TDCX는 플레이어 지원, 고객 서비스, 그리고 신뢰 및 안전에서 파편화된 데이터를 통합했습니다. 안전성을 강력한 AI 및 데이터 플랫폼의 단일 분석 계층으로 통합하고 시각적 분석 솔루션을 통해 접근성을 높였습니다.

고객 경험(CX), 품질 보증(QA), 정책, 제품, 교육 및 개발, 운영 부서뿐 아니라 AI 개발팀과도 인사이트를 공유하여 머신러닝 모델과 도구를 개선했습니다.

TDCX는 통계적 정확성과 비교 가능성을 보장하기 위해 인증된 표준에 기반하여 분석을 진행했습니다. 모든 개선 작업은 린 식스 시그마 접근 방식을 따라 성과를 측정 가능하고, 반복 가능하며, 지속 가능하도록 했습니다.

TDCX는 연구 기반 분석 모델을 사용하여 상담원의 숙련도 향상 속도를 추적하고 맞춤형 코칭, 교육 또는 프로세스 변경이 가장 큰 효과를 가져올 수 있는 부분을 정확히 파악했습니다.

TDCX는 글로벌 QA 양식을 재설계하여 모든 파트너사에 적용했습니다. 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 TDCX는 완벽한 분석 시스템을 구축하고 새로운 QA 점수를 핵심 KPI로 설정했습니다.

TDCX는 QA를 운영 건전성의 주요 지표로 삼았습니다. 통합된 보정 모델을 통해 공급업체, 지역 및 팀이 공통된 성과 언어와 일관된 의사 결정 체계를 중심으로 협력할 수 있도록 했습니다.

속도와 품질 위험을 분리하기 위해 TDCX는 공급업체 및 채널 전반에 걸쳐 성능을 체계적으로 상관 분석했습니다. 데이터 기반 인사이트는 인력 및 파트너십 결정에 도움이 되었습니다.

한 파트너사의 고객 만족도(CSAT)가 지속적으로 낮게 나타나자, TDCX는 데이터 기반의 문제 계층 구조를 구축하고 여러 부서에 걸쳐 조치를 조율하여, 개별적인 해결 방식을 통합적인 개선으로 대체했습니다.