In den letzten zehn Jahren hat dialogorientierte Intelligenz (Conversational Intelligence, CI) das Contact Center verändert: Statt nur schwer überschaubarer Interaktionen liefert es nun wertvolle Geschäftsanalysen. Die Grundlage von dialogorientierter Intelligenz ist die Fähigkeit, den Kontext eines Gesprächs zu analysieren und zu verstehen, um Vertrauen zwischen Kunden und Unternehmen aufzubauen.

Dialogorientierte Intelligenz kombiniert Echtzeit- und Post-Interaktionsanalysen, um mithilfe von Bots, virtuellen Agenten und Tools zur Mitarbeiterunterstützung Echtzeitinformationen bereitzustellen. Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse großer Datenmengen innerhalb und außerhalb einer Interaktion, um nützliche Erkenntnisse zu liefern und das Kundenerlebnis sowie die Geschäftsergebnisse kontinuierlich zu optimieren.

So verbessern neue CI-Tools das Kundenerlebnis

Dank ausgereifter KI-basierter Tools wie u. a. Sprachtranskription, Erkennung von Entitäten und Absichten sowie Stimmungsanalysen erhalten Vorgesetzte und Contact Center-Manager einen klaren Überblick über aktuelle Interaktionen. Sie können nicht nur verstehen, was gerade passiert, sondern auch zukünftige Trends vorhersagen. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle und generativer KI, bei deutlich niedrigeren Kosten, schnellerer Verarbeitung und einer verbesserten Zuverlässigkeit der vorhandenen Tools, ist CI nun in der Lage, das Contact Center erneut grundlegend zu verändern.

Das Contact Center wird künftig nicht mehr nur Analysen erfassen, sondern Kundenanfragen direkt lösen, noch bevor ein Mitarbeiter eingreifen muss.

Was ist dialogorientierte Intelligenz? Die Grundlage

Dialogorientierte Intelligenz basiert auf Ebenen – jede davon bietet neue Funktionen, die es dem Vorgesetzten oder Contact Center-Manager ermöglichen, wichtige Fragen zu beantworten:

  • Was passiert aktuell im Contact Center?
  • Warum rufen die Leute an?
  • Sind die Kunden mit dem Ergebnis der Interaktionen zufrieden?

Seit der Erfindung der Telefonzentrale ist es möglich, Gespräche live mitzuverfolgen. Durch die Erstellung von Anrufaufzeichnungen brauchen Vorgesetzte nicht live mithören, was auch nur in begrenztem Umfang möglich ist. Sie können die Anrufe zu einem für Sie geeigneten Zeitpunkt überprüfen.

Der nächste wichtige Schritt in Richtung echter dialogorientierter Intelligenz war die Entwicklung der automatischen Sprachtranskription. Die Sprachtranskription hat in den letzten fünf Jahren einen so hohen Grad an Genauigkeit und Zuverlässigkeit erreicht, dass man anhand des transkribierten Textes nachvollziehen kann, was in einem Gespräch passiert ist. Das bedeutet, dass sich Vorgesetzte keine Aufnahmen mehr anhören müssen. Sie können die Transkripte der Gespräche durchsehen, um zu erfahren, was passiert ist.

Nachdem der Text der Interaktionen extrahiert ist, können zahlreiche neue Technologien eingesetzt werden, um das Verständnis weiter zu verbessern. Text kann durchsucht werden, die Suche kann automatisiert werden und einzelne Phrasen können schnell gefunden werden, um Themen zu identifizieren. Diese Themen können dann im Laufe der Zeit verglichen werden, um Trends zu erkennen und Informationen abzuleiten, die für Vorgesetzte während ihrer Schicht von Bedeutung sein könnten.

Zusätzlich zur einfachen Suche kann das Verständnis natürlicher Sprache durch Erkennung von Entitäten und Absichten die Gründe für den Anruf von Kunden identifizieren. Neue KI-gestützte Tools können beide Seiten des Gesprächs analysieren, um festzustellen, ob der Kunde eine positive oder negative Stimmung ausgedrückt hat und ob die Reaktion des Mitarbeiters empathisch oder möglicherweise nicht hilfreich war.

Indem sie sich die Akustik einer Interaktion anschauen, können Vorgesetzte auch Informationen extrahieren, die sonst viele Stunden des Zuhörens und des Lesens von Transkripten erfordert hätten.

  • Ist der Mitarbeiter dem Kunden ins Wort gefallen?
  • Gab es unangenehme Pausen?
  • Hat ein Gesprächspartner viel länger geredet als der andere?

Fazit: Dialogorientierte Intelligenz heute

Das volle Potenzial der bisherigen dialogorientierten Intelligenz hat sich eröffnet, als die Informationen aus diesen verschiedenen Tools zusammengeführt wurden. Dies ermöglichte neue Einblicke in individuelle Interaktionen, die Mitarbeiterleistung und allgemeine Trends. Die Stimmungsanalyse kann für einzelne Ereignisse oder für die Gesamtbewertung einer Interaktion betrachtet werden. Es kann auch die Entwicklung betrachtet werden, ob der Anruf mit einer negativen Stimmung begann, die sich dann in eine positive Stimmung wandelte – oder umgekehrt – oder ob es keine Veränderung gab.

Durch die Aufbereitung der Stimmungs- und Empathiewerte der Interaktionen, der Umfrageergebnisse nach den Anrufen und weiterer Kennzahlen können Vorgesetzte die Leistung ihrer Mitarbeiter sowohl individuell als auch im Vergleich zu ihren Kollegen bewerten. Die gleichen Metriken können auch für die verschiedenen Warteschlangen ausgewertet werden, um herauszufinden, welche Warteschlangen besser funktionieren. So können Vorgesetzte und Contact Center-Manager die Leistung rund um KPIs optimieren. Durch die Kombination von Datenquellen zur Kategorisierung von Interaktionen können weitere Informationen extrahiert werden.

  • Hat der Mitarbeiter oder der Kunde bestimmte Themen kurz hintereinander erwähnt?
  • Wurde ein Thema zu Beginn oder am Ende eines Gesprächs angesprochen, als die Stimmung sich ins Negative drehte?
  • Hat der Mitarbeiter den Kunden unterbrochen, als die Stimmung negativ war?

Durch die Einteilung von Interaktionen in verschiedene Kategorien, die bestimmte Kriterien erfüllen, können Vorgesetzte eine Beispielsammlung anlegen. Die Beispiele können für die Schulung der Mitarbeiter verwendet werden, um zu zeigen, was gut und was weniger gut in Kundengesprächen funktioniert.

Das nächste Level für CI-Tools

Die derzeitigen Tools mit dialogorientierter Intelligenz bilden die Grundlage für die Entwicklung umsetzbarer dialogorientierter Intelligenz. Die künftigen Tools werden jedoch den Fokus darauf legen, Mitarbeitern und Vorgesetzten Informationen zum richtigen Zeitpunkt klar und präzise bereitzustellen. Diese Tools werden auch Lösungen und nächste Schritte vorschlagen und ihre Vorschläge begründen.

Viele der derzeitigen CI-Tools verwenden starre Regel-Engines, um zu entscheiden, ob Daten verwertbar sind. In Zukunft werden die Tools jedoch Informationen in große Sprachmodelle einspeisen, um Analysen zu erstellen.

Im ersten Schritt werden generative KI-Tools Zusammenfassungen einzelner Teile von Interaktionen, ganzer Gespräche oder sogar Übersichten mehrerer Gespräche eines einzelnen Mitarbeiters erstellen. Die Tools können auch eine gesamte Warteschlange über einen bestimmten Zeitraum zusammenfassen, was eine umfassendere Betrachtung der Leistung ermöglicht.

Generative KI-Tools können auch dafür verwendet werden, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was in einer Interaktion passiert ist.

  • Was war der Grund für den Anruf?
  • Was war die Lösung?
  • Welche Maßnahmen musste der Mitarbeiter ergreifen?
  • Wenn es während der Interaktion einen stark positiven oder negativen Stimmungswert gab, welche Ursache hatte dies?

Dank dieser neuen Abstrahierung wird Zeit gespart, die ansonsten für die Zusammenstellung von Themen aus Interaktionen oder Stimmungswerten benötigt wird, sodass der wahre Grund für die Interaktion der Kunden mit den Mitarbeitern ausfindig gemacht werden kann. Die Erkenntnisse können genutzt werden, um die Leistung der Mitarbeiter, das Wissen von Bots, Mitarbeiter-Copiloten und virtuellen Agenten zu verbessern und so die Gesamtleistung des Contact Centers zu steigern.

Die nächste Generation von Tools wird wichtige Informationen bei Bedarf klarer und einfacher zugänglich machen. Vorgesetzte werden nicht nur in der Lage sein, Analysen zu erstellen, sondern auch schnell Daten zu durchsuchen, um sich Beispiele aus einzelnen Interaktionen anzusehen. Diese Beispiele können dann für Schulungen oder zur Veranschaulichung bestimmter Trends verwendet werden.

Vorgesetzte werden auch in Echtzeit sehen können, was während jeglichen Gesprächen im Contact Center passiert. Sie werden sich die Live-Transkription von Gesprächen ansehen können und so erfahren, welche Themen zu einem bestimmten Zeitpunkt in einer Warteschlange besprochen werden, wie die Stimmung der Kunden ist und wie hilfsbereit die Mitarbeiter sind. Wenn eine Interaktion nicht gut läuft, besteht so die Möglichkeit, dass KI-basierte Services oder Vorgesetzte eingreifen.

CI-Tools bieten nicht nur mehr Flexibilität und Schnelligkeit bei der Überwachung von Interaktionen, sondern werden auch dabei helfen, die Antworten der Mitarbeiter an die Kunden so zu gestalten, dass sie nicht nur die individuellen Anliegen lösen, sondern auch die übergeordneten Geschäftsziele des Contact Centers unterstützen. Auf Vorgesetztenebene könnte dies Vorschläge in natürlicher Sprache umfassen, um Vorgesetzten zu empfehlen, was sie aktuell tun können, um Probleme zu lösen, die aktuelle Leistung aufrechtzuerhalten oder neue Leistungsrekorde zu erreichen oder sogar besondere Leistungen zu loben und herausragende Mitarbeiter zu belohnen.

Den Weg in die Zukunft ebnen

Die Einführung der nächsten Generation von dialogorientierter Intelligenz birgt gewisse Risiken. Jedes generative KI-basierte System muss vor Halluzinationen, Befehlsmanipulation und Voreingenommenheit während des Antrainierens abgesichert werden. Das Personal muss geschult werden, um mit den Tools arbeiten zu können. Und es muss sichergestellt werden, dass ein Gleichgewicht zwischen Zusammenarbeit und kritischem Hinterfragen der Ergebnisse besteht. Es muss auch darauf geachtet werden, dass das Training dieser Systeme weder die Privatsphäre noch ethische Grundsätze gefährdet.

Der Vorteil der künftigen Tools besteht darin, dass sie zu deutlich zufriedeneren Kunden führen. Darüber hinaus ermöglichen sie es den Mitarbeitern, sich auf die wesentlichen Aspekte der Interaktion zu konzentrieren, anstatt sich mit Dateneingabe oder Berichterstattung zu beschäftigen.

Einfachere Anliegen können in Zukunft gelöst werden, bevor die Kunden in die Warteschlange gelangen, sodass die Mitarbeiter nur komplexere und zufriedenstellendere Interaktionen bearbeiten müssen.

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