La possibilité de réviser et de modifier les évaluations joue un rôle clé dans le processus de contrôle de la qualité, c’est pourquoi nous sommes ravis d’introduire 3 nouveaux graphiques dans le rapport d’évaluation.
1. Visualiser l’évolution de la qualité
Le premier graphique permet d’évaluer l’impact des contrôles. Désormais, nous pouvons suivre la note moyenne avant et après les modifications. Cela fournit une vision claire et instantanée de l’impact de nos interventions sur la qualité des évaluations.
2. Identifier les employés les plus engagés
Notre deuxième édition est un tableau qui permet de quantifier quels moniteurs sont les plus impliqués dans la révision des évaluations. En mettant en avant les employés qui contribuent le plus à l’amélioration, nous pouvons les reconnaître correctement et créer des opportunités de partage des meilleures pratiques. Cette transparence favorise une saine concurrence et peut conduire à des améliorations à l’échelle de l’équipe.
3. Se concentrer sur les zones les plus touchées
Enfin, notre troisième graphique nous permet d’évaluer les éléments les plus fréquemment modifiés lors des modifications. Ces informations nous aident à orienter nos efforts vers les domaines qui nécessitent le plus d’attention. En comprenant quelles parties des évaluations sont les plus susceptibles d’être modifiées, nous pouvons adapter la formation et les ressources pour améliorer la qualité dès le départ.
Ces trois ajouts à notre rapport édité d’évaluations ne sont pas seulement des améliorations cosmétiques : ce sont des outils puissants pour guider nos efforts d’amélioration continue.
Quel est l’impact de ces améliorations sur CYF Quality AI ?
De plus, cette amélioration du rapport édité des Évaluations a un impact direct sur la validation du suivi automatique. Désormais, les moniteurs auront la possibilité d’apporter des modifications, si nécessaire, à l’évaluation générée par l’intelligence artificielle. Ce faisant, ils seront en mesure d’appliquer leurs connaissances et leur jugement pour améliorer l’exactitude des évaluations et, par conséquent, améliorer la qualité du service fourni. Les trois nouveaux graphiques deviennent des outils essentiels pour analyser les domaines dans lesquels la surveillance automatique peut être optimisée, permettant une approche plus stratégique pour améliorer le taux d’affirmation de la surveillance automatique. Cette synergie entre intervention humaine et automatisation promet d’augmenter encore la qualité de nos processus.
