主分类:客户服务
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "质检(J93011)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "MEG",
"location": "横琴粤澳深度合作区",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "销售"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术,业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-服务质量监控,定期抽检客服通话录音、在线聊天记录、工单处理流程等,基于公司质检标准进行评分\n-服务质量监控,发现服务过程中的问题(如态度不规范、信息错误、流程缺失等),并标注典型案例\n-数据分析与报告,输出质检周报/月报,通过数据可视化(如仪表盘)呈现服务短板(如常见错误类型、高频投诉场景)\n-数据分析与报告,关联客服绩效指标(如满意度、解决率),定位影响客户体验的关键因素\n-改进推动与闭环,与培训团队协作,将质检问题转化为培训素材,针对性开展强化训练\n-改进推动与闭环,协同流程优化小组,推动服务SOP迭代(例如优化话术模板、知识库条目)\n-校准与标准化,组织跨部门质检校准会议,统一评分尺度,减少主观偏差\n-校准与标准化,定期更新质检规则,适配业务变化(如新产品上线、政策调整)",
"requirements_text": "-2年以上互联网客服质检或现场管理经验,熟悉客服考核指标(NPS、CSAT、首次解决率等)\n-熟练使用质检系统(如Nice、Verint)、CRM工具及Excel/BI数据分析功能\n-敏锐洞察力:能快速捕捉服务中的细节问题(如情绪管理、隐私合规性)\n-逻辑分析力:擅长从数据中归纳规律,定位系统性缺陷而非个别现象\n-沟通推动力:能跨部门协同,用事实和数据说服他人落实改进\n-有搭建质检体系或自动化质检项目经验者优先\n-熟悉AI客服质检逻辑(如意图识别偏差检测)者优先",
"skills": [AI生成
"Excel",
"数据分析"
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"preferred_qualifications": "有搭建质检体系或自动化质检项目经验者优先;熟悉AI客服质检逻辑(如意图识别偏差检测)者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "质检(J93011)\n质检(J93011)\n\n基础信息\n部门:MEG\n地点:横琴粤澳深度合作区\n类别:销售\n招聘人数:3\n发布时间:2026-07-21\n\n工作职责\n-服务质量监控,定期抽检客服通话录音、在线聊天记录、工单处理流程等,基于公司质检标准进行评分\n-服务质量监控,发现服务过程中的问题(如态度不规范、信息错误、流程缺失等),并标注典型案例\n-数据分析与报告,输出质检周报/月报,通过数据可视化(如仪表盘)呈现服务短板(如常见错误类型、高频投诉场景)\n-数据分析与报告,关联客服绩效指标(如满意度、解决率),定位影响客户体验的关键因素\n-改进推动与闭环,与培训团队协作,将质检问题转化为培训素材,针对性开展强化训练\n-改进推动与闭环,协同流程优化小组,推动服务SOP迭代(例如优化话术模板、知识库条目)\n-校准与标准化,组织跨部门质检校准会议,统一评分尺度,减少主观偏差\n-校准与标准化,定期更新质检规则,适配业务变化(如新产品上线、政策调整)\n\n职责要求\n-2年以上互联网客服质检或现场管理经验,熟悉客服考核指标(NPS、CSAT、首次解决率等)\n-熟练使用质检系统(如Nice、Verint)、CRM工具及Excel/BI数据分析功能\n-敏锐洞察力:能快速捕捉服务中的细节问题(如情绪管理、隐私合规性)\n-逻辑分析力:擅长从数据中归纳规律,定位系统性缺陷而非个别现象\n-沟通推动力:能跨部门协同,用事实和数据说服他人落实改进\n-有搭建质检体系或自动化质检项目经验者优先\n-熟悉AI客服质检逻辑(如意图识别偏差检测)者优先\n-服务质量监控,定期抽检客服通话录音、在线聊天记录、工单处理流程等,基于公司质检标准进行评分\n-服务质量监控,发现服务过程中的问题(如态度不规范、信息错误、流程缺失等),并标注典型案例\n-数据分析与报告,输出质检周报/月报,通过数据可视化(如仪表盘)呈现服务短板(如常见错误类型、高频投诉场景)\n-数据分析与报告,关联客服绩效指标(如满意度、解决率),定位影响客户体验的关键因素\n-改进推动与闭环,与培训团队协作,将质检问题转化为培训素材,针对性开展强化训练\n-改进推动与闭环,协同流程优化小组,推动服务SOP迭代(例如优化话术模板、知识库条目)\n-校准与标准化,组织跨部门质检校准会议,统一评分尺度,减少主观偏差\n-校准与标准化,定期更新质检规则,适配业务变化(如新产品上线、政策调整)\n-2年以上互联网客服质检或现场管理经验,熟悉客服考核指标(NPS、CSAT、首次解决率等)\n-熟练使用质检系统(如Nice、Verint)、CRM工具及Excel/BI数据分析功能\n-敏锐洞察力:能快速捕捉服务中的细节问题(如情绪管理、隐私合规性)\n-逻辑分析力:擅长从数据中归纳规律,定位系统性缺陷而非个别现象\n-沟通推动力:能跨部门协同,用事实和数据说服他人落实改进\n-有搭建质检体系或自动化质检项目经验者优先\n-熟悉AI客服质检逻辑(如意图识别偏差检测)者优先",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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