CSAT и речевая аналитика

Мы внедрили речевую аналитику в поддержке, чтобы улучшать качество сервиса и для точечного анализа.
Раз
Два

Сейчас про качество.

Мы и до речевой аналитики измеряли CSAT, держали цель 93%+.
В объем попадали только обращения, которые клиент оценил. Это порядка 15% тикетов

А речевую аналитику настроили на оценку CSAT по контексту обращения, а не по оценке пользователя, в этот объем попадают все диалоги.


Увидели, что CSAT от речевой аналитике не ниже ручного 💪
Довольны, что подтвердили качество ответов на объеме.

Однако последние недели наблюдаем разрыв: CSAT по речевой без изменения, 95%, а ручной снизился до 89%

Что такое?
Оказалось, дело в том, что оценивали клиенты.


В этот период мы проводили пилот новой фичи, которая иногда вызывала нежелательный эффект для пользователя.

На это поведение системы поддержка не может повлиять, как ни извиняйся, и ни объясняй.
А клиент волен оставить фидбек о чем захочет, включая систему в целом. За что мы глубоко признательны 🙏


В результате мы дополнили анализ CSAT - теперь:
1. наблюдаем CSAT по речевой - мониторинг общего качества
2. CSAT ручной с разделением: недоработка менеджера или системы?
3. Анализ недовольства из-за несовершенства системы

Так из поддержи выявили нежелательные эффекты, их объем и влияние на CX. Передаем анализ обратно в систему для доработок


@polinacares