AI-gestützte Sprachanalyse in Kontaktzentren: Ein umfassender Leitfaden

Einleitung

In der heutigen, schnelllebigen Geschäftswelt ist die Kundenzufriedenheit von zentraler Bedeutung. Kontaktzentren spielen eine wesentliche Rolle dabei, diese Zufriedenheit zu gewährleisten. Mit der Einführung von AI-gestützter Sprachanalyse haben Unternehmen nun die Möglichkeit, die Interaktionen mit ihren Kunden tiefgehend zu verstehen und zu optimieren. Dieser Artikel beleuchtet, wie AI-gestützte Sprachanalyse in Kontaktzentren eingesetzt wird und welche Vorteile sie bietet.

Was ist AI-gestützte Sprachanalyse?

AI-gestützte Sprachanalyse verwendet Technologien der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des maschinellen Lernens, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln und diesen zu analysieren. Das Ziel ist es, aus den Gesprächen wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse, Vorlieben und Stimmungen der Kunden zu gewinnen. Diese Technologie kann in Echtzeit oder nachträglich angewendet werden, um Trends zu identifizieren und die Leistung der Agenten zu bewerten.

Wie funktioniert Sprachanalyse in Kontaktzentren?

Die Sprachanalyse-Software sammelt und analysiert Daten aus Kundeninteraktionen. Diese Daten werden in Textform transkribiert und anschließend mithilfe von Dashboards und Berichten visualisiert. Der Prozess umfasst mehrere Schritte:

1. Aufzeichnung der Interaktion

Die Gespräche werden aufgezeichnet, um sie später analysieren zu können.

2. Trennung der Audio-Tracks der Gesprächspartner

Durch die Trennung der Audio-Tracks können spezifische Probleme klarer identifiziert werden, insbesondere wenn sich die Gesprächspartner gegenseitig unterbrechen.

3. Umwandlung von Sprache in Text

Die gesprochene Sprache wird in Text umgewandelt, um eine textuelle Version des Gesprächs für die Analyse zu erhalten.

4. Text-Transkript

Der resultierende Text wird mit verschiedenen Techniken der Textverarbeitung analysiert, um Tags und Themen zu finden, Wörter und Phrasen zu markieren und den Ton des Textes zu bewerten.

5. Datenklassifikation

Die Daten werden nach Begriffen, Themen, Emotionen oder anderen Parametern klassifiziert.

6. Datenvisualisierung

Die Ergebnisse werden durch Diagramme, Grafiken und Heatmaps visualisiert.

7. Datenanalyse

In dieser Phase werden Entscheidungen getroffen, Trends identifiziert, wichtige Erkenntnisse hervorgehoben und die Daten interpretiert.

Vorteile der AI-gestützten Sprachanalyse für Unternehmen

Die Vorteile der Sprachanalyse können je nach Unternehmensgröße, Branche und Größe des Kontaktzentrums variieren. Hier sind einige universelle Vorteile:

Erhöhung der Anzahl verifizierter Anrufe

Qualitätssicherungsteams können mit Sprachanalyse bis zu 100 % der Anrufe überprüfen, im Vergleich zu nur zwei bis vier Anrufen pro Monat ohne diese Technologie.

Verfolgung der KPI-Erfüllung

Sprachanalyse kann verschiedene Interaktionsmetriken analysieren, wie Eskalationsraten, Abweichungen vom Skript, Kundenzufriedenheit und durchschnittliche Anrufbearbeitungszeit.

Sofortiges Feedback

Vorgesetzte können den Agenten schneller individuelles Feedback geben, da die Analyse schneller erfolgt und 100 % der Anrufe abgedeckt werden.

Verbesserte betriebliche Effizienz

Sprachanalyse reduziert die Zeit für Verifizierungsprozesse und ermöglicht es Kontaktzentren, große Anrufvolumen effizienter zu bearbeiten.

Personalisierte Schulung

Programme für die individuelle Weiterbildung der Agenten können entwickelt werden, da die Leistung und Eigenschaften jedes Agenten detailliert bewertet werden.

Höhere Qualität des Kundenservice

Sprachanalyse bietet tiefgehende Einblicke in die Bedürfnisse der Kunden und ermöglicht es Teams, Elemente einer positiven Kundenerfahrung zu identifizieren und negative Erfahrungen zu vermeiden.

Problemerkennung und -management

Wörter und Phrasen, die in Kundeninteraktionen verwendet werden, können identifiziert und problematische Anrufe sofort an Vorgesetzte weitergeleitet werden.

Kundenstimmungsanalyse

Sprachanalyse kann die Emotionen eines Sprechers in einem bestimmten Moment bestimmen, indem Eigenschaften wie Lautstärke und Tonhöhe der Stimme berücksichtigt werden.

Herausforderungen bei der Nutzung von AI-basierter Sprachanalyse

Obwohl die Vorteile klar sind, gibt es auch Herausforderungen, die bei der Implementierung von AI-basierter Sprachanalyse berücksichtigt werden müssen:

Datenschutz und Sicherheit

Kontaktzentren verarbeiten große Mengen an persönlichen und finanziellen Informationen. Es besteht das Risiko von Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff.

Wie zu adressieren:

Kontaktzentren sollten strenge Datensicherheitsverfahren implementieren, einschließlich Datenverschlüsselung, strenger Zugangskontrollen und regelmäßiger Sicherheitsaudits.

Kosten der Implementierung

Die Implementierung von AI-basierter Sprachanalyse kann erhebliche finanzielle Aufwendungen erfordern.

Wie zu adressieren:

Kontaktzentren sollten mit einer ROI-Analyse beginnen und schrittweise Implementierungsänderungen einführen, um die Kosten zu verteilen. Außerdem können cloudbasierte Lösungen die anfänglichen Kosten senken.

Technologische Komplexität

Die Bereitstellung fortschrittlicher AI-Technologien kann technisch anspruchsvoll sein und spezielles Wissen erfordern.

Wie zu adressieren:

Die Komplexität der Implementierung kann durch die Zusammenarbeit mit erfahrenen Anbietern, die umfassende Dienstleistungen einschließlich Integration, Schulung und fortlaufender Unterstützung bieten, verringert werden.

Fazit

Die Einführung moderner Sprachanalyse-Dienste optimiert Prozesse erheblich und ermöglicht es, analytische Daten zu erhalten. Auf Basis dieser Daten können Unternehmen eine Strategie für die Weiterentwicklung entwickeln und die Beziehungen zu Kunden verbessern, wodurch deren Loyalität gestärkt wird.

Quellen

- https://www.startek.com/insight-post/blog/why-your-call-center-needs-speech-analytics/ - https://www.assemblyai.com/blog/9-ways-to-transform-contact-center-speech-analytics-with-ai/ - https://www.zendesk.de/blog/ai-call-center/ - https://www.qualtrics.com/en-au/experience-management/customer/speech-analytics-call-centre/ - https://www.sentisum.com/library/speech-analytics-for-call-centers - https://www.talkdesk.com/blog/ai-speech-analytics-contact-centers/ - https://www.observe.ai/blog/real-time-speech-analytics - https://www.verizon.com/business/resources/articles/s/benefits-of-contact-and-call-center-speech-analytics-software/ - https://callminer.com/blog/25-speech-analytics-call-center-tips-and-best-practices