客服中心什么是质检标准和标准的区别
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发布时间：2023-04-27 12:35
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时间：2023-09-19 07:43
一、质检标准校验
质检工作在执行过程中由于人为因素造成或多或少的偏差，一般情况下要通过定期的标准校验来保证质检工作的公平性与一致性。质检标准校验通常通过会议评分的形式来进行，参与人员包括质检组长、质检员、一线班组长或业务代表等。质检标准校验一般有如下流程：
在校准案例的准备中除了要把争议较大或者存在知识盲点的录音进行准备之外，还要对已有标准依据的基础录音进行定期的校验以保证质检人员评分的一致性与公平性。
校验会议需要质检人员及客服一线班长参与，一般由质检组长主持会议。质检工作是基于一线座席的服务内容，所以必须采集一线业务骨干或班组长的意见，一般情况下人数控制在8人，以封闭评分形式进行，各人员根据自己的业务知识进行服务录音评分。在规定时间内完成评分，在会议主持人统一收集后开始进行讨论并最终达成一致意见。如果出现规范外的新问题，则制定相应的流程规范进行宣贯。
对于质检校验有如下认识误区
1、质检校验不能保证质检员之间评分标准毫无偏差
客服中心质检工作有较大的主观性，人与人之间总是存在差别。按照六西格玛质量管理的观点，工作流程中应尽量减少主观影响的存在，且必须由人为控制的工作过程则应该尽量缩小其质量误差，因此质检标准校验不能完全消除质检员质检的评分误差，而是尽量保证统一。
2、质检校验的目的不仅是为了缩小质检员之间的评判误差
这一点主要体现在质检会议参与人员的范围，质检员质检评分标准的尽量统一是校验的一个目的，另一个重要的目的则是保证质检整体的评判与座席代表服务认识保持一致，因此质检标准校验不仅仅是质检团队内部的工作。
质检校验不是针对某些新问题而进行的仲裁，质检校验的定期进行目的在于时刻保持质检员之间评分尺度尽量一致，对于已经有明确标准的问题也要进行定期的巩固及完善，保证质检各项工作有据可依并且执行到位。
二、质检分析与应用
客服中心的分析分为定性分析与定量分析，质检部门则是获取定性分析数据的第一部门。如何合理利用数据并科学分析成为质检分析的重要课题，质检分析同样需要有科学的分析方法作为支撑。
在笔者看到的客服中心质检分析报告中经常有对班组质检成绩进行直接比较的内容，我们需要审视的是，我们真的是客观公正的么？
首先我们来看一下质检成绩数据有怎样的规律。质检成绩一般采用百分制或十分制，得到极低分数或者极高分数的座席占总座席的比例很少，在自然界中这种分布状况普遍存在，分数总集中在中间区域，这就是正态分布。
图1
图1是100名座席质检成绩的得分分布情况，可以看出人员分数有明显的集中性，属于近似正态分布。针对这样的一个分布，有哪些性质是我们要注意的？首先我们来看一个案例。
图2
图3
图2是某客服中心两组一线座席的质检成绩，两组属于同一技能组。图3是对两组质检分数的简单描述统计，描述统计结果上可以看出一、二两组座席在平均得分上有差别，虽然差别不大，但是否就可以简单判定一组比二组表现要差呢？
两组座席在进行比较的过程中唯一存在疑点的就是观测数，一组座席人数25人，二组座席人数为20人，在这里进行这样的简单比较是存在问题的。
同样技能的班组之间进行这样的比较分析是有必要的，对比分析的目的在于发现问题、找出标杆，并改正问题。如图（2）描述的班组之间人数存在差异不能直接比较的情况在客服中心也是经常出现的，解决这一问题就要用到之前提到的正态分布知识。
比较两列正态分布数据均值之间是否存在明显差异，一条重要原则就是看两列数据的分布状态是否具有同样的均值属性。在基本属性固定的情况下，数据的分布状态不会随数据量的增加而产生变化。
通过数据的均值、标准差能够初步判断总体分布状况从而进行比较。图4表示两组数据方差不一致但均值一致，图5表示数据的分布完全不一致。一般情况下我们能通过简单的正态分布均值检验实现这种样本量不一致的数据均值比较，通过excel、spss等工具能够进行简单的均值检验，双样本T检验结果如图所示（excel操作得出结论）：
t Stat 绝对值 < t 双尾临界，即两组分数均值不存在明显差异。
质检人员通过录音分析得到的信息在很大程度上是对定量分析的验证以及问题解决的关键，因此在客服中心数据分析的基础上，质检录音的定性分析有很大作用。质检分析的应用相比常规的数据分析应该更加细致、更加深入、更加有指导性。
在客服中心座席管理及业务分析上定量分析与定性研究是固定的思维模式。数据分析人员发现问题并尽可能地锁定目标群；质检人员则通过录音及质检成绩等角度的分析深入挖掘找到问题产生原因，最后提出合理可行的建议；再由数据分析人员跟进改进效果。
客服中心的具体工作会根据不同的部门架构及企业要求而有所不同，但应用在质检项、抽样及分析中的数学方法却是万变不离其宗，希望行业的不断进步让质量检查甚至于质量管理不断提升并实现价值。
