Gesprächsintelligenz: Gesprächseinblicke mit GenAI | Calabrio

Gesprächsintelligenz: Was es ist und warum Sie es brauchen

Was ist Konversationsintelligenz?

Conversation Intelligence sammelt und interpretiert Kundeninteraktionen über verschiedene Kommunikationskanäle. Auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erfüllen Conversation Intelligence Tools in der Regel drei wichtige Funktionen:

1. Erstens erfassen sie Informationen aus gesprochenen und geschriebenen Gesprächen, selbst wenn diese unordentlich und unorganisiert sind.
2. Dann gleichen sie diese Informationen mit strukturierten Metadaten über die Interaktion ab.
3. Sie wenden auch KI-Modelle an, um die Absichten der Kunden zu analysieren und Wünsche, Bedürfnisse, Meinungen und Erwartungen der Kunden zu ermitteln.

Zusammengenommen unterstützen diese Conversation Intelligence-Funktionen Kundendienst- und Vertriebsteams, z. B. in einem Contact Center, mit verwertbaren Erkenntnissen über Verhaltensmuster, Verbesserungsmöglichkeiten und Risikobereiche.

Es lohnt sich jedoch, einen Moment auf die dritte Funktion einzugehen, bei der es darum geht, wie KI die Absicht des Kunden analysiert – oder was hinter dem Feedback eines Kunden oder dem Ausdruck eines unerfüllten Bedürfnisses steht. Nicht alle Conversation Intelligence-Tools analysieren die Daten auf die gleiche Weise. Dank neuer Entwicklungen bei Technologien wie der generativen KI (GenAI) können Konversationsintelligenz-Tools jetzt auf sehr großen Datensätzen trainiert werden, die als Large Language Models (LLMs) bezeichnet werden und genauere und vertrauenswürdigere Erkenntnisse liefern können.

Dies ist ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal unter den Lösungen für Gesprächsintelligenz. Stellen Sie sich den Unterschied zwischen einem mittelmäßigen Sportler und einem Olympioniken vor – der Umfang, der Aufwand und die Qualität dieses Trainings sind einfach auf einem ganz anderen Niveau. Das ist der Unterschied zwischen den klassischen Erkenntnissen der Konversationsintelligenz und denen, die mit GenAI aufgedeckt werden.

Im weiteren Verlauf dieses Blogs werden wir untersuchen, wie GenAI gepaart mit Konversationsintelligenz eine unglaubliche Kombination darstellt, die eine neue Art von Erkenntnissen hervorbringt.

Wie Konversationsintelligenz funktioniert

Der Kern der Konversationsintelligenz-Funktionalität besteht darin, Gesprächsaufzeichnungen zu erstellen und diese Daten durch KI-Modelle für die Umwandlung von Sprache in Text laufen zu lassen. Anschließend werden textbasierte Daten aus E-Mails, Chats, Umfragen, sozialen Feeds und mehr analysiert, um den Kontext der Gespräche zu verstehen. Der kombinierte Einsatz von maschinellem Lernen und Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache bei dieser Analyse macht die Conversation Intelligence-Tools so einzigartig – und ist die Grundlage für datengestützte, strategische Erkenntnisse, die Unternehmen nutzen können, um die Leistung ihrer Agenten und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Lassen Sie uns die sechs Kernkomponenten der Konversationsintelligenz erkunden und was Sie kurz und bündig über die Möglichkeiten wissen müssen, die sie bietet.

1. Umwandlung von Sprache in Text: Die Konversationsintelligenz beginnt mit der Umwandlung von gesprochenen Worten in geschriebenen Text. Die fortschrittliche Spracherkennungstechnologie gewährleistet Genauigkeit, selbst in lauten Umgebungen oder bei mehreren Sprechern.
2. Stimmungsanalyse: Die Analyse der Kundenstimmung misst den emotionalen Inhalt oder Ton einer Unterhaltung. Es kann feststellen, ob die Teilnehmer glücklich, frustriert, zufrieden oder unzufrieden sind. Das Verständnis der Stimmung ist entscheidend für die Verbesserung des Kundenerlebnisses.
3. Erkennung von Schlüsselwörtern und Phrasen: Konversations-KI-Tools können bestimmte Schlüsselwörter und Phrasen erkennen, die während einer Konversation besprochen wurden, um Teams bei der Suche nach gemeinsamen Kundenproblemen zu unterstützen.
4. Gesprächszusammenfassung: Anstatt sich durch stundenlang aufgezeichnete Gespräche zu wühlen, hilft Ihnen die künstliche Intelligenz dabei, prägnante Zusammenfassungen zu erstellen und die wichtigsten Erkenntnisse hervorzuheben.
5. Leistungsmetriken: Contact Center können wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) im Zusammenhang mit Gesprächen verfolgen und messen, z. B. Anrufdauer, Antwortzeit oder Kundenzufriedenheitswerte.
6. Integration mit CRM- und Kommunikationssystemen: Viele CI-Tools lassen sich in CRM-Systeme und Omnichannel-Kontaktcentersoftware integrieren, so dass Erkenntnisse aus Gesprächen direkt mit Kundenprofilen, Service-Tickets und Vertriebskanälen verknüpft werden können. Sie können auch in diese Systeme zurückschreiben, um die Daten weiter anzureichern.

Generative KI in die Konversationsintelligenz integrieren

Lassen Sie uns nun erkunden, was passiert, wenn wir generative KI zur Gleichung der Konversationsintelligenz hinzufügen. Es ist wichtig zu verstehen, dass, auch wenn sich generative Fähigkeiten auf Dinge wie die Generierung von Bildern, die Verbesserung der Live-Agentenunterstützung und sogar die vollständige Automatisierung von Chat-Antworten konzentriert haben, der Anwendungsfall von GenAI für Erkenntnisse über Kundeninteraktionen sehr mächtig ist.

Einem aktuellen Forrester-Bericht zufolge ist der Einsatz von GenAI für die Analyse von Kundenkonversationsdaten „eine der einfachsten Anwendungen, die einen klaren, zurechenbaren ROI bietet“.

Durch die Nutzung der generativen Fähigkeiten bei der Datenanalyse können Unternehmen Millionen von Kundendaten durchsuchen, um Risiken und Chancen in den Bereichen Produkt, Lieferkette, Marketing und mehr zu erkennen.

GenAI-gestützte KI oder Generative Conversation Intelligence (GenCI) verwendet mehrere große Sprachmodelle (LLMs), um Millionen von Kundendatenpunkten gleichzeitig zu analysieren und robuste, KI-generierte Erkenntnisse über kritische Geschäftsrisiken und -chancen zu gewinnen. Generative CI zeigt Themen, Themen und Schlüsselwörter von selbst an, und zwar in einer Detailgenauigkeit, die von den meisten anderen Technologien auf dem Markt nicht erreicht wird.

Nachdem die Rohdaten mit Hilfe von Sprache-zu-Text-Modellen analysiert wurden, werden die Daten durch eine Pipeline zahlreicher LLMs geleitet, die jeweils auf eine bestimmte Aktion oder Geschäftsfrage ausgerichtet sind. Einige gängige Analysepunkte sind:

• Kundenabsicht oder der Grund, warum ein Kunde eine Frustration, ein Anliegen oder einen Wunsch geäußert hat
• Kundenstimmung, die negative und positive Emotionen aufdeckt, die vom Kunden ausgedrückt werden
• Agentenstimmung, die negative und positive Emotionen aufdeckt, die vom Agenten ausgedrückt werden
• Spezifische Details zu Lieferkette, Betrieb, Abwicklung, Produktqualität und mehr

Sobald die Daten diese zweite Analyseschicht durchlaufen haben, zeigen generative Erkenntnisse die wichtigsten Trends und Themen auf, die in den Daten erkannt wurden. Generative Erkenntnisse beziehen sich auf die Erkenntnisse, die autonom über Millionen von Datenpunkten ohne manuelle Markierung oder Kategorisierung erkannt wurden.

Diese generativen Erkenntnisse werden nach Kategorien zusammengefasst – so erhalten die Benutzer hilfreiche Übersichten über Elemente wie Absicht, Stimmung und Auflösungswerte – und in übergeordneten Themen und Trends organisiert. Mit diesen Themenzusammenfassungen können Unternehmensleiter schnell die Gründe für Anrufspitzen, Stornierungen, Rückgaben und vieles mehr aufdecken.

Das Ergebnis? Die Ursachen für dringende Geschäftsprobleme können schneller identifiziert werden, auch ohne vordefinierte Schlüsselwörter oder Tags.

Der wesentliche Unterschied zwischen Conversation Intelligence und genCI besteht darin, dass dieser mühsame Schritt der Konfiguration entfällt. Die meisten Conversation Intelligence-Plattformen erfordern heute immer noch die manuelle Eingabe von Schlüsselwörtern, Tags und die benutzergesteuerte Erstellung von Kategorien, so dass der Aufbau einer Insights-Infrastruktur dem Benutzer aufgebürdet wird.

Das ist zwar gut für bereits bekannte Probleme, erschwert aber die proaktive Suche nach Erkenntnissen, von denen die Unternehmen nicht wissen, wonach sie suchen sollen, so dass verborgene Erkenntnisse ungesehen bleiben.

Vorteile von Conversation Intelligence und wie sie heute genutzt wird

Conversation Intelligence und insbesondere GenCI können auf allen Ebenen des Unternehmens eingesetzt werden, nicht nur im Kundenservice. Von der Produktentwicklung über das Marketing bis hin zu den operativen Abläufen können Führungskräfte auf wichtige Trends reagieren, um Abwanderung zu verhindern und Wachstum zu fördern. Und so geht’s.

Verborgene Erkenntnisse über Kunden aufdecken

Mit Analysen über alle Kanäle hinweg können Unternehmen tiefgreifende, detaillierte Antworten erhalten, um ein neues Niveau des Kundenverständnisses zu erreichen. Mit generativen Erkenntnissen können Sie aufkommenden Problemen schneller auf den Grund gehen, so dass die Kundendienstteams leichter wissen, was zu tun ist. Wenn ein Kunde seine Unzufriedenheit über die Produktqualität äußert, können Sie in Sekundenschnelle detaillierte Informationen über die Beschwerde, das spezifische Produkt und darüber, ob es sich um einen Trend über mehrere Feedback-Kanäle hinweg handelt, abrufen.

Wine Enthusiast zum Beispiel sah sich aufgrund der hohen Nachfrage nach dem Weinlieferdienst für zu Hause mit einer Flut von Kundenanfragen konfrontiert, die das schlanke Kundendienstteam überforderte. Sie brauchten eine bessere Methode, um Kundengespräche zu analysieren und im richtigen Moment zu handeln.

Mit Hilfe der Calabrio-Tools entdeckte Wine Enthusiast einen Trend bei den Kundenerwähnungen, der zur Entdeckung eines Herstellungsfehlers führte, der Rost an elektrischen Komponenten verursachte. Diese Erkenntnisse halfen Wine Enthusiast, das Herstellungsproblem schnell zu lösen, um künftige Kundenabwanderungen zu verhindern und sicherzustellen, dass die Qualitätsstandards eingehalten wurden.

Automatisieren Sie manuelle Anrufüberprüfungen

Bei der Nutzung von KI und Automatisierung geht es nicht nur darum, Kosten zu senken, sondern auch die Produktivität zu maximieren. Durch die Automatisierung der sich am meisten wiederholenden Aufgaben in einer Kundendienstorganisation können sich die Mitarbeiter auf die Arbeit konzentrieren, die den größten Unterschied macht, anstatt z. B. Hunderte von Anrufen manuell zu überprüfen.

Mit den Funktionen des automatisierten Qualitätsmanagements ist die Analyse von 100% der Kundeninteraktionen innerhalb von Minuten abgeschlossen. Dies macht manuelle Überprüfungen überflüssig und spart den Unternehmen wertvolle Zeit, die sie bisher damit verbracht haben, die Gründe für Anrufspitzen oder Beschwerden zu ermitteln.

Conversational AI hilft auch dabei, Agenten auf der Grundlage von vordefinierten Kriterien zu beurteilen und zu bewerten, wie z.B.:

• Befolgung der Skripte
• Professionalität
• Effizienz der Auflösung
• Einhaltung der Unternehmensrichtlinien

Generative Erkenntnisse werden auch zur Automatisierung der Qualitätsbewertung und zur Ergreifung von Maßnahmen verwendet, was auch die Belastung durch die manuelle Kommunikation von Warnungen zwischen den Abteilungen verringert.

Ein Beispiel: NativePath, eine Marke für Gesundheit und Ernährung, verbrachte 75 % der Woche damit, Anrufe manuell zu überprüfen, um Erkenntnisse über die Leistung der Agenten zu gewinnen. Mit Hilfe von KI-gestützter Konversationsintelligenz hat NativePath seinen Prüfungsprozess schneller als je zuvor gestaltet und den Zeitaufwand insgesamt um 90% reduziert.

Mit Insights Kampagnen ankurbeln

Der Einsatz von Conversation Intelligence Software kann weit über den Kundenservice hinaus von Nutzen sein. Marketingteams zum Beispiel können einen immensen Nutzen aus der Nutzung von Kundendaten ziehen. Als eine Funktion, die eng mit dem Verständnis der Stimme des Kunden verbunden ist, kann das Marketing einen immensen Nutzen aus Chatbot-Interaktionen, Anrufen, Support-Tickets und mehr ziehen, um die Akquisitions- und Lifecycle-Marketingbemühungen zu verbessern.

Generative Erkenntnisse können dazu verwendet werden, die Segmentierung von Zielgruppen zu verbessern und diese Kohorten auf einer viel datengesteuerten Ebene zu optimieren. GenCI kann Absichten oder Schlüsselbegriffe, wiederkehrende Themen und Stimmungsindikatoren identifizieren, die die Interessen, Sorgen und Absichten der Kunden offenbaren.

Mit automatischen Aktionen können die Erkenntnisse in eine Kundendatenplattform (CDP) integriert werden, um individuelle Kundenprofile zu aktualisieren. Wenn ein Kunde beispielsweise häufig nach einem bestimmten Produktmerkmal fragt, kann sein Profil mit einem Tag versehen werden, der auf ein besonderes Interesse an diesem Merkmal hinweist. Anhand dieser aktualisierten Profile können dynamische Zielgruppensegmente erstellt werden, z. B. „Interesse an neuen Produkten“, „Bedarf an Kundensupport“ oder „hohe Kaufabsicht“.

Wer kann Conversation Intelligence Software nutzen?

Conversation-Intelligence-Tools können von einer Vielzahl von Fachleuten in einer Reihe von Branchen und Geschäftsfunktionen genutzt werden, insbesondere von Go-to-Market-Teams. Lassen Sie uns das aufschlüsseln.

Kundenservice-Teams

Traditionell haben Kundendienstteams, insbesondere die im Kontaktzentrum, sogenannte Sprachanalyselösungen verwendet, um Interaktionen zu überwachen, Antwortzeiten zu verbessern und die Abwanderung zu verringern. Diese Kundenservice-Teams, von den VPs bis zu den Managern und darunter, nutzen Conversation Intelligence, um Schlüsselmomente in Gesprächen aufzudecken, die Hauptgründe für Kundenprobleme und Stornierungen zu verstehen, die wichtigsten Treiber für Abwanderung und die wichtigsten Kundenbeschwerden während der Hochsaison.

QA-Teams

Viele Tools, die heute auf dem Markt sind, haben Konversationsintelligenz mit Dingen wie QS-Überwachung und Coaching kombiniert, um Agenten zu bewerten und ihre Leistung zu verbessern. QA-Analysten können diese Art von Software verwenden, um Agenten automatisch für 100 % aller Anrufe zu bewerten und so die Subjektivität bei der Bewertung der Agentenleistung zu beseitigen. Außerdem entfällt die Notwendigkeit, manuelle Scorecards zu führen, um die leistungsstärksten und leistungsschwächsten Mitarbeiter zu identifizieren.

Verkaufsteams

Vertriebsteams profitieren von Conversation Intelligence durch:

• Analysieren Sie Anrufe, um erfolgreiche Strategien zu identifizieren und Pitches zu verbessern
• Aufzeichnungen jedes Verkaufsgesprächs, die dann nach den wichtigsten Themen analysiert werden
• Kategorisieren Sie häufige Einwände und die Stimmung/Tonalität von Interessenten in Gesprächen

CI wird häufig von Sales Enablement Teams verwendet, um Schulungsthemen zu identifizieren und sich auf die Schulung von Vertriebsmitarbeitern in den Teilen des Kaufprozesses zu konzentrieren, in denen sie am meisten Schwierigkeiten haben. Die meiste Konversationsintelligenz-Software für den Vertrieb konzentriert sich auf Dinge wie die Verkürzung der Zeit im Kaufzyklus, die Unterstützung des Vertriebs und die Verwendung von Vorhersageanalysen, um festzustellen, welche Geschäfte am wahrscheinlichsten abgeschlossen werden können.

Marketing-Teams

Wie wir bereits in diesem Blog besprochen haben, können Marketingteams generative Erkenntnisse nutzen, um Kundenpräferenzen zu verstehen und gezieltere Kampagnen zu erstellen. So können Sie zum Beispiel Leads mit hoher Wahrscheinlichkeit identifizieren und deren Weg durch den Trichter verbessern. Einige Conversation-Intelligence-Tools können auch dazu verwendet werden, Interaktionen in sozialen Medien und Bewertungen Dritter zu analysieren, um die wichtigsten Themen und Trends für Kampagnen zu ermitteln, sei es, um abgelaufene Kunden wieder anzusprechen oder neue Kunden zu gewinnen.

Wie Manager Konversationsintelligenz nutzen können

Manager, insbesondere in Kontaktzentren, können ihre täglichen Arbeitsabläufe mit dieser Technologie erheblich verbessern. Conversation-Intelligence-Tools ermöglichen es ihnen, Kundeninteraktionen in Echtzeit zu analysieren und so tiefe Einblicke in häufige Probleme und Bereiche zu gewinnen, in denen Agenten oder Vertriebsmitarbeiter möglicherweise zusätzliche Schulungen benötigen. Durch die Überwachung dieser Interaktionen können Manager Muster bei Kundenbeschwerden erkennen, Leistungskennzahlen verfolgen und die Einhaltung von Unternehmensstandards sicherstellen.

Dies führt zu gezielteren Coaching- und Entwicklungsprogrammen, die die Servicequalität insgesamt verbessern. Darüber hinaus hilft die Konversationsintelligenz bei der Vorhersage potenzieller Abwanderung, indem sie häufige Schmerzpunkte und Unzufriedenheit aufzeigt und so proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung ermöglicht. Insgesamt versetzt diese Technologie die Manager in die Lage, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die sowohl die Leistung der Agenten als auch die Kundenzufriedenheit verbessern und ihnen helfen, den Führungskräften besser über die Geschehnisse vor Ort zu berichten.

Wie Frontline-Agenten Konversationsintelligenz nutzen können

Auch die Mitarbeiter im Kundenservice können von Konversationsdaten profitieren, um ihre Leistung besser zu verstehen und ihren Kundenservice zu verbessern.

GenCI ermöglicht ihnen den Zugriff auf Echtzeit-Transkriptionen und -Analysen ihrer Interaktionen. So erhalten sie sofortiges Feedback zu ihrer Leistung und können ihre Kommunikationsstrategien sofort anpassen. Die Agenten können Emotionen und Anliegen der Kunden schnell erkennen und darauf reagieren, indem sie Stimmungsmuster erkennen, was ihre Fähigkeit verbessert, einen einfühlsamen und effektiven Service zu bieten.

Einige Conversation-Intelligence-Tools ermöglichen den Agenten auch einen schnelleren Zugriff auf Wissensmanagement-Ressourcen, indem sie während eines Anrufs relevante Informationen und Lösungen in Echtzeit anzeigen, wodurch die Zeit für die Suche nach Antworten verkürzt und die Lösungsquote beim ersten Anruf verbessert wird. Darüber hinaus können die Tools personalisierte Coaching-Tipps geben und Best Practices auf der Grundlage früherer Interaktionen hervorheben, so dass die Agenten ihre Fähigkeiten kontinuierlich verbessern und ein hervorragendes Kundenerlebnis bieten können. Insgesamt versetzt Konversationsintelligenz die Mitarbeiter an der Frontlinie in die Lage, besser zu reagieren, informiert zu sein und ihre Aufgaben effektiver zu erfüllen, was zu höherer Kundenzufriedenheit und betrieblicher Effizienz führt.

Wie man Anbieter von Conversation Intelligence bewertet

Unabhängig davon, ob Sie in der Vergangenheit herkömmliche Analysetools für Ihr Contact Center ausprobiert haben und von den Ergebnissen enttäuscht waren oder ob Sie zum ersten Mal mit KI ins Wasser gehen wollen, ist es wichtig, dass Sie klare Bewertungskriterien für Ihre Anforderungen festlegen. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Bewertungskriterien, die Sie zu Beginn berücksichtigen sollten.

Technologie – Wählen Sie einen Anbieter, der einen Multi-LLM-Ansatz verwendet

Eine Conversation Intelligence-Plattform ist nur dann leistungsfähig, wenn sie genau ist. Deshalb ist es so wichtig, mit Anbietern zusammenzuarbeiten, die ein System entwickelt haben, das die Leistungsfähigkeit von Dutzenden von LLMs nutzt, von denen jedes für einzigartige Analysepunkte wie spezifische Geschäftsfragen, Absichten und mehr entwickelt wurde.

Dateneingaben – Wählen Sie einen Anbieter, der mehr Datenquellen einbezieht

Wenn es darum geht, Ihre Kunden zu verstehen, kommt es auf die Bandbreite der analysierten Kundendaten an. Mehr Datenquellen bedeuten ein umfassenderes Verständnis Ihrer Kunden, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führen kann. Hier kann die Analyse von Bewertungen, Umfragen und sogar sozialen Medien zusätzlich zu Tickets und Anrufen die Qualität der Erkenntnisse verbessern, die Sie erhalten.

Workflows – Wählen Sie einen Anbieter, der Erkenntnisse mit Aktionen verknüpft

Erkenntnisse sind nur dann wertvoll, wenn sie auch genutzt werden. Selbst wenn Sie sehr genaue Erkenntnisse über Ihr Unternehmen gewonnen haben, nutzen Sie diese nicht optimal, wenn Sie sie nicht zur Verbesserung aller Bereiche Ihres Unternehmens einsetzen können. Deshalb spielt die Wahl eines Anbieters, der Erkenntnisse umsetzbar macht und Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen hat, eine wichtige Rolle, wenn Sie das Beste aus Ihrer Investition machen wollen.

Proof of Concept – Wählen Sie einen Anbieter, der mit Ihren eigenen Daten einen Mehrwert bietet.

Durch Tests mit Ihren eigenen Daten können Sie die Genauigkeit und Effektivität des Anbieters, den Sie bewerten, in realen Szenarien beurteilen. Ein Proof of Concept liefert wertvolle Erkenntnisse darüber, wie gut die Lösung mit Ihren Daten funktioniert und ob sie Ihre Erwartungen erfüllt. Wenn Sie sehen, wie die Erkenntnisse mit Ihren eigenen Daten in die Tat umgesetzt werden, schafft dies auch Vertrauen bei Ihren internen Stakeholdern, einschließlich Führungskräften, Nutzern und Investoren. Es zeigt die Fähigkeiten und den potenziellen Wert auf, fördert die Akzeptanz und Unterstützung für die endgültige Entscheidung und maximiert die potenzielle Wirkung auf Ihr Unternehmen.

Anpassung – Wählen Sie einen Anbieter, der maßgeschneiderte Modelle für Ihre individuellen Bedürfnisse anbietet.

KI-Modelle, die mit internen Daten abgeglichen werden, liefern in der Regel genauere und relevantere Ergebnisse. Maßgeschneiderte Modelle bieten im Vergleich zu Standardlösungen mehr Flexibilität und können angepasst und verfeinert werden, wenn sich Ihre geschäftlichen Anforderungen weiterentwickeln oder neue Herausforderungen auftreten. Benutzerdefinierte Modelle werden mit den Daten Ihres Unternehmens trainiert, so dass sie Muster und Trends erkennen können, die für Ihr Unternehmen einzigartig sind.

Integrationen – Entscheiden Sie sich für einen Anbieter mit einem starken Integrationsnetzwerk

Umfangreiche Integrationen bedeuten, dass Kunden- und Gesprächsdaten nahtlos synchronisiert werden. Ein Anbieter mit einem robusten Integrationsnetzwerk kann Kundeneinblicke nahtlos in Ihre bestehenden Systeme und Arbeitsabläufe integrieren und sicherstellen, dass die Einblicke miteinander verbunden sind und an Ihr Data Warehouse gesendet werden. Indem Sie die Fähigkeiten mehrerer Tools durch Integrationen nutzen, können Sie umfassendere Lösungen erstellen, die komplexe Geschäftsanforderungen erfüllen.

Implementierung – Bevorzugen Sie einen Anbieter, der innerhalb von Wochen und nicht Monaten implementiert.

Die Zeit bis zur Wertschöpfung ist entscheidend, wenn Sie möchten, dass sich Ihre Investition in kürzerer Zeit auf Ihr Geschäft auswirkt. Langwierige Implementierungspläne verlangen von Ihrem Team IT-Personaleinsatz und nehmen Zeit von der Erfüllung wichtiger KPIs ab. Anbieter, die auf Technologien der neueren Generation basieren, benötigen keine langen Zeiträume, um in Betrieb zu gehen – und wenn doch, dann sollte die Last nicht auf den Schultern Ihres Teams lasten.

White Glove Customer Success – Setzen Sie auf einen Anbieter, bei dem der Mensch im Mittelpunkt steht

Wählen Sie vertrauenswürdige Partner, denen Sie vertrauen können. Wenn Anbieter den Menschen in den Mittelpunkt stellen, konzentrieren sie sich auf den Aufbau langfristiger Beziehungen, die auf Vertrauen, Zusammenarbeit und gegenseitigem Respekt basieren. Dies kann im Laufe der Zeit zu stabileren und vorteilhafteren Partnerschaften führen, bei denen beide Parteien in den Erfolg des jeweils anderen investieren.

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