Analyse der Kundeninteraktion: Der endgültige Leitfaden für 2025

In der heutigen datenreichen Umgebung werden Unternehmen mit Informationen überflutet, doch es bleibt eine Herausforderung, deren wahren Wert zu erschließen. Forscher schätzen, dass mindestens 80% der potenziell wertvollen Geschäftsdaten unstrukturiert sind – denken Sie andie Rohdaten von Anrufaufzeichnungen, E-Mails, Chat-Protokollen, Umfragekommentaren und Beiträgen in sozialen Medien.

In diesem riesigen Volumen liegt die authentische Stimme Ihres Kunden – dieentscheidenden Einblicke in seine Bedürfnisse, seine Frustrationen und seine allgemeine Erfahrung.

Der Schlüssel zur Nutzung dieses Potenzials liegt in der Analyse von Kundeninteraktionen.

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über die Analyse von Kundeninteraktionen im Jahr 2025. Wir werden genau untersuchen, was es bedeutet, warum es zu einer unverzichtbaren Fähigkeit geworden ist, wie es funktioniert – mit besonderem Augenmerk auf die Rolle der KI -, die verschiedenen Anwendungen im Unternehmen und die wichtigsten Merkmale der Technologie, die für eine erfolgreiche Implementierung erforderlich sind.

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Die Analyse der Kundeninteraktion ist der Prozess der Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten aus allen Kundenkontaktpunkten, um tiefe Einblicke in das Kundenverhalten, die Stimmung und das gesamte Kundenerlebnis zu gewinnen.

Ausgehend von der Erkenntnis, dass wertvolle Informationen oft in unstrukturierten Formaten wie Gesprächen und Freitexten enthalten sind, setzt die Analyse von Kundeninteraktionen hochentwickelte Technologien ein – darunter Natural Language Processing (NLP), Spracherkennung, Textanalyse und KI -, um systematisch Bedeutungen zu extrahieren und Muster aus diesen Interaktionen zu erkennen.

Im Wesentlichen verwandelt es die rohen, oft chaotischen Interaktionsdaten, die über verschiedene Kanäle (Anrufe, Chats, E-Mails, soziale Medien, Umfragen usw.) in das Contact Center fließen, in strukturierte, verwertbare Informationen. Dies ermöglicht es Unternehmen, über oberflächliche Metriken hinauszugehen und wirklich zu verstehen, warum Kundenaktionen, -präferenzen und -feedback zustande kommen, und sich dem Wie zuzuwenden, um die Produktivität des Contact Centers zu verbessern und das Erlebnis im Contact Center zu steigern.

Was ist mit Software zur Analyse von Kundeninteraktionen?

Es ist wichtig zu wissen, dass „Customer Interaction Analytics“ zwar den oben beschriebenen Analyseprozess beschreibt, der Begriff in der Branche aber auch häufig verwendet wird, um sich speziell auf die Softwarelösungen und Plattformen zu beziehen, die diese Analyse ermöglichen. Wenn also von Kundeninteraktionsanalyse die Rede ist, kann es um die strategische Disziplin oder die technologischen Tools gehen, mit denen Interaktionsdaten aus verschiedenen Kundenkanälen erfasst, verarbeitet, analysiert und visualisiert werden.

Diese Softwareplattformen sind die Motoren, die die aus den Kundeninteraktionen gewonnenen Erkenntnisse umsetzen. Und wie wir in diesem Leitfaden näher erläutern werden, bieten diese Lösungen eine Reihe hochentwickelter Tools und Funktionen, die oft auf KI basieren, um verwertbare Erkenntnisse über verschiedene Geschäftsfunktionen hinweg zu gewinnen.

Auf dem wettbewerbsintensiven Markt von heute reicht es nicht mehr aus, einfach nur mit Kunden zu interagieren. Unternehmen müssen diese Interaktionen genau verstehen, um erfolgreich zu sein. Die Analyse der Kundeninteraktion hat sich von einer Nischenfunktion zu einer grundlegenden Notwendigkeit entwickelt, um das Contact Center in ein Wachstumszentrum zu verwandeln. Hier erfahren Sie, warum es im Jahr 2025 unverzichtbar ist:

1. Vertieft das Verständnis für den Kunden: Herkömmliche CX-Kennzahlen wie demografische Daten oder Kaufhistorie oder Leistungskennzahlen von Contact Centern wie Anrufvolumen und durchschnittliche Bearbeitungszeit bieten nur einen Teilaspekt. Die Analyse von Kundeninteraktionen befasst sich mit den unstrukturierten Daten – den tatsächlichen Worten und Gefühlen, die in Anrufen, Chats, E-Mails usw. geäußert werden -, um herauszufinden, was das Verhalten von Kunden und Agenten bestimmt. Sie enthüllt die wahren Bedürfnisse, unausgesprochene Frustrationen, aufkommende Trends und die Emotionen, die Entscheidungen beeinflussen, und bietet so ein ganzheitliches Verständnis, das bei Umfragen oder einfachen Metriken oft fehlt.
2. Verbessert das Kundenerlebnis: Außergewöhnliche Kundenzufriedenheit ist ein Hauptunterscheidungsmerkmal und ein Umsatztreiber. Die Analyse der Kundeninteraktion zeigt Reibungspunkte in der Customer Journey auf, identifiziert die Ursachen für Unzufriedenheit und zeigt Möglichkeiten für Personalisierung und proaktiven Service auf. Indem Sie genau verstehen, wo und warum Erfahrungen scheitern, können Unternehmen gezielte Verbesserungen vornehmen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, denn aktuelle Studien belegen den Wert von CX: Unternehmen, die ein hervorragendes Kundenerlebnis bieten , erzielen in der Regel eine höhere Kundenbindung und ein höheres Umsatzwachstum als ihre Wettbewerber. Darüber hinaus berichtet eine große Mehrheit der Verbraucher , dass sie nach nur einer schlechten Erfahrung mit dem Kundenservice die Marke gewechselt haben, was unterstreicht, wie viel auf dem Spiel steht.
3. Steigert die betriebliche Effizienz: Contact Center und Kundenservice-Betriebe streben stets nach einem ausgewogenen Verhältnis von Kosten und Qualität. Die Analyse von Kundeninteraktionen hilft bei der Optimierung der Effizienz, indem sie automatisch die Gründe für Anrufe, Wissenslücken oder Schulungsbedarf von Agenten, ineffiziente interne Prozesse und Möglichkeiten zur Automatisierung oder Selbstbedienung, die wirklich auf Kundenprobleme eingehen, identifiziert. Durch die Reduzierung von Wiederholungskontakten, die Verbesserung der Lösungsraten beim ersten Kontakt und die Optimierung der Arbeitsabläufe von Agenten auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse können Unternehmen ihre Betriebskosten erheblich senken und gleichzeitig die Servicequalität verbessern.
4. Steigert Umsatz und Loyalität: Wenn Sie die Stimmung und die Bemühungen Ihrer Kunden verstehen, können Sie proaktiv gegen Probleme vorgehen, die zur Abwanderung führen. Die Analyse von Kundeninteraktionen kann Risikokunden identifizieren, Gründe für Unzufriedenheit aufdecken und aufzeigen, was wirklich zur Loyalität beiträgt. Einblicke können auch Upselling- oder Cross-Selling-Möglichkeiten auf der Grundlage von geäußerten Bedürfnissen oder positiven Erfahrungen aufzeigen. Loyale Kunden sind von unschätzbarem Wert. Studien zeigen, dass eine Erhöhung der Kundenbindungsrate um nur 5% den Gewinn um 25% bis 95% steigern kann. Die Interaktionsanalyse liefert die Informationen, um diese Loyalität effektiv zu pflegen.
5. Informiert die Produkt- und Serviceentwicklung: Kundeninteraktionen sind eine ergiebige Quelle für unaufgefordertes Feedback zu Ihren Angeboten. Die Analyse der Kundeninteraktion analysiert dieses Feedback systematisch, um Funktionswünsche, Benutzerfreundlichkeitsprobleme, Produktmängel und unerfüllte Bedürfnisse zu ermitteln. Diese direkte „Stimme des Kunden“ kann für F&E- und Produktteams von unschätzbarem Wert sein, da sie Innovationsprioritäten vorgibt und sicherstellt, dass die Angebote mit den Erwartungen und Wünschen der Nutzer übereinstimmen.
6. Erhalt des Wettbewerbsvorteils: In einer datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, schnell Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen und darauf zu reagieren, ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal zum Wettbewerb. Unternehmen, die die Analyse von Kundeninteraktionen nutzen, können sich schneller an veränderte Kundenerwartungen anpassen, Marktveränderungen vorhersehen, Angebote effektiver personalisieren und Probleme schneller lösen als Wettbewerber, die sich auf Vermutungen oder langsamere, manuelle Analysemethoden verlassen. Diese Agilität und Kundenorientierung sind der Schlüssel, um an der Spitze zu bleiben.

Die Analyse von Kundeninteraktionen verwandelt die große Menge an rohen, oft unstrukturierten Interaktionsdaten in klare, umsetzbare Informationen. Dieser Prozess umfasst in der Regel mehrere wichtige Phasen, die von der anfänglichen Datenerfassung über ausgefeilte KI-gestützte Analysen bis hin zur Bereitstellung aussagekräftiger Erkenntnisse reichen.

Erfassen von Daten zur Kundeninteraktion

Die Grundlage einer effektiven Interaktionsanalyse ist die Fähigkeit, umfassend Daten von allen Stellen zu sammeln, an denen Kunden mit Ihrem Unternehmen in Kontakt treten. Moderne Aufzeichnungslösungen für Contact Center legen Wert auf eine kanalübergreifende Datenerfassung, bei der Informationen aus einer Vielzahl von Quellen integriert werden, darunter:

• Anrufaufzeichnungen: Aufzeichnung des Tons von eingehenden und ausgehenden Anrufen.
• E-Mail-Konversationen: Analysieren Sie den Textinhalt von E-Mail-Threads zwischen Kunden und Agenten.
• Chat-Transkripte: Verarbeitung der Textprotokolle von Webchats, Messaging-Apps und Chatbot-Interaktionen.
• SMS/Nachrichtenprotokolle: Erfassen von Textnachrichten, die für Service oder Support ausgetauscht werden.
• Umfrageantworten: Analysieren Sie Felder mit offenem Text in Kundenumfragen (wie CSAT- oder NPS-Kommentare).
• Interaktionen in den sozialen Medien: Überwachung öffentlicher Beiträge, Kommentare und Direktnachrichten auf sozialen Plattformen, auf denen Kunden mit der Marke interagieren.
• Bildschirmaufzeichnungen: Aufzeichnung der Desktop-Aktivitäten des Agenten während einer Interaktion, um die Systemnutzung und die Arbeitsabläufe zu verstehen (oft Teil von Desktop Analytics, auf die später eingegangen wird).

Durch die Konsolidierung dieser Daten erhalten Sie einen ganzheitlichen Überblick über die Customer Journeys und die Erfahrungen an den verschiedenen Berührungspunkten.

Die Rolle der KI: Verarbeitung und Analyse von Interaktionen

Sobald die Daten erfasst sind, spielt die KI eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung der Daten und der Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse in großem Umfang. Dazu müssen mehrere Kerntechnologien zusammenarbeiten:

• Sprache-zu-Text-Transkription: Diese grundlegende Technologie wandelt Audioaufzeichnungen von Anrufen automatisch in schriftliche Textdokumente um. Die Genauigkeit dieser Transkription ist entscheidend für die Effektivität der anschließenden Sprachanalyse.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP geht über einfache Schlüsselwörter hinaus und ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen, genau wie Menschen es tun. Es hilft bei der Entschlüsselung von Bedeutung, Struktur, Stimmung und Absicht in der transkribierten Sprache und im geschriebenen Text.
• Maschinelles Lernen (ML): ML-Algorithmen sind der Motor hinter vielen KI-Funktionen. Diese Algorithmen lernen Muster aus großen Datensätzen, ohne explizit für jedes Szenario programmiert zu werden. Bei der Interaktionsanalyse unterstützt ML Aufgaben wie die automatische Klassifizierung von Interaktionsthemen, die Vorhersage der Kundenstimmung oder des Abwanderungsrisikos auf der Grundlage früherer Daten und die Verbesserung der Analysegenauigkeit im Laufe der Zeit.

Diese Kerntechnologien ermöglichen eine Reihe von KI-gestützten Analyseverfahren, die für die neuesten Plattformen zur Analyse von Kundeninteraktionen von zentraler Bedeutung sind:

• Stimmungsanalyse: Automatisches Erkennen des emotionalen Tons (positiv, negativ, neutral) in Text oder Sprache.
• Themenmodellierung/Ermittlung: Automatisches Identifizieren und Gruppieren von Interaktionen auf der Grundlage der wichtigsten besprochenen Themen (z. B. „Rechnungsanfragen“, „Anfragen zu Produktfunktionen“, „Login-Probleme“).
• Erkennung von Schlüsselwörtern/Phrasen: Identifizierung bestimmter Wörter oder Phrasen von Interesse (z. B. Namen von Wettbewerbern, Aussagen zur Einhaltung von Vorschriften, Ausdruck von Frustration).
• Bewertung des Aufwands: Bewertung des Grads der Anstrengung, den ein Kunde während einer Interaktion wahrscheinlich erfahren hat, basierend auf sprachlichen Hinweisen und Interaktionsmustern.
• Erkennung von Absichten: Ermitteln des primären Grundes oder Ziels hinter der Interaktion eines Kunden.
• Erkennung von Emotionen: Analyse von akustischen Merkmalen in der Sprache (Tonfall, Tonhöhe, Tempo) oder von sprachlichen Hinweisen in Texten, um bestimmte Emotionen wie Ärger, Frustration oder Freude zu erkennen.
• Automatisierte Zusammenfassungen & Generierung von Erkenntnissen: Mithilfe umfangreicher Sprachmodelle kann die generative KI im Contact Center automatisch prägnante Zusammenfassungen längerer Anrufe oder Chats erstellen, Antwortentwürfe oder Vorschläge für Agenten in Echtzeit generieren oder sogar erste QA-Bewertungen vornehmen, was die Arbeitsabläufe und die Bereitstellung von Erkenntnissen erheblich beschleunigt.

Einblicke gewähren

Der letzte Schritt besteht darin, die analysierten Informationen für Geschäftsanwender zugänglich und verwertbar zu machen. Plattformen für die Interaktionsanalyse erreichen dies durch:

• Dashboards: Interaktive, visuelle Zusammenfassungen der wichtigsten Ergebnisse, Trends und Metriken (z. B. Stimmungstrends, wichtigste Kontaktfaktoren, Leistungskennzahlen der Agenten).
• Berichte: Anpassbare Berichte, die es Benutzern ermöglichen, bestimmte Interaktionsdetails, Zeiträume oder Segmente aufzuschlüsseln.
• Warnungen: Automatische Benachrichtigungen, die durch bestimmte Ereignisse oder Erkenntnisse ausgelöst werden (z. B. ein starker Anstieg der negativen Stimmung, die Erwähnung eines kritischen Begriffs zur Einhaltung von Vorschriften, hohe Bewertungen der Kundenbemühungen).
• Integration: Einspeisung der abgeleiteten Erkenntnisse und strukturierten Daten in andere Geschäftssysteme, z. B. CRM-Plattformen für ein umfassenderes Kundenprofil, Business Intelligence-Tools für umfassendere Analysen oder Qualitätsmanagementsysteme für gezieltes Agenten-Coaching.

Der Wert, der sich aus der Analyse von Kundeninteraktionen ergibt, geht weit über die grundlegende Überwachung der Agenten im Kontaktzentrum hinaus. Wenn diese Erkenntnisse effektiv genutzt werden, bieten sie greifbare Vorteile für verschiedene Abteilungen und strategische Funktionen. Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle:

Vertiefung des Verständnisses von Kunden und Mitarbeitern

Gehen Sie über die demografischen Daten hinaus, um wirklich zu verstehen, was Kunden erleben und brauchen. Die Interaktionsanalyse ermöglicht es Ihnen, spezifische Schmerzpunkte von Kunden zu identifizieren, die Hauptgründe für die Kontaktaufnahme mit Ihnen zu ermitteln (Kontakttreiber), unerfüllte Bedürfnisse oder Vorlieben aufzudecken und Reibungspunkte in der Customer Journey aufzuzeigen. Vor allem in Verbindung mit Lösungen zur Verwaltung des Mitarbeiterengagementskann esContact Centern helfen, Probleme mit der Arbeitsbelastung und dem Engagement der Mitarbeiter zu verstehen, um die Leistung und die Mitarbeiterbindung zu fördern.

Beispiel:

Der Mersey Care NHS Foundation Trust bietet Gesundheitsdienstleistungen für mehr als 1,4 Millionen Menschen an 170 klinischen Standorten im Nordwesten Englands. Als die Zahl der Anrufe bei der Hotline während der Pandemie in die Höhe schnellte, musste die Effizienz deutlich gesteigert werden, um sicherzustellen, dass die Patienten die benötigte Behandlung erhalten, ohne dass die Ärzte und Mitarbeiter überlastet werden.

Mersey Care nutzt die Interaktionsanalyse:

• Es wurde festgestellt, dass nur 21 % der von Klinikern bearbeiteten Kontakte „klinisch“ waren, und es wurden Maßnahmen ergriffen, um Anrufe an die am besten geeigneten Teammitglieder weiterzuleiten und Klinikern die Möglichkeit zu geben, kritische Fälle zu bearbeiten.
• Es wurde festgestellt, dass über 15% der Kontakte Wiederholungsanrufer waren. Nach der Prüfung dieser Anrufe haben sie ihre Mitarbeiterschulungen so angepasst, dass sie diese Interaktionen effektiver angehen und ihr Auftreten reduzieren können.
• Ermittelte, wer mit einem hohen Kontaktaufkommen oder mit besonders schwierigen oder missbräuchlichen Kontakten zu tun hatte und konnte Ressourcen bereitstellen, um die Arbeitsmoral und die Mitarbeiterbindung zu unterstützen.

Verbesserung der Contact Center Leistung

Optimieren Sie die Abläufe im Contact Center für mehr Effizienz und Effektivität. Analytik hilft bei der Automatisierung und Verbesserung von Qualitätsmanagementprozessen, indem sie 100 % der Interaktionen auswertet (und nicht nur eine kleine Stichprobe), Daten für ein gezieltes Agenten-Coaching bereitstellt, Best Practices zur Verfeinerung von Skripten oder Workflows identifiziert und die Lösungsraten und Bearbeitungszeiten verbessert, indem sie versteht, warum Probleme nicht sofort gelöst werden, und Ineffizienzen im Prozess aufzeigt.

Beispiel:

AAA Northeast nutzte Interaktionsanalysen, um festzustellen, dass Anrufe, die Mitglieder von Autobahnen aus tätigten, durchweg die niedrigsten Qualitätswerte und die längsten Bearbeitungszeiten aufwiesen und den größten Aufwand für die Agenten bedeuteten. Um herauszufinden, was vor sich ging, wurde eine Arbeitsgruppe eingesetzt, die das Problem weiter untersuchen sollte.

Mithilfe einer Kombination aus Desktop- und Sprachanalysen stellte das Team fest, dass viele Agenten ein wichtiges Tool nicht nutzten und sich stattdessen auf unnötige Fragen verließen, die die Interaktion in die Länge zogen. Ausgestattet mit diesen datengestützten Erkenntnissen überarbeiteten sie ihre Anrufabläufe und versorgten die Agenten mit einem neuen Toolkit, das sie bei der Verwendung des Tools unterstützt. Diese Verbesserungen führten zu einer Verbesserung der AHT für alle Anrufe um 14 Sekunden – das Äquivalent eines Vollzeitmitarbeiters – und zu einer Verringerung der AHT für die zuvor problematischen Highway-Anrufe um fast eine Minute.

Verbesserung der Kundenerfahrung

Nutzen Sie direktes Kundenfeedback, um bessere Erfahrungen zu machen. Identifizieren und beheben Sie Servicelücken, personalisieren Sie Interaktionen auf der Grundlage früherer Stimmungen oder geäußerter Bedürfnisse, reduzieren Sie den Aufwand für den Kunden, indem Sie schwierige Prozesse, die anhand von Stimmungen und Schlüsselwörtern identifiziert wurden, glätten, und verbessern Sie die Effektivität von Self-Service-Optionen, indem Sie verstehen, warum Kunden zu Live-Agenten eskalieren.

Beispiel:

Nachdem die Leiter des Contact Centers von Bluegrass Cellular verschiedene von Agenten verwendete Entschuldigungssätze – z. B. „Das tut mir leid“, „Es tut mir leid“, „Das tut mir leid“, „Es tut mir leid“ – durch ihre Interaktionsanalysetools laufen ließen, um die wahrgenommene Stärke und Aufrichtigkeit bestehender Entschuldigungen von Agenten zu verstehen, entdeckten sie, dass gut gemeinte Vertreter diese Sätze immer wieder einfach als Mittel zur Unterbrechung des Gesprächs verwendeten – und nicht als aufrichtige Entschuldigung.

Als Reaktion darauf entwickelte das Unternehmen ein maßgeschneidertes Schulungsprogramm, das konkrete Beispiele für angemessene Entschuldigungen lieferte und den Mitarbeitern beibrachte, wie sie ein Problem oder ein Anliegen des Kunden anerkennen, kurz die Ursache dafür erläutern und aufrichtige Reue bekunden können.

Nach der Implementierung des neuen datengesteuerten Programms Bluegrass Cellular:

• die Zahl der unaufrichtigen Entschuldigungen von Agenten um satte 40% gesenkt
• Verringerung der Anrufeskalationen um 45%
• Verringerung der formellen Kundenbeschwerden um 43%
• Steigerung der Zufriedenheit der Agenten um 26%

Erkennen des Abwanderungsrisikos, Verbesserung der Kunden- und Umsatzbindung

Identifizieren Sie proaktiv Kunden, die Gefahr laufen, das Unternehmen zu verlassen. Analysen können Muster, Schlüsselwörter, Phrasen (z. B. „kündigen“, „Anbieter wechseln“, „unzufrieden mit dem Service“) oder anhaltende negative Stimmungen erkennen, die auf Unzufriedenheit oder Abwanderungsabsichten hindeuten, so dass Kundenbindungsteams proaktiv eingreifen können.

Beispiel:

Die Interaktionsanalyse kann automatisch Warnungen auslösen, wenn Kunden bestimmte Angebote von Wettbewerbern in Verbindung mit einer negativen Stimmung über die Preisgestaltung erwähnen oder eine eindeutige Absicht zur Stornierung äußern. Dank dieser Frühwarnung können spezialisierte Kundenbindungs-Teams proaktiv mit maßgeschneiderten Lösungen oder Angeboten auf die spezifischen Bedenken des Kunden eingehen und so die Chancen, die Beziehung zu retten, bevor es zu spät ist, deutlich erhöhen.

Unterstützung von Compliance & Risikominderung

Reduzieren Sie Risiken und sorgen Sie für die Einhaltung von Vorschriften und internen Richtlinien. Automatisieren Sie die Überwachung von Interaktionen, um zu überprüfen, ob die Agenten die vorgeschriebenen Skripte befolgen, obligatorische Angaben machen (wichtig im Finanz- und Gesundheitswesen usw.) oder verbotene Sprache vermeiden. Interaktionsaufzeichnungen und -analysen liefern auch wertvolle Beweise für die Beilegung von Streitigkeiten und die Identifizierung möglicher Betrugsfälle.

Beispiel:

In regulierten Branchen stellt das automatische Scannen von 100 % der Anrufe sicher, dass die Agenten stets die gesetzlich vorgeschriebenen Erklärungen zum Haftungsausschluss abgeben oder bestimmte Protokolle befolgen. Die Interaktionsanalyse kann Manager auf nicht konforme Interaktionen hinweisen und alarmieren, damit sie diese sofort überprüfen und gezielte Schulungen durchführen können. So erhalten Sie einen zuverlässigen Prüfpfad und können das Risiko und die Kosten, die mit manuellen Compliance-Prüfungen oder potenziellen Geldbußen verbunden sind, drastisch reduzieren.

Sammeln von Produkt-Feedback und Einblicken

Erschließen Sie eine Goldgrube an unaufgefordertem Feedback zu Ihren Produkten und Dienstleistungen. Extrahieren Sie Kommentare zu Produktfunktionen, Problemen mit der Benutzerfreundlichkeit, Softwarefehlern oder gewünschten Verbesserungen direkt aus Kundengesprächen über verschiedene Kanäle. Dadurch erhalten die Produktentwicklungs- und F&E-Teams wertvollen, praxisnahen Input.

Beispiel:

Die Interaktionsanalyse kann strategische Erkenntnisse darüber liefern, wo man expandieren und neue Angebote schaffen sollte. Wenn zum Beispiel die Reiseexperten von The Tour Guy ihre Kunden nach den Arten von Erlebnissen fragen, die sie gerne häufiger erleben würden, können Analysetools dieses Feedback erfassen, um neue Pakete zu erstellen, Reiseziele hinzuzufügen und diese nach Häufigkeit zu priorisieren.

Außerdem kann der E-Commerce-Spezialist von The Tour Guy wiederkehrende Fragen aus den generativen Erkenntnissen ableiten und die Antworten auf diese Fragen direkt auf den Seiten für Dienstleistungen und Pakete einfügen, wodurch der FAQ-Bereich und der allgemeine Kundensupport verbessert werden.

Steigerung der Effektivität von Vertrieb und Marketing

Verfeinern Sie Ihre Strategien auf der Grundlage direkter Kundeninteraktionen. Verstehen Sie häufige Einwände oder Probleme, die während eines Anrufs aufgeworfen werden, identifizieren Sie die Sprache, die von Agenten in erfolgreichen Interaktionen verwendet wird, messen Sie Kundenreaktionen oder ordnen Sie das Engagement Marketingkampagnen zu, die in Gesprächen erwähnt werden, verfolgen Sie Erwähnungen von Wettbewerbern und entdecken Sie Kundenbedürfnisse, die neue Marketingbotschaften oder Vertriebsansätze begründen könnten.

Beispiel:

Mithilfe von Sprachanalysen hat GreenPath Financial Wellness mehr als 100 Schlüsselbegriffe identifiziert, die mit ihren Marketingkampagnen in Verbindung stehen – Sätze wie „Ich habe Ihr Plakat gesehen“ oder „Ich habe Sie im Fernsehen gesehen“. Anhand dieser Anrufe konnten sie sehen, welche Kampagnen am effektivsten waren. Sie trafen dann eine fundierte Entscheidung, sich von weniger effektiven Medien zu trennen und mehr Budget in die Medien zu investieren, die nachweislich die Zielgruppe erfolgreich erreichen. Das Ergebnis war eine 150%ige Steigerung der Anrufe bei der Zielgruppe. In Verbindung mit gezielten Verbesserungen der Schulungs- und Onboarding-Programme konnte GreenPath den NPS um 15 % steigern.

Die Implementierung von Analysen der Kundeninteraktion kann für Contact Center und darüber hinaus einen entscheidenden Unterschied machen. Um jedoch die oben beschriebenen Ergebnisse in einem so breiten Spektrum von Anwendungsfällen zu erzielen, ist es wichtig, von Anfang an die richtige Software für die Interaktionsanalyse auszuwählen. Achten Sie auf diese wesentlichen Funktionen in Ihrer neuen – oder verbesserten – Lösung zur Analyse der Kundeninteraktion.

Omnichannel-Datenverarbeitung: Die Plattform muss Interaktionsdaten über alle wichtigen Kanäle hinweg konsistent erfassen und analysieren – Sprache, E-Mail, Chat, SMS, soziale Medien, Umfragen usw. Dies gewährleistet eine einheitliche Sicht auf das Kundenerlebnis, unabhängig davon, wie der Kunde interagieren möchte.

Präzise KI-Fähigkeiten: Der Kern der modernen Analytik beruht auf KI. Achten Sie auf eine hohe Genauigkeit bei wichtigen Funktionen wie der Sprache-zu-Text-Transkription, der Verarbeitung natürlicher Sprache zum Verstehen von Kontext und Absicht, einer robusten Stimmungsanalyse und einer effektiven Themenmodellierung/Erkennung zur automatischen Identifizierung wichtiger Themen.

Analyse in Echtzeit und nach der Interaktion: Während eine tiefgreifende Analyse nach Interaktionen für strategische Erkenntnisse unerlässlich ist, wird die Fähigkeit, Analysen nahezu in Echtzeit durchzuführen, immer wichtiger. Dies ermöglicht eine sofortige Warnung bei kritischen Problemen (z. B. Nichteinhaltung von Vorschriften, hohe Frustration der Kunden) und kann Echtzeit-Funktionen zur Anleitung von Agenten unterstützen.

Konfigurierbarkeit und Anpassung: Unternehmen müssen die Analyse an ihre spezifischen Ziele, ihren Branchenjargon und ihre betrieblichen Abläufe anpassen. Die Plattform sollte die Anpassung von Kategorien, Themen, Stimmungsbewertung, Bewertungsformularen (für QM-Integration) und Berichts-Dashboards ermöglichen.

Intuitive Dashboards und Berichte: Einblicke sind nur dann wertvoll, wenn sie für die relevanten Interessengruppen leicht zugänglich und verständlich sind. Achten Sie auf benutzerfreundliche, visuell ansprechende Dashboards mit Drill-Down-Funktionen und flexiblen Berichtsoptionen, die es Benutzern auf allen Ebenen des Unternehmens ermöglichen, Daten zu untersuchen und Ergebnisse effektiv zu teilen – unabhängig von ihrer Datenkompetenz.

Integrationsfähigkeiten: Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, darf die Interaktionsanalyse nicht in einem Silo existieren. Ihre Analyseplattform benötigt robuste APIs oder vorgefertigte Konnektoren, um Daten und Erkenntnisse mit anderen Elementen des technischen Stapels auszutauschen, z. B. mit CRM-Plattformen, Back-Office-Systemen, der WEM-Suite oder BI-Tools.

Skalierbarkeit und Sicherheit: Die Plattform muss in der Lage sein, wachsende Mengen von Interaktionsdaten sicher zu verarbeiten. Echte cloudbasierte Lösungen bieten in der Regel eine bessere Skalierbarkeit und Flexibilität sowie robuste Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Zertifizierungen (wie GDPR, HIPAA, PCI DSS) zum Schutz sensibler Kundendaten.

Die riesige Menge an Gesprächen, die Ihr Unternehmen jedes Jahr mit seinen Kunden führt, ist ein unschätzbares, aber allzu oft ungenutztes strategisches Kapital. In diesen Anrufen, Chats, E-Mails und Umfragen liegt die authentische Stimme Ihres Kunden verborgen. Sie enthält wertvolle Informationen und Einblicke in seine Bedürfnisse, Frustrationen, Erfahrungen und Erwartungen. Wie wir herausgefunden haben, ist die Analyse von Kundeninteraktionen, insbesondere wenn sie durch künstliche Intelligenz unterstützt wird, der Schlüssel, um diesen Wert in großem Umfang zu erschließen.

Im Jahr 2025 ist das Verständnis dieser Interaktionen nicht mehr optional, sondern von grundlegender Bedeutung, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Leistung der Agenten zu optimieren, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und eine intelligentere Geschäftsstrategie zu verfolgen. Die Fähigkeit, Gespräche systematisch zu analysieren, ermöglicht es Ihnen, von Vermutungen zu datengestützten Entscheidungen überzugehen, die zu greifbaren Ergebnissen führen.

„Es ist eine verpasste Chance, wenn Sie eine halbe Million aufgezeichneter Anrufe in der Hand haben und nicht über ein Tool verfügen, mit dem Sie diese nutzen können, um umsetzbare Verbesserungen zu erzielen.“ – Robin Fentress, Leiter der Kundenbetreuung, Bluegrass Cellular

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