan includes more than one extraction task, and each extraction task must perform information extraction according to rules set by the extraction conditions;
  • the session decomposition module is configured to classify and decompose the original session data required for the quality inspection extracted by the session extraction module, and place them in different session pools according to roles, topics, access types, etc., and generate a session tree.
  • splitting the original session data first sorting according to different media types such as video, voice, text, etc., and placing them in different session pools, performing audio extraction on the video, text conversion on the voice, and content on the text. Separate according to the roles of users and customer service personnel, and finally save them in different session pools.
  • the linked list is generated based on the start and end time of the session, and the linked list points to related video, audio and text in different session pools. Session records, as well as feedback from users and agents. Each linked session generates such a linked list, the session tree.
  • Session Analysis Module Used for session analysis according to preset quality inspection criteria, including but not limited to: session accuracy, satisfaction, comprehensiveness, health, courtesy, theme, time, Location, personality (background, industry, interest, gender, region, etc.), complexity, stability session interval, session frequency, context analysis, purpose, type (consultation, advice, complaints, business handling, reporting, etc.), emotions (angry, happy, peaceful, disgusting), any one or any combination of keyword analysis, duration, speech analysis, and the multiple dimension values obtained after the analysis as the input of the weight scoring module;
  • the module further includes:
  • the media analysis sub-module is mainly used to analyze emotions, clarity, and so on. Extracting speech rate, average pitch, pitch range, intensity, sound quality, pitch change, sharpness, etc. from audio or audio extracted from video, and expressing emotional parameters such as happiness, peace, anger, disgust, and articulation parameter.
  • the quality inspection standard sub-module is mainly used to analyze the session through some user-concerned and common analysis indicators set by the management module, such as: any one or any combination of session accuracy, satisfaction, content health and normalization.
  • satisfaction is mainly derived from the user's feedback data, which is obtained and recorded in the storage module by the user or customer service personnel by selecting the setting option; for real-time quality inspection, this parameter can be ignored.
  • Content health and standardization are mainly analyzed according to the evaluation items and algorithms set by the management module, such as whether to talk about content health, polite language, normative terms (such as no spoken language, repeated topics, dialects, etc.), etc. Screening, and sorting and summarizing according to content health keywords, polite language keywords, and standard language keywords. For conversations and voices in video, you can use existing technology to convert to text content and then divide.
  • Environmental analysis sub-module used for layer content analysis, main analysis: theme, time, location, personality (background, industry, interest, gender, region, etc.), activity frequency, influence, purpose and type (consultation Any or any of, recommendations, complaints, business transactions, notices, etc. Combination, you can also use the sub-layering method or comparison method, analyze the context according to the session tree, compare the differences between the previous session and the next session, and analyze the complexity, stability, session interval, session frequency, etc. At the same time, the weight of each layer of the session element with respect to the standard is calculated.
  • the influence can be calculated by the frequency of activities, the number of friends, the number of fans or the number of followers.
  • the number of friends, the number of fans and the number of followers are more influential.
  • the activity frequency can be obtained by the following methods: For accessing the call center by using Weibo, WeChat, IM instant message, mail, etc., the information update frequency and mail can be obtained from the client through the real-time interface provided by the multimedia access module. Use frequency, etc.; For access to the call center through video, voice, etc., count the number of his history or directly take the system default.
  • the existing algorithm can be used to get the matching degree of this session.
  • the word-frequency combined with the space vector-based cosine algorithm is used to obtain the matching degree between the content and the topic.
  • the session content of different roles in the session pool is taken out, and the stability of the upper and lower session time interval and the session frequency is compared, and the time interval is more uniform and stable, and the session frequency of the user and the customer service personnel is closer and more stable, such as
  • the IM instant message shown in 3 is taken as its correspondence table.
  • the weight scoring module is configured to perform weighting on each dimension value output by the session analysis module according to the setting of the management module, and save the obtained quality inspection result and each dimension value to the storage module, and send the result to the alarm reminding module.
  • a simple calculation method but not limited to:
  • Satisfaction score 80 points for the base, out of 100 points; mainly from user ratings, such as: very dissatisfied with 50, dissatisfied with 60, generally 70, more satisfied with 80, satisfaction with 90, very satisfied with 100 ;
  • the base is divided into 80 points, 100 points are full marks, when the customer service personnel have unhealthy keywords, each deducts 5 points, until 0 points;
  • Polite language score The base is divided into 80 points, 100 points are full marks, in the case that there is no impolite language in the customer service staff, each appearance of a polite language plus 5 points, until the perfect score, if there is impolite language, there is a deduction of 5 points Until 0 minutes;
  • Standard language score The base is divided into 80 points, 100 is the full score, if the customer service staff appears irregular language, there is a deduction of 5 points, until 0 points;
  • the base is divided into 80 points and 100 is the full score. It is calculated according to the media type and the user's activity frequency, number of friends, number of fans or number of followers, such as: Calculated based on 100 people ( Not enough to calculate by the base), the corresponding influence is 80 points, 50 points for each person exceeding the base, up to 100 points;
  • Matching score The base is divided into 80 points, 100 is divided into perfect scores, and its value is the matching degree *100 points, wherein the matching degree is the percentage value obtained by the environmental analysis sub-module;
  • Stability score The base is divided into 80 points, 100 points are full marks, and the corresponding scores are obtained according to the time interval and the session frequency;
  • Emotional parameter score The basic score is 80 points, 100 is the full score, and the score is obtained according to the emotional parameter value interval table;
  • Clarity score The base is divided into 80 points, 100 points are full marks, and scores are obtained according to the resolution parameter value interval table;
  • the final score of the customer service staff is: (satisfaction score *kl + content health score * k2 + polite language score * k3 + standard language score * k4 + influence score * k5 + match score * k6 + stability score * k7 + emotional parameter score * k8 + clarity Score *k9)/9.
  • kl ⁇ k9 are the scoring proportion weights set by the management module for each parameter.
  • the scoring items are not limited to the above enumerated items, and only the basic points may be taken corresponding to the media types not involved.
  • Alarm reminder module After receiving the quality inspection result sent by the weight scoring module, if it is judged that the score of the quality inspection result is lower than the threshold set by the management module, or the score of the key concern item specified by the management module is lower than When the preset minimum threshold is used, prompts and alarms are issued to the relevant personnel. If the customer service personnel involved in the session are online, they are immediately pushed to the agent side. If they are not online, they are notified by other means, such as SMS, email or next time. When the customer service personnel log in to the agent, they will be prompted.
  • Step 1 The quality inspector logs in to the management module, sets system parameters, and parameters related to session extraction, session decomposition, session analysis, and weight scoring modules, such as: extraction conditions and extraction tasks, dimensions, decomposition methods, analysis dimensions, and analysis methods. Dimension weight setting and its calculation formula.
  • the management module actively pushes the relevant modules to the relevant modules while saving the parameters to the storage module;
  • Step 2 The user accesses the call center, accesses the idle agent through the multimedia access module, and the customer selects the reason type, the theme, etc., and the multimedia access module sends the session content and the information recorded by the customer service personnel to the storage.
  • the module saves, and the multimedia access module provides real-time session data for the session extraction module;
  • Step 3 The session extraction module extracts the original session data from the real-time access interface or the storage module provided by the multimedia access module according to the extraction condition and the extraction task sent by the management module, and sends the original session data to the session decomposition module for analysis;
  • Step 4 The session decomposition module decomposes the original session data extracted by the session extraction module according to any one or any combination of roles, incoming causes, incoming call types, topics, and media types, and generates a session for each session. Trees, respectively, are saved in the session pool;
  • Step 5 The session analysis module scans the session pool, performs session analysis on each session tree and its session content according to the quality inspection standard sent by the management module, and extracts the scores related to the scoring, including but not limited to: satisfaction, content health, Any one or any combination of polite language, normative language, influence, matching, stability, emotional parameters, and clarity;
  • Step 6 The weight scoring module performs weighting on each dimension value output by the session analysis module according to the calculation formula sent by the management module or the weight value corresponding to each dimension, and saves the obtained quality inspection result and each dimension value to In the storage module, if it is a real-time quality inspection, the quality inspection results and various items will be The dimension value is sent to the alarm reminding module;
  • Step 7 After receiving the quality check result and each dimension value, the alarm reminding module sends a corresponding prompt to the corresponding agent according to the threshold value sent by the management module according to the threshold value sent by the management module. And the alarm, if the customer service staff is online, immediately push it to the agent side. If it is not online, it will be notified by other means, such as SMS, email or the next time the customer service personnel log in to the agent.
  • Step 8 When the customer service personnel receive real-time reminders and alarm information, refer to the system to prompt attention and improve the service level.
  • the customer service personnel can also query the relevant quality inspection results through the management module. If there is any objection to the quality inspection result, the representation can be initiated, and the quality inspection personnel or relevant management personnel can review the management module and modify the relevant quality inspection results.
  • the embodiment of the invention reduces the workload of the quality inspector, assists the customer service personnel to improve the service level, and can save the data of interest according to the needs of the operator to provide support for the subsequent service data.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法，所述方法包括：根据预设的质检计划，从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始会话数据；根据预设的质检标准，对所述原始会话数据进行分析，得到一个以上的维度的值；按照预设的各维度对应的权重，对所述一个以上的维度的值进行加权平均，得到质检结果。所述装置包括：管理模块、存储模块、多媒体接入模块、会话提取模块、会话分析模块及权重打分模块。本发明实施例降低了质检人员的工作量，辅助客服人员提高服务水平，并可根据运营商的需要将感兴趣的数据进行保存，以提供后续服务数据上的支撑。

Description

一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法
技术领域
本发明涉及通信系统， 尤其涉及一种对客服人员的服务质量进行质检的 装置及方法。 背景技术
由于呼叫中心生产的产品的特殊性， 使得呼叫中心在产品质检问题上面 临着比一般企业更高的难度。
目前， 质检方式多为由质检人员抽取客服人员的服务录音来为客服人员 的服务进行打分。 在这种质检方式下， 质检人员不可能对每一通电话做监听 分析， 没有足够的人力及时间去完成对客服人员服务的全面了解， 导致质检 的不完整和质检人员主观评判的问题。
此外， 在社交网迅速发展的今天， 呼叫中心也在向社交网扩展， 由于社 交网特有的聚会、 可追溯、 便捷、 网状关系等特点， 呼叫中心生成的产品不 再是单一的语音， 同时还可能涉及到微博、微信、短信、 邮件、视频、语音、 IM ( Instant Messenger , 即时通讯） 消息等， 这给质检工作带来了很大的工 作量、 复杂关系的困扰和衡量标准的难度。 发明内容
本发明的目的在于提供一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方 法， 以克服现有质检方式工作量大、 且不适应社交网特有性质的缺陷。
为解决上述问题， 本发明提供了一种对客服人员的服务质量进行质检的 方法， 包括：
根据预设的质检计划， 从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始 会话数据；
根据预设的质检标准， 对所述原始会话数据进行分析， 得到一个以上的 维度的值； 按照预设的各维度对应的权重， 对所述一个以上的维度的值进行加权平 均， 得到质检结果。
优选地 , 所述根据预设的质检计划， 从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的 原始会话数据， 包括：
根据预设的提取条件和提取任务， 从接入呼叫中心的呼叫中提取出所述 原始会话数据。
优选地 , 所述从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始会话数据， 包括： 若所述呼叫为视频方式， 则从视频数据中提取中音频数据， 并将所述音 频数据转换为文字， 作为所述原始会话数据；
若所述呼叫为音频方式， 则将所述音频数据转换为文字， 作为所述原始 会话数据；
若所述呼叫为文字方式， 则将文字交流内容作为所述原始会话数据。 优选地， 所述根据预设的质检标准， 对所述原始会话数据进行分析， 得到一个以 上的维度的值， 包括： 根据所述预设的质检标准， 从所述原始会话数据中提取出相关参数进行 打分， 得到一个以上的维度的值；
其中， 所述一个以上的维度至少包括： 满意度、 内容健康、 礼貌用语、 规范用语、 影响力、 匹配度、 稳定性、 情感参数及清晰度中的任意一项或 任意组合。
优选地 ,
所述从所述原始会话数据中提取出相关参数， 包括： 在对所述接入呼叫中心的呼叫进行会话分解后， 按类型分别放置到对应 的会话池中， 并生成会话树； 其中， 类型包括： 角色、 主题、 访问类型及媒体类型中的任意一个或任 意组合。
优选地， 所述生成会话树， 包括：
按照该次会话起止时间为主线生成链表， 链表中指向不同会话池中相关 的视频、 音频或文字会话记录， 以及用户和客服人员的反馈信息。
优选地， 所述方法还包括：
若判断出所述质检结果满足告警条件， 则向相应座席发出告警。
优选地 ,
所述告警条件包括： 所述质检结果的值低于预设的阀值， 或者在所述一 个以上的维度的值中至少有一个维度的值低于该维度对应的阀值。
相应地， 本发明还提供了一种对客服人员的服务质量进行质检的装置， 包括：
管理模块， 设置为： 提供人机交互界面供管理员设置质检计划及质检标 准； 其中， 所述质检标准中包含一个以上的维度；
存储模块， 设置为： 保存通过所述管理模块设置的所述质检计划及质检 标准；
多媒体接入模块， 设置为： 将接入呼叫中心的呼叫分配到空闲座席； 会话提取模块， 设置为： 根据所述存储模块中保存的所述质检计划， 从 接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始会话数据；
会话分析模块， 设置为： 根据所述存储模块中保存的所述质检标准， 对 所述原始会话数据进行分析， 得到一个以上的维度的值；
权重打分模块， 设置为： 按照预设的各维度对应的权重， 对所述会话分 析模块得到的一个以上的维度的值进行加权平均， 得到质检结果。
优选地 ,
所述存储模块中保存的所述质检计划中包括提取条件和提取任务； 所述会话提取模块设置为： 根据所述提取条件和提取任务从接入呼叫中 心的呼叫中提取出所述原始会话数据。 优选地， 所述装置还包括：
会话分解模块， 设置为： 在所述呼叫为视频方式时， 从视频数据中提取 中音频数据， 并将所述音频数据转换为文字， 作为所述原始会话数据； 还设 置为： 在所述呼叫为音频方式时， 将所述音频数据转换为文字， 作为所述原 始会话数据； 还设置为： 在所述呼叫为文字方式时， 将文字交流内容作为所 述原始会话数据。
优选地 ,
所述会话分析模块设置为： 根据所述存储模块中保存的所述质检标准， 对所述原始会话数据进行分析， 得到一个以上的维度的值， 包括：
所述会话分析模块根据所述预设的质检标准， 从所述原始会话数据中提 取出相关参数进行打分， 得到一个以上的维度的值；
其中， 所述一个以上的维度至少包括： 满意度、 内容健康、 礼貌用语、 规范用语、 影响力、 匹配度、 稳定性、 情感参数及清晰度中的任意一项或 任意组合。
优选地， 所述装置还包括：
会话分解模块,设置为：在对所述接入呼叫中心的呼叫进行会话分解后， 按类型分别放置到对应的会话池中， 并生成会话树；
其中， 类型包括： 角色、 主题、 访问类型及媒体类型中的任意一个或任 意组合。
优选地，
所述会话分解模块设置为： 生成会话树， 包括：
所述会话分解模块按照该次会话起止时间为主线生成链表， 链表中指向 不同会话池中相关的视频、 音频或文字会话记录， 以及用户和客服人员的反 馈信息。
优选地， 所述装置还包括：
告警提醒模块， 设置为： 在判断出所述质检结果满足告警条件时， 向相 应座席发出告警。 优选地，所述告警提醒模块设置为：判断出所述质检结果满足告警条件， 包括： 所述告警提醒模块判断出所述质检结果的值低于预设的阀值， 或者在 所述一个以上的维度的值中至少有一个维度的值低于该维度对应的阀值。
本发明实施例降低了质检人员的工作量， 辅助客服人员提高服务水平， 并可根据运营商的需要将感兴趣的数据进行保存， 以提供后续服务数据上的 支撑。 附图概述
图 1是本发明实施例中对客服人员的服务质量进行质检的方法流程图； 图 2是本发明实施例中对客服人员的服务质量进行质检的装置结构示意 图。 本发明的较佳实施方式
下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。 需要说明的是， 在 不冲突的情况下， 本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在本实施例中， 一种对客服人员的服务质量进行质检的方法， 如图 1所 示， 包括：
根据预设的质检计划， 从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始 会话数据；
根据预设的质检标准， 对上述原始会话数据进行分析， 得到一个以上的 维度的值；
按照预设的各维度对应的权重， 对上述一个以上的维度的值进行加权平 均， 得到质检结果。
具体地， 上述提取和分析过程可包括：
步骤 1、 媒体提取， 具体包括： 按照预设的提取条件从会话数据中提取相应信息。 釆用的提取方式包括 但不限于： 实时提取及从存储模块中提取， 实时提取主要是通过实时访问接 口对某个座席、 某次会话实时进行提取， 从存储模块中提取主要适用于对实 时性要求不高的会话或历史会话数据进行提取 ；
步骤 2、 会话分解， 具体包括：
按照预设的维度对提取出的会话进行分解， 同时放置对应的资源池中， 按照会话时间流生成会话树， 供分析模块进行分析。 其中， 上述预设的维度 包括但不限于： 主题、 场景、 时间段、 会话角色、 访问类型、 媒体类型中的 任意一个或任意组合；
步骤 3、 会话分析， 具体包括：
按照设置好的质检标准进行会话分析， 其分析的指标包括但不限于： 会 话准确性、 满意度、 健康、 礼貌、 时间、 主题、 地点、 人物个性（背景、 行 业、 兴趣、 性别、 区域等） 、 复杂性、 稳定性、 会话间隔、 会话频率、 上下 文分析、 目的、 类型（咨询、 建议、 投诉、 业务办理、 申告等等）、 情绪（高 兴、 平和、 生气、 厌恶） 、 关键字及时长中的任意一项或任意组合。
此外， 对于上一步骤分析出的各项数据， 需根据权重和一定的算法进行 打分汇总， 得出质检结果， 所釆用的算法可以是本装置上默认配置的， 也可 以是由质检人员通过管理模块提供的特定接口设定的。
在得到质检结果之后， 还可以根据质检结果对相应客服人员或者相关管 理员进行告警， 对于在线实时质检的， 如果存在异常立即提示客服人员， 对 于历史会话数据的质检结果， 可以发送消息给相应的客服人员和质检人员进 行确认或者申述。
下面结合附图对本发明进行进一步说明。
在本实施例中， 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置， 如图 2所 示， 包括：
管理模块： 提供人机交互界面， 供质检人员设置质检参数（至少包括： 质检标准、 质检计划及质检需要的相关配置信息） 以及各类查询、 编辑、 人 工评分、 申述流程处理等功能， 并将设置好的质检参数相应地分发到会话提 取模块、 会话分解模块、 会话分析模块及权重打分模块中； 其中： 质检标准 可包含： 维度、 算法、 公式、 考评的项目、权重等， 以供分解、 分析和打分； 质检计划可以简单理解为媒体提取任务、 提取条件和规则；
存储模块： 主要用于保存质检人员通过管理模块设置的各项质检参数、 原始的会话数据和质检结果数据等；
多媒体接入模块： 主要负责将用户的呼叫接入到呼叫中心后， 再分发给 空闲座席， 将会话数据保存到存储模块， 并提供实时访问接口供会话提取模 块提取会话信息。 同时也用于收集用户相关信息数据、 一方面来源于座席侧 客服人员填写的有关于本次会话的客观数据， 如： 来话原因、 主题、 讨论类 型、 是否需要后续跟进等； 另一方面可通过客户端获取用户相关信息， 如： 用户背景、 行业、 兴趣、 性别、 区域、 活动频繁度、 粉丝和关注数中的任意 一种或任意组合， 此种方式适用于用户通过登陆社交网的客户端方式向呼叫 中心发起呼叫；
会话提取模块： 用于根据预设的质检计划从存储模块或多媒体接入模块 提供的实时访问接口提取出质检所需的原始会话数据。 其中， 一条质检计划 中包含一个以上的提取任务， 每个提取任务必须按照提取条件设定的规则来 进行信息提取；
会话分解模块： 用于对会话提取模块提取出的质检所需的原始会话数据 进行分类、 分解， 按角色、 主题、 访问类型等放置在不同的会话池中， 并生 成会话树。 此处举例： 将上述原始会话数据进行拆分， 先按视频、 语音、 文 字等不同媒体类型进行分类并放于不同的会话池， 对于视频进行音频提取， 对语音进行文字转换， 对文字的内容按照用户、 客服人员等角色进行分离， 最终保存在不同的会话池中， 在会话内容分离的同时按照该次会话起止时间 为主线生成链表， 链表中指向不同会话池中相关的视频、 音频和文字会话记 录， 以及用户和客服人员的反馈信息。 每次会话都生成这样的链表， 即会话 树。
会话分析模块： 用于按照预设的质检标准进行会话分析， 其分析的指标 包括但不限于： 会话准确性、 满意度、 全面性、 健康、 礼貌、 主题、 时间、 地点、 人物个性（背景、 行业、 兴趣、 性别、 区域等） 、 复杂性、 稳定性会 话间隔、 会话频率、 上下文分析、 目的、 类型 （咨询、 建议、 投诉、 业务办 理、 申告等等） 、 情绪（生气、 高兴、 平和、 厌恶） 、 关键字分析、 时长、 语音分析中的任意一种或任意组合， 并将分析后得到的多个维度值作为权重 打分模块的输入；
该模块中进一步具体包括：
媒体分析子模块， 主要用于分析情绪、 清晰度等。 从音频或从视频提取 出的音频中提取出语速、平均基音、基音范围、强度、声音质量、基音变化、 清晰度等， 得出高兴、 平和、 生气、 厌恶等情感参数和吐词清晰度参数。
表 1 情感参数得分取值区间表
Figure imgf000010_0001
质检标准子模块， 主要用于通过管理模块设置的一些用户关心且常见的 分析指标对会话进行分析， 如： 会话准确性、 满意度、 内容健康度及规范化 中的任意一项或任意组合。 对于事后质检， 满意度主要来自于用户的反馈数 据， 该数据是通过用户或客服人员通过选择设置选项得到并记录在存储模块 中的； 对于实时质检， 则可忽略这一参数。 内容健康度和规范化主要依据管 理模块设置的考评的项目和算法来分析， 如是否谈论内容健康、 礼貌用语、 规范用语（如无口语、 重复话题、 方言等）等， 其实现主要是通过关键字的 筛取， 并按照内容健康关键字、 礼貌用语关键字、 规范用语关键字进行分类 汇总， 对于视频中的对话、 语音均可釆用现有技术转为文本内容后再进行分
环境分析子模块， 用于釆用层内容分析法， 主要分析： 主题、 时间、 地 点、 人物个性（背景、 行业、 兴趣、 性别、 区域等）、 活动频繁度、 影响力、 目的及类型 （咨询、 建议、 投诉、 业务办理、 申告等） 中的任意一种或任意 组合， 还可以釆用次分层法或对比法， 根据会话树对上下文进行分析， 对上 一会话和下一会话间的差异进行比较， 分析复杂性、 稳定性、 会话间隔、 会 话频率等， 同时计算各层会话元素关于标准的权重。
其中， 影响力可通过活动频繁度、 朋友数、 粉丝数或关注数计算得出， 朋友数、 粉丝数和关注数多则影响力越大。 其中活动频繁度可通过以下方式 得到： 对于釆用微博、 微信、 IM即时消息、 邮件等方式接入呼叫中心的， 可 通过多媒体接入模块提供的实时接口从客户端获取信息更新频率、 邮件使用 频率等； 对于通过视频、 语音等方式接入呼叫中心的， 统计其历史记录数或 者直接取系统默认值。
根据用户本次来话的主题、 目的、类型， 时间、地点、 以及用户的背景、 行业、 兴趣、 性别、 区域、 会话内容等维度， 可釆用现有的算法得出本次会 话的匹配度， 如： 通过词频结合基于空间向量的余弦算法得出内容和主题的 匹配度。
根据媒体类型和会话树取出会话池中不同角色的会话内容， 对比上下会 话时间间隔、 会话频率分析出稳定性， 时间间隔越均匀越稳定， 用户和客服 人员的会话频率越接近越稳定， 如表 3所示的 IM即时消息的取其对应表。
Figure imgf000011_0001
权重打分模块： 用于根据管理模块的设置， 对会话分析模块输出的各项 维度值进行权重打分， 将得到的质检结果及各项维度值保存到存储模块中 , 并发送给告警提醒模块。 此处举例简单计算方式但不限于：
满意度得分： 基础分 80分， 满分 100分； 主要来源于用户评分， 如： 非 常不满意为 50, 不满意为 60 , —般为 70, 较满意为 80, 满意为 90 , 非常满 意为 100;
内容健康得分： 基础分为 80分， 100分为满分， 在客服人员有不健康关 键字时候， 每一个扣 5分， 直到 0分为止；
礼貌用语得分： 基础分为 80分， 100分为满分， 在客服人员没有不礼貌 用语的情况下， 每出现一个礼貌用语加 5分， 直到满分为止， 如果出现不礼 貌用语， 出现一个扣 5分， 直到 0分为止；
规范用语得分： 基础分为 80分， 100为满分， 如果客服人员出现不规范 用语， 出现一个扣 5分， 直到 0分为止；
影响力得分： 基础分为 80分， 100为满分， 按照媒体类型和用户的活动 频繁度、 朋友数、 粉丝数或关注数中任意一项或任意组合进行计算， 如： 以 100人为计算基数（不足以按基数算） ， 对应的影响力为 80分， 每超出基数 50人加 1分， 直到满分 100分；
匹配度得分： 基础分为 80分， 100分为满分， 其取值为匹配度 *100分， 其中匹配度为环境分析子模块得出的百分比值；
稳定性得分： 基础分为 80分， 100分为满分， 根据时间间隔和会话频率 对应表取得相应分值；
情感参数得分： 基础分为 80分， 100分为满分， 根据情感参数取值区间 表取得分值；
清晰度得分： 基础分为 80分， 100分为满分， 根据清晰度参数取值区间 表取得分值；
客服人员最终得分为： （满意度得分 *kl +内容健康得分 *k2+礼貌用语得 分 *k3+规范用语得分 *k4+影响力得分 *k5+匹配度得分 *k6+稳定性得分 *k7+ 情感参数得分 *k8+清晰度得分 *k9)/9。
其中 kl ~ k9为通过管理模块对各项参数设置的计分比例权重，本例中得 分项目不限于上述列举项， 对应不涉及的媒体类型可只取基础分。 告警提醒模块： 收到权重打分模块发来的质检结果后， 如判断出该质检 结果的分值低于通过管理模块设置的阀值， 或者通过管理模块指定的重点关 注项目的得分低于预设的最低阀值时， 对相关人员发出提示和告警， 如果此 次会话涉及的客服人员在线， 则立即推送给座席侧， 如果不在线， 则通过其 它方式告知， 如短信、 邮件或者在下次客服人员登录座席时提示等方式。
各个模块及其子模块之间消息交互流程， 包括：
步骤一： 质检人员登录管理模块， 设置系统参数， 以及会话提取、 会话 分解、 会话分析、 权重打分模块的相关参数， 如： 提取条件和提取任务、 维 度、 分解方式、 分析维度和分析方法、 维度权重设置及其计算公式等。 管理 模块在将这些参数保存到存储模块的同时主动推送给相关模块；
步骤二： 用户接入到呼叫中心， 通过多媒体接入模块接入空闲座席， 客 月良人员填写来话原因类型、 主题等等， 多媒体接入模块将会话内容和客服人 员记录的信息发送到存储模块中进行保存， 同时多媒体接入模块为会话提取 模块提供实时的会话数据；
步骤三： 会话提取模块根据管理模块发来的提取条件和提取任务， 实时 或定时从多媒体接入模块提供的实时访问接口或者存储模块中提取原始会话 数据， 送入会话分解模块进行分析；
步骤四：会话分解模块将会话提取模块提取出来的原始会话数据按角色、 来话原因、 来话类型、 主题及媒体类型中的任意一个或任意组合的条件进行 分解， 同时对每一通会话生成会话树， 分别保存在会话池中；
步骤五： 会话分析模块扫描会话池， 对每棵会话树及其会话内容按照管 理模块发来的质检标准进行会话分析， 提取出打分相关维度值， 包括但不限 于： 满意度、 内容健康、 礼貌用语、 规范用语、 影响力、 匹配度、 稳定性、 情感参数及清晰度中的任意一项或任意组合；
步骤六： 权重打分模块根据管理模块发来的计算公式或各维度对应的权 重值， 对会话分析模块输出的各项维度值进行权重打分、 将将得到的质检结 果及各项维度值保存到存储模块中， 如果是实时质检， 则将质检结果及各项 维度值发送给告警提醒模块；
步骤七： 告警提醒模块接收到权重打分模块发来质检结果及各项维度值 后， 根据管理模块发来的阀值， 如判断出该分值属于异常数据， 则向对应座 席发出相应的提示和告警， 如果客服人员在线， 则立即推送给座席侧， 如果 不在线， 则通过其它方式告知， 如短信、 邮件或者下次客服人员登录座席时 提示等。
步骤八：客服人员收到实时提醒、告警信息时，参考系统提示注意事项， 提高服务水平。 客服人员还可以通过管理模块查询相关的质检结果， 若对质 检结果有异议的， 可以发起申述， 质检人员或相关管理人员在管理模块进行 审核并可修改相关质检结果。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序 来指令相关硬件完成， 所述程序可以存储于计算机可读存储介质中， 如只读 存储器、 磁盘或光盘等。 可选地， 上述实施例的全部或部分步骤也可以使用 一个或多个集成电路来实现。 相应地， 上述实施例中的各模块 /单元可以釆用 硬件的形式实现， 也可以釆用软件功能模块的形式实现。 本发明不限制于任 何特定形式的硬件和软件的结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已， 并非用于限定本发明的保护范 围。 根据本发明的发明内容， 还可有其他多种实施例， 在不背离本发明精神 改变和变形， 凡在本发明的精神和原则之内， 所作的任何修改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明的保护范围之内。
工业实用性
本发明实施例降低了质检人员的工作量， 辅助客服人员提高服务水平， 并可根据运营商的需要将感兴趣的数据进行保存， 以提供后续服务数据上的 支撑。

Claims

权 利 要 求 书
1、 一种对客服人员的服务质量进行质检的方法， 包括：
根据预设的质检计划， 从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始 会话数据；
根据预设的质检标准， 对所述原始会话数据进行分析， 得到一个以上的 维度的值；
按照预设的各维度对应的权重， 对所述一个以上的维度的值进行加权平 均， 得到质检结果。
2、 如权利要求 1所述的方法， 其中， 所述根据预设的质检计划， 从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的 原始会话数据， 包括： 根据预设的提取条件和提取任务， 从接入呼叫中心的呼叫中提取出所述 原始会话数据。
3、 如权利要求 1或 2所述的方法， 其中，
所述从接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始会话数据， 包括： 若所述呼叫为视频方式， 则从视频数据中提取中音频数据， 并将所述音 频数据转换为文字， 作为所述原始会话数据；
若所述呼叫为音频方式， 则将所述音频数据转换为文字， 作为所述原始 会话数据；
若所述呼叫为文字方式， 则将文字交流内容作为所述原始会话数据。
4、 如权利要求 1所述的方法， 其中， 所述根据预设的质检标准， 对所述原始会话数据进行分析， 得到一个以 上的维度的值， 包括： 根据所述预设的质检标准， 从所述原始会话数据中提取出相关参数进行 打分， 得到一个以上的维度的值；
其中， 所述一个以上的维度至少包括： 满意度、 内容健康、 礼貌用语、 规范用语、 影响力、 匹配度、 稳定性、 情感参数及清晰度中的任意一项或 任意组合。
5、 如权利要求 4所述的方法， 其中，
所述从所述原始会话数据中提取出相关参数， 包括：
在对所述接入呼叫中心的呼叫进行会话分解后， 按类型分别放置到对应 的会话池中， 并生成会话树；
其中， 类型包括： 角色、 主题、 访问类型及媒体类型中的任意一个或任 意组合。
6、 如权利要求 5所述的方法， 其中，
所述生成会话树， 包括：
按照该次会话起止时间为主线生成链表， 链表中指向不同会话池中相关 的视频、 音频或文字会话记录， 以及用户和客服人员的反馈信息。
7、 如权利要求 1所述的方法， 其中， 还包括：
若判断出所述质检结果满足告警条件， 则向相应座席发出告警。
8、 如权利要求 7所述的方法， 其中，
所述告警条件包括： 所述质检结果的值低于预设的阀值， 或者在所述一 个以上的维度的值中至少有一个维度的值低于该维度对应的阀值。
9、 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置， 包括：
管理模块， 设置为： 提供人机交互界面供管理员设置质检计划及质检标 准； 其中， 所述质检标准中包含一个以上的维度；
存储模块， 设置为： 保存通过所述管理模块设置的所述质检计划及质检 标准；
多媒体接入模块， 设置为： 将接入呼叫中心的呼叫分配到空闲座席； 会话提取模块， 设置为： 根据所述存储模块中保存的所述质检计划， 从 接入呼叫中心的呼叫中提取出质检所需的原始会话数据；
会话分析模块， 设置为： 根据所述存储模块中保存的所述质检标准， 对 所述原始会话数据进行分析， 得到一个以上的维度的值；
权重打分模块， 设置为： 按照预设的各维度对应的权重， 对所述会话分 析模块得到的一个以上的维度的值进行加权平均， 得到质检结果。
10、 如权利要求 9所述的装置， 其中，
所述存储模块中保存的所述质检计划中包括提取条件和提取任务； 所述会话提取模块设置为： 根据所述提取条件和提取任务从接入呼叫中 心的呼叫中提取出所述原始会话数据。
11、 如权利要求 9或 10所述的装置， 其中， 还包括：
会话分解模块， 设置为： 在所述呼叫为视频方式时， 从视频数据中提取 中音频数据， 并将所述音频数据转换为文字， 作为所述原始会话数据； 还设 置为： 在所述呼叫为音频方式时， 将所述音频数据转换为文字， 作为所述原 始会话数据； 还设置为： 在所述呼叫为文字方式时， 将文字交流内容作为所 述原始会话数据。
12、 如权利要求 9所述的装置， 其中，
所述会话分析模块设置为： 根据所述存储模块中保存的所述质检标准， 对所述原始会话数据进行分析， 得到一个以上的维度的值， 包括：
所述会话分析模块根据所述预设的质检标准， 从所述原始会话数据中提 取出相关参数进行打分， 得到一个以上的维度的值；
其中， 所述一个以上的维度至少包括： 满意度、 内容健康、 礼貌用语、 规范用语、 影响力、 匹配度、 稳定性、 情感参数及清晰度中的任意一项或 任意组合。
13、 如权利要求 12所述的装置， 其中， 还包括：
会话分解模块,设置为：在对所述接入呼叫中心的呼叫进行会话分解后， 按类型分别放置到对应的会话池中， 并生成会话树；
其中， 类型包括： 角色、 主题、 访问类型及媒体类型中的任意一个或任 意组合。
14、 如权利要求 12所述的装置， 其中，
所述会话分解模块设置为： 生成会话树， 包括：
所述会话分解模块按照该次会话起止时间为主线生成链表， 链表中指向 不同会话池中相关的视频、 音频或文字会话记录， 以及用户和客服人员的反 馈信息。
15、 如权利要求 9所述的装置， 其中， 还包括：
告警提醒模块， 设置为： 在判断出所述质检结果满足告警条件时， 向相 应座席发出告警。
16、 如权利要求 15所述的装置， 其中，
所述告警提醒模块设置为： 判断出所述质检结果满足告警条件， 包括： 所述告警提醒模块判断出所述质检结果的值低于预设的阀值， 或者在所述一 个以上的维度的值中至少有一个维度的值低于该维度对应的阀值。
PCT/CN2014/074835 2013-07-18 2014-04-04 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法 WO2015007107A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310304433.1 2013-07-18
CN201310304433.1A CN104301554A (zh) 2013-07-18 2013-07-18 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015007107A1 true WO2015007107A1 (zh) 2015-01-22

Family

ID=52321106

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2014/074835 WO2015007107A1 (zh) 2013-07-18 2014-04-04 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN104301554A (zh)
WO (1) WO2015007107A1 (zh)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110189092A (zh) * 2019-04-10 2019-08-30 阿里巴巴集团控股有限公司 审核组成员评估方法及装置
CN111199158A (zh) * 2019-12-30 2020-05-26 沈阳民航东北凯亚有限公司 一种民航客服的评分方法及装置
CN111311041A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 马上消费金融股份有限公司 一种数据抽取方法及设备和相关装置
CN111382264A (zh) * 2018-12-27 2020-07-07 阿里巴巴集团控股有限公司 会话质量评价方法、装置及电子设备
CN112468659A (zh) * 2020-11-20 2021-03-09 平安普惠企业管理有限公司 应用于电话客服的质量评价方法、装置、设备及存储介质
CN112561268A (zh) * 2020-12-07 2021-03-26 深圳市思为软件技术有限公司 行为评估方法及相关设备
CN112667792A (zh) * 2020-12-29 2021-04-16 招联消费金融有限公司 人机对话数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113240436A (zh) * 2021-04-22 2021-08-10 北京沃东天骏信息技术有限公司 在线客服话术质检的方法和装置
CN113837587A (zh) * 2021-09-17 2021-12-24 深圳追一科技有限公司 客服质检方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113901194A (zh) * 2021-12-08 2022-01-07 深圳市一号互联科技有限公司 客服匹配方法及相关设备
CN114418542A (zh) * 2022-01-20 2022-04-29 京东科技信息技术有限公司 业务操作流程的检验方法、装置、设备及存储介质
CN115660465B (zh) * 2022-10-17 2023-07-14 杭州鸿骊科技有限公司 一种智慧楼宇综合管理系统及方法

Families Citing this family (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104680428B (zh) * 2015-03-16 2018-03-16 朗新科技股份有限公司 一种电网客户满意度模型的构建方法
CN106708827A (zh) * 2015-07-30 2017-05-24 中兴通讯股份有限公司 质检方法及装置
CN105184315B (zh) * 2015-08-26 2019-03-12 北京中电普华信息技术有限公司 一种质检处理方法及系统
CN106847305B (zh) * 2015-12-04 2020-09-18 中国移动通信集团公司 一种处理客服电话的录音数据的方法及装置
CN106531187A (zh) * 2016-11-09 2017-03-22 上海航动科技有限公司 一种呼叫中心绩效考核方法及系统
CN106776806A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 广东电网有限责任公司佛山供电局 呼叫中心质检语音的评分方法和系统
CN106934000B (zh) * 2017-03-03 2020-10-09 深圳市彬讯科技有限公司 一种呼叫系统的语音自动质检方法及系统
CN107368948A (zh) * 2017-06-21 2017-11-21 厦门快商通科技股份有限公司 一种针对客服岗位的模拟测试考核系统
CN107862423B (zh) * 2017-06-28 2021-07-06 未鲲(上海)科技服务有限公司 系统评估方法、智能评估系统及计算机可读存储介质
CN107833059B (zh) * 2017-11-03 2021-06-18 广州杰赛科技股份有限公司 客服的服务质量评价方法与系统
CN107886233B (zh) * 2017-11-03 2020-11-13 广州杰赛科技股份有限公司 客服的服务质量评价方法和系统
CN107886232B (zh) * 2017-11-03 2020-07-28 广州杰赛科技股份有限公司 客服的服务质量评价方法和系统
CN107798480B (zh) * 2017-11-03 2021-01-12 广州杰赛科技股份有限公司 客服的服务质量评价方法与系统
CN107766560B (zh) * 2017-11-03 2020-09-15 广州杰赛科技股份有限公司 客服服务流程的评价方法和系统
CN107886231B (zh) * 2017-11-03 2020-06-19 广州杰赛科技股份有限公司 客服的服务质量评价方法与系统
CN107832294A (zh) * 2017-11-06 2018-03-23 广州杰赛科技股份有限公司 客服质量评价方法和装置
CN108234785B (zh) * 2018-01-16 2020-08-04 平安科技（深圳）有限公司 电话销售提示方法、电子装置及可读存储介质
CN108881646B (zh) * 2018-05-30 2021-04-02 平安科技（深圳）有限公司 呼叫中心的任务跟踪方法、装置、设备及存储介质
CN108876406A (zh) * 2018-06-28 2018-11-23 中国建设银行股份有限公司 客服行为分析方法、装置、服务器及可读存储介质
CN108959588B (zh) * 2018-07-10 2021-10-08 四川淘金你我信息技术有限公司 基于大数据的文本客服机器人智能学习方法
CN108959275B (zh) * 2018-07-10 2022-05-17 四川淘金你我信息技术有限公司 基于在线语言翻译的人机对练系统
CN108897888B (zh) * 2018-07-10 2021-08-24 四川淘金你我信息技术有限公司 语音客服培训场景下的人机对练方法
CN109660679B (zh) * 2018-09-27 2021-09-21 深圳壹账通智能科技有限公司 催收坐席端的监控方法、装置、设备和存储介质
CN109639914A (zh) * 2019-01-08 2019-04-16 深圳市沃特沃德股份有限公司 智能考评方法、系统及计算机可读存储介质
CN109819128A (zh) * 2019-01-23 2019-05-28 平安科技（深圳）有限公司 一种电话录音的质检方法和装置
CN110083689A (zh) * 2019-03-20 2019-08-02 上海拍拍贷金融信息服务有限公司 客户服务质量检测方法及装置、可读存储介质
CN110012177A (zh) * 2019-04-16 2019-07-12 上海航动科技有限公司 一种基于智能督导的智能外呼系统
CN110287318B (zh) * 2019-06-06 2021-09-17 秒针信息技术有限公司 业务操作的检测方法及装置、存储介质、电子装置
CN110633912A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 苏州思必驰信息科技有限公司 监测服务人员服务质量的方法及系统
CN110866032A (zh) * 2019-11-14 2020-03-06 北京首汽智行科技有限公司 一种客服人员服务质量检验方法
CN110909166B (zh) * 2019-11-28 2021-07-16 贝壳找房(北京)科技有限公司 用于提高会话质量的方法、装置、介质以及电子设备
CN111597818B (zh) * 2020-04-09 2023-10-24 深圳追一科技有限公司 呼叫质检方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
CN114023355B (zh) * 2021-10-19 2023-07-25 上海清赟医药科技有限公司 基于人工智能的坐席外呼质检方法及系统
CN115115291A (zh) * 2022-08-30 2022-09-27 深圳市星网信通科技有限公司 会话信息质检方法、装置及计算机可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1859457A (zh) * 2005-04-29 2006-11-08 深圳市友邻通讯设备有限公司 呼叫中心质检数据的生成方法
CN102156907A (zh) * 2010-02-11 2011-08-17 中国科学院计算技术研究所 面向qa系统的质检方法
US8352276B1 (en) * 2001-02-15 2013-01-08 West Corporation Script compliance and agent feedback
US8489441B1 (en) * 2012-03-22 2013-07-16 International Business Machines Corporation Quality of records containing service data

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8352276B1 (en) * 2001-02-15 2013-01-08 West Corporation Script compliance and agent feedback
CN1859457A (zh) * 2005-04-29 2006-11-08 深圳市友邻通讯设备有限公司 呼叫中心质检数据的生成方法
CN102156907A (zh) * 2010-02-11 2011-08-17 中国科学院计算技术研究所 面向qa系统的质检方法
US8489441B1 (en) * 2012-03-22 2013-07-16 International Business Machines Corporation Quality of records containing service data

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111311041A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 马上消费金融股份有限公司 一种数据抽取方法及设备和相关装置
CN111311041B (zh) * 2018-12-12 2024-02-20 马上消费金融股份有限公司 一种数据抽取方法及设备和相关装置
CN111382264B (zh) * 2018-12-27 2023-06-09 阿里巴巴集团控股有限公司 会话质量评价方法、装置及电子设备
CN111382264A (zh) * 2018-12-27 2020-07-07 阿里巴巴集团控股有限公司 会话质量评价方法、装置及电子设备
CN110189092A (zh) * 2019-04-10 2019-08-30 阿里巴巴集团控股有限公司 审核组成员评估方法及装置
CN111199158A (zh) * 2019-12-30 2020-05-26 沈阳民航东北凯亚有限公司 一种民航客服的评分方法及装置
CN112468659A (zh) * 2020-11-20 2021-03-09 平安普惠企业管理有限公司 应用于电话客服的质量评价方法、装置、设备及存储介质
CN112468659B (zh) * 2020-11-20 2022-10-25 平安普惠企业管理有限公司 应用于电话客服的质量评价方法、装置、设备及存储介质
CN112561268B (zh) * 2020-12-07 2023-12-15 深圳市思为软件技术有限公司 行为评估方法及相关设备
CN112561268A (zh) * 2020-12-07 2021-03-26 深圳市思为软件技术有限公司 行为评估方法及相关设备
CN112667792A (zh) * 2020-12-29 2021-04-16 招联消费金融有限公司 人机对话数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112667792B (zh) * 2020-12-29 2024-03-22 招联消费金融股份有限公司 人机对话数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113240436A (zh) * 2021-04-22 2021-08-10 北京沃东天骏信息技术有限公司 在线客服话术质检的方法和装置
CN113837587A (zh) * 2021-09-17 2021-12-24 深圳追一科技有限公司 客服质检方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113901194A (zh) * 2021-12-08 2022-01-07 深圳市一号互联科技有限公司 客服匹配方法及相关设备
CN114418542A (zh) * 2022-01-20 2022-04-29 京东科技信息技术有限公司 业务操作流程的检验方法、装置、设备及存储介质
CN115660465B (zh) * 2022-10-17 2023-07-14 杭州鸿骊科技有限公司 一种智慧楼宇综合管理系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN104301554A (zh) 2015-01-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2015007107A1 (zh) 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法
US10972611B2 (en) Systems and methods for communication routing
CN108763499B (zh) 基于智能语音的呼叫质检方法、装置、设备及存储介质
CN106790004B (zh) 基于人工智能的客服辅助实时提示系统
US7599475B2 (en) Method and apparatus for generic analytics
US20160147731A1 (en) Message sentiment analyzer and feedback
US9185222B1 (en) Identifying escalation events in communication sessions
WO2021068843A1 (zh) 一种情绪识别方法及装置、电子设备和可读存储介质
US8478826B2 (en) Conditioning responses to emotions of text communications
JP2011082839A (ja) コールセンタシステム
WO2011029306A1 (zh) 一种基于语音的客户评价系统及客户评价方法
CN110580282B (zh) 通过仿真用户与客服交互的方法及装置
CN110633912A (zh) 监测服务人员服务质量的方法及系统
US20120101873A1 (en) Method and apparatus for dynamic communication-based agent skill assessment
CN111128241A (zh) 语音通话的智能质检方法及系统
CN111048075A (zh) 智能客服系统及智能客服机器人
CN112035634A (zh) 文本情绪检测方法、装置、设备及存储介质
CN110705309A (zh) 服务质量评测方法及系统
CN113873084A (zh) 集成人工智能系统以动态调整事后处理时间的方法
US20210287680A1 (en) Cognitive Automation-Based Engine BOT for Processing Audio and Taking Actions in Response Thereto
US20080040199A1 (en) Method and System for Automated Service Climate Measurement Based on Social Signals
CN115050457A (zh) 在线问诊服务质量的评估方法、装置、设备、介质及产品
US20150092930A1 (en) System and method for routing a communication utilizing scoring
WO2021135140A1 (zh) 匹配情感极性的词语采集
US10701006B2 (en) Method and system for facilitating computer-generated communication with user

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 14825864

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 14825864

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1