案例研究：Realtor.com

01 昔日概况

座席评估缺乏一致性与透明度

Realtor.com 的高流量、高价值联络中心已建立精细化的话术脚本与工作流体系，但其通话审查流程却呈现出截然不同的运作态势。 质量审查高度依赖人工 —— 质量专员仅对每个座席的少量通话进行审查，且缺少自动化支持。 由此产生的审查数据孤立分散，需专门合并才能生成有效报告。 整体审查比例不到 5%，座席极难在正式辅导培训外从该流程获取洞察。

每位联络中心负责人使用各自的电子表格和笔记系统。 “我们采用主观方法衡量软技能，每位负责人自行记录和追踪辅导笔记，”Realtor.com 营收赋能高级经理 Dustin Emmerich 表示， “显然，这并不理想。”

02 变革动因

打造语音智能文化

随着时间推移，该组织认识到此方法的局限性。 管理层甚至难以掌握基础辅导场次和所生成辅导报告的数量。 “我们需要更智能的解决方案，审视互动并获取洞察以赋能业务，”Emmerich 说。

该组织认识到在质量和客户体验管理方面，需要更结构化、更一致的方法。 将质量团队重新定位为“语音智能团队”是重要的早期步骤，也体现了这一新举措的需求。 Realtor.com 的语音智能总监 Brent Albarado 表示：“我们知道团队大多能遵循流程， 但我们需要更深入地了解客户体验。

“NICE 交互分析让我们从更多通话中获得更一致的数据和更深入的洞察。这是我在公司八年来从未遇到的信息财富。”

BRENT ALBARADO

语音智能总监
REALTOR.COM

03 解决方案

利用 NiCE 互动分析实现一致性和透明度

2023 年 11 月，Realtor.com 部署了包括 NiCE 互动分析在内的 NiCE 解决方案，旨在从每个通话中获取洞察，并提高通话质量评分的自动化和客观性。 互动分析的评估门户提供清晰一致的评估模板，以及联络中心辅导活动的明确指标。 基于互动分析的结果，系统会为通话审查表单的多个指标提供自动建议，为主管提供支持；领导层也能更清晰地了解座席在任职期间的质量历史记录 —— 此前，当座席调换团队时，这些记录可能会被掩盖。 Emmerich 表示：“向语音智能的思维转变实现了合规自动化，让我们的团队能够扩大范围，分析创收行为，并从消费者互动中大规模获取消费者体验洞察。”

现在，所有通话都会被自动分析，并在包括软技能在内的多项合规指标上获得客观评分。 座席能了解自己一段时间内的绩效表现，高层领导也能收到包含整体洞察的汇总报告 —— 这些洞察在过去很难获取。

在分阶段部署中，质量专业人员首先使用该解决方案，随后是一线负责人（他们有一个月的时间熟悉工具），最后是座席。 Realtor.com 在部署的同时，向座席和负责人清晰传达了这一变革的动机和预期成果。 Albarado 说：“这改变了我们围绕合规评估的沟通方式。现在我们可以向他们展示，遵循我们建议的人有 75% 能取得巨大成功，而按自己方式行事的人成功率仅为 20%。 这样的沟通方式更有成效，也能推动业务朝着正确的方向发展”。

04 显著成效

精益求精、注重成果的洞察

技术和流程的双重转变为 Realtor.com 带来多项切实成果。 自动化让质量专员能将更多时间用于大规模监听和分析通话和互动。 在组织层面，法律合规报告流程更加完善；座席也能更好地了解自己的贡献和潜在不足。 Emmerich 说：“借助 NiCE，只需点击一下，就能查看所有评分并监听所有互动。 这为座席提供了绩效反思新视角与表现认知新维度。”

经长期验证，通话评估自动建议的准确率高达 95%，这让质量团队能转而专注于推动业务和收入增长。 Albarado 说：“这是迈向全面自动化的坚实阶梯，我们确信当前方向正确无误。”

05 未来规划

更深度的自动化与更多的创收机会

随着自动化语音洞察在联络中心的价值得到验证，Realtor.com 正探索将 NiCE 互动分析和 Enlighten AI 应用于其他领域的方式（包括跨部门扩展）。 Albarado 说：“我们正在研究所有能让语音智能团队专注于创收行为的方法。”

Realtor.com 计划探索鼓励与呼叫者开展更多开放式对话的效果和创收潜力，以进一步优化客户体验。 该公司正与 NiCE 合作开发大型语言模型 (LLM) AI 项目 —— Enlighten Gen-Insights，该项目利用行业专属的 Enlighten 模型和最适配的 LLM，针对复杂的品牌特定的提示实时生成新的可操作数据。