Консалтинг по поддержке
Контроль качества операторов с использованием AI
Выстраиваю QA так, чтобы качество не держалось только на ручной прослушке и личной памяти супервизоров.
Что разбираем
Рабочий результат, а не общие рекомендации
- чек-листы и критерии оценки ответов;
- калибровки между QA, лидами и операторами;
- AI-предразбор обращений и поиск типовых ошибок;
- обратная связь, обучение и база знаний как единый контур.
Следующий шаг
Опишите, где сейчас ломается поддержка.
Достаточно коротко: что происходит с заявками, SLA, CRM, операторами, контролем качества или AI. Я помогу разложить задачу и выбрать первый участок работы.
