Оппортунизм в оценке звонков: если бы мы знали что это такое, мы не знаем что это такое
Провели исследование и делимся с вами результатами в статье
Представьте, вы учитель, проверяющий тексты. В одном из них ответы написаны красивым почерком, ответы развернутые, и вы непроизвольно думаете: "Ну, этот студент явно старался и хорошо подготовился, заслуживает высокой оценки". Звучит знакомо и даже логично? Но в отличие от школы, где худшим последствием может быть несправедливая оценка, в бизнесе такой подход может стоить денег и репутации.
Перенесемся во вселенную автобизнеса, а точнее, в нашем исследовании мы углубились в оценку звонков. Сотрудники, оценивающие звонки, иногда ведут себя как этот учитель: неосознанно выбирают путь наименьшего сопротивления. Они склонны завышать оценки, тем самым уменьшая количество времени потраченного на оценку. В рамках работы дилерства это ведет к дополнительным издержкам и неэффективности отделов.
Не верите? Вот вам крест пруф
Для исследования нам понадобится:
Не верите? Вот вам крест пруф
Для исследования нам понадобится:
- тысяча звонков, поступивших в дилерский центр,
- оценки данные персоналом, осуществляющим контроль качества звонков,
- оценки независимых аудиторов, которые прослушали эти же звонки.
Первым делом мы принимаем оценку аудиторов за базовую истинную оценку. Это не сотрудники дилерского центра, люди чья оценка непредвзята. Далее сравниваем следующие параметры: «Оценка», «Точность оператора к аудитору» и Продолжительность звонка».
Промежуточное резюме:
- Установлена средняя положительная связь между оценкой и продолжительностью звонка: 0.34. Чем дольше звонок, тем выше оценка, которую ставит оператор.
- Между точностью оператора по сравнению с аудитором и продолжительностью звонка: -0.21. Это слабая обратная связь, говорящая о том, что с увеличением продолжительности звонка точность оценок оператора уменьшается.
На первый взгляд, казалось, что наша гипотеза утонула в статистике, ведь связь если и есть, то слабая. Но во время исследования выяснилось, что часть оценок нашим звонкам была дана руководителями подразделений, а часть операторами колл-центра. У двух этих групп людей разная мотивация, что могло всё запутать.
Решено, разделяем две группы данных и исследуем их отдельно. В большей части нас интересует вторая группа, то есть оценки сотрудников колл-центра.
Решено, разделяем две группы данных и исследуем их отдельно. В большей части нас интересует вторая группа, то есть оценки сотрудников колл-центра.
Тут связь между продолжительностью звонка и оценкой выше - 0,7. В целом, данные свидетельствуют о том, что операторы намеренно или неосознанно завышают оценки более длинным звонкам, что ухудшает точность их оценок по сравнению с аудиторами. А значит, наша теория подтвердилась.
Что было дальше? Интересно, что искусственный интеллект в этой ситуации оказался более объективным. Он не уступает в точности оценки операторам, не ищет легких путей и никому не подсуживает. В следующей статье мы расскажем о том, как ИИ уже меняет игру, делая оценки более точными, а весь процесс экономически выгодными.