Seit Jahren ist die Qualitätssicherung (QA) im Contact Center ein notwendiger, aber grundlegend fehlerhafter Prozess, der ein inakzeptables Risikoprofil geschaffen und die Effektivität des Agent-Coachings eingeschränkt hat.
Zu den inhärenten Lücken im traditionellen QS-Modell gehören seit langem:
- Das 1 %-Problem (mangelnde Transparenz): Aufgrund des hohen Volumens und des manuellen Aufwands können QS-Analysten nur einen winzigen Bruchteil – in der Regel 1–2 % – aller Kundeninteraktionen (z. B. Anrufe, Chats, E-Mails und mehr) überprüfen. Damit blieben 98–99 % der Gespräche ungeprüft, was bedeutet, dass kritische Compliance-Verstöße oder systemische Serviceausfälle völlig unbemerkt bleiben konnten.
- Reaktives, voreingenommenes Coaching: Das Coaching der Agenten basierte auf kleinen, nicht repräsentativen Stichproben. Darüber hinaus ist die menschliche Qualitätsbewertung von Natur aus anfällig für Schwankungen und unbewusste Voreingenommenheit, was zu inkonsistenten Ergebnissen und Feedback führt, das von den Agenten oft als subjektiv oder strafend empfunden wird.
- Nicht quantifiziertes Compliance-Risiko: Ohne eine umfassende, objektive Überprüfung fehlte uns ein echter Einblick in die Einhaltung der Vorschriften. Dieses Risiko stellt ein erhebliches finanzielles und reputationsbezogenes Risiko dar, das jährlich Millionen von Dollar an unnötigen Gutschriften, potenziellen Geldstrafen oder Geschäftsverlusten kostet.
Für TELUS, ein führendes kanadisches Telekommunikationsunternehmen und Muttergesellschaft von TELUS Digital, war die Chance klar: Der Übergang von einem manuellen, stichprobenbasierten und subjektiven Prozess zu einem objektiven, datengesteuerten System, das 100 % Transparenz bietet und ein proaktives, personalisiertes Coaching der Agenten ermöglicht.
Gemeinsam haben wir eine KI-gestützte Lösung namens Agent Quality Insights entwickelt, die:
- eine 100-prozentige Abdeckung von Anrufen und Chats bietet
- Supervisoren mehr als 30 % ihrer Verwaltungszeit für direkte, umsetzbare Coaching-Sitzungen zurückgibt
- die Ausgaben für Kunden-Gutschriften dank proaktivem Service um 20 % reduziert
Jedes Unternehmen kann Agent Quality Insights einsetzen, um seinen Contact-Center-Betrieb kostengünstig zu modernisieren. Hier erfahren Sie, wie unsere Lösung KI nutzt, um das Coaching Ihrer Agenten, die Compliance und vieles mehr zu transformieren.
1. Mit KI den Wert unstrukturierter Contact-Center-Daten erschließen
Der Großteil des Werts eines Contact Centers steckt in unstrukturierten Daten – den tatsächlich gesprochenen und getippten Worten zwischen Agenten und Kunden. Vor dem Aufkommen fortschrittlicher dialogorientierter KI waren diese Daten für groß angelegte Analysen praktisch unbrauchbar. Wir stützten uns auf strukturierte Daten wie Anrufdauer und Dispositionscodes und ignorierten dabei den Kerninhalt.
Unsere Lösung, Agent Quality Insights, basiert auf leistungsstarken Modellen für maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Sie liefert Erkenntnisse für das Coaching von Agenten und ermöglicht eine gründlichere Analyse, die manuell nicht möglich wäre.
- Jede Konversation erschließen: Agent Quality Insights verwendet zunächst Sprache-zu-Text-Modelle (STT) und NLP, um jedes einzelne Wort zu transkribieren und zu analysieren. Dadurch werden Millionen von Minuten unstrukturierter Audio- und Textdaten in einen riesigen, durchsuchbaren und quantifizierbaren Datensatz umgewandelt.
- Verringerung von Verzerrungen und kontextbezogene Absicht: Im Gegensatz zur manuellen Bewertung, bei der die Ermüdung des Bewerters oder persönliche Interpretationen das Ergebnis beeinflussen können, kann ein KI-basiertes System Konversationen auf zwei sich ergänzende Arten bewerten. Zusammen liefert dieser hybride Ansatz eine konsistente, objektive Bewertung in großem Maßstab und erfasst gleichzeitig die Nuancen echter Kundengespräche:
- Eine regelbasierte Ebene, die zuverlässig das Vorhandensein oder Fehlen erforderlicher Phrasen und Verhaltensweisen überprüft
- Eine LLM-gestützte, kontextbezogene Ebene, die Absichten, Formulierungsvarianten und Gesprächsverläufe versteht, selbst wenn die Agenten nicht genau die richtigen Schlüsselwörter verwenden
2. Definition der Funktion und des Umfangs, die für eine vollständige Qualitätsabdeckung erforderlich sind
Wir wollten, dass unser Tool „Agent Quality Insights“ jede Interaktion automatisch analysiert, bewertet und berichtet, damit wir sofortigen Zugriff auf eine vollständige Qualitätsabdeckung haben. Um diesen Umfang zu realisieren, mussten wir vier wichtige Funktionen entwickeln:
- Erfassung und Anreicherung von Interaktionen
- Automatisierte benutzerdefinierte Scorecards/Rubriken
- Strategische Themenmodellierung
- Mehrsprachige Unterstützung
Erfassung und Anreicherung von Interaktionen
Unsere Lösung für Agenten-Insights verarbeitet 100 % der Anrufe und Chats, transkribiert und analysiert über 40 Millionen Minuten an Gesprächen pro Monat und reichert diese Daten gleichzeitig mit wichtigen Attributen an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Geschäftlicher Nutzen: Beseitigt die kritische „Stichprobenlücke” und stellt sicher, dass jede Kundeninteraktion auf Compliance und Qualität überprüft wird.
Automatisierte benutzerdefinierte Scorecards/Rubriken
Wir haben eine benutzerdefinierte Scorecard (oder Bewertungsrubrik) definiert, die auf unsere Geschäftsregeln abgestimmt ist, einschließlich spezifischer Überprüfungen hinsichtlich der Einhaltung von Skripten, Compliance und Stimmung/Kundenerfahrung.
Geschäftlicher Nutzen: Die KI bewertet jedes Gespräch automatisch anhand dieser objektiven Kriterien und liefert konsistente, skalierbare Bewertungen.
Strategische Themenmodellierung
Die Insights-Engine gruppiert Gespräche nach Thema, Stimmung und Aufwand und ermöglicht so eine Analyse über verschiedene Funktionsbereiche hinweg (z. B. Produkt, Prozess, Self-Service).
Geschäftlicher Nutzen: Die Themenmodellierung deckt die wahren Treiber des Kontaktvolumens auf und zeigt systemische Frustrationspunkte der Kunden auf, die außerhalb der Kontrolle der Agenten liegen.
Mehrsprachige Unterstützung
Unsere Engine bietet außerdem Qualitätsbewertung und Transkription für über 30 Sprachen und gewährleistet so Konsistenz bei mehrsprachigen Vorgängen.
Geschäftlicher Nutzen: Gewährleistet eine faire Qualitätsmessung und Schulung für alle Agenten, unabhängig von der Sprache, in der sie arbeiten.
Der Umfang umfasst sowohl Sprach- als auch Chat-Kanäle und bietet einen einheitlichen Überblick über die Qualität im gesamten Kundenservicebereich.
3. Neudefinition der Zusammenarbeit von Contact-Center-Teams: Der datengesteuerte Endloskreislauf
Die Umstellung auf ein KI-gesteuertes System für Agenten-Insights hat die Rollen des QA- und des Supervisionsteams bei TELUS grundlegend neu definiert und sie von administrativen Aufgaben hin zu hochwertigem Coaching und strategischen Inputs verlagert.
Unser KI-gestütztes System hat diese Transformation durch einen sich wiederholenden datengesteuerten Prozess vorangetrieben, der auf kontinuierliche Verbesserung ausgelegt ist:
- Objektive Bewertung (KI): Die KI bewertet 100 % der Interaktionen anhand der benutzerdefinierten Rubrik.
- Gezieltes Coaching (Vorgesetzte): Die Vorgesetzten nutzen die Daten der KI, um personalisierte, objektive Coaching-Sitzungen anzubieten, die sich auf die spezifischen, wiederkehrenden Defizite eines Agenten konzentrieren.
- Feedback und Verbesserung (QA/Schulung): Die aggregierten Daten zu den am häufigsten fehlgeschlagenen Rubrikpunkten (z. B. „75 % der Agenten versäumen die Preisangabe”) fließen direkt in den Schulungslehrplan und die Wissensdatenbank ein, sowohl für Soft Skills als auch für Hard Skills. Dieses wichtige Feedback wird nahtlos in unsere KI-basierte Schulungs- und Simulationsplattform Fuel iX™ Agent Trainer eingespeist, wodurch wir den Kreislauf schließen und eine kontinuierliche Kompetenzentwicklung sicherstellen können.
So hat dieser datengesteuerte Endloskreislauf die Aufgaben des QA-Teams, der Contact-Center-Supervisoren und der Agenten von TELUS neu gestaltet.
Qualitätssicherungsteam (QA)
Alte Arbeitsweise:
- 80 % der Zeit wurden damit verbracht, Anrufe anzuhören und manuell zu bewerten
Neue Arbeitsweise:
- 80 % der Zeit werden damit verbracht, KI-Modelle zu verfeinern, systemische Fehler zu untersuchen und Ursachenanalysen für die von der KI identifizierten Probleme mit der höchsten Priorität durchzuführen
Vorgesetzte
Alte Arbeitsweise:
- Konzentrierten sich darauf, einige wenige anekdotische Anrufe zu finden, um Coaching zu rechtfertigen
- Stellten Fragen basierend auf Intuition und Anekdoten
Neue Arbeitsweise:
- Vorgesetzte erhalten täglich ein Dashboard mit personalisierten Coaching-Möglichkeiten für jeden ihrer Mitarbeiter, in dem Verbesserungsmöglichkeiten anhand von Beispielen aus der Praxis aus den Anrufen der Teammitglieder hervorgehoben werden. Das Coaching ist spezifisch, ergebnisorientiert und datengestützt.
- Außerdem nutzen sie Interaktionsdaten in großem Umfang, um zu überprüfen, ob wir die richtigen Fragen stellen, und um Verhaltensweisen zu verfolgen, die tatsächlich wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Umsatz, Kundenerfahrung und Wiederholungskäufe beeinflussen.
Erfahrungen der Agenten
Alte Arbeitsweise:
- Coaching wurde oft als subjektiv oder strafend empfunden
Neue Arbeitsweise:
- Die Coaching-Sitzungen sind objektiv und konzentrieren sich auf bestimmte Fähigkeiten und Verhaltensweisen, die die KI in Hunderten von Interaktionen als mangelhaft identifiziert hat (z. B. „Agent X benötigt Coaching in Bezug auf empathische Äußerungen oder den Prozess der Zahlungsaufklärung“).
Durch diese Umstellung konnten die Vorgesetzten des TELUS-Kontaktzentrums mehr als 30 % ihrer Verwaltungszeit wieder für direkte, umsetzbare Coaching-Sitzungen nutzen.
Feature-Highlight: Agent Trainer
Die größten Leistungssteigerungen werden erzielt, wenn Erkenntnisse aus dem Coaching direkt in Schulungsmodule umgesetzt werden. Agent Trainer nutzt die Daten aus unserem Insight-Tool, um dynamische, personalisierte Coachings und Schulungen für Agenten zu erstellen:
- Funktion: Agent Trainer nutzt von KI identifizierte Defizite und Entwicklungsbedürfnisse von Agenten, um maßgeschneiderte Mikro-Schulungsmodule und realistische Sprach- oder Chat-Szenarien zu generieren, die auf der Grundlage der genauen Fehlerquellen Übungssituationen simulieren.
- Vorteil: Das Training entwickelt sich von einem allgemeinen, breit angelegten Lernansatz zu einem gezielten, datengestützten Üben von Fähigkeiten, wodurch eine schnelle Verbesserung bestimmter Kennzahlen gewährleistet wird.
Erfahren Sie hier mehr über Agent Trainer.
4. Strategischen Wert realisieren: Das Contact Center in eine Insights-Engine verwandeln
Durch die Analyse von 100 % der Kundengespräche erfüllt Agent Quality Insights einen Zweck, der weit über das Coaching von Agenten hinausgeht. Es verwandelt das Contact Center in die wertvollste Quelle für Voice-of-the-Customer-Daten (VoC) des Unternehmens und treibt so wirkungsvolle Entscheidungen im gesamten Unternehmen voran.
Identifizierung von Produkt- und vorgelagerten Problemen
Mithilfe von Schlüsselwort- und Volumenanalysen markiert Agent Quality Insights sofort ungewöhnliche Spitzen bei Anrufen, in denen Begriffe wie „Login fehlgeschlagen” oder „Checkout-Fehler” erwähnt werden, und deckt so auf, dass eine kürzlich erfolgte Produktveröffentlichung zu einem erheblichen Anstieg des Kontaktvolumens geführt hat. Dadurch kann das Produktteam das Problem innerhalb weniger Stunden beheben und weitere weitreichende Frustrationen verhindern.
Prozessoptimierung
Die Datenanalyse identifiziert wichtige Service-Engpässe, z. B. wenn Agenten übermäßig viel Zeit damit verbringen, komplexe Kaufhistorien von Kunden zu durchsuchen. Diese Erkenntnis veranlasste TELUS dazu, eine GenAI-gestützte Zusammenfassungsfunktion zu implementieren, die durch den Wegfall unnötiger Suchzeiten eine Einsparung von mehreren Minuten bei der durchschnittlichen Bearbeitungszeit (AHT) pro Interaktion ermöglichen soll.
Ausbau des Self-Service
Die Insights-Engine kann genau quantifizieren, welche Anfragen ein hohes Volumen aufweisen, sich wiederholen und eine geringe Komplexität haben. Diese Daten flossen direkt in die Entscheidung von TELUS ein, 60 bis 80 % dieser Anrufe vorrangig an automatisierte Self-Service-Kanäle weiterzuleiten, wodurch die Belastung der Agenten und die damit verbundenen Betriebskosten erheblich reduziert wurden.
5. Messung der Auswirkungen: Positiver ROI für Contact Center-Betrieb, Kundenerfahrung und Compliance
Die Implementierung von Agent Quality Insights bei TELUS hat zu transformativen Ergebnissen im gesamten Unternehmen geführt, die sich direkt auf Risiken, Effizienz und Kundenerfahrung (CX) auswirken.
Effizienzsteigerung beim Coaching und betriebliche Einsparungen
- 26 % Steigerung der Coaching-Effizienz, sodass Vorgesetzte mehr Agenten betreuen und wirkungsvollere Sitzungen durchführen können.
Das KI-gestützte Coaching optimiert die beiden zeitaufwändigsten Teile des Coaching-Zyklus – Vorbereitung und Dokumentation –, indem es Leistungsdaten automatisch an einem Ort zusammenführt, Empfehlungen generiert und die gemeinsame Erstellung von SMART-Plänen direkt im Tool ermöglicht.
Verbesserung der CX
- 20 % Reduzierung der Ausgaben für Kundenrechnungsgutschriften dank proaktivem Service
- Verbesserte Kundenbindung, Umsatzsicherung und Wachstum, indem Führungskräften ein klarer Überblick über das Verhalten der leistungsstärksten Agenten gegeben wird, verpasste Rettungsmöglichkeiten aufgedeckt werden und ein gezieltes Coaching zu Entdeckungen, zur Vermittlung des Servicewerts und zur Anpassung von Angeboten ermöglicht wird
KI analysiert Transkripte, um die Ursachen für Anrufe und Gutschriften zu identifizieren (z. B. Selbstbedienungsfehler, verpasste frühere Verpflichtungen, Prozesslücken), sodass TELUS diese Ursachen proaktiv angehen, das Kundenerlebnis verbessern und die Gesamtausgaben für Gutschriften reduzieren kann.
Durch die Analyse der Transkripte des Kontaktzentrums misst TELUS die Wirksamkeit von KI-gestützten Kundenbindungsangeboten, die auf gefährdete Kunden zugeschnitten sind.
Risikominderung und Compliance
- 16 % weniger Gebührenbefreiungen durch gezieltes Coaching zur Stärkung korrekter Richtlinien
Mithilfe von KI und Daten zur Überprüfung von Kundeninteraktionen deckte TELUS auf, dass Mitarbeiter Gebühren erließen oder Gutschriften außerhalb der festgelegten Richtlinien ausstellten.
Durch den Einsatz von KI zur Erschließung des Wertes unstrukturierter Gesprächsdaten verwandelte Agent Quality Insights die QA-Funktion von TELUS von einer reaktiven, begrenzten Kostenstelle in einen leistungsstarken, objektiven, datengesteuerten Motor für Compliance, Risikomanagement und die Entwicklung der Fähigkeiten der Mitarbeiter.
Sind Sie bereit, Ihr Mitarbeitercoaching und Ihren Contact-Center-Betrieb mit KI zu transformieren?
Wenn Sie bereit sind, KI-gestützte Erkenntnisse direkt aus Ihren eigenen Contact-Center-Daten zu gewinnen, kontaktieren Sie uns. Wir helfen Ihnen dabei, zu verstehen, welche grundlegenden Fähigkeiten Sie benötigen, um eine datengesteuerte, KI-gestützte Mitarbeitererfahrung zu unterstützen, die von Tools wie Agent Quality Insights angetrieben wird.
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