Le QM manuel apporte le jugement humain, le débrief et la nuance ; il est limité par le temps d’écoute disponible, donc par la taille de l’échantillon. Le QM automatisé applique les mêmes critères à l’ensemble des conversations, fait remonter les interactions à examiner en priorité et met en évidence les écarts qu’un échantillon ne montrerait pas.

Dans CrossCX, les deux fonctionnent avec la même grille et les mêmes rapports : une organisation peut commencer par le manuel, ajouter l’assistance de l’IA aux évaluateurs, puis étendre l’évaluation automatisée à tout ou partie de ses flux.

Pour le détail du fonctionnement, des cas d’usage et des résultats : Quality Monitoring automatisé et augmenté.