Verwandeln Sie mit der Sprach- und Textanalyse Interaktionen in Erkenntnisse

Die Datenanalyse im Contact Center umfasst die Erfassung Ihrer Kundendaten aus allen Quellen, auf die Sie Zugriff haben. Dazu gehören digitale Kanäle, Anrufe, Chats und E-Mails sowie der Einsatz von Analysesoftware zur Auswertung aller gesammelten Daten, vorzugsweise in Echtzeit. Diese Analyse wird durch den Einsatz von KI zur schnelleren und effizienteren Datenanalyse erheblich erleichtert. Wichtige Kennzahlen wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit, die Problemlösung beim ersten Anruf sowie positive und negative Stimmungsbewertungen können Aufschluss darüber geben, wo sich Ihre Mitarbeiter und Vorgesetzten noch verbessern können.

Die Sprach- und Textanalyse besteht aus einer Reihe von Funktionen, die Inhalte unmittelbar nach dem Ende einer Interaktion automatisch analysieren. Sie transkribiert Ihre Interaktionen, identifiziert die behandelten Themen und Kategorien, liefert eine Stimmungsanalyse und vieles mehr.

Diese Analyse liefert Ihnen Einblicke in die Gespräche zwischen Ihren Kunden und Mitarbeitern. Die Sprach- und Textanalyse umfasst die Transkription von Sprachinteraktionen sowie die Analyse der Kundenstimmung und das Erkennen von Themen. Das hilft Ihnen dabei, aus ansonsten unstrukturierten Daten einen Sinn zu ziehen, insbesondere wenn KI in Ihre Analyseplattform integriert ist. Sie können diese Daten zur Verbesserung der Mitarbeiterleistung, für Ihre Compliance, zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und für Business Intelligence nutzen.

Bei der Transkription von gesprochener und digitaler Kommunikation werden Gespräche aufgezeichnet, um zu verstehen, wer was sagt. Das umfasst externe (Kunden) und interne Teilnehmer (z. B. Abläufe oder Mitarbeiter). Bei Sprachinteraktionen transkribiert eine entsprechende Engine das Audiomaterial in geschriebenen Text. Beim internen Teilnehmer kann es sich um einen IVR, einen Voicebot, ACD, Mitarbeiter, eine Konferenz oder Voicemail handeln.

Bei digitalen Interaktionen wie dem Austausch über E-Mails, Messaging oder Chats können die internen Teilnehmer Bots oder Mitarbeiter sein. Diese Informationen liefern Ihnen Einblicke, wie Sie die Mitarbeiterschulung und das Feedback verbessern können, und helfen Ihnen dabei, Geschäftsprobleme zu erkennen.

Bei der Sprachanalyse werden Technologien wie automatische Spracherkennung eingesetzt, um Audiodaten in Textdaten umzuwandeln. Sie nutzt außerdem das Verständnis natürlicher Sprache, um zu erschließen, was von beiden Seiten gesagt wird, und dann eine Stimmungsanalyse des transkribierten Textes durchzuführen.

Bei der Stimmungsanalyse geht es darum, die Qualität eines Kundenerlebnisses während einer Interaktion zu verstehen. Dies basiert auf der Sprache, die der Kunde bei jeder Interaktion verwendet. Dabei wird das aus der Interaktion generierte Transkript als Grundlage für die Analyse genutzt.

Indem Sie die Stimmung in den Worten und Sätzen der Kunden einfangen, können Sie wertvolle Einblicke in positive und negative Kundenfeedbacks sowie das Kundenerlebnis gewinnen. Kurz gesagt, Sie können sehen, ob Kunden eine positive oder eine negative Erfahrung machen. Diese Informationen können Sie dann zur Verbesserung Ihres Services nutzen.

Bei der Analyse des Einfühlungsvermögens geht es darum, Erkenntnisse über das Verhalten des Mitarbeiters während einer Interaktion durch Kommunikationsdaten zu gewinnen. Verstehen Ihre Mitarbeiter die Bedürfnisse Ihrer Kunden gut? Sind sie wirklich hilfreich? Bei der Analyse des Einfühlungsvermögens erhalten Sie genauere Erkenntnisse über Interaktionen und die Ausdrucksweise der Mitarbeiter, können Leistungsbewertungen und Schulungen individuell abstimmen und die Kundenbeziehungen intensivieren.

Der Sentiment Score im Kundenservice ist ein Maß für das Gefühl, das Kunden nach der Interaktion mit Ihrem Kundenserviceteam haben. Sie ermitteln diesen Score, indem Sie die Interaktionen mit Kunden analysieren. Sind die Kunden freundlich oder wirken sie verärgert, wenn sie bedient werden? Das Ergebnis gibt Aufschluss über die Meinung der Kunden und ihre emotionale Reaktion auf ein Produkt, eine Dienstleistung oder die Markenstimmung insgesamt. In die Berechnung eines akkumulierten Sentiment Scores und eines allgemeinen Stimmungstrends für die Interaktion fließen alle Stimmungswerte ein, einschließlich aller Markenerwähnungen.

Um die Sentiment Scores in einem Contact Center zu verbessern, sollten Sie zunächst das beste Ihnen zur Verfügung stehende Analyse-Tool für die Kundenstimmung einsetzen. Je mehr Daten Sie haben, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie Probleme identifizieren und lösen können. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter, damit diese einfühlsam auf Kundenanrufe reagieren. Dazu gehört auch, dass die Mitarbeiter das Gehörte wiederholen, um sicherzustellen, dass sie das Problem richtig erkannt haben. Schließlich können Sie Text-Mining-Techniken auf Transkripte von Kundeninteraktionen anwenden, um tiefere Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was Kunden sagen und was das für Sie bedeutet.

Ein gutes Tool sollte in der Lage sein, positive, negative oder neutrale Stimmungen und deren Intensität genau zu bestimmen. Es sollte die von Ihnen genutzten Sprachen unterstützen und in der Lage sein, Abweichungen wie Slang, Abkürzungen und Versprecher zu verarbeiten. Hilfreich sind auch Funktionen wie die Erkennung von Entitäten (z. B. Personen, Orte und Marken), die Erkennung von Gefühlen und Absichten sowie Trendanalysen. Integrationsmöglichkeiten, Benutzerfreundlichkeit und guter Support sind ebenfalls wichtige Kriterien für ein Stimmungsanalyse-Tool.

Welche Methode zur Stimmungsanalyse optimal ist, hängt häufig von der jeweiligen Aufgabe ab. Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere Deep Learning, sind zwar häufig sehr leistungsfähig, erfordern aber große Mengen an Daten und Rechenressourcen. Regelbasierte Methoden können für einfachere Aufgaben oder bei begrenzter Ressourcenausstattung effektiv sein. Hybride Konzepte, bei denen maschinelles Lernen und regelbasierte Methoden kombiniert werden, bieten oft ein gutes Gleichgewicht.

Spracherkennung überträgt gesprochene Wörter in Text. Mit NLP werden menschliche Ausdrucksweisen ausgewertet und generiert. Insbesondere ist NLP ein wesentlicher Bestandteil fortgeschrittener Funktionen zur Stimmungsanalyse.

NLP ist nicht mit einer Stimmungsanalyse gleichzusetzen. NLP ist eine breitere Disziplin, bei der es darum geht, menschliche Ausdrucksweisen mithilfe von Computern zu verstehen, auszuwerten und zu erzeugen. Die Stimmungsanalyse ist eine spezielle Anwendung von NLP, bei der es darum geht, die in einem Text ausgedrückte Stimmung oder Gefühlslage zu ermitteln.

Sprach- und Stimmanalyse (oder akustische Analyse) arbeiten zusammen, um eine ganzheitliche Sicht auf den Inhalt und die Qualität von Interaktionen zu ermöglichen. Die Sprachanalyse konzentriert sich auf das Gesagte, die Wörter und Sätze, die sowohl vom Mitarbeiter als auch vom Kunden verwendet werden. Die akustische Analyse konzentriert sich auf Overtalk, Schweigen und die Gesamtgesprächszeiten. Wenn Sie beides nutzen, können Sie analysieren, was Kunden wünschen, wie sie Hilfe erhalten und wie sich Mitarbeiter und Kunden fühlen.

Sprach- und Textanalysen können dabei helfen, Wege zu finden, wie Ihr Kundenservice besser mit Kunden interagieren kann. Wenn Sie sich ansehen, was bei jeder Interaktion gesagt wird, können Sie Zusammenhänge zwischen bestimmten Handlungen und positiven oder negativen Ergebnissen erkennen, was bedeutet, dass Sie das Positive hervorheben und das Negative leichter beseitigen können.

Die Sprach- und Textanalyse hat manchmal Probleme mit nicht-amerikanischem Englisch, aber seit einiger Zeit hat sich das verbessert. Unternehmen auf der ganzen Welt sind mit der Nutzung von Sprach- und fortschrittlicher Textanalyse zur Untersuchung und Verbesserung ihrer Interaktionen im Kundenservice erfolgreich.