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Contact Center Sprachanalyse: Wie sie funktioniert und wie Sie sie nutzen können, um tiefe CX-Insights zu gewinnen

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Auch wenn sich die Contact Center weiterentwickeln, um Kunden über eine Vielzahl digitaler Kanäle anzusprechen, sind Sprachanrufe nach wie vor ein wichtiger Bestandteil eines hochwertigen Kundendienstes.

 

Was sich jedoch geändert hat, ist das, was all diese Anrufe, die Ihre Agenten bearbeiten, Ihrem Contact Center im Gegenzug bieten: Jeder Anruf ist nicht nur eine Gelegenheit, einen Kunden in diesem Moment zufrieden zu stellen – er ist jetzt auch eine potenzielle Goldgrube an Erkenntnissen, die weit über das Contact Center hinaus von Nutzen sein können.

 

Um diese Erkenntnisse zu gewinnen und zu nutzen, sind Sprachanalyselösungen für Contact Center unerlässlich. Sie sind auch zunehmend entscheidend für die Gesamtproduktivität und -leistung des Contact Centers: Unternehmen, die den höchsten ROI aus ihren Contact Center-Tools erzielen, setzen mit 62 % höherer Wahrscheinlichkeit auf sprachorientierte Lösungen wie Sprachanalyse.

 

Erfahren Sie, wie die Technologie hinter der Sprachanalyse für Callcenter funktioniert, wie Ihr Team sie in wichtigen Anwendungsfällen nutzen kann und vieles mehr in unserem Leitfaden über eine wesentliche Komponente des technischen Stapels eines modernen Contact Centers.

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Gewinnen Sie automatisch verwertbare Erkenntnisse und bieten Sie außergewöhnliche Kundenerlebnisse mit KI-gesteuerten Sprachanalysetools, die in eine umfassende WEM-Suite integriert sind.

Was ist Sprachanalyse?

Ihre Kundengespräche sind eine der ergiebigsten Quellen für Business Intelligence. Sie verraten Ihnen genau, was Ihre Kunden denken, fühlen und brauchen. Die Sprachanalyse ist die Technologie, mit der Sie diese Quelle effektiv und in großem Umfang anzapfen können. Was ist es also genau?

Bei der Sprachanalyse handelt es sich um eine softwarebasierte Technologie, die Kernkomponenten wie automatische Spracherkennung (ASR), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um gesprochene Sprache aus Audioaufnahmen oder Echtzeitgesprächen systematisch zu analysieren und relevante Daten zu sammeln.

 

Die Software für die Sprachanalyse im Contact Center wandelt die Komplexität der menschlichen Konversation in strukturierte, nutzbare Daten um. Dieser Prozess liefert wertvolle, verwertbare Erkenntnisse über die Stimmung der Kunden, neue Trends, die Leistung der Mitarbeiter, die Einhaltung von Vorschriften und betriebliche Reibungspunkte. Durch die Analyse von Tausenden, ja sogar Millionen von Interaktionen ermöglicht die Sprachanalyse Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die das Kundenerlebnis verbessern, das Coaching von Agenten optimieren und die allgemeine Servicequalität steigern.

Warum ist Call Center-Sprachanalyse wichtig?

Da wir nun wissen, wie die Sprachanalyse komplexe Gespräche in strukturierte, verwertbare Daten umwandelt, stellt sich die Frage, warum diese Fähigkeit für moderne Contact Center und das gesamte Unternehmen so wichtig ist. Die Nutzung dieser tiefgreifenden Einblicke gibt dem Call Center Management einen Schub, denn sie ermöglicht es Unternehmen, über Annahmen hinauszugehen und die Faktoren, die sich auf die Kundenzufriedenheit, die betriebliche Effizienz und die allgemeine Unternehmensleistung auswirken, wirklich zu verstehen.

Dieser strategische, auf Sprachanalysen basierende Vorteil führt zu greifbaren Vorteilen, wenn Führungskräfte die Erkenntnisse nutzen, um diese wichtigen operativen Bereiche zu verstehen und zu optimieren und dabei wichtige Fragen zu Leistung, Kundenbedürfnissen und Wachstumschancen effektiv zu beantworten:

  1. Leistung der Agenten: Welche Agenten leisten gute/ausgezeichnete Arbeit und wer benötigt zusätzliche Schulungen in bestimmten Bereichen?
  2. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Welche Agenten halten sich an die internen und externen Vorschriften oder halten sie nicht ein?
  3. Richtlinien und Verfahren: Welche Betriebsrichtlinien verärgern die Kunden und sorgen für Frustration?
  4. Beschwerden und Bedenken: Was sind die Gründe, warum Kunden und Interessenten mit einem Unternehmen unzufrieden sind, und was kann getan werden, um die Probleme zu beheben?
  5. Gefährdete Kunden: Welche Kunden sind von Abwanderung bedroht und was ist nötig, um sie zu halten?
  6. Herausforderungen der Konkurrenz: Welche Wettbewerber haben neue Angebote, die die Aufmerksamkeit Ihrer Kunden auf sich ziehen?
  7. Neue Produkte und Möglichkeiten: Welche neuen Produkte und Dienstleistungen wünschen sich Ihre Kunden, oder wie sollen sie geliefert werden?

Wie die Sprachanalyse-Technologie funktioniert

Um zu verstehen, wie die Sprachanalyse funktioniert, müssen Sie eine Reihe ausgeklügelter Technologien betrachten, die zusammenarbeiten, um gesprochene Gespräche in verwertbare Geschäftsinformationen umzuwandeln.

Die Sprachanalysetechnologie ist eine weitere KI-gesteuerte Technologie, deren Wirkung durch die jüngsten Fortschritte bei den KI-Lösungen für Contact Center nur noch verstärkt wurde. Im Kern nutzt die Technologie die Entwicklungen in der automatischen Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der KI, um Audiodaten zu verarbeiten und zu interpretieren.

 

Hier finden Sie eine Aufschlüsselung dieses typischen Prozesses:

  1. Audioerfassung und -vorbereitung: Der Prozess beginnt mit dem Zugang zu Audioquellen, oder für unsere Zwecke mit der Aufzeichnung von Kundengesprächen. Aus diesem Grund sind zuverlässige Call Center-Aufzeichnungslösungen die Grundlage für die Fähigkeit der Teams, aus ihren Sprachinteraktionen zu lernen. Systeme zur Sprachanalyse in Echtzeit verarbeiten eingehende Audiodaten zunehmend live, während das Gespräch stattfindet. Die unbearbeiteten Audiodaten können vorverarbeitet werden, z. B. durch Rauschunterdrückung oder Kanaltrennung (Unterscheidung zwischen Agent und Kunde), um die Genauigkeit zu verbessern, was vor allem an der geschäftigen Frontlinie des Contact Centers notwendig ist.
  2. Umwandlung von Sprache in Text mit ASR: Die Audiodaten werden in eine automatische Spracherkennungsmaschine (ASR) eingespeist. Diese komplexe Komponente verwendet akustische und sprachliche Modelle, um die gesprochenen Wörter in geschriebenen Text zu transkribieren. Die Genauigkeit der ASR ist von entscheidender Bedeutung und hat sich durch Deep Learning und generative KI-gestützte Techniken, die eine bessere Handhabung von Akzenten, Hintergrundgeräuschen und branchenspezifischem Jargon ermöglichen, erheblich verbessert. Diese Transkription erzeugt die Textdaten, die für die weitere Analyse benötigt werden.
  3. Textanalyse mit NLP & NLU: Sobald die Konversation im Textformat vorliegt, machen sich die Algorithmen für Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) an die Arbeit. An dieser Stelle geht das System über das hinaus , was gesagt wurde und was es bedeutet. Zu den wichtigsten NLP/NLU-Aufgaben in der Sprachanalyse-Software gehören:
    • Aufspüren von Schlüsselwörtern und Phrasen: Identifizierung von Erwähnungen bestimmter Produkte, Konkurrenten, Werbeaktionen, Erklärungen zur Einhaltung von Vorschriften oder markierten Begriffen (z. B. Äußerungen von Unzufriedenheit).
    • Themenmodellierung/Kategorisierung: Automatisches Gruppieren von Gesprächen nach Themen (z. B. Rechnungsanfragen, technischer Support, Vertriebsfragen), um gemeinsame Themen und Anwendungsfälle für die Sprachanalyse zu verstehen.
    • Stimmungsanalyse: Bestimmung des emotionalen Tons des Sprechers (positiv, negativ, neutral) oft auf einer granularen Ebene während des gesamten Anrufs, was Einblicke in die Kundenzufriedenheit oder Frustration bietet.
    • Erkennung von Entitäten: Identifizieren und Extrahieren bestimmter Entitäten wie Namen, Orte, Daten oder Kontonummern.
    • Analyse der Schweige-/Nichtgesprächszeit: Messung von Zeiten der Stille, die auf Unsicherheit, Systemlatenz oder Gelegenheiten für Agentencoaching hinweisen können.
  1. KI-gestützte Analyse und Interpretation: Moderne KI-Sprachanalyse geht noch weiter, indem sie Algorithmen des maschinellen Lernens auf den analysierten Text und die zugehörigen Metadaten (wie Anrufdauer, Agenten-ID, Kundenhistorie) anwendet. Diese Art von KI-gestützter Sprachanalyse ermöglicht:
    • Erkennung von Mustern: Identifizieren Sie aufkommende Trends, Korrelationen (z. B. bestimmte Verhaltensweisen von Agenten, die mit niedrigen Zufriedenheitswerten verbunden sind) und die Ursachen von Problemen, die bei verschiedenen Anrufen auftauchen.
    • Vorhersagende Analytik: Vorhersage von Ergebnissen wie dem Risiko der Kundenabwanderung auf der Grundlage von Sprachmustern oder Stimmungstrends.
    • Automatisierte Bewertung: Bewertung der Agentenleistung anhand vordefinierter Qualitätsmanagement-Metriken oder Compliance-Checklisten.
    • Überwachung der Einhaltung von Vorschriften: Automatische Kennzeichnung von Anrufen, bei denen erforderliche Angaben fehlen oder problematische Formulierungen verwendet wurden.
  1. Vermittlung von Erkenntnissen: Der letzte Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse in einem zugänglichen Format zu präsentieren. Lösungen für die Sprachanalyse bieten in der Regel Dashboards, Berichte, automatische Warnmeldungen und Suchfunktionen, die es Managern und Analysten ermöglichen, die Daten zu untersuchen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren, KPIs zu verfolgen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Als Teil eines umfassenden Qualitätsmanagementsystems für Contact Center können Sprachanalysetools den Agenten sogar während oder kurz nach einem Live-Anruf schnelles Feedback oder Anleitungen geben.

Diese leistungsstarke Kombination von Sprachanalyse-Technologien ermöglicht es Unternehmen, die Stimmung der Kunden zu verstehen, die Leistung der Agenten zu optimieren, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und strategische Chancen direkt aus der Stimme des Kunden zu erkennen.

Contact Center Sprachanalyse nutzen: Wichtige Anwendungsfälle

Die Implementierung von Sprachanalysen für Callcenter eröffnet eine Fülle von verwertbaren Erkenntnissen. Der wahre Wert liegt in der Anwendung dieser Erkenntnisse auf die CX-Strategie und die Prozesse des Contact Centers, die über die reine Datensammlung hinausgehen. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Anwendungsfälle für Sprachanalyse, die zu erheblichen Verbesserungen der Anrufqualität, der allgemeinen Kundenzufriedenheit und vielem mehr führen können:

 

Verbesserung der Leistung von Agenten und gezieltes Coaching

Wie? Analysieren Sie Anrufe, um automatisch bestimmte Stärken und Schwächen der Agenten in Bezug auf die Einhaltung des Skripts, das Einfühlungsvermögen, die Produktkenntnisse, die Verfahren zur Bearbeitung von Anrufen und die Klarheit der Kommunikation zu ermitteln. Zeigen Sie erfolgreiche Techniken auf, die von Spitzenkräften eingesetzt werden.

Vorteil: Ermöglicht datengesteuerte, personalisierte Coaching-Pläne anstelle von allgemeinem Training. Verbessert die Fähigkeiten der Agenten, steigert die First-Call-Resolution (FCR), erhöht die Kundenzufriedenheit (CSAT) und kann die Bindung der Agenten an das Unternehmen durch Investitionen in ihre Entwicklung verbessern.

 

Verbessern Sie das Kundenerlebnis und Journey Mapping

Wie: Analysieren Sie Stimmungstrends, identifizieren Sie Schlüsselwörter, die auf Frustration oder Zufriedenheit hindeuten („fehlerhafte Website“, „verwirrende Anweisungen“, „großartiger Service“), und kartieren Sie Reibungs- oder Begeisterungspunkte in der gesamten Customer Journey, wie in den Gesprächen besprochen. Erkennen Sie Frühwarnzeichen für die Abwanderung von Kunden.

Nutzen: Verstehen Sie das Warum hinter den CSAT/NPS-Ergebnissen. Identifizieren und beheben Sie die Ursachen von Kundenbeschwerden, optimieren Sie Interaktionsabläufe, reduzieren Sie den Aufwand für den Kunden und binden Sie Risikokunden proaktiv.

 

Steigern Sie die betriebliche Effizienz und Prozessoptimierung

Wie: Ermitteln Sie die Gründe für lange Gesprächsdauern, übermäßige Wartezeiten, unnötige Weiterleitungen und wiederholte Anrufe. Kombinieren Sie mit Desktop-Analysen, um Ineffizienzen in Arbeitsabläufen, Lücken in der Wissensdatenbank oder von Kunden oder Agenten erwähnte Fehler im Self-Service-Kanal zu erkennen.

Nutzen: Rationalisieren Sie Prozesse, reduzieren Sie gegebenenfalls die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT ), senken Sie die Betriebskosten, verbessern Sie die FCR und steigern Sie die Produktivität des Contact Centers insgesamt. Die Automatisierungsfunktionen der Sprachanalyse können diese Probleme automatisch erkennen.

 

Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften und Risikominimierung

Wie? Überwachen Sie automatisch 100 % der Anrufe (oder eine gezielte Teilmenge) auf obligatorische Angaben, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (z. B. PCI-DSS, HIPAA, GDPR-relevante Formulierungen) und potenziell missbräuchliche Sprache oder Richtlinienverstöße.

Nutzen: Reduziert Compliance-Verstöße und die damit verbundenen Bußgelder/Strafen, minimiert das Unternehmensrisiko, stellt sicher, dass die Mitarbeiter die erforderlichen Verfahren konsequent befolgen, und bietet Prüfpfade.

 

Steigern Sie die Effektivität des Vertriebs und die Erzielung von Einnahmen

Wie: Erkennen Sie erfolgreiche Verkaufsabschlusstechniken, effektive Cross-Selling/Upselling-Sprache und Punkte, an denen Verkaufsversuche scheitern. Analysieren Sie Erwähnungen von Wettbewerbern und Einwände von Kunden.

Profitieren Sie davon: Replizieren Sie erfolgreiche Verkaufsstrategien im gesamten Team, verfeinern Sie Verkaufsskripte und die Behandlung von Einwänden, identifizieren Sie neue Umsatzchancen und verbessern Sie die allgemeinen Konversionsraten.

 

Erfassen Sie umsetzbares Produkt- und Marketing-Feedback basierend auf der Stimme des Kunden

Wie? Extrahieren Sie unaufgefordertes Feedback zu Produktfunktionen, Fehlern, Problemen mit der Benutzerfreundlichkeit, der Effektivität von Marketingkampagnen, Preisfragen oder gewünschten Serviceverbesserungen direkt aus Kundengesprächen.

Vorteil: Sie erhalten ungefilterte Kundeneinblicke für Produktentwicklungs-, Marketing- und Strategieteams, was zu besseren Produkten, effektiveren Kampagnen und einer stärkeren Marktposition führt.

 

Durch die systematische Anwendung dieser Anwendungsfälle der Sprachanalyse können Unternehmen von einer reaktiven Problemlösung zu einer proaktiven, datengesteuerten Optimierung übergehen und so letztendlich sowohl die Kundenzufriedenheit als auch das Geschäftsergebnis verbessern.

Auswahl der richtigen Contact Center-Sprachanalyse-Lösung

Die Auswahl der optimalen Sprachanalyse-Software ist entscheidend, um das volle Potenzial Ihrer Kundeninteraktionsdaten zu erschließen. Da es eine Vielzahl von Sprachanalyse-Lösungen gibt, sollten Sie sich auf die wichtigsten Funktionen konzentrieren, damit Sie die beste Sprachanalyse-Software für Ihre speziellen Anforderungen an Contact Center und Kundenerfahrung auswählen können. Hier ist, worauf Sie achten sollten:

Genauigkeit und Tiefe der Analyse: Die Grundlage eines jeden wertvollen Sprachanalyse-Tools ist seine Fähigkeit, Sprache genau zu transkribieren und die Bedeutung zu interpretieren. Suchen Sie nicht nur nach einfachen Schlüsselwörtern, sondern nach Lösungen, die eine zuverlässige Stimmungsanalyse, automatische Themenerkennung und Erkennung von Schweigen bieten, um ein umfassendes Verständnis der Interaktionen zu erhalten.

 

KI-gestützte Einblicke und Automatisierung: Führende Lösungen nutzen KI-Sprachanalysen und maschinelles Lernen – und sollten idealerweise weitere Anpassungen mit generativen KI-gesteuerten Eingabeaufforderungen bieten. Suchen Sie nach KI-gestützter Sprachanalyse, die automatisch Trends aufzeigt, Ergebnisse vorhersagt (z. B. Kundenzufriedenheitswerte oder Abwanderungsrisiko), Ursachen identifiziert und Aspekte des Qualitätsmanagements automatisiert, wie z. B. die Zusammenfassung von Interaktionen und andere Arbeiten nach dem Anruf, um den manuellen Aufwand erheblich zu reduzieren und gleichzeitig tiefere Einblicke zu gewinnen.

Einheitliche Plattform und nahtlose Integration: Vermeiden Sie siloartige Daten. Bevorzugen Sie Sprachanalyselösungen, die sich nahtlos in Ihr bestehendes Contact Center-Ökosystem integrieren lassen. Achten Sie auf eine enge Integration mit Ihrer Qualitätsmanagement-Plattform, so dass analytische Erkenntnisse direkt in die Bewertungen und Coaching-Workflows Ihrer Mitarbeiter einfließen können. Die Integration mit den Personalverwaltungssystemen von Contact Centern kann ebenfalls einen wertvollen Beitrag leisten, indem sie Erkenntnisse über die Interaktion mit Prognose-, Planungs- und Produktivitätsdaten verknüpft und so eine wirklich einheitliche Sicht auf die Leistung schafft.

Echtzeit-Funktionen: Während die Analyse nach einem Anruf für strategische Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung ist, kann die Sprachanalyse in Echtzeit (oder Tools für die Agentenführung) leistungsstarke Vorteile für den Moment bieten. Ziehen Sie Lösungen in Betracht, die Agenten während eines Anrufs live anleiten, Supervisor-Warnungen für ein sofortiges Eingreifen ermöglichen und die Einhaltung der Vorschriften während der Interaktion überwachen.

 

Skalierbarkeit und flexible Einsatzmöglichkeiten: Die von Ihnen gewählte Lösung muss Ihr aktuelles Anrufvolumen bewältigen und für künftiges Wachstum skalierbar sein. Cloud-basierte Sprachanalyseplattformen bieten im Vergleich zu reinen On-Premise-Optionen oft mehr Flexibilität, einfachere Skalierbarkeit und schnelleren Zugang zu Innovationen.

Intuitive Benutzeroberfläche und umsetzbare Berichte: Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie zugänglich und verständlich sind. Achten Sie auf benutzerfreundliche Oberflächen, anpassbare Dashboards und übersichtliche Contact Center-Berichtsfunktionen, die es Managern und Analysten ermöglichen, Ergebnisse einfach zu untersuchen, KPIs zu verfolgen und umsetzbare Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu teilen.

 

Wenn Sie die Optionen für Sprachanalysesoftware auf der Grundlage dieser Kriterien sorgfältig vergleichen – und sich dabei insbesondere auf KI-Funktionen, die Integration in eine einheitliche Workforce Performance Suite sowie die schnelle cloudbasierte Entwicklung und Flexibilität konzentrieren -, können Sie die richtige Lösung finden, die Kundengespräche in einen strategischen Vorteil für Ihr Contact Center verwandelt.

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Wie wir bereits herausgefunden haben, hat sich die Sprachanalyse zu einem transformativen Werkzeug für die heutigen Contact Center entwickelt, das tiefgreifende Einblicke in die Leistung der Agenten, die Kundenerfahrung, die betriebliche Effizienz und vieles mehr bietet. Durch den Einsatz von KI-gestützter Sprachanalyse können Contact Center nicht mehr nur Vermutungen anstellen, sondern datengestützte Entscheidungen treffen, die die Zufriedenheit erhöhen und das Unternehmenswachstum fördern.

 

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