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1. AI는 표면을 읽고, 인간은 마음을 읽습니다
앞으로의 QA는 단순히 잘못된 부분을 찾아내는 적발자가 되어서는 안 됩니다. AI가 말의 표면적 데이터를 분석한다면, 인간 QA는 "왜 이 상담이 특별했는가"라는 맥락과 숨은 의도를 읽어내야 합니다.
미국 온라인 쇼핑몰 자포스(Zappos)의 사례를 보면, 어머니를 잃은 고객의 반품 문의에 상담사가 규정 이상의 공감과 손편지, 꽃다발을 보낸 일이 있었습니다. 기계적인 QA라면 '통화 시간이 길었다'는 이유로 감점을 주었겠지만, 진정한 QA는 이것을 기업의 브랜드를 살린 '우수 사례'로 발굴해낼 줄 알아야 합니다.
2. 감시자에서 촉진자(Facilitator)로의 전환
이제 QA의 역할은 "이것은 하지 마라"고 지적하는 리스크 관리자에서 "이렇게 해보자"고 제안하는 성과 촉진자로 바뀌어야 합니다. 단순 모니터링에 그치지 않고 현장에서 탄생한 창조적인 응대와 성공 스토리를 실시간으로 조직 내에 퍼뜨리는 역할입니다.
.....(생략)
상담품질관리의 새로운 공식!
QA의 디스킬링 & 리스킬링!
자신의 내면을 조절해야
고객의 내면에 영향을 줄 수 있다!