해석적 드리프트: 서비스 시스템이 계속해서 잘못된 문제를 해결하는 이유
해석이 만료된 후에도 오랫동안 실행이 올바르게 유지되는 방법
서비스 시스템이 실패하면 리더는 실행 공백을 찾습니다.
그러나 대부분의 최신 서비스 실패는 잘못된 실행으로 인해 발생하지 않습니다. \n 출처는 다음과 같습니다 만료된 해석.
시스템은 계속해서 같은 질문에 대답합니다. \n 환경이 조용히 질문을 바꾸네요.
모든 것이 여전히 실행됩니다. \n 스크립트를 따릅니다. \n 측정항목이 안정적으로 유지됩니다.
그러나 그 대답은 더 이상 그 순간에 맞지 않습니다.
그리고 그것이 서비스 시스템이 표류하는 방식입니다. \n 끊는 것이 아니라 계속하는 것입니다.
일관성의 환상
대부분의 서비스 조직은 단순한 신념을 바탕으로 구축되었습니다.
우리가 일관성을 유지한다면 우리는 신뢰할 수 있을 것입니다. \n 우리가 신뢰할 수 있다면 고객도 우리를 믿을 것입니다.
따라서 팀은 동일성을 위해 최적화합니다.
동일한 스크립트. \n 동일한 표준입니다. \n 동일한 훈련입니다. \n 같은 답변입니다.
그리고 잠시 동안은 작동합니다.
세상이 바뀔 때까지.
고객 기대치는 서비스 표준보다 빠르게 변화합니다. 상황은 조용히 변합니다. \n 언어는 진화합니다. \n 위험은 작년과 느낌이 다릅니다.
시스템은 이를 인식하지 못합니다.
계속해서 완벽하게 실행됩니다. \n 현실의 이전 버전과 반대되는 거죠.
내부에서 보면 모든 것이 통제된 것처럼 보입니다. \n 겉으로 보기에는 뭔가 이상한 느낌이 들더군요.
서비스 붕괴가 실제로 시작되는 곳입니다.
서비스는 해석 계층입니다
대부분의 조직이 저지르는 실수는 다음과 같습니다.
그들은 서비스가 배달에 관한 것이라고 생각합니다.
그렇지 않습니다.
서비스는 해석 계층입니다.
지저분한 인간 상황을 고려하여 다음과 같이 결정합니다. \n 이것은 어떤 종류의 문제입니까? \n 어떤 응답이 적합합니까? \n 지금 가장 중요한 것은 무엇입니까?
해당 해석은 \n 스크립트 \n 정책 \n 교육 \n QA 체크리스트에 고정됩니다.
그런 다음 크기가 조정됩니다.
문제는 간단합니다.
해석 나이.
해석이 만료되었지만 실행이 계속되면 혼란이 발생하지 않습니다. \n 당신은 얻을 해석적 표류.
시스템은 계속 작동합니다. \n 계속 잘못된 질문에 대답만 나오네요.
드리프트가 가장 먼저 나타나는 곳
해석 드리프트는 경보를 트리거하지 않습니다. \n 작은 신호를 통해 누출됩니다.
모든 감사를 통과한 스크립트
규제 문제가 발생한 후 서비스 팀이 스크립트를 업데이트합니다.
법적 승인이 완료되었습니다. \n QA 점수가 향상됩니다. \n 모두가 훈련을 완료했습니다.
6개월이 지나면 고객도 같은 말을 하기 시작합니다.
“내가 묻지 않은 질문에 대답하는군요.”
스크립트가 정확합니다. \n 에이전트가 규정을 준수합니다. \n 감사가 깨끗했습니다.
바뀐 것은 정책이 아니었습니다.
이제 고객은 위험과 의도를 이해하게 되었습니다.
시스템은 어제의 프레임을 사용하여 요청을 계속 분류했습니다. \n 실행이 완벽하게 유지되었습니다. \n 관련성이 조용히 만료되었습니다.
에스컬레이션이 줄어들고 신뢰가 함께 가는 경우
다른 팀은 승리를 축하합니다.
에스컬레이션이 중단됩니다. \n 처리 시간이 향상됩니다. \n 예외가 사라집니다.
그런 다음 이탈이 점점 커지기 시작합니다.
극적으로는 아닙니다. \n 조용히.
문제가 해결되었기 때문에 고객이 떠나지 않았습니다. \n 에스컬레이션 지원이 중단되어 고객이 떠났습니다.
시스템은 정서적으로 복잡한 상황을 일상적인 지원으로 처리했습니다. \n 상담원은 흐름을 따랐습니다. \n 고객이 이탈했습니다.
대시보드에는 침묵이 성공으로 표시됩니다.
그렇지 않았습니다.
최전선 해결 방법
그 다음에는 “훌륭한” 에이전트가 있습니다.
그들은 대본을 구부립니다. \n 정책을 번역합니다. \n 질문을 받기 전에 질문을 재구성하세요.
그들의 CSAT는 항상 높습니다.
리더십은 더 많은 훈련을 통해 이를 인지하고 대응합니다. \n 해결 방법이 문서화되었습니다. \n 스크립트가 길어집니다.
해석은 동일하게 유지됩니다.
최고의 성과를 내는 것처럼 보였던 것은 실제로는 인간 패치였습니다. \n 드리프트를 보상하고 있었어요.
그들이 떠나면 밤새 성능이 떨어집니다.
시스템은 수정되지 않았습니다. \n 운반 중이었어요.
훈련을 많이 하면 상황이 악화되는 이유
훈련은 해석을 고치지 않습니다. \n 확장됩니다.
시스템이 현실을 잘못 분류하는 경우 훈련을 통해 해당 오류가 더 빨리 퍼집니다.
결과적으로 다음과 같은 결과가 발생합니다. \n 규정 준수 향상 \n 신뢰도 향상 \n 신뢰도 저하
그게 함정이에요.
리더는 뭔가 잘못되었음을 감지합니다. \n 하지만 그들이 당기는 모든 레버는 똑같은 구식 프레임을 강화합니다.
시스템은 잘못된 문제를 해결하는 데 매우 능숙합니다.
해석적 드리프트 루프
이 실패는 패턴을 따릅니다.
첫째, 해석이 현실에 부합한다. \n 그러면 현실은 바뀌어요. \n 조용히.
분류가 정지됩니다. \n 교육을 통해 강화됩니다. \n 일선 팀은 현지에 적응합니다.
고객은 오해를 받습니다. \n 측정항목이 안정적으로 유지됩니다.
피드백이 가장 느린 드리프트 화합물.
진정한 시정 조치
사람들이 돌보기를 중단한다고 해서 서비스 시스템이 저하되는 것은 아닙니다.
해석이 만료된 후에도 실행이 계속 진행되기 때문에 성능이 저하됩니다.
\n 더 나은 스크립트 \n 더 많은 교육 \n 더 엄격한 QA \n 더 깔끔한 대시보드로는 이 문제를 해결할 수 없습니다.
시스템이 해결되고 있다고 생각하는 문제의 이름을 다시 지정하도록 하여 문제를 해결합니다.
해석은 최적화보다 먼저 옵니다.
대부분의 서비스 실패는 실행 실패가 아닙니다. \n 여전히 대규모로 실행되고 있는 오래된 해석입니다.
그리고 일관성은 그것으로부터 당신을 구해주지 않습니다.
그것은 그것을 숨긴다.
더 이상 그렇지 않을 때까지.
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