人工智能赋能的数据智能提升游戏公司对全球玩家的支持水平
挑战
这家全球游戏公司的领导层无法清晰了解其数字客户体验 (CX) 在不同供应商、地区和渠道上的表现。玩家支持、信任和安全由全球多家合作伙伴提供，但数据分散在不同的系统中。不同站点的质量标准各不相同，导致校准偏差，并削弱了对质量保证 (QA)、生产力和客户满意度 (CSAT) 评分的信心——这体现在 0% 的质量保证不一致性以及接近 1% 的争议率上，这两项指标均远高于行业平均水平。很难判断一线支持人员达到熟练水平的速度，CX 的改进是否能够持续，以及在积压工作期间如何评估生产力。
不同部门的团队对绩效的解读各不相同，限制了协调行动和持续跟进。基准最高 CSAT 仅为 2%，其中一家合作伙伴的表现始终不尽如人意。与此同时，管理多家使用不同评估来源的合作伙伴增加了成本、不一致性以及运营摩擦。
这家游戏公司拥有数据，但却缺乏清晰的洞察来采取行动，这导致决策各自为政、被动应对，难以规模化。下载案例研究解决方案：
AI就绪数据
智能
各部门之间，包括客户体验、质量保证、政策、产品、学习与发展、运营以及人工智能开发团队，都分享了各自的见解，以改进机器学习模型和工具。
行业验证的测量
TDCX 的分析以认证标准为基础，以确保统计的严谨性和可比性。所有改进工作均遵循精益六西格玛方法，以确保改进成果可衡量、可重复且可持续。
数据驱动型支持
面向代理商
TDCX 使用基于研究的分析模型来追踪客服人员的熟练掌握的速度，并精准定位哪些方面可以通过量身定制的辅导、培训或流程改进来产生最大影响。
全球
质量保证模型
TDCX重新设计了全球质量保证（QA）表单，公司已在所有合作伙伴中采用该表单。为了确保信任和安全，TDCX构建了完整的分析层，并将新的质量保证评分确立为核心KPI。
质量保证作为
控制塔
TDCX 将质量保证提升为运营健康状况的主要指标。统一的校准模型使供应商、地区和团队围绕共同的绩效标准和连贯的决策流程达成一致。
生产力
风险检测
为了将速度风险与质量风险区分开来，TDCX 系统地分析了不同供应商和渠道的绩效关联性。数据驱动的洞察为员工队伍和合作伙伴关系决策提供了依据。
跨职能
对齐
当某个合作伙伴的客户满意度持续偏低时，TDCX 创建了一个基于数据的层级问题管理系统，并协调了各职能部门的行动，用协同补救 措施取代了各自为政的孤立解决方案。
结果
