Je hebt waarschijnlijk meer dan je deel van sms-berichten verkeerd geïnterpreteerd omdat je de bedoelde emotie achter de woorden niet kon bepalen. Was de afzender serieus? Sarcastisch? Flippant? Tenzij je de persoon en zijn gebruik van emoji’s kent, kan het lastig zijn om erachter te komen wat ze echt bedoelen.
In het contactcentrum kan het analyseren van klantinteracties op hetzelfde probleem stuiten bij het analyseren van een telefoongesprek. Het is niet genoeg dat tools analyseren en begrijpen wat klanten zeggen – softwaremoet ook begrijpen wat de klant bedoelt.
Ondanks het feit dat ze vertrouwen op enquêtes en focusgroepen, maar ook op tools zoals sentimentanalyse van contactcentra, hebben veel organisaties moeite om echt te weten hoe klanten zich voelen. Bovendien hebben ze moeite om inzichten in sentiment om te zetten in actie.
Als gevolg daarvan verliezen belangrijke interacties met klanten een allesbepalend element: hun menselijkheid.
Zelfs vóór de snelle opkomst van AI in het contactcenter bleek uit een onderzoek dat 59% van alle consumenten vond dat bedrijven het contact met het menselijke element van klantervaring hadden verloren.
Maar vandaag keert het tij. Met steeds krachtigere technologie om voice-of-the-customer (VoC) gegevens te begrijpen, bevinden contactcentra zich in een unieke positie om zowel de betekenis als de context van interacties te ontcijferen. Maar als aanvulling op hun tools voor analyse en sentimentanalyse hebben teams de juiste strategie nodig.
Dus, laten we ons erin verdiepen. Hieronder hebben we alle informatie verzameld die je moet weten over tools voor sentimentanalyse in contactcentra, evenals de use cases en best practices die je team nodig heeft om alles samen te brengen in één effectieve aanpak voor een betere CX.
Klaar om een betere manier te ontdekken om sentiment te meten? Kom meer te weten over Calabrio Interaction Analytics en boek vandaag nog een demo.
Wat is Contact Center Sentimentanalyse?
Contactcenter-sentimentanalyse, ook wel callcenter-sentimentanalyse of gewoon oproepsentimentanalyse genoemd, is het geautomatiseerde proces van het identificeren, extraheren en kwantificeren van de emotionele toon (of het sentiment) die tot uiting komt in klantinteracties. Het gaat verder dan alleen het transcriberen van woorden, het verdiept zich in het begrijpen van de onderliggende gevoelens – positief, negatief of neutraal – die een klant of agent overbrengt.
Zie het als “stemmingsanalyse” aangedreven door technologie. Sentimentanalyse is een evolutie van spraakanalysesoftware en is nu een cruciaal onderdeel van uitgebreide voice-of-klantprogramma’s en algemene strategieën voor klantervaring in contactcentra.
Typisch is het primaire doel om systematisch te interpreteren hoe klanten denken over producten, diensten, agenten of de algehele merkervaring op basis van hun taalgebruik tijdens telefoongesprekken. Naarmate de tools voor sentimentanalyse echter geavanceerder zijn geworden en de contactcentra zelf zijn geëvolueerd, wordt sentimentanalyse tegenwoordig gebruikt om interacties via verschillende kanalen te analyseren – en ook om het sentiment van agenten beter te begrijpen – waardoorbedrijven inzicht krijgen in beide kanten van hun menselijke interacties op schaal.
Deze klant- en agentgerichte inzichten in sentiment worden gebruikt om het inzicht in de algehele productiviteit van het contactcentrum en de prestaties van agenten te verbeteren, zoals aangeboden door WFO-tools (Workforce Optimization) van contactcentra. Binnen de context van deze bredere zichtbaarheid kan sentiment worden gecorreleerd met statistieken zoals gespreksduur, wachttijd, afhandeltijden, klanttevredenheidsscores en meer.
Zo biedt sentimentanalyse een cruciale link tussen kwantitatieve inzichten in prestaties en het kwalitatieve, menselijke aspect dat centraal staat bij klantinteracties.
Hoe werkt Sentimentanalyse voor contactcentra?
Sentimentanalysetools zijn sterk afhankelijk van technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI), machinaal leren (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP) om menselijke taal en vocale signalen automatisch te interpreteren. De fundamentele stappen van sentimentanalyse omvatten gewoonlijk:
- Gegevensverwerving: Het verzamelen van ruwe interactiegegevens, zoals gespreksopnames, chattranscripties, e-mailtekst of enquêtereacties, met een speciale oplossing voor het opnemen van contactcenterinteracties.
- Voorbewerking: De gegevens voorbereiden voor analyse. Voor sentimentanalyse van telefoongesprekken worden audio-opnames omgezet in teksttranscripts (spraak-naar-tekst). Deze stap omvat ook het opschonen van de gegevens door irrelevante informatie of ruis te verwijderen.
- Extractie en analyse van kenmerken: Geavanceerde NLP- en ML-algoritmen toepassen op de voorbereide gegevens.
- Voor interacties op basis van tekst: Trefwoorden, zinnen, grammaticapatronen en context herkennen die op specifieke emoties duiden.
- Voor sentimentanalyse van telefoongesprekken: Het analyseren van akoestische kenmerken zoals toonhoogtevariatie, toon van de stem, spreeksnelheid, volumeveranderingen en stiltes, naast de getranscribeerde woorden. Deze vocale biomarkers bieden cruciale emotionele context die vaak over het hoofd wordt gezien bij analyse alleen op basis van tekst.
- Sentimentclassificatie: Een sentimentlabel toekennen (bijv. positief, negatief, neutraal, of zelfs meer granulaire emoties zoals boos, blij, gefrustreerd) aan de volledige interactie of specifieke segmenten ervan.
- Samenvoegen en inzichten genereren: De geclassificeerde sentimentgegevens samenvoegen om algemene statistieken over klantsentiment te berekenen, trends in de tijd te identificeren, sentiment te correleren met andere KPI’s en bevindingen te visualiseren via dashboards en rapporten.
Deze kernstappen in het sentimentanalyseproces stellen bedrijven uiteindelijk in staat om enorme hoeveelheden ongestructureerde feedback van klanten om te zetten in gestructureerde, bruikbare inzichten over de gevoelens en ervaringen van klanten.
Belangrijkste voordelen van sentimentanalyse voor klantenservice
Door gebruik te maken van sentimentanalyse in contactcentra wordt het begrijpen van de emotie van klanten geautomatiseerd, wat ontelbare uren bespaart in vergelijking met het handmatig monitoren van gesprekken of het nakijken van transcripties. Maar de voordelen gaan veel verder dan efficiëntie en ontsluiten strategische inzichten die uw activiteiten en klantrelaties kunnen transformeren.
Hier zijn vijf belangrijke voordelen van sentimentanalyse voor callcenters:
1. Versterk de echte stem van de klant
Uitsluitend vertrouwen op enquêtes na afloop van interacties betekent dat je slechts een klein, vaak bevooroordeeld deel van je klanten hoort. Call sentiment analysis vangt ongevraagde feedback en emotionele signalen van vrijwel elke geanalyseerde interactie (gesprekken, chats, e-mails), waardoor een continue en meer authentieke meting van het klantsentiment ontstaat. Dit stelt je in staat om te begrijpen hoe klanten over de hele linie echt denken, niet alleen de meningen van degenen die gemotiveerd genoeg zijn om te reageren op een enquête.
2. Agentprestaties, coaching en kwaliteitsbeheer optimaliseren
Traditionele KPI’s zoals AHT (average handle time) of FCR (first call resolution) geven niet altijd een volledig beeld. Een langer gesprek kan bijvoorbeeld staan voor een agent die een ingewikkeld probleem vakkundig afhandelt, wat resulteert in een hoog positief sentiment. Sentimentanalyse identificeert agenten die consistent positieve resultaten genereren, waardoor best practices aan het licht komen die het delen waard zijn. Omgekeerd worden interacties of agenten met een negatief sentiment efficiënt gemarkeerd, zodat QM-teams en supervisors hun beoordelingen en coachinginspanningen precies daar kunnen richten waar ze het hardst nodig zijn, wat leidt tot eerlijkere evaluaties en een effectievere ontwikkeling van agenten.
3. Achterhaal de hoofdoorzaken van wrijving en verrukking
Waarom zijn klanten echt gefrustreerd? Van welke specifieke acties of functies zijn ze echt blij? Call mood analysis stelt u in staat om dieper te gaan dan de bestaande mogelijkheden voor spraakanalyse van contactcentra en om verder te gaan dan aannames. Door sentimentscores te correleren met specifieke besproken onderwerpen (bijv. productkenmerken, factureringsproblemen, websitenavigatie), acties van agenten of andere zakelijke KPI’s (zoals churnpercentages of herhaalcontacten), kun je nauwkeurig de hoofdoorzaken identificeren die zowel negatieve als positieve ervaringen veroorzaken. Dit maakt gegevensgestuurde beslissingen mogelijk om problemen op te lossen en successen te herhalen.
4. Product-, service- en procesverbeteringen stimuleren
Krijg direct inzicht in hoe klanten specifieke producten, recent gelanceerde functies, marketingboodschappen of operationele processen ervaren. Veroorzaakt een nieuwe IVR prompt frustratie? Genereert een bepaalde productlijn uitzonderlijk positieve feedback? Sentimentanalyse biedt specifieke, bruikbare feedback voor productontwikkeling-, marketing-, operationele en CX-teams en helpt verbeteringen te prioriteren, strategieën te verfijnen en weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen op basis van echte klantreacties.
5. Proactieve oplossing van problemen mogelijk maken en de klantervaring (CX) verbeteren
Wacht niet tot negatieve trends naar boven komen in achterblijvende indicatoren zoals NPS-scores of klantverlooprapporten. Het analyseren van sentiment in bijna real-time kan fungeren als een vroegtijdig waarschuwingssysteem. Het helpt bij het detecteren van opkomende problemen, wijdverspreide verwarring of plotselinge verschuivingen in de stemming van klanten gerelateerd aan storingen, beleidswijzigingen of bugs. Hierdoor kunnen bedrijven problemen proactief aanpakken en mogelijk negatieve gevolgen beperken voordat ze escaleren, waardoor de algehele klantervaring wordt beschermd en verbeterd.
Effectieve sentimentanalyse implementeren: Belangrijkste best practices
Volg deze essentiële best practices om de kracht van sentimentanalyse in contactcentra echt te benutten en inzichten om te zetten in betere ervaringen van agenten en klanten:
Sentimentanalyse integreren in je bredere VoC-strategie
Behandel sentimentanalyse niet als een geïsoleerde metriek. Definieer duidelijke doelstellingen voor waarom je sentiment meet (bijv. churn drivers identificeren, agentprestaties verbeteren, productfeedback verzamelen).
Integreer sentimentanalyse diep in uw algemene VoC-, CX- en personeelsmanagementprogramma’s en zorg ervoor dat het een aanvulling is op andere feedbackbronnen zoals enquêtes en beoordelingen, maar ook op productiviteits- en personeelsbetrokkenheidsmetingen. Deze holistische kijk biedt een rijker begrip voor strategische besluitvorming.
Kies voor een omnichannelaanpak voor een compleet beeld
Klanten communiceren via meerdere kanalen: telefoongesprekken, chat, e-mail en sociale media. Systemen implementeren om sentiment consistent vast te leggen en te analyseren op alle relevante touchpoints.
Ondertussen is het centraliseren van deze gegevens cruciaal voor het verkrijgen van een eenduidig inzicht in het klanttraject en zorgt ervoor dat je geen cruciale feedback of context mist op basis van kanaalvoorkeur. Realtime of bijna-realtime analyse via verschillende kanalen maakt het mogelijk om snel te reageren op opkomende trends of dringende problemen.
Geavanceerde AI inzetten voor nuance en nauwkeurigheid
Toonaangevende, moderne tools voor sentimentanalyse maken gebruik van geavanceerde AI, waaronder machine learning en mogelijk generatieve AI. Met deze technologieën kunnen tools meer dan alleen trefwoorden en zinsdelen herkennen en begrijpen ze ook context, diepere taalkundige nuances, sarcasme en zelfs gemengde emoties. Zorg ervoor dat je tools naast transcriptie ook akoestische analyse (toon, toonhoogte, stilte) gebruiken binnen spraakoproepen voor maximale nauwkeurigheid, aangezien vocale signalen een aanzienlijk emotioneel gewicht hebben. Geavanceerde AI kan ook helpen bij het samenvatten van belangrijke sentimentfactoren binnen complexe interacties.
Sentimentconfiguratie aanpassen aan uw bedrijfscontext
Definieer wat “positief”, “negatief” en “neutraal” sentiment betekent, specifiek voor jouw branche, producten en veel voorkomende interactietypes. Kies een oplossing waarmee je je AI-model kunt aanpassen of configureren om je specifieke bedrijfslexicon en klantscenario’s te herkennen – en om het te verfijnen terwijl het zich ontwikkelt.
Analyseren hoe het sentiment verschuift binnen interacties
Ga verder dan het toekennen van één algemene score voor het hele contact. Volg hoe het klantsentiment evolueert tijdens een interactie, zoals van begin tot einde of tijdens belangrijke fases (bijv. begroeting, ontdekking, oplossing).
Dit sentiment “traject” of “stroom” is cruciaal voor het meten van de werkelijke effectiviteit van de resolutie. Observeren of een aanvankelijk negatief sentiment succesvol omslaat in een positief sentiment is een sterke indicator van de vaardigheid en succesvolle afhandeling van de agent. Het bekijken van sentimentstromen helpt ook bij het vaststellen van de specifieke momenten, onderwerpen of acties van agenten binnen een interactie die wrijving veroorzaken of vreugde creëren, waardoor zeer gerichte coaching mogelijk is en onderliggende procesproblemen of successen die aandacht verdienen aan het licht komen.
Klant- en agentsentiment analyseren
Natuurlijk komen waardevolle sentimentinzichten niet alleen van de klant. Idealiter stelt je sentimentanalyse-oplossing je in staat om sentimentstromen van zowel klanten als je agenten te bekijken en te volgen, samen en afzonderlijk.
Naast het analyseren van klantemoties, moet je ook het taalgebruik en de vocale signalen van de agent tijdens interacties in de gaten houden. Dit kan stress bij agenten, een gebrek aan zelfvertrouwen of een mogelijke burn-out aan het licht brengen, wat het verloop van agenten aanwakkert en aangeeft dat er extra ondersteuning, training of proceswijzigingen nodig zijn.
Bovendien kan het, zoals we hierboven hebben besproken, helpen om best practices en leerervaringen aan het licht te brengen die kunnen worden toegepast op uw hele personeelsbestand. Door inzichten in het sentiment onder agenten te integreren in je programma voor betrokkenheid en algemeen kwaliteitsbeheer, bevorder je het welzijn van agenten en verbeter je de consistentie van je dienstverlening.
Inzichten omzetten in uitvoerbare verbeteringen
Het verzamelen van sentimentgegevens is slechts de eerste stap; ernaar handelen is cruciaal. Zorg voor duidelijke workflows om sentimenttrends en rapporten regelmatig te bekijken. Gebruik de inzichten om:
- De hoofdoorzaken van wrijving bij klanten identificeren en aanpakken.
- Proactief de meest voorkomende of invloedrijke problemen prioriteren en nieuwe problemen voor zijn.
- Informeer je trainingssessies met nieuw geïdentificeerde best practices en zorg voor coaching ter plekke om eventuele problemen of mogelijkheden voor onmiddellijke verbetering aan te pakken.
- Begeleiden van productontwikkeling, aanpassingen in de klantenservice en procesverbeteringen.
Richt je op het creëren van een gesloten feedbacklus waarbij inzichten leiden tot tastbare veranderingen. En om dit proces te stroomlijnen, moet je ervoor zorgen dat je oplossing voor sentimentanalyse naadloos integreert met, of een kernfunctie is binnen, je platforms voor kwaliteitsbeheer en personeelsbeheer.
Deze hechte integratie maakt snellere reacties mogelijk, zoals het activeren van gerichte QM-evaluaties op basis van sentimentflags, het direct inplannen van specifieke coaching of training binnen personeelsschema’s of het eenvoudig communiceren van updates en best practices tussen relevante groepen en teams.
Voortdurend verfijnen, controleren en opleiden
Om het meeste te halen uit sentimentanalyse binnen het callcenter, kan je team het zich niet veroorloven om vast te houden aan hetzelfde proces. Zorg ervoor dat je strategie voor sentimentanalyse dynamisch en effectief is door:
- AI verfijnen: Taal en klantverwachtingen evolueren, dus AI-modellen vereisen voortdurende aandacht. Werk modellen regelmatig bij (of verfijn configuraties/prompts voor Gen AI) om de nauwkeurigheid te behouden.
- Uw workflows controleren: Controleer regelmatig het proces en de resultaten van je sentimentanalyse om gebieden te identificeren die voor verbetering vatbaar zijn.
- Een balans vinden tussen AI en menselijke expertise: Het is van cruciaal belang om een balans te vinden tussen kwantitatieve en automatisch gegenereerde sentimentgegevens en kwalitatieve, door mensen geleide beoordelingen voor een compleet beeld.
- Gerichte training geven: Zorg ervoor dat je team wordt getraind in het correct interpreteren van sentimentmetingen van klanten en in het integreren ervan in hun besluitvorming.
Wat te zoeken in een oplossing voor Sentimentanalyse voor contactcentra
De overgang van operationele basisgegevens naar echt inzicht in de emotie van de klant is van vitaal belang voor het verbeteren van CX, maar bestaande tools en handmatige processen schieten vaak tekort en geven een onvolledig of onbetrouwbaar beeld.
Om diepgaande, bruikbare inzichten uit uw klantinteracties te halen, is het selecteren van een moderne, robuuste oplossing voor sentimentanalyse voor contactcentra van cruciaal belang. Kijk verder dan eenvoudige positieve/negatieve scores om een platform te vinden dat echte verbetering kan stimuleren.
Geef bij het evalueren van potentiële oplossingen prioriteit aan deze mogelijkheden en zoek antwoorden van leveranciers op de belangrijkste gerelateerde vragen hieronder:
Contact Center Specialisatie
Vragen: Is de oplossing ontworpen om de unieke context en nuances van contactcenterinteracties te begrijpen?
Het moet bijvoorbeeld erkennen dat een klant die belt met een probleem niet automatisch gelijk staat aan een algeheel negatief sentiment als het probleem goed wordt afgehandeld.
Geavanceerde AI & Nuance-detectie
Vragen: Kan het platform complexe menselijke taal nauwkeurig interpreteren met behulp van geavanceerde AI/ML-modellen?
Dit omvat het begrijpen van negatie (“niet gelukkig” vs. “gelukkig”), sarcasme, gemengde emoties en de omringende context. Voor sentimentanalyse van telefoongesprekken moet naast transcriptie ook akoestische analyse (toon, toonhoogte, stilte) worden uitgevoerd voor een nauwkeurige interpretatie van emoties. Zoek naar mogelijkheden die verder gaan dan alleen positief/negatief/neutraal en naar meer verfijnde emotiedetectie.
Echte omnichannel mogelijkheden
Vragen: Analyseert de oplossing consequent het sentiment in al uw belangrijke klantinteractiekanalen, waaronder spraak, chat, e-mail, berichten, sociale media en meer?
Het moet een eenduidig beeld geven in plaats van kanalen in silo’s te analyseren.
Aantoonbare nauwkeurigheid en transparantie
Vragen: Hoe meet en valideert de leverancier de nauwkeurigheid van de oplossing?
Vraag naar benchmarks, details over hun validatiemethoden (bijv. human-in-the-loop scoring) en transparantie over de verwachte nauwkeurigheidspercentages voor uw specifieke soorten interacties en gegevens.
Naadloos integratie-ecosysteem
Vragen: Hoe goed integreert de oplossing met uw bestaande contact center technologie?
Cruciaal is dat u op zoek bent naar nauwe, bij voorkeur native, integraties met uw tools voor kwaliteitsbeheer, personeelsbeheer, CRM en rapportage en BI van contactcentra om geautomatiseerde workflows en het delen van gegevens mogelijk te maken.
Actiegerichtheid en workflowautomatisering
Vraag: Hoe gemakkelijk helpt het platform je om inzichten om te zetten in concrete acties?
Beoordeel de mogelijkheid om interacties automatisch te markeren voor QM-evaluatie op basis van sentiment, specifieke gegevenspunten te bieden voor gerichte coaching van agenten, best practices te identificeren en zichtbaar te maken, of waarschuwingen te activeren met minimale handmatige inspanning.
Correlatie en geavanceerde analysediepte
Vragen: Kun je gemakkelijk sentimentscores en trends correleren met andere belangrijke gegevenspunten?
Dit omvat operationele KPI’s (AHT, FCR, CSAT), bedrijfsresultaten (retentie, verkoop), interactiethema’s/drijfveren, betrokkenheid en prestaties van agenten/teams en stadia in het klanttraject om diepere oorzaken en inzichten bloot te leggen.
Schaalbaarheid, prestaties en gebruiksgemak
Vragen: Kan de oplossing efficiënt uw huidige en verwachte interactievolume verwerken zonder prestatieverlies?
Vraag je ook af: Is het platform intuïtief en gebruiksvriendelijk voor verschillende rollen (analisten, QM-specialisten, supervisors) en vereist het een minimale complexe set-up of voortdurende handmatige configuratie?
Misschien wil je vooral een oplossing die het gemakkelijk maakt om de resultaten te analyseren en erover te rapporteren. Gebruiksgemak en doorlooptijd zijn meestal de beste voorspellers van adoptie. De beste oplossingen voor sentimentanalyse bieden je de mogelijkheid om:
- Out-of-the-box te gebruiken zonder configuratie of het instellen van taken
- Sentimenttrends in de loop van de tijd bekijken en afzonderlijke sentimentstromen van klanten en agenten binnen conversaties bekijken
- Stel filters in die je kunt gebruiken om het sentiment per agent, team of groep te bekijken, of pas ze toe op elk van je veelgebruikte contact center KPI-rapporten.
- Rapporten en dashboards aanpassen aan de behoeften van uw contactcentrum
- Gegevens exporteren naar andere bestaande rapporten of analyses
- Drill down door eenvoudigweg te klikken op rapporten of dashboards om gegevensdetails te bekijken
- Versterk de stem van de klant en zorg voor snellere buy-in van het bedrijf
Begrijp de emoties achter interacties en bied uw klanten meer plezier met Calabrio
Het kiezen van de juiste oplossing voor sentimentanalyse in een contactcentrum is meer dan alleen een technologische aankoop; het is het selecteren van een strategische partner die u helpt om cruciale inzichten te verkrijgen in zowel de perceptie van de klant als de prestaties van de agent.
Als het juiste platform effectief wordt geïmplementeerd met behulp van de best practices die hierboven zijn beschreven, stelt het uw organisatie in staat om wrijvingspunten nauwkeurig te identificeren, agenten effectiever te coachen, processen te optimaliseren en uiteindelijk de klantervaring te verbeteren, wat leidt tot tastbare verbeteringen op het gebied van tevredenheid, loyaliteit en uw bedrijfsresultaat.
