Wahrscheinlich haben Sie schon mehr als Ihren Anteil an Textnachrichten falsch interpretiert, weil Sie die beabsichtigte Emotion hinter den Worten nicht erkennen konnten. Hat der Absender es ernst gemeint? Sarkastisch? Flippig? Wenn Sie die Person – und ihre Verwendung von Emojis – nicht kennen, kann es schwierig sein, herauszufinden, was sie wirklich meint.
Im Kontaktzentrum kann die Analyse der Kundeninteraktion bei der Analyse eines Sprachanrufs auf das gleiche Problem stoßen. Es reicht nicht aus, dass die Tools analysieren und verstehen, was der Kunde sagt – die Softwaremuss auch verstehen, was der Kunde meint.
Obwohl sie sich dabei auf Umfragen und Fokusgruppen sowie Tools wie die Stimmungsanalyse im Contact Center verlassen, fällt es vielen Unternehmen schwer, ein echtes Gefühl für die Gefühle ihrer Kunden zu bekommen. Außerdem fällt es ihnen schwer, die Erkenntnisse über die Stimmung in die Tat umzusetzen.
Infolgedessen verlieren wichtige Kundeninteraktionen ein ganz wichtiges Element: ihre Menschlichkeit.
Schon vor dem rasanten Aufstieg der KI in den Contact Centern hat eine Studie ergeben, dass 59% aller Verbraucher der Meinung sind, dass Unternehmen den Bezug zum menschlichen Element der Kundenerfahrung verloren haben.
Doch heute wendet sich das Blatt. Mit immer leistungsfähigeren Technologien zur Auswertung von Voice-of-the-Customer (VoC)-Daten sind Contact Center in einer einzigartigen Position, um sowohl die Bedeutung als auch den Kontext von Interaktionen zu entschlüsseln. Aber um ihre Analyse- und Stimmungsanalyse-Tools zu ergänzen, brauchen die Teams die richtige Strategie.
Also, lassen Sie uns eintauchen. Im Folgenden haben wir alles Wissenswerte über Tools zur Stimmungsanalyse im Contact Center zusammengetragen – sowie die Anwendungsfälle und Best Practices, die Ihr Team benötigt, um alles in einem effektiven Ansatz zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit zusammenzuführen.
Sind Sie bereit, stattdessen eine bessere Methode zur Messung der Stimmung zu entdecken? Erfahren Sie mehr über Calabrio Interaction Analytics und buchen Sie noch heute eine Demo.
Was ist die Stimmungsanalyse im Contact Center?
Die Sentiment-Analyse in Contact Centern, auch Call Center Sentiment-Analyse oder einfach nur Call Sentiment-Analyse genannt, ist der automatisierte Prozess der Identifizierung, Extraktion und Quantifizierung des emotionalen Tons (oder Sentiments), der in Kundeninteraktionen zum Ausdruck kommt. Dabei geht es nicht nur um die bloße Transkription von Worten, sondern auch um das Verständnis der zugrunde liegenden Gefühle – ob positiv, negativ oder neutral -, die ein Kunde oder ein Agent vermittelt.
Betrachten Sie es als „Stimmungsanalyse“ mit Hilfe von Technologie. Als Weiterentwicklung der Sprachanalyse-Software ist die Stimmungsanalyse heute ein wichtiger Bestandteil umfassender Voice-of-Customer-Programme und allgemeiner Strategien für die Kundenerfahrung im Contact Center.
In der Regel besteht das Hauptziel darin, systematisch zu interpretieren, wie Kunden über Produkte, Dienstleistungen, Agenten oder das Gesamterlebnis mit der Marke denken, und zwar auf der Grundlage ihrer Sprache bei Anrufen. Da die Tools zur Stimmungsanalyse jedoch immer fortschrittlicher geworden sind und sich die Kontaktzentren selbst weiterentwickelt haben, wird die Stimmungsanalyse heute zur Analyse von Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg eingesetzt – und auch, um die Stimmung der Agenten besser zu verstehen.
Diese kunden- und agentenorientierten Erkenntnisse werden verwendet, um das Verständnis für die Gesamtproduktivität des Contact Centers und die Leistung der Agenten zu verbessern, das die Tools zur Personaloptimierung (WFO) des Contact Centers bieten. Im Rahmen dieser umfassenderen Sichtbarkeit kann die Stimmung mit Kennzahlen wie Anrufdauer, Wartezeit, Bearbeitungszeit, Kundenzufriedenheit und mehr in Beziehung gesetzt werden.
Die Sentiment-Analyse ist somit ein wichtiges Bindeglied zwischen dem quantitativen Verständnis der Leistung und dem qualitativen, menschlichen Aspekt, der im Mittelpunkt der Kundeninteraktionen steht.
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse im Contact Center?
Tools zur Stimmungsanalyse stützen sich in hohem Maße auf Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um menschliche Sprache und stimmliche Hinweise automatisch zu interpretieren. Zu den grundlegenden Schritten der Stimmungsanalyse gehören in der Regel:
- Datenerfassung: Erfassen von Interaktionsrohdaten, wie z.B. Anrufaufzeichnungen, Chat-Protokolle, E-Mail-Text oder Umfrageantworten, mit einer speziellen Lösung für die Aufzeichnung von Contact Center-Interaktionen.
- Vorverarbeitung: Vorbereiten der Daten für die Analyse. Für die Stimmungsanalyse von Sprachanrufen bedeutet dies die Umwandlung von Audioaufnahmen in Texttranskripte (Speech-to-Text). Dieser Schritt umfasst auch das Bereinigen der Daten, indem irrelevante Informationen oder Rauschen entfernt werden.
- Merkmalsextraktion & Analyse: Anwendung anspruchsvoller NLP- und ML-Algorithmen auf die aufbereiteten Daten.
- Für textbasierte Interaktionen: Identifizierung von Schlüsselwörtern, Phrasen, Grammatikmustern und Kontext, die auf bestimmte Emotionen hinweisen.
- Für die Stimmungsanalyse von Sprachanrufen: Analyse von akustischen Merkmalen wie Tonhöhenschwankungen, Tonfall, Sprechgeschwindigkeit, Lautstärkeschwankungen und Schweigephasen, zusätzlich zu den transkribierten Wörtern. Diese stimmlichen Biomarker liefern einen entscheidenden emotionalen Kontext, der bei einer reinen Textanalyse oft übersehen wird.
- Sentiment-Klassifizierung: Zuweisung eines Sentiment-Labels (z.B. positiv, negativ, neutral oder sogar detailliertere Emotionen wie wütend, glücklich, frustriert) für die gesamte Interaktion oder bestimmte Segmente darin.
- Aggregation und Generierung von Einblicken: Zusammenstellung der klassifizierten Stimmungsdaten zur Berechnung der gesamten Kundenstimmungsmetrik, Ermittlung von Trends im Zeitverlauf, Korrelation der Stimmung mit anderen KPIs und Visualisierung der Ergebnisse durch Dashboards und Berichte.
Diese Kernschritte der Sentimentanalyse ermöglichen es Unternehmen, große Mengen an unstrukturiertem Kundenfeedback in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse über die Gefühle und Erfahrungen ihrer Kunden zu verwandeln.
Die wichtigsten Vorteile der Sentiment-Analyse für den Kundenservice
Der Einsatz von Sentiment-Analysen in Contact Centern automatisiert das Verständnis der Emotionen von Kunden und spart so unzählige Stunden im Vergleich zur manuellen Überwachung von Anrufen oder der Überprüfung von Gesprächsprotokollen. Die Vorteile gehen jedoch weit über die Effizienz hinaus und ermöglichen strategische Einblicke, die Ihren Betrieb und Ihre Kundenbeziehungen verändern können.
Hier sind die fünf wichtigsten Vorteile der Stimmungsanalyse für Call Center:
1. Verstärken Sie die wahre Stimme des Kunden
Wenn Sie sich ausschließlich auf Umfragen nach der Interaktion verlassen, hören Sie nur von einem kleinen, oft verzerrten Teil Ihrer Kunden. Die Stimmungsanalyse von Anrufen erfasst unaufgefordertes Feedback und emotionale Hinweise aus praktisch jeder analysierten Interaktion (Anrufe, Chats, E-Mails) und liefert so eine kontinuierliche und authentischere Messung der Kundenstimmungsmetrik. Auf diese Weise können Sie herausfinden, wie die Kunden wirklich denken, und nicht nur die Meinungen derjenigen, die motiviert genug sind, auf eine Umfrage zu antworten.
2. Optimieren Sie die Leistung, das Coaching und das Qualitätsmanagement Ihrer Mitarbeiter
Herkömmliche KPIs wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) oder die Lösung des ersten Anrufs (FCR ) zeichnen nicht immer ein vollständiges Bild. Ein längerer Anruf kann zum Beispiel bedeuten, dass ein Agent ein komplexes Problem gekonnt behandelt hat, was zu einer hohen positiven Bewertung führt. Die Stimmungsanalyse identifiziert Agenten, die durchweg positive Ergebnisse erzielen, und zeigt bewährte Verfahren auf, die es wert sind, weitergegeben zu werden. Umgekehrt werden Interaktionen oder Agenten, die mit negativer Stimmung in Verbindung gebracht werden, effizient gekennzeichnet, so dass QM-Teams und Vorgesetzte ihre Bewertungen und Coaching-Maßnahmen genau dort ansetzen können, wo sie am dringendsten benötigt werden, was zu faireren Bewertungen und einer effektiveren Entwicklung der Agenten führt.
3. Ermitteln Sie die Ursachen für Reibung und Entzücken
Warum sind die Kunden wirklich frustriert? Welche spezifischen Aktionen oder Funktionen begeistern sie wirklich? Die Analyse der Gesprächsstimmung ermöglicht es Ihnen, tiefer zu gehen als die herkömmlichen Funktionen zur Sprachanalyse im Contact Center und über Annahmen hinauszugehen. Durch die Korrelation von Stimmungswerten mit bestimmten besprochenen Themen (z. B. Produktfunktionen, Abrechnungsfragen, Website-Navigation), Aktionen von Agenten oder anderen geschäftlichen KPIs (wie Abwanderungsraten oder wiederholte Kontakte) können Sie die Ursachen für negative und positive Erfahrungen genau identifizieren. Dies ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen, um Probleme zu beheben und Erfolge zu wiederholen.
4. Produkt-, Service- und Prozessverbesserungen vorantreiben
Gewinnen Sie einen direkten Einblick, wie Kunden bestimmte Produkte, kürzlich eingeführte Funktionen, Marketingbotschaften oder betriebliche Abläufe wahrnehmen. Verursacht eine neue IVR-Eingabeaufforderung Frustration? Erzeugt eine bestimmte Produktlinie außergewöhnlich positives Feedback? Die Stimmungsanalyse liefert spezifisches, umsetzbares Feedback für die Produktentwicklung, das Marketing, den Betrieb und die CX-Teams. Sie hilft dabei, Verbesserungen zu priorisieren, Strategien zu verfeinern und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, die auf echten Kundenreaktionen basieren.
5. Ermöglichen Sie eine proaktive Problemlösung und verbessern Sie das Kundenerlebnis (CX)
Warten Sie nicht darauf, dass negative Trends in nachlaufenden Indikatoren wie NPS-Werten oder Kundenabwanderungsberichten auftauchen. Die Analyse der Stimmung in nahezu Echtzeit kann wie ein Frühwarnsystem wirken. Es hilft, aufkommende Probleme, weit verbreitete Verwirrung oder plötzliche Stimmungsschwankungen bei den Kunden im Zusammenhang mit Ausfällen, Richtlinienänderungen oder Fehlern zu erkennen. Auf diese Weise können Unternehmen Probleme proaktiv angehen und möglicherweise negative Auswirkungen abmildern, bevor sie eskalieren, und so das Kundenerlebnis insgesamt schützen und verbessern.
Implementierung einer effektiven Stimmungsanalyse: Wichtige Best Practices
Um die Leistungsfähigkeit der Stimmungsanalyse im Kontaktzentrum wirklich zu nutzen und die Erkenntnisse in verbesserte Agenten- und Kundenerfahrungen umzusetzen, sollten Sie diese wesentlichen Best Practices befolgen:
Integrieren Sie die Sentiment-Analyse in Ihre breitere VoC-Strategie
Betrachten Sie die Stimmungsanalyse nicht als isolierte Metrik. Legen Sie klare Ziele fest, warum Sie die Stimmung messen (z.B. um Abwanderungstreiber zu identifizieren, die Leistung von Agenten zu verbessern, Produktfeedback zu sammeln).
Integrieren Sie die Stimmungsanalyse tief in Ihre allgemeinen VoC-, CX- und Personalmanagementprogramme und stellen Sie sicher, dass sie andere Feedbackquellen wie Umfragen und Bewertungen sowie Produktivitäts- und Mitarbeitermessungen ergänzt. Diese ganzheitliche Sichtweise bietet ein umfassenderes Verständnis für die strategische Entscheidungsfindung.
Verfolgen Sie einen Omnichannel-Ansatz für einen umfassenden Überblick
Kunden interagieren über mehrere Kanäle – Anrufe, Chat, E-Mail, soziale Medien. Implementieren Sie Systeme zur konsistenten Erfassung und Analyse von Stimmungen an allen relevanten Kontaktpunkten.
In der Zwischenzeit ist die Zentralisierung dieser Daten entscheidend für ein einheitliches Verständnis der Customer Journey und stellt sicher, dass Sie kein kritisches Feedback oder Kontext auf der Grundlage der bevorzugten Kanäle verpassen. Echtzeit- oder Fast-Echtzeit-Analysen über alle Kanäle hinweg ermöglichen eine schnelle Reaktion auf neue Trends oder dringende Probleme.
Nutzen Sie fortschrittliche KI für Nuance und Genauigkeit
Führende, moderne Tools zur Stimmungsanalyse stützen sich auf hochentwickelte KI, einschließlich maschinellem Lernen und potenziell generativer KI. Diese Technologien helfen den Tools, über die einfache Erkennung von Schlüsselwörtern und Phrasen hinauszugehen und den Kontext, tiefere sprachliche Nuancen, Sarkasmus und sogar gemischte Gefühle zu verstehen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Tools neben der Transkription auch die akustische Analyse (Ton, Tonhöhe, Stille) von Sprachanrufen nutzen, um eine maximale Genauigkeit zu erzielen, da stimmliche Hinweise eine große emotionale Bedeutung haben. Fortschrittliche KI kann auch dabei helfen, die wichtigsten Stimmungsfaktoren in komplexen Interaktionen zusammenzufassen.
Anpassen der Stimmungskonfiguration für Ihren Geschäftskontext
Definieren Sie, was „positive“, „negative“ und „neutrale“ Stimmungen speziell für Ihre Branche, Ihre Produkte und die üblichen Interaktionsarten bedeuten. Wählen Sie eine Lösung, die es Ihnen ermöglicht, Ihr KI-Modell so anzupassen oder zu konfigurieren, dass es Ihr spezifisches Geschäftslexikon und Ihre Kundenszenarien erkennt – und es im Laufe der Zeit zu verfeinern, wenn es sich weiterentwickelt.
Analysieren Sie, wie sich die Stimmung innerhalb von Interaktionen verändert
Vergeben Sie nicht nur eine einzige Gesamtnote für den gesamten Kontakt. Verfolgen Sie, wie sich die Stimmung der Kunden während einer Interaktion entwickelt, z. B. vom Anfang bis zum Ende oder über wichtige Phasen hinweg (z. B. Begrüßung, Entdeckung, Lösung).
Diese „Flugbahn“ oder dieser „Strom“ der Gefühle ist entscheidend, um die tatsächliche Wirksamkeit der Lösung zu messen. Die Beobachtung, ob eine anfänglich negative Stimmung erfolgreich in eine positive umschlägt, ist ein starker Indikator für das Geschick des Agenten und seine erfolgreiche Handhabung. Die Überprüfung von Stimmungsströmen hilft auch dabei, die spezifischen Momente, Themen oder Aktionen der Agenten innerhalb einer Interaktion zu identifizieren, die Reibung oder Freude verursachen, was ein sehr gezieltes Coaching ermöglicht und zugrundeliegende Prozessprobleme oder Erfolge aufdeckt, die Aufmerksamkeit verdienen.
Analysieren Sie die Stimmung von Kunden und Agenten
Natürlich kommen wertvolle Erkenntnisse über die Stimmung nicht nur von den Kunden. Im Idealfall können Sie mit Ihrer Sentiment-Analyse-Lösung die Stimmungsströme sowohl von Kunden als auch von Ihren Agenten gemeinsam und getrennt überprüfen und verfolgen.
Analysieren Sie nicht nur die Emotionen der Kunden, sondern beobachten Sie auch die Sprache und die stimmlichen Hinweise der Agenten während der Interaktion. Dies kann Stress, mangelndes Selbstvertrauen oder ein mögliches Burnout bei den Mitarbeitern aufzeigen, was wiederum auf den Bedarf an zusätzlicher Unterstützung, Schulung oder Prozessänderungen hinweist.
Und wie wir bereits erwähnt haben, kann dies dazu beitragen, bewährte Verfahren und Erkenntnisse zu ermitteln, die Sie in Ihrer gesamten Belegschaft anwenden können. Die Integration von Erkenntnissen über die Stimmung der Agenten in Ihr Engagement- und allgemeines Qualitätsmanagementprogramm fördert das Wohlbefinden der Agenten und verbessert die Konsistenz der Serviceleistungen.
Verwandeln Sie Einblicke in umsetzbare Verbesserungen
Das Sammeln von Stimmungsdaten ist nur der erste Schritt; entscheidend ist, dass Sie danach handeln. Legen Sie klare Arbeitsabläufe für die regelmäßige Überprüfung von Stimmungstrends und Berichten fest. Nutzen Sie die Erkenntnisse, um:
- Identifizieren und beheben Sie die Ursachen für Kundenprobleme.
- Setzen Sie proaktiv Prioritäten für die häufigsten oder wichtigsten Probleme, und kommen Sie neuen Problemen zuvor.
- Informieren Sie Ihre Agentenschulungen über neu ermittelte Best Practices und bieten Sie Coaching vor Ort an, um etwaige Bedenken oder Möglichkeiten zur sofortigen Verbesserung anzusprechen.
- Leiten Sie die Produktentwicklung, Anpassungen des Kundendienstes und Prozessverbesserungen.
Konzentrieren Sie sich darauf, eine geschlossene Feedback-Schleife zu schaffen, in der Erkenntnisse zu greifbaren Veränderungen führen. Und um diesen Prozess zu optimieren, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Sentiment-Analyse-Lösung nahtlos in Ihre Qualitätsmanagement- und Personalmanagement-Plattformen integriert ist oder eine zentrale Funktion darin darstellt.
Diese enge Integration ermöglicht schnellere Reaktionen, wie z.B. das Auslösen gezielter QM-Prüfungen auf der Grundlage von Stimmungsmerkmalen, die Planung spezifischer Schulungen oder Trainings direkt in den Personalplänen oder die einfache Kommunikation von Aktualisierungen und bewährten Praktiken zwischen den relevanten Gruppen und Teams.
Kontinuierlich verfeinern, prüfen und schulen
Um das Beste aus der Stimmungsanalyse im Call Center herauszuholen, kann es sich Ihr Team nicht leisten, an demselben Prozess festzuhalten. Stellen Sie sicher, dass Ihre Strategie zur Stimmungsanalyse dynamisch und effektiv ist, indem Sie:
- Feinabstimmung der KI: Sprache und Kundenerwartungen entwickeln sich weiter, so dass KI-Modelle ständige Aufmerksamkeit erfordern. Aktualisieren Sie regelmäßig die Modelle (oder verfeinern Sie die Konfigurationen/Prompts für Gen AI), um die Genauigkeit zu erhalten.
- Überprüfen Sie Ihre Arbeitsabläufe: Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Sentiment-Analyseprozesse und -ergebnisse, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
- Gleichgewicht zwischen KI und menschlicher Expertise: Ein ausgewogenes Verhältnis zwischen quantitativen und automatisch generierten Stimmungsdaten und qualitativen, von Menschen geleiteten Bewertungen ist entscheidend für ein vollständiges Bild.
- Gezielte Ausbildung: Stellen Sie sicher, dass Ihr Team darin geschult wird, wie es die Metriken zur Kundenstimmung richtig interpretiert und in seine Entscheidungsfindung integriert.
Worauf Sie bei einer Lösung für die Stimmungsanalyse im Contact Center achten sollten
Um die Kundenzufriedenheit zu verbessern, ist es unerlässlich, von grundlegenden operativen Kennzahlen zu einem echten Verständnis der Emotionen der Kunden überzugehen. Alte Tools und manuelle Prozesse sind jedoch oft unzureichend und liefern ein unvollständiges oder unzuverlässiges Bild.
Um tiefe, verwertbare Erkenntnisse aus Ihren Kundeninteraktionen zu gewinnen, ist die Auswahl einer modernen, robusten Lösung für die Stimmungsanalyse im Contact Center entscheidend. Suchen Sie nicht nur nach positiven/negativen Bewertungen, sondern nach einer Plattform, mit der Sie echte Verbesserungen erzielen können.
Wenn Sie potenzielle Lösungen evaluieren, sollten Sie diese Funktionen priorisieren und von den Anbietern Antworten auf die folgenden Fragen erwarten:
Contact Center Spezialisierung
Fragen Sie: Ist die Lösung so konzipiert, dass sie den einzigartigen Kontext und die Nuancen von Contact Center-Interaktionen versteht?
Sie sollten zum Beispiel erkennen, dass ein Kunde, der mit einem Problem anruft, nicht automatisch eine negative Stimmung hervorruft, wenn das Problem gut behandelt wird.
Fortschrittliche KI & Nuance-Erkennung
Fragen Sie: Kann die Plattform komplexe menschliche Sprache mithilfe ausgefeilter KI/ML-Modelle genau interpretieren?
Dazu gehört das Verständnis von Negation („nicht glücklich“ vs. „glücklich“), Sarkasmus, gemischten Emotionen und dem umgebenden Kontext. Bei der Stimmungsanalyse von Sprachanrufen muss neben der Transkription auch die akustische Analyse (Ton, Tonhöhe, Stille) berücksichtigt werden, um eine genaue emotionale Interpretation zu ermöglichen. Achten Sie auf Fähigkeiten, die über die einfache Erkennung von positiven/negativen/neutralen Emotionen hinausgehen und eine detailliertere Erkennung ermöglichen.
Echte Omnichannel-Fähigkeit
Fragen Sie: Analysiert die Lösung konsistent die Stimmung in all Ihren wichtigen Kundeninteraktionskanälen – einschließlich Sprache, Chat, E-Mail, Messaging, soziale Medien und mehr?
Es sollte eine einheitliche Ansicht bieten, anstatt die Kanäle in Silos zu analysieren.
Nachweisbare Genauigkeit & Transparenz
Fragen Sie: Wie misst und validiert der Anbieter die Genauigkeit der Lösung?
Fragen Sie nach Benchmarks, Details zu den Validierungsmethoden (z.B. Human-in-the-Loop-Scoring) und Transparenz hinsichtlich der erwarteten Genauigkeitsraten für Ihre spezifischen Interaktionsarten und Daten.
Nahtloses Integrations-Ökosystem
Fragen Sie: Wie gut lässt sich die Lösung in Ihr bestehendes Contact Center-Technologiepaket integrieren?
Achten Sie vor allem auf enge, vorzugsweise native Integrationen mit Ihrem Qualitätsmanagement, Workforce Management, CRM und Contact Center Reporting- und BI-Tools, um automatisierte Workflows und den Austausch von Daten zu ermöglichen.
Aktionsfähigkeit & Workflow-Automatisierung
Fragen Sie: Wie leicht hilft Ihnen die Plattform, Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen?
Beurteilen Sie, ob es in der Lage ist, Interaktionen automatisch für eine QM-Prüfung auf der Grundlage der Stimmung zu kennzeichnen, spezifische Datenpunkte für ein gezieltes Agenten-Coaching zu liefern, Best Practices zu identifizieren und aufzuzeigen oder mit minimalem manuellem Aufwand Warnmeldungen auszulösen.
Korrelation & Erweiterte Analyse-Tiefe
Fragen Sie: Können Sie Stimmungswerte und Trends leicht mit anderen wichtigen Datenpunkten korrelieren?
Dazu gehören operative KPIs (AHT, FCR, CSAT), Geschäftsergebnisse (Kundenbindung, Umsatz), Interaktionsthemen/-treiber, Engagement und Leistung von Agenten/Teams sowie Phasen der Customer Journey, um tiefere Ursachen und Erkenntnisse aufzudecken.
Skalierbarkeit, Leistung und Benutzerfreundlichkeit
Fragen Sie: Kann die Lösung Ihr aktuelles und geplantes Interaktionsvolumen ohne Leistungseinbußen effizient verarbeiten?
Fragen Sie auch: Ist die Plattform intuitiv und benutzerfreundlich für verschiedene Rollen (Analysten, QM-Spezialisten, Vorgesetzte) und erfordert sie nur eine minimale komplexe Einrichtung oder laufende manuelle Konfiguration?
Vielleicht wollen Sie vor allem eine Lösung, mit der Sie die Ergebnisse leicht analysieren und auswerten können. Die Benutzerfreundlichkeit und die Zeit bis zur Anwendung sind in der Regel die besten Prädiktoren für die Akzeptanz. Die besten Lösungen zur Stimmungsanalyse bieten Ihnen die Möglichkeit,:
- Sofort einsatzbereit, ohne dass eine Konfiguration oder die Einrichtung von Aufgaben erforderlich ist
- Betrachten Sie Stimmungstrends im Laufe der Zeit sowie getrennte Kunden- und Agenten-Stimmungsströme innerhalb von Unterhaltungen.
- Legen Sie Filter fest, mit denen Sie die Stimmung nach Agenten, Teams oder Gruppen anzeigen können, oder wenden Sie sie auf andere häufig verwendete KPI-Berichte Ihres Contact Centers an.
- Passen Sie Berichte und Dashboards an die Bedürfnisse Ihres Contact Centers an.
- Exportieren Sie Daten in andere bestehende Berichte oder Analysen
- Drilldown durch einfaches Anklicken von Berichten oder Dashboards zur Anzeige von Datendetails
- Verstärken Sie die Stimme des Kunden und sichern Sie sich schneller die Zustimmung des Unternehmens
Verstehen Sie die Emotionen hinter den Interaktionen und bieten Sie Ihren Kunden mehr Freude – mit Calabrio
Die Wahl der richtigen Lösung für die Stimmungsanalyse im Contact Center ist mehr als nur ein Technologiekauf. Es ist die Wahl eines strategischen Partners, der Ihnen hilft, wichtige Erkenntnisse über die Kundenwahrnehmung und die Leistung Ihrer Mitarbeiter zu gewinnen.
Die richtige Plattform, wenn sie mit Hilfe der oben beschriebenen Best Practices effektiv implementiert wird, versetzt Ihr Unternehmen in die Lage, Reibungspunkte genau zu identifizieren, Agenten effektiver zu betreuen, Prozesse zu optimieren und letztendlich das Kundenerlebnis zu verbessern, was zu einer spürbaren Verbesserung der Zufriedenheit, der Loyalität und Ihres Gewinns führt.
