5 ทักษะที่จำเป็นของเจ้าหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพ (QA) ยุค AI

5 ทักษะที่จำเป็นของเจ้าหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพ (QA) ยุค AI article

5 ทักษะที่จำเป็นของเจ้าหน้าที่ QA ยุค AI

ปัจจุบันมีการพัฒนาเทคโนโลยี AI เช่น ระบบ AI Speech Analytics และ Text Analytics เป็นต้น เพื่อนำมาใช้ในการการตรวจสอบคุณภาพการบริการลูกค้า ซึ่งช่วยลดเวลาการสุ่มฟัง (Monitor) การบริการทั้งช่องทางโทรศัพท์และแชทแบบ Manual และเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบการทำงานของเจ้าหน้าที่บริการลูกค้า ซึ่งเทคโนโลยี AI สามารถช่วยเหลือการทำงานโดย

วิเคราะห์สายสนทนาและบทสนทนาผ่านแชทได้แบบอัตโนมัติ ครบทุกเคส (100% coverage) ทั้งในรูปแบบเสียงและข้อความ
แจ้งเตือนแบบ Real-time เมื่อพบพฤติกรรมหรือข้อความที่เบี่ยงเบนจากมาตรฐาน เช่น การพูดข้ามขั้นตอน, คำพูดไม่สุภาพ ที่ไม่อยู่ในเกณฑ์มาตรฐานการบริการที่กำหนด เป็นต้น
ดึงข้อมูลเชิงลึก เช่น แนวโน้มความไม่พอใจของลูกค้า, ความถี่ของคำพูดที่ควรระวัง, ประสิทธิภาพของ Script ที่ใช้ และพฤติกรรมการตอบสนองของเจ้าหน้าที่

ทั้งนี้ เจ้าหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพ QA จึงยังมีบทบาทสำคัญต่อการพัฒนาคุณภาพการบริการ เนื่องจากในปัจจุบัน AI ยังไม่สามารถตีความ หรือเข้าใจ “เจตนา” หรือ “อารมณ์แฝง” ของมนุษย์ ได้ จึงต้องให้ QA เป็นผุ้วิเคราะห์คุณภาพเชิงลึก และมีบทบาทในการโค้ชเจ้าหน้าที่ โดยทักษะที่จำเป็นของเจ้าหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพในยุค AI ประกอบด้วย

1. การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีเหตุผล (Data Interpretation)

เมื่อระบบ AI สรุปข้อมูลจากการสนทนา เช่น การวิเคราะห์ข้อความ ความรู้สึกลูกค้า หรือพฤติกรรมการสื่อสารผ่าน Dashboard แล้ว เจ้าหน้าที่ QA ต้องสามารถตีความค่าต่าง ๆ เช่น sentiment score, script adherence, หรือ silent time เป็นต้น ได้อย่างเข้าใจและแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้เป็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) เพื่อใช้ในการวางแผนพัฒนาเจ้าหน้าที่ได้อย่างเหมาะสม

2. การสื่อสารเชิงบวกและการโค้ชอย่างสร้างสรรค์ (Communication & Coaching Skills)

QA ที่ดีต้องสื่อสาร Feedback ได้อย่างตรงประเด็น มี Empathy และโน้มน้าวให้เจ้าหน้าที่นำไปปรับใช้จริงได้ ไม่ใช่แค่ “บอกว่าผิด” แต่ต้องช่วยให้เขา “เข้าใจและอยากพัฒนา”

3. การใช้เครื่องมือต่างๆใน Contact Center (System & Tech Literacy)

QA ยุคใหม่ต้องใช้เครื่องมือ AI และระบบ CRM ได้คล่อง เช่น Speech/Text Analytics, วิเคราะห์ Pattern จาก Dashboard, QA Monitoring Tools

4. การแสดงความเข้าใจลูกค้าอย่างแท้จริง (Customer Empathy)

AI อาจให้คะแนนว่าสคริปต์ครบ แต่ QA ต้องดูว่า “น้ำเสียง คำพูด หรือข้อความนั้น ทำให้ลูกค้ารู้สึกดีหรือไม่” ทักษะนี้เป็นหัวใจของการประเมินคุณภาพแบบ Human-Centric

5. การคิดวิเคราะห์และตัดสินใจ (Critical Thinking)

AI วิเคราะห์ข้อมูลได้มาก แต่ QA ต้องเลือกว่า “เรื่องไหนสำคัญที่ต้องโค้ชก่อน” และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ

ในยุคที่เทคโนโลยี AI ได้เข้ามาช่วยยกระดับการตรวจสอบคุณภาพให้ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น บทบาทของเจ้าหน้าที่ QA ยังมีความสำคัญอย่างยิ่งในการวิเคราะห์เชิงลึก สื่อสารเพื่อการพัฒนา และสร้างประสบการณ์เชิงบวกให้กับลูกค้าอย่างแท้จริง

บทความโดย