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. Die Forscher schätzen, dass mindestens 80% der potenziell wertvollen Geschäftsdaten sind unstrukturiert.denken Sie an die Rohdaten von Anrufaufzeichnungen, E-Mails, Chat-Protokollen, Umfragekommentaren und Beiträgen in sozialen Medien.

In diesem riesigen Volumen steckt die authentische Stimme Ihres Kunden-ihre kritischen Einblicke in ihre Bedürfnisse, Frustrationen und allgemeinen Erfahrungen.

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

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über die Analyse von Kundeninteraktionen. Sehen Sie selbst, warum dies im Jahr 2025 eine unverzichtbare Fähigkeit sein wird – und greifen Sie auf eine Checkliste der wichtigsten Analysefunktionen um sicherzustellen, dass die Lösung Ihres Contact Centers alles bietet, was Sie brauchen, um die ständig steigenden Kundenanforderungen zu erfüllen.

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 wichtige Erkenntnisse oft in unstrukturierten Formaten wie Gesprächen und Freitexten verborgen sind, setzt die Analyse von Kundeninteraktionen ausgefeilte Technologien ein – einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung, Spracherkennung, Textanalyse und KI -, um aus diesen Interaktionen Bedeutung zu extrahieren und Muster zu erkennen.

Im Wesentlichen verwandelt die Interaktionsanalyse die rohen, oft chaotischen Omnichannel-Kontaktcenterdaten (aus Anrufen, Chats, E-Mails, sozialen Medien, Umfragen usw.) in strukturierte, verwertbare Informationen. Dies ermöglicht es den Teams, über die oberflächlichen Metriken hinauszugehen und letztendlich:

1. Verstehen Sie das Warum hinter den Handlungen, Vorlieben und dem Feedback der Kunden, und
2. Gehen Sie zum wie von Verbesserung der Produktivität von Contact Centern und Steigerung der Erfahrungen im Contact Center.

Was ist mit Software zur Analyse von Kundeninteraktionen?

Es ist wichtig zu wissen, dass “Customer Interaction Analytics” zwar den oben beschriebenen Prozess beschreibt, der Begriff in der Branche aber auch häufig für die Software verwendet wird, die diese Analyse ermöglicht.

Diese Lösungen für die Interaktionsanalyse sind die Motoren, die eine bessere Leistung mit CX-Einblicken ermöglichen. Und wie wir in diesem Leitfaden näher erläutern werden, umfassen sie in der Regel eine Reihe von Tools und Funktionen, die oft von KI unterstützt werden und modernen Contact Centern zu einer noch nie dagewesenen Effizienz verhelfen können. Qualität und Leistungsmanagement Programme.

In der heutigen Umgebung reicht “gut genug” für CX nicht mehr aus. Die Kunden erwarten mehr – und wer die gestiegenen Erwartungen nicht erfüllt, riskiert, ins Hintertreffen zu geraten. Tatsächlich erwartet die große Mehrheit der Unternehmen, dass sie vor allem über die Qualität ihrer CX konkurrieren werden.

Hier erfahren Sie, warum die Analyse von Kundeninteraktionen zur Unterstützung dieser Bemühungen unerlässlich ist:

1. Erschließen Sie tiefere Kundeninformationen

Traditionelle Metriken wie demografische Daten oder Kaufhistorie oder Leistungskennzahlen für Kontaktzentren wie Anrufvolumen und durchschnittliche Bearbeitungszeit durchschnittliche Bearbeitungszeitbieten nur einen Teilaspekt von CX.

Die Analyse der Kundeninteraktion befasst sich mit den unstrukturierten Daten – den tatsächlichen Worten und Gefühlen – um herauszufinden, was die Kunden antreibt und Agentenverhalten. Sie enthüllt die zugrunde liegenden Bedürfnisse, unausgesprochene Frustrationen, aufkommende Trends und die Emotionen, die die Entscheidungen bestimmen, und bietet so ein ganzheitlicheres Verständnis, das bei stichprobenartigen Umfragen oder oberflächlichen Metriken oft fehlt.

2. Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Außergewöhnliche Kundenbetreuung ist ein Hauptunterscheidungsmerkmal und ein Umsatztreiber. Analysen der Kundeninteraktion können Reibungspunkte in der Customer Journey aufzeigen, die Ursachen für Unzufriedenheit identifizieren und Möglichkeiten für personalisierte Verkäufe und proaktiven Service aufzeigen.

Indem Sie genauer verstehen, wo und warum Erfahrungen scheitern, können Unternehmen gezielte Verbesserungen vornehmen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da aktuelle Untersuchungen den Wert von CX immer wieder belegen:

• Unternehmen, die hervorragende Kundenerlebnisse bieten neigen dazu, eine höhere Kundenbindung und Umsatzwachstum als ihre Konkurrenten.
• Außerdem ist eine bedeutende Mehrheit der Verbraucher berichten nach nur einer schlechten Erfahrung mit dem Kundenservice die Marke zu wechselnDas unterstreicht, wie viel auf dem Spiel steht.

3. Steigern Sie die betriebliche Effizienz

Contact Center und Kundenservice sind immer auf der Suche nach dem richtigen Gleichgewicht 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 wiederholter Kontakte, die Verbesserung der Lösungsraten beim ersten Kontaktund die Optimierung der Arbeitsabläufe von Agenten mit intelligenter Automatisierung und datengesteuerten Erkenntnissen können Unternehmen ihre Betriebskosten erheblich senken und gleichzeitig die Servicequalität verbessern, um den ROI insgesamt zu steigern.

4. Steigern Sie Ihren Umsatz und stärken Sie die Kundentreue

Wenn Sie die Stimmung und die Bemühungen Ihrer Kunden verstehen, können Sie den Problemen, die zur Abwanderung führen, zuvorkommen. 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% erhöhen kann den Gewinn um 25% bis 95% steigern. Die Interaktionsanalyse liefert die Informationen, um diese Loyalität effektiv zu pflegen.

5. Informieren Sie die Produkt- und Serviceentwicklung

Gespräche mit Kunden sind eine Fundgrube für unaufgefordertes Feedback zu Ihren Produkten und Dienstleistungen. Mit KI-gestützter Analyse können Sie dieses Feedback auswerten, um Funktionswünsche, Benutzerfreundlichkeitsprobleme, Produktfehler und unerfüllte Bedürfnisse zu identifizieren.

Diese direkte “Stimme des Kunden” – Informationen können für Marketing-, F&E- und Produktteams von unschätzbarem Wert sein, da sie zu einer verbesserten Kommunikation und sogar zu Innovationsprioritäten führen, um sicherzustellen, dass die Angebote mit den realen Erwartungen und Wünschen der Benutzer übereinstimmen.

6. Wettbewerbsvorteil beibehalten

Die Fähigkeit, nicht nur schnell, sondern automatisch Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen und zu nutzen, kann ein unglaubliches Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb sein. Unternehmen, die Interaktionsanalysen 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 sich von erste von der Datenerfassung über ausgefeilte KI-gestützte Analysen bis hin zur Bereitstellung aussagekräftiger Erkenntnisse.

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:

• Sentiment-Analyse: Automatisches Erkennen und Klassifizieren von Emotionen, die sich in Text oder Sprache widerspiegeln.
• 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 erlebt hat, basierend auf sprachlichen Hinweisen und Interaktionsmustern.
• Erkennung von Absichten: Ermitteln des primären Grundes oder Ziels hinter der Interaktion eines Kunden.
• Automatisierte Zusammenfassung & Generierung von Einblicken: Nutzung von großen Sprachmodellen, Generative KI für Kontaktzentren automatisch prägnante Zusammenfassungen von längeren Anrufen oder Chats erstellen, Antwortentwürfe oder Vorschläge für Agenten in Echtzeit generieren oder sogar erste QA-Bewertungen, 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 Analyse von Kundeninteraktionen geht weit über die grundlegende Überwachung der Agenten im Kontaktzentrum hinaus. Wenn sie effektiv genutzt werden, können die Erkenntnisse aus der Interaktion in allen Abteilungen und strategischen Funktionen Vorteile bringen. Hier finden Sie einige wichtige Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten von Kontaktzentren wie dem Ihren:

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, unerfüllte Bedürfnisse oder Vorlieben aufzudecken und Reibungspunkte in der Customer Journey aufzuzeigen. Entscheidend – und vor allem, wenn Sie es zusammen mit Lösungen zum Management des Mitarbeiterengagements-Lösungen können Contact Centern dabei helfen, Probleme mit der Arbeitsbelastung und dem Engagement der Mitarbeiter zu verstehen, um die Leistung und die Mitarbeiterbindung zu unterstützen.

Beispiel:

Mersey Care NHS Foundation Trust bietet Gesundheitsdienstleistungen für mehr als 1,4 Millionen Menschen an 170 klinischen Standorten im Nordwesten Englands an. 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

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:

Ein Pharmaunternehmen konnte das hohe Anrufaufkommen mit vollständig manuellen Qualitätsmanagement-Tools nicht in den Griff bekommen. Die hohe Arbeitsbelastung der Agenten nach den Anrufen und der Mangel an Einblicken belasteten die Gesamtproduktivität.

Das Team wandte sich an Calabrio Analytics und erzielte eine 22-fachen Anstieg der bewerteten Kontakte mit KI-gestütztem Auto-QM und nutzte über 200K KI-generierte Anrufzusammenfassungen. Diese intelligente Automatisierung führt dazu, dass sparte dieses Kontaktzentrum 87 Sekunden Arbeit nach dem Anruf pro Interaktion und verschaffte sich gleichzeitig die nötigen Einblicke in die Kundeninteraktion, um weit mehr als nur die Effizienz zu verbessern.

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 sie verschiedene Entschuldigungsformulierungen von Agenten – z.B. “Das tut mir leid”, “Es tut mir leid”, “Es tut mir leid”, “Es tut mir leid” – durch ihre Interaktionsanalysetools laufen ließen, um die wahrgenommene Stärke und Aufrichtigkeit bestehender Entschuldigungen von Agenten zu verstehen, haben die Verantwortlichen des Contact Centers bei Bluegrass Cellular Bluegrass Cellular fest, dass gut gemeinte Vertreter diese Phrasen immer wieder verwendeten, um das Gespräch zu unterbrechen – und nicht, um sich aufrichtig zu entschuldigen.

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 ist gesunken von Agenten um satte 40% gesenkt
• Verringerung der Anrufeskalationen um 45%
• Verringerung der formellen Kundenbeschwerden um 43%
• Steigerung der Zufriedenheit der Agenten Quoten 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:

Ein großes Finanzdienstleistungsunternehmen musste eine kürzlich vorgenommene Änderung der Zahlungsrichtlinien für Rechnungen validieren, da man befürchtete, dass dies der Kundenbindung schaden könnte.

Mit Hilfe der Interaktionsanalyse konnten sie 100% der Anrufe, die sich auf Rechnungen oder Zahlungen bezogen, isolieren und alle Bedenken im Zusammenhang mit der neuen Richtlinie untersuchen. Letztendlich stellten sie fest, dass nur 0,03 % der Kunden Gefahr liefen, das Unternehmen zu verlassen, und dass die Mehrheit der Kunden mit dem Wechsel zufrieden war. Die validierte Politik Reduzierung der Betriebskosten um $10M. Plus, das Unternehmen seine branchenführende Kundenbindungsrate von 92% beibehalten und konnte dabei die Notwendigkeit, kostspielige Kundenbindungsprogramme zu implementieren, getrost vermeiden.

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:

Ein Kontaktlinsenhändler musste die Einhaltung mehrerer Vorschriften, einschließlich des Fairnessgesetzes für Kontaktlinsenverbraucher, sicherstellen, ohne die CX oder die Auftragsabwicklung zu beeinträchtigen.

Durch die Automatisierung ihres QM-Prozesses mit Calabrio Analytics und die Nutzung einer Kombination aus Sprach-, Text- und Desktop-Analysen konnten sie die Überprüfung von nur 1 % der Interaktionen auf 100 % steigern. Mit dieser vollständigen Transparenz, zusammen mit benutzerdefinierten Berichten und Dashboards, können sie Millionen (oder mehr) an potenziellen Bußgeldern verhindert und gleichzeitig die Auftragsabwicklung um 18% beschleunigt.

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:

Verwendung von Sprachanalysen, GreenPath Finanzielle Wellness hat mehr als 100 Schlüsselbegriffe identifiziert, die mit ihren Marketingkampagnen in Verbindung stehen – Sätze wie “Ich habe Ihre Plakatwand gesehen” oder “Ich habe Sie im Fernsehen gesehen”. Anhand dieser Anrufe konnten sie sehen, welche Kampagnen am effektivsten waren.

Ausgestattet mit diesen Erkenntnissen trafen sie eine fundierte Entscheidung, sich von weniger effektiven Medien abzuwenden und mehr Budget in die Medien zu investieren, die laut Analysen die Zielgruppe erfolgreich erreichen. Das Ergebnis ist, Sie sorgten für einen 150%igen Anstieg der Anrufe bei der Zielgruppe. Und in Verbindung mit gezielten Verbesserungen ihrer Schulungs- und Einführungsprogramme hat GreenPath den NPS um 15% gesteigert.

Die Wahl der richtigen Interaktionsanalyse kann für die Leistung eines Contact Centers den Unterschied ausmachen. Um eine Lösung auszuwählen, die dem modernen Kundenerlebnis gerecht wird, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Anfrage über oberflächliche Funktionen hinausgeht. Verwenden Sie diese Checkliste, um potenzielle Anbieter zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie die komplexen Anforderungen eines modernen Contact Centers erfüllen können.

Grundlegende Fähigkeiten: Integrierte KI & Omnichannel-Analyse

Bietet die Plattform eine einzige, einheitliche Engine zur Analyse von 100% der Kundeninteraktionenunabhängig vom Kanal?

• Zentrale KI-Fähigkeiten: KI ist entscheidend für die Tiefe, Geschwindigkeit und den Umfang der Analysen, die moderne Contact Center benötigen. Allerdings ist nicht alle KI gleich. Liefert die KI der Lösung bewährte Genauigkeit über Bewertungen und Interaktionszusammenfassungen hinweg? Bietet die KI Transparenz mit Begründungen, um seine Bewertungen, Erkenntnisse und Entscheidungen zu untermauern? Ist die KI eine Einheitsgröße, oder kann Ihr Team Anpassen von seine Ausgabe mit natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen anpassen?
• Sprache-zu-Text-Transkription: Bietet die Lösung eine hochpräzise, KI-gesteuerte Transkriptionsmaschine, die auf die einzigartige Terminologie Ihres Unternehmens abgestimmt werden kann, einschließlich Produktnamen und Akronyme? Kann es mehrere Sprachen zuverlässig erkennen und mit dem globalen Wachstum Schritt halten?
• Text-basierte Analyse: Kann die Plattform Text aus allen Kanälen, einschließlich Chat, E-Mail, soziale Medien und SMS, über dieselbe Schnittstelle wie Sprachinteraktionen erfassen und analysieren?
• Stimmungsanalyse: Geht die Engine über die einfache Bewertung positiv/negativ hinaus und misst die Intensität von Gefühlen? Kann es verfolgen, wie sich die Stimmung während einer Interaktion ändert, um die genauen Momente der Reibung oder der Freude zu ermitteln?
• Prädiktiver NPS: Kann die Plattform den NPS automatisch für jede einzelne Interaktion vorhersagen, nicht nur für solche mit abgeschlossenen Umfragen? So können Sie die Kundentreue in großem Umfang verstehen und Risikokunden proaktiv identifizieren.

Qualitätsmanagement & Integration der Agentenleistung

Ist die Analyse-Engine so aufgebaut, dass sie Ihre QM- und WFM-Prozesse verbessert, oder ist sie nur als separate, aufgeschraubte Anwendung verfügbar? Eine wirklich einheitliche Plattform ist für die Effizienz unerlässlich.

• Automatisiertes & intelligentes QM: Können Sie 100% der Interaktionen automatisch anhand Ihrer spezifischen Bewertungskriterien bewerten? Ermöglicht die Plattform die Erstellung flexibler, datengesteuerter Scorecards, die auf Analysen beruhen?
• Gezieltes Agenten-Coaching: Markiert die Lösung automatisch coachbare Momente und Best-Practice-Beispiele und verknüpft sie direkt mit den Dashboards und Bewertungsformularen für die Leistung der Mitarbeiter? Können Manager ganz einfach nach bestimmten Anrufarten suchen (z. B. “Anrufe mit hoher Kundenfrustration, bei denen der Agent erfolgreich deeskaliert hat”), um sie für die Teamschulung zu verwenden?
• Leistungs-Dashboards: Gibt es Dashboards für Agenten, die direktes Feedback zu den analysierten Interaktionen liefern? Können Agenten ihre Leistungstrends, Stimmungsbewertungen und die Einhaltung von Skripten einsehen, ohne auf eine manuelle Überprüfung warten zu müssen?
• Integrierte WFM-Einblicke: Können Analysedaten (z. B. Interaktionstreiber und Bearbeitungszeiten) nahtlos in die Prognose und Planung innerhalb derselben Suite einfließen, um sicherzustellen, dass Sie den tatsächlichen Kundenanforderungen entsprechend besetzt sind?

Business Intelligence & Ursachenanalyse

Ermöglicht Ihnen die Plattform den Übergang vom einfachen zu wissen was passiert ist, zu zu verstehen warum und Vorhersagen, was als Nächstes kommt?

• Desktop-Analytik: Kann das System die Aktivitäten der Agenten auf ihren Desktops überwachen und analysieren? Dies ist von entscheidender Bedeutung, um ineffiziente Prozesse, Lücken bei der Einhaltung von Vorschriften und Möglichkeiten zur Automatisierung von Arbeitsabläufen zu erkennen, indem Sie sehen, welche Anwendungen bei bestimmten Interaktionsarten verwendet werden.
• Anpassbare Dashboards und Berichte: Können Benutzer auf einfache Weise personalisierte Dashboards erstellen und gemeinsam nutzen, die wichtige Trends visualisieren, von übergeordneten Geschäftsergebnissen bis hin zu detaillierten Metriken auf Agentenebene? Ist die Berichterstattung für Geschäftsanwender intuitiv, nicht nur für Datenwissenschaftler?
• Unstrukturierte Datenauswertung: Bietet die Plattform leistungsstarke Such- und Datenermittlungstools? Können Sie Ad-hoc-Abfragen durchführen, um sich abzeichnende Trends zu erforschen, die Ursache für einen plötzlichen Anstieg des Anrufvolumens zu untersuchen oder die “unbekannten Unbekannten” aufzudecken, die sich in Ihren Kundengesprächen verbergen?

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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