Een belangrijk probleem is dat het monitoren van gesprekken en de daarbij behorende kwaliteitsborging vaak arbeidsintensief zijn en een aanzienlijke hoeveelheid tijd van managers in beslag nemen. Doorgaans worden slechts enkele gesprekken willekeurig gemonitord op kwaliteit, wat het identificeren van problemen kan vertragen. Steeds meer callcenters wenden zich tot door kunstmatige intelligentie (AI) aangedreven technologieën om de kwaliteit te bewaken. ‘Slechts enkele callcentermanagers weerstaan de drang om metrics te prioriteren die niet gevalideerd zijn om CX-cijfers als CSAT te verbeteren’, benadrukte SQM Group. ‘In plaats daarvan concentreren ze zich op de metric van het oplossen van de vraag of het probleem van een klant.’  

Significant verbeteren
Kunstmatige intelligentie (AI) wordt ingezet om kwaliteitsborging en complianceprocessen te automatiseren, zodat contactcenters efficiënt alle gesprekken kunnen evalueren, gesprekken consistenter kunnen laten scoren en operationele kosten kunnen verlagen. De kans ligt echter in het significant verbeteren van de effectiviteit van om CSAT en de oplossing bij het eerste contact (FCR) te verhogen. Traditionele metrics voor kwaliteitsborging worden vaak bepaald op basis van vooroordelen, aannames en onderbuikgevoelens, terwijl ze zelden gevalideerd worden om te verifiëren of ze positief bijdragen aan de CSAT.

Validatie
AI-sentimentanalyse kan de emotionele toon van klantinteracties vaststellen en inzichten bieden of klanten een positieve, neutrale of negatieve ervaring hebben gehad. Desalniettemin benadrukt SQM Group dat de beste methode voor het valideren van de positieve impact op CSAT het uitvoeren van enquêtes na het gesprek is. Het is belangrijk om te benadrukken dat de meningen van klanten het zwaarst wegen en dat de beste benadering om hun feedback te verzamelen het uitvoeren van post-call enquêtes is.