Im datengesteuerten Contact Center von heute ist das Verständnis der Nuancen von Kundengesprächen von entscheidender Bedeutung. Und mit Hilfe von Sprachanalyselösungen können Callcenter die KI nutzen, um die Stimme des Kunden in eine Quelle wertvoller Erkenntnisse zu verwandeln.
Was ist Sprachanalytik?
Die Sprachanalyse ist, kurz gesagt, eine Technologie, die gesprochene Worte in verwertbare Erkenntnisse umwandelt.
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen, analysiert die Sprachanalyse-Software Audioaufnahmen und Live-Anrufe, um wertvolle Informationen über die Stimmung, die Absichten und das Verhalten der Kunden zu gewinnen.
Dieser Prozess ist besonders nützlich im Kontaktzentrum – dem Ort unzähliger und entscheidender Kundengespräche – wo er es Unternehmen ermöglicht, Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und strategische Entscheidungen zu treffen. Im Grunde genommen kann die Sprachanalyse das verborgene Potenzial in den Gesprächen Ihres Contact Centers freisetzen und Ihre Interaktionen in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.
Sprachanalyse vs. Sprachanalyse: Die Nuancen verstehen
Sprachanalysetechnologien haben sich in den Contact Centern der Unternehmen durchgesetzt, insbesondere mit den jüngsten Fortschritten in der KI. (In der Tat wird erwartet, dass der Markt für Sprachanalytik weiter boomt und bis zum Ende dieses Jahrzehnts ein Volumen von fast 3 Mrd. USD erreichen wird.) Mit der Weiterentwicklung der Lösungen sind die Begriffe „Voice Analytics“ und „Speech Analytics“ austauschbar geworden. Wenn man jedoch auf die Ursprünge der Begriffe zurückblickt, gibt es subtile, aber wichtige Unterschiede, die man beachten sollte.
Traditionell konzentrierte sich die Sprachanalyse im Contact Center vor allem auf die Transkription und Analyse des Gesagten, die Umwandlung von gesprochenen Wörtern in Text und die Identifizierung von Schlüsselwörtern oder Phrasen.
Die Sprachanalyse hingegen stellt eine Weiterentwicklung dieser Technologie dar, bei der mehr Wert darauf gelegt wird, wie etwas gesagt wurde. Sie taucht tiefer in die emotionalen und kontextuellen Schichten der Sprache ein. Im Wesentlichen ist die Sprachanalyse ein grundlegendes Element innerhalb des breiteren Bereichs der Sprachanalyse, die fortschrittliche KI nutzt, um ein umfassenderes und nuancierteres Verständnis von Gesprächen zu ermöglichen. Und im Bereich des Contact Centers fallen beide Begriffe in den Bereich der Interaktionsanalyselösungen und der Konversationsintelligenz.
Die Rolle der KI in der Sprachanalyse
KI ist bereits jetzt für eine Vielzahl von Innovationen in einer Reihe von Branchen verantwortlich, auch im Contact Center. Aber was genau macht es so wichtig, Sprachanalysetools einzusetzen?
Zum einen ist es die KI, die es der Sprachanalyse-Technologie ermöglicht, Sprachdaten aus Kundeninteraktionen zu dekodieren, zu analysieren und zu interpretieren, was ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse, des Verhaltens und der Emotionen ermöglicht.
So kann beispielsweise eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Sprachanalyse den emotionalen Zustand eines Kunden – wie Frustration, Zufriedenheit oder Verwirrung – anhand von Faktoren wie Tonfall, Sprechgeschwindigkeit und Wortwahl erkennen. Diese zusätzliche emotionale Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, ihre Antworten auf die Bedürfnisse und Anliegen der einzelnen Personen zuzuschneiden und so das Engagement und die allgemeine Kundenerfahrung im Contact Center zu verbessern .
Außerdem hat die KI die Kapazität der Contact Center-Tools erhöht. Mit KI können Sie große Mengen von Sprachdaten in Echtzeit analysieren. Diese Analyse identifiziert Muster, Trends und Erkenntnisse, die für Menschen manuell unmöglich zu erkennen wären.
KI kann auch zukünftige Verhaltensweisen und Vorlieben von Kunden vorhersagen, indem sie historische Interaktionsdaten und den aktuellen Gesprächskontext nutzt. Diese Vorhersagekraft ist von unschätzbarem Wert für die Personalisierung von Kundeninteraktionen und die Bereitstellung gezielter, relevanter Inhalte und Angebote sowie für die Verbesserung von Reaktionen auf auftretende Probleme.
Wie funktioniert die Sprachanalyse?
Sprachanalysesoftware analysiert Aufnahmen und Live-Gespräche, um wertvolle Informationen zu gewinnen. Die Schritte umfassen:
Audioaufnahme
Der Prozess der Sprachanalyse beginnt mit der Erfassung der Sprachkommunikation. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen, z. B. durch Telefonanrufe, Sprachnachrichten oder andere Audioaufzeichnungsmethoden – aber in der Regel wird dies alles von einer Lösung für die Aufzeichnung von Anrufen im Contact Center erledigt, die als eigenständiges Tool oder als Teil einer CCaaS- oder Workforce Engagement Management-Softwareplattform angeboten wird. Moderne Systeme verarbeiten sowohl hochwertige digitale Aufnahmen als auch Audioeingänge von geringerer Qualität.
Umwandlung von Sprache in Text
Im nächsten Schritt werden die gesprochenen Worte mit Hilfe von Spracherkennungstechnologien in Text umgewandelt, die sich in den letzten Jahren dank der Fortschritte in der KI erheblich weiterentwickelt haben. Diese Technologien ermöglichen eine genauere Transkription komplexer und nuancierter Sprache, selbst bei Hintergrundgeräuschen oder unterschiedlichen Akzenten.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Mit NLP ist das System in der Lage, den Kontext von Kundengesprächen zu interpretieren und Schlüsselsätze, Themen und die allgemeine Stimmung der Sprache zu erkennen. Dieser Schritt ist entscheidend, um zu verstehen, was gesagt wurde und welche Absicht hinter den Worten steckt.
Daten- und Stimmungsanalyse
In der letzten Phase werden die Rohdaten in verwertbare Informationen umgewandelt. Fortschrittliche Algorithmen und maschinelle Lernmodelle analysieren die verarbeiteten Daten und decken Trends, Muster und Anomalien auf. Über die einfache Erkennung positiver, negativer oder neutraler Stimmungen hinaus können Agenten und Manager dank der Echtzeit-Analyse bestimmte emotionale Anzeichen erkennen. Dazu gehört auch das Erkennen von Emotionen wie Verärgerung, Aufregung oder Unentschlossenheit. So erhalten Sie ein umfassendes Verständnis der Kundenstimmung, das proaktive und gezielte Interventionen ermöglicht.
Vorteile der Sprachanalyse
Die Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass herkömmliche Methoden des Kundenfeedbacks nur weniger als 2 % aller Sprachinteraktionen erfassen, was zu unvollständigen und nicht repräsentativen Datensätzen führt. Diese Ergebnisse bestätigen die Notwendigkeit von Sprachanalysesoftware für umfassende Kundeneinblicke. Die Vorteile von Sprachanalysesoftware im Contact Center gehen jedoch weit über eine bessere Abdeckung hinaus.
- Themenverfolgung und Problemerkennung: Die Sprachanalyse identifiziert die Kundenzufriedenheit, indem sie wiederkehrende Themen, Trends und Stimmungen in Gesprächen analysiert. Mit diesen Daten können Unternehmen besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen und ihre Angebote personalisieren.
- Verbesserte Verkaufschancen: Die Sprachanalyse-Lösung deckt verpasste Chancen auf, indem sie Kundenanrufe auf bestimmte Begriffe und Prozesse hin überwacht. Die aus den Sprachdaten gewonnenen Erkenntnisse dienen als Grundlage für Strategien zur Verbesserung der Produktivität von Contact Centern und zur Steigerung von Service und Umsatz.
- Kundentreue und -bindung: Durch die detaillierte Analyse von Kundeninteraktionen hilft die Sprachanalyse-Software Unternehmen, die Faktoren zu verstehen, die die Kundenzufriedenheit und -treue beeinflussen. Dieses Verständnis ermöglicht es Unternehmen, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um Kundenbeziehungen zu pflegen und zu verbessern.
- Compliance und Qualitätskontrolle: Sprachanalyse-Tools helfen bei der Überwachung und Einhaltung von Vorschriften und mindern so das Risiko von Strafen bei Nichteinhaltung. Außerdem unterstützt es die Qualitätssicherung, indem es Managern die Möglichkeit gibt, Anrufe zu überprüfen und hohe Standards im Kundenservice aufrechtzuerhalten.
- Verbesserte Erstanrufauflösung (FCR) und reduzierte durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT): Die Software zur Sprachanalyse ermöglicht es Unternehmen, Anliegen bereits beim ersten Anruf effektiver zu bearbeiten und so die FCR-Raten zu verbessern. Außerdem hilft es, die AHT zu reduzieren, indem es die Ursachen für längere Anrufe identifiziert und behebt.
- Kosteneinsparungen: Schon vor den jüngsten Sprüngen bei den KI-gestützten Sprachanalysefunktionen – um genau zu sein, im Jahr 2019 –erkannten die Kundendienstteams das Potenzial dieser Tools, die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken. Fast 7 von 10 sahen in der Sprachanalyse eine Quelle für Einsparungen (und mehr als die Hälfte glaubte, dass sie zu höheren Einnahmen führen würde). Heute sind diese Vorteile noch deutlicher zu erkennen. Mit ihren Anwendungen zur Verbesserung des Self-Service, der Schulung von Agenten und der Einhaltung von Vorschriften gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie Sprachanalysen den ROI von Contact Centern steigern können.
Fallstudie: Ein Beispiel für Sprachanalytik in Aktion
Ein bemerkenswertes Beispiel aus der Praxis für die Vorteile von KI in der Sprachanalyse ist das globale Kontaktzentrum Centerfield. Centerfield ist ein großes Contact Center, das für die größten Telekommunikationsunternehmen der Welt tätig ist und jedes Jahr 6 Millionen eingehende und 12 Millionen ausgehende Anrufe tätigt.
Das Contact Center stand vor der Herausforderung, den Kundenservice und die Kundenzufriedenheit zu verbessern, da das Anrufaufkommen hoch und die Servicequalität uneinheitlich war.
Durch die Implementierung von KI-gesteuerter Sprachanalyse transkribierte und analysierte Centerfield Kundenanrufe in Echtzeit und nutzte NLP und maschinelles Lernen, um den Inhalt und Kontext von Gesprächen zu verstehen. Dies führte zu einer signifikanten Verbesserung der Kundenzufriedenheit, einer gesteigerten Leistung der Agenten und einer höheren betrieblichen Effizienz, da wir Einblicke in Echtzeit lieferten und den Bedarf an manueller Anrufüberwachung reduzierten. Die Implementierung von KI-gestützter Sprachanalyse in die Geschäftsabläufe ermöglichte es Centerfield schließlich, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die sich positiv auf die Geschäftsergebnisse auswirkten.
Andere wichtige Anwendungsfälle für Sprach- und Sprachanalysen
Die Auswirkungen auf Contact Center sind unbestreitbar, aber die transformative Kraft der Sprachanalyse geht weit über den Kundenservice hinaus. Diese vielseitige Technologie revolutioniert verschiedene Aspekte des Geschäftsbetriebs, von Vertrieb und Marketing bis hin zu betrieblicher Effizienz und Produktentwicklung. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Anwendungsfälle untersuchen, in denen die Sprachanalyse zu erheblichen Verbesserungen führt und neue Möglichkeiten eröffnet.
Verbesserung der betrieblichen Effizienz
Durch den Einsatz von KI-gestützter Sprachanalyse können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz durch Echtzeit-Transkription und -Analyse von Kundeninteraktionen verbessern und so gemeinsame Probleme schneller erkennen und Ressourcen effektiver zuweisen. Diese Technologie ermöglicht die Optimierung des Call Center-Betriebs, wodurch der Bedarf an manueller Überwachung reduziert und Ressourcen für andere wichtige Aufgaben freigesetzt werden.
Verbesserung der Verkaufsleistung
Im Hinblick auf die Vertriebsleistung spielt die Sprachanalyse eine entscheidende Rolle bei der Lead-Qualifizierung und dem Vertriebstraining. Durch die Analyse von Gesprächen können Unternehmen potenzielle Interessenten anhand von Tonfall und Absichten identifizieren und den Vertriebsmitarbeitern gezieltes Feedback und Schulungen anbieten, was letztendlich zu höheren Konversionsraten und besseren Verkaufsergebnissen führt.
Optimierung der Qualität des Kundensupports
Der Kundensupport wird durch die Anwendung von Sprachanalysen erheblich verbessert, indem die Qualität und Konsistenz der Interaktionen erhöht wird. Die Echtzeit-Analyse von Gefühlen und die Erkennung von Absichten ermöglichen es den Kundendienstmitarbeitern, ihre Antworten besser auf die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen, was zu einer höheren Zufriedenheit und Loyalität führt. Darüber hinaus hilft die Sprachanalyse dabei, die Probleme der Kunden zu erkennen und effizienter zu lösen und so einen höheren Servicestandard zu gewährleisten.
Bessere Marketingstrategien und Kundenbindung
Die Sprachanalyse kann auch marketingorientierte Initiativen zur Kundenbindung unterstützen, indem sie tiefe Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Gefühle der Kunden gewährt, die zur Verfeinerung von Marketingstrategien und zur Verbesserung der Kundenbindung genutzt werden können.
Die Analyse von Konversationsdaten zur Erkennung von Absichtssignalen und zur Zuordnung von Kampagnen ist ein wichtiger Weg zur Verbesserung der Akquisitionsbemühungen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können Unternehmen Workflows oder Kampagnen in Kundenbindungsplattformen aktivieren, um zeitkritische Kundensignale zu nutzen und Kunden in Up-Sell- oder Cross-Sell-Kampagnen einzubinden. Unternehmen können dann Workflows oder sogar Kampagnen in Customer Engagement Plattformen auslösen, um auf diese verderblichen Kundensignale zu reagieren.
Insgesamt liefert die Integration von Sprachanalysen in diese Schlüsselbereiche Unternehmen verwertbare Erkenntnisse, verbessert die Entscheidungsfindung und treibt die allgemeine Leistungsverbesserung voran, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für moderne Unternehmensleiter macht.
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