Customer Service Quality Analysis
智能な顧客サポートの品質評価：AIは一通の顧客サポート電話から分析できるものは何か？
一通の顧客サポート電話が終わった後、ユーザーの問題が解決されたか、顧客サポートが重要な条件を漏らさなかったか。録音が少ない場合は、一つ一つ聴くことができますが、録音が多い場合は、人間がサンプリングして聞くだけでなく、すべての電話に対応するのは難しくなります。
伝統的な顧客サポートの品質評価は主に人間によるサンプリングでの聴き取りに依存しており、多くの時間を投入するだけでなく、すべての通話をカバーするのは難しいです。音声認識と音声多モダルモデルを利用して、電話録音から通話内容、話者、感情、サービスの口調、そして双方の相互作用を分析し、大言語モデルが品質評価ルールに基づいてスコアリングを行い、品質評価レポートを生成します。
この章では、言語訓練機関の顧客サポート電話録音の記録を使用し、録音から品質評価レポートまでのプロセスを走らせます。
一通の電話を品質評価する場合、本当に何をチェックするか？
異なる業務シーンで顧客サポートのサービス品質の要件が異なります。自動品質評価の前に、品質評価に注目すべき問題が何かを明確にし、実際の業務要件に基づいて品質評価ルールを策定する必要があります。
客が何を尋ねたか、顧客サポートがどのように応答したかを先に見る
言語訓練機関の顧客サポートは通常、電話を通じてコースの質問、開講通知、欠席、コースの調整、学習フィードバック、および後払いなどの業務を処理する必要があります。
品質評価の際には、顧客サポートが顧客のニーズを正しく理解したか、回答が完全で正確か、すぐに決定できない問題に対して後続の処理方法を示したか、不当な約束をしたかどうかをチェックする必要があります。また、電話でのサービス態度やコミュニケーションプロセスもサービス品質に影響します。例えば、顧客サポートが不満げ、軽んじる、非難する、顧客を中断する、顧客が明らかな不満を示すなどが、サービス品質に影響します。
これらの情報は、電話転写テキストだけでは得られないため、話者と電話録音の中の感情、口調、双方の相互作用などの情報を組み合わせて分析する必要があります。
サービス要件を具体的な品質評価ルールにまとめる
シーンの要件が確定した後、これらの要件をさらに具体的な品質評価ルールとして整理し、一通の電話で何をチェックするか、および問題ごとのスコアリング基準を明確にする必要があります。これにより、後続の自動判断とスコアリングに基礎を提供します。
言語訓練機関の電話顧客サポートのサービス要件に基づき、要求応答、情報の正確性、問題解決、サービス態度、通話行動、顧客の感情などについて品質評価ルールを以下の表に示します。
| 品質評価項目 | 主要チェック内容 | 点数 |
| 開場と自己紹介 | はい、挨拶をし、機関と本人の身分を説明し、顧客のニーズを尋ねるか | 5 |
| 要求の識別と応答の完全性 | 顧客が提出した問題を識別し、一つ一つ有効に応答するか | 20 |
| 情報の正確性とリスク管理 | 不確かな情報を捏造するか、学習効果など不当な約束があるか | 15 |
| 問題解決と約束の閉じ方 | 顧客の核心問題が解決されたか、すぐに解決できない場合は後続の処理方法を説明したか | 15 |
| サービス態度と専門的な表現 | 不満げ、軽んじる、非難する、辱め、責任転嫁などの表現があるか | 15 |
| 打ち断ちと通話のリズム | 顧客を頻繁に打ち断ち、口を奪う、またはコミュニケーションに影響を与える異常なリズムがあるか | 10 |
| 顧客の感情とサービスの修復 | 顧客が明らかな不満を示すか、顧客サポートが適切に説明や慰めを行ったか | 10 |
| 終わりの言葉と待機確認 | 丁寧に終わるか、未完了の事項を確認するか | 10 |
| 合計 | 100 |
後続の自動品質評価はこれらのルールに基づいて一項目ごとに判断し、スコアリングを行います。異なる品質評価項目ごとの必要な情報は異なります。例えば、要求応答、情報の正確性、問題解決状況は通話内容を基に判断し、サービス態度、顧客の感情、打ち断ちなどの状況は電話録音を分析することで判断し、最後にこれらの分析結果を基に総合的な品質評価を完了します。
電話録音から品質評価レポートまで、モデルはどのように分担するか？
前のシーン要件に基づき、システムはまず電話録音から通話テキストと話者情報を取得し、録音を分析して顧客の感情、顧客サポートのサービス口調、そして双方の相互作用を分析します。最後に、これらの分析結果と顧客サポートの品質評価ルールを一緒に大言語モデルに渡し、総合的な判断、スコアリング、そして品質評価レポートの生成を行います。自動品質評価プロセスは以下の図に示す通りです。
全プロセスは電話データ分析と総合品質評価の二つの部分に分かれます。
通話内容を整え、口調や相互作用も聴く
電話録音がシステムに入力されると、まず音声形式を統一し、サンプリングレートとチャンネルを後続のモデルが処理できる形式に変換します。
処理後の音声はFSMN-VADで有効な音声領域を検出し、CAM++と組み合わせて異なる話者を区別し、それぞれの話者の発話時間を取得します。この時点で得られるのは、などの話者番号ですが、その身分はまだ特定できません。
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