De voordelen van AI-gesprek scores voor eerlijke evaluaties van agents

Bedrijven die AI inzetten voor klantenservice behalen hogere klanttevredenheid. In een wereld waar klantinteracties steeds complexer worden, biedt AI een eerlijke evaluatie van agents door middel van een consistente en datagedreven oplossing. Deze technologie analyseert gesprekken en geeft objectieve scores over de gesprekken van de agents, waardoor bedrijven hun service kunnen verbeteren. In dit artikel bespreken we de voordelen van AI-gesprek scores, hoe ze werken en waarom ze essentieel zijn voor moderne klantenservice teams.

Wat zijn AI-gesprek scores en hoe werken ze?

Stel je voor, je werkt in een klantenservice team, en in plaats van dat je baas jouw gesprekken met klanten beoordeelt (wat soms best subjectief kan zijn), gebruikt je bedrijf AI om te kijken hoe goed je het doet. Dat zijn in principe AI-gesprek scores in een notendop.

Het is een technologie die klantgesprekken analyseert en een score teruggeeft gebaseerd op hoe goed de agent het heeft gedaan. Denk aan dingen zoals: was de agent vriendelijk? Is het probleem opgelost? Was de agent duidelijk?

Een bedrijf kan dit soort tools gebruiken om elk gesprek automatisch en objectief te beoordelen, dit wordt ook nog eens consistent gedaan want een AI zal nooit met het verkeerde been uit bed stappen en is ook nog eens sneller. Dit is dus een gamechanger voor bedrijven.

Hoe werkt dit eigenlijk? Het draait allemaal om iets dat “Natural Language Processing” heet, of NLP in het kort. Klinkt ingewikkeld, maar het is eigenlijk een manier waarop computers menselijke taal begrijpen. De AI luistert naar de gesprekken en pikt dingen op zoals de toon, woordkeuze en hoe een agent reageert op de klant. Bijvoorbeeld: een klant is boos. De agent blijft hier rustig/kalm bij en lost het probleem op, dan ziet de AI dat en geeft het een score voor empathie en probleemoplossend vermogen. Om vervolgens specifiek te bekijken waar dit gebeurt in het gesprek, is het mogelijk een gesprek volledig getranscribeerd weer te geven en vooruit of terug te spoelen in het gesprek, dit geeft inzicht hoe het gesprek is gegaan.

De AI gebruikt dus criteria zoals empathie, duidelijkheid en hoe goed je een probleem oplost om een score te maken. Zoals een klant die niet begrijpt hoe een product werkt. Als er stap voor stap wordt uitgelegd en gecheckt wordt of ze het begrijpen, geeft de AI een hoge score voor duidelijkheid.

Je kan dit uitproberen door een Trial Demo aan te vragen.

Waarom AI-gesprek scores eerlijker zijn dan menselijke evaluaties

Waarom zijn AI-gesprek scores veel eerlijker dan wanneer mensen het doen? Iedereen heeft wel in situaties gezeten waar werk van anderen beoordeeld moet worden, zoals in groepsprojecten. Het is dan lastig om altijd helemaal eerlijk te blijven. Soms ben je namelijk gewoon chagrijnig of je mag iemand iets meer dan de ander. AI heeft die gevoelens niet want het is een computer.

AI haalt menselijke vooroordelen er helemaal uit, en dat maakt het juist zo objectief, zodat de agents gelijk behandeld worden. Het kijkt alleen naar de feiten: hoe duidelijk was het antwoord van een agent, of hoe goed werd de klant benaderd vanuit het belscript?

Los van hoe de beoordelaar zich voelt, heb je een consistente beoordeling. Een beoordelaar kan zich de ene keer goed voelen en de andere keer niet goed. Dit resulteert in een inconsistente beoordeling, die impact heeft op de prestaties van de agent. Met AI krijgt iedereen dezelfde meetlat, of de agent net begint of al jaren ervaring heeft, maakt voor de AI niks uit.

AI werkt alsof je een scheidsrechter hebt die nooit een fout maakt. Een voorbeeld van ongelijke beoordeling kan zijn dat een beoordelaar een lagere score geeft  omdat de agent een accent heeft waardoor het voor een beoordelaar lastiger is om te verstaan. Ondanks dat de gesprekken met de klant goed zijn. AI let daar niet op maar checkt of het werk klopt.

Zodra een gesprek wordt geüpload in een tool zoals MANGL kan de AI dit gelijk beoordelen. Vergelijk dat eens met de huidige (ouderwetse) manier waar een beoordelaar eens per twee weken een gesprek doorneemt, de agent krijgt feedback wat die persoon al half vergeten is. Als de agent feedback krijgt over een gesprek dat langere tijd geleden is, staat dit niet meer op het netvlies en is dus minder recent voor de agent.

AI is direct en to the point, zodra het gesprek is afgerond en is geüpload naar een tool krijgt de agent gelijk inzicht en feedback. MANGL transcribeert en beoordeelt de gesprekken binnen seconden/minuten bijvoorbeeld.

Natuurlijk hebben menselijke beoordelingen ook een voordeel. Soms snap je iemands situatie beter omdat je zelf in hun schoenen hebt gestaan. AI snapt geen persoonlijke situaties, dat is het onmenselijke deel hieraan. Maar als het gaat om eerlijkheid en snelheid dan is AI hier wel veel beter in. Als je dus beoordelingen wilt die eerlijk zijn en agents wilt helpen om beter te worden, dan is AI-scoring de technologie hiervoor.

Praktische toepassingen van AI-gesprek scores in bedrijven

Wat zijn nou de praktische toepassingen van AI-gesprek scores die echt wat kunnen toevoegen in bedrijven? De grootste toepassingen zitten vooral in callcenters en live chats. Bijvoorbeeld een telecombedrijf die AI-gesprek scores gebruiken om te checken hoe goed hun klantgesprekken gaan. Die scores helpen om te zien of de klant tevreden is of niet, dat scheelt een hoop handmatig werk.

Het is niet alleen toepasselijk binnen grote bedrijven maar zeker ook voor de kleinere bedrijven met minder middelen, zodat medewerkers meer tijd kunnen steken in andere zaken. Als kleine MKB is het verstandig om te beginnen met een simpele tool en een kleiner pakket dat past bij het gebruik.

Een specifiek voorbeeld is, als een agent zijn score laag is voor empathie, kan coaching worden gegeven om daar beter in te worden. Dit is niet alleen een voordeel voor het bedrijf maar helpt ook de agent zelf, doordat met de feedback de agent zelfverzekerder gesprekken aangaat. AI-gesprek score maakt het niet alleen eerlijker, maar ook makkelijker. Agents kunnen groeien in wat ze doen.

Uitdagingen en oplossingen bij het gebruik van AI-gesprek scores

Bedrijven die AI gebruiken om gesprekken van hun klantenservice te scoren kan handig zijn, maar het is niet allemaal rozengeur en maneschijn. Een team kan namelijk in het begin heel sceptisch zijn over die AI-beoordelingen. Sommige agents zullen misschien denken: “Hoe weet zo’n computer nou beter hoe ik mijn werk doe?” 

Weerstand is een ding met de komst van deze technologie. Wat helpt is dat het bedrijf open is met het personeel. Het is belangrijk om uit te leggen hoe de AI werkt en use cases te laten zien. Privacy kan ook een drempel zijn, niemand wil dat gevoelige klantgesprekken zomaar worden geanalyseerd. Gesprekken kunnen volledig anoniem gemaakt worden, dit wekt vertrouwen op.

Transparantie is ook belangrijk door te laten zien hoe de scores tot stand komen, agents zullen dan meer begrip krijgen hoe gescoord wordt. Een AI-scoring is niet altijd perfect, en soms mist daar ook de menselijke touch, maar met deze aanpak is het wel eerlijk en consistent.

Conclusie

AI-gesprek scores veranderen de manier waarop klantenservice wordt geëvalueerd. Deze technologie biedt een eerlijke, objectieve en efficiënte manier om de prestaties van agents te meten en daarop te coachen. Dit leidt tot betere klantinteracties en hogere tevredenheid. De voordelen zijn enorm maar natuurlijk zijn er ook uitdagingen om dit te implementeren.

Wil je jouw klantenserviceteam naar een hoger niveau tillen? Probeer dan onze AI-gesprek score in het MANGL platform voor een tijdje en kijk of het wat is, vraag een Demo aan en krijg toegang.