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Alle sprechen von einer großartigen Customer Experience (CX) – doch wie nahe sind Unternehmen bereits dran? CX ist der Schlüssel zum Herzen Ihrer Kunden. Dafür müssen Marken deren Bedürfnisse kennen. Mittels Daten- und Stimmungsanalysen verschaffen sich CX-Vorreiter ein ganzheitliches Bild ihrer Kunden und bauen mit der richtigen Kombination aus menschlicher Expertise und technologischer Präzision nachhaltige Markenbindung auf. Erfahren Sie, welche Innovationen auch für Ihre CX den Unterschied machen.
Eine starke Datenbasis macht den Einsatz Künstlicher Intelligenz (AI/KI) erst richtig wirkungsvoll – denn AI-Lösungen werden mit Daten trainiert, um Sprachen und Aufgaben zu lernen. Je mehr Daten es gibt, desto besser und präziser lernt die AI. Mit Hilfe einer Natural Language Processing (NLP)-Engine, die Programme dabei unterstützt, große Mengen von Sprache zu analysieren, kann die AI daher auf einem sehr hohen Sprachniveau ohne menschliches Eingreifen kommunizieren.
Was wollen, erwarten, brauchen Kunden? Allen Geschäftsführern ist bewusst, dass genau diese drei einfachen Fragen über den Wirkungsgrad einer Marketingkampagne bestimmen, den Umsatz einer Verkaufsinitiative und den Erfolg des ganzen Unternehmens. Angesichts der am Markt verfügbaren Tools, können Unternehmen eigentlich in eine Schatztruhe voll wertvoller Informationen greifen, die ihnen bei der Beantwortung dieser Fragen behilflich sind. Eine Kombination aus Daten- und Stimmungsanalysen liefert hierbei die essentiellen Insights, mit denen Sie die Möglichkeiten einer modernen Customer Experience umfassend ausschöpfen können. Daten beleuchten die Fakten, Stimmungsanalyse die Emotionen.
Mit dem richtigen Design führt AI treffgenaue Stimmungsanalysen durch. Dabei handelt es sich um eine Art des Data Mining mit der Fähigkeit, Sprache zu analysieren und den Tonfall des Sprechers oder Verfassers zu erkennen und einzuordnen, mittels NLP. Die AI lernt dabei, nicht nur Wörter zu verstehen, sondern auch die Emotionen und Nuancen dahinter zu erfassen.
Das Einsatzgebiet einer mit AI erweiterten NLP-Software ist breit gefächert: Angefangen bei der Sammlung über das Speichern bis hin zur Nutzung der Daten. Da diese Programme durch ihr Datentraining wissen, wonach sie suchen müssen, können diese auch den gesamten Prozess der Datensammlung effizient automatisieren und genau die Daten herausziehen, die für das vorliegende Problem gerade nötig sind. Durch AI – und die Stimmungsanalyse insbesondere – können Daten also so operationalisiert werden, dass sie dem Unternehmen den höchsten Mehrwert liefern. Kurz gesagt: Data Mining mit NLP macht AI richtig wirkungsvoll und Ihre Daten richtig wertvoll.
Über alle Branchen hinweg setzt das Management zunehmend auf AI für mehr Effizienz und eine Automatisierung von Routineaufgaben. Mehr arbeiten, für weniger Aufwand. Doch Manager verstehen auch den Wert AI-getriebener Lösungen für den unternehmerischen Entscheidungsprozess. Gartner unterstreicht, dass bis zum Jahr 2022 “mehr als die Hälfte aller großen, neuen Business-Systeme eine kontinuierliche Intelligenz integrieren werden, die Echtzeit-Daten zur Optimierung des Entscheidungsprozesses einsetzt.”
Die Kombination verschiedener Methoden wie Augmented Analytics, Event Stream Processing und das Business Rule Management liefert hochaktuelle Daten, die für eine kluge Entscheidung zur richtigen Zeit wichtig sind. Gibt es zum Beispiel Probleme mit einem bestimmten Produkt? Scheint ein Service Kunden zu verärgern? Brauchen Agenten gerade mehr Unterstützung oder besseres Training? Die meisten Herausforderungen von Contact Centern können durch Datenanalyse tatsächlich gelöst werden. Dabei liefern harte Fakten jedoch immer nur eine Seite der Wahrheit – die Emotionen (oder Stimmung) hinter den Zahlen komplettieren erst das Bild. Was ist hier der Kontext? Wie fühlen sich die Kunden? Warum reagieren sie so? Können wir irgendetwas dazu beitragen, dass ihre Stimmung sich ändert?
In einer Zeit, in der unsere Sprache auf einen Tweet oder eine Kurznachricht komprimiert wird, fällt es umso schwerer, die wahre Bedeutung oder den Tonfall des Senders folgerichtig herauszulesen. Dabei macht genau das oft den Unterschied für eine herausragende CX. Einige gut ausgebildete Agenten besitzen dazu die Fähigkeit, aber auch sie liegen nicht in jedem einzelnen Fall richtig. AI kann dabei unterstützen, den Tonfall zu analysieren und zu interpretieren und dem Agenten ein Interpretations-Angebot machen. Ideal, um neue Mitarbeiter auszubilden oder ihre Kompetenzen zu erweitern.
Der erste Durchbruch in der Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis) gelang, als die AI lernte, positive und negative Bedeutungen von Wörtern zu verstehen und zu erkennen. Welche Wörter etwa Zufriedenheit ausdrücken – großartig, glücklich, super! – oder eher auf Missmut hindeuten – schlecht, enttäuscht, schrecklich! Die NLP machte bald Fortschritte, was bedeutet, längere Sätze konnten interpretiert werden und schließlich auch der Tonfall. Wenn jemand etwa einen Hang zum Sarkasmus hat, kann dies durchaus aus dem positiven Ausdruck “Toll, vielen Dank” ein ziemlich bissiges Dankeschön machen. Der Einsatz von NLP für das Verständnis sprachlicher Nuancen kann also dabei helfen, Daten zu sammeln, die einen umfassenden Einfluss auf die Markenbotschaft, den Customer Service, die Agenten Performance und deren Experience haben.
Geschäftsführer und Manager, die einen stark datengetriebenen Ansatz verfolgen wollen, sehen die den Möglichkeiten der Stimmungsanalyse und des NLP große Chancen. Vor allem die Unterstützung von Agenten durch mehr Echtzeit-Daten und genauere prädiktive Analysen heben ungenutzte Potenziale, sind aber nicht die einzigen Vorteile, die NLP in Verbindung mit AI bieten kann. Weil sich die Fähigkeiten von AI dynamisch und schnell entwickeln, wird auch die Stimmungsanalyse besser und besser. Laut Daniel Newman, Chefanalyst der Firma Futurum Research, ist “Stimmungsanalyse bereits zu 90% Genauigkeit fähig. Damit reden wir nicht mehr von einer Technologie im frühen Entwicklungsstadium, sondern von einer ausgereiften Technologie, die Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter jetzt richtig bereichern kann.”
KI-getriebene NLP-Tools stellen sicher, dass die Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis) zuverlässige und nützliche Daten liefert. Auf lange Sicht muss die Unternehmensführung es jedoch schaffen, eine Brücke zwischen der Daten- und der Business-Seite ihrer Organisation zu schlagen. Forrester stellt fest, dass “trotz des fortlaufenden Investments in Daten und Analysen, arbeiten das geschäftliche und operative Team oft an den Daten vorbei, die sie eigentlich brauchen, um informierte Entscheidungen zu treffen. Diese Lücke zu schließen ist unbedingt notwendig, um ein besseres Ergebnis für das gesamte Unternehmen zu erzielen.”
Die Frage, die sich jedes Vorstandsmitglied stellen muss, lautet nicht, ob die Stimmungsanalyse durch NLP implementiert werden soll, sondern wann? Die Bedeutung von Daten ist hinlänglich bekannt, und die Anreicherung von Daten durch Stimmungsanalyse sollte auch das nächste Ziel einer datenbasierten Strategie sein.
Geringes Mitarbeiterengagement kann sowohl die Ursache als auch die Folge von Quiet Quitting sein. Es zu steigern, ist daher ein grundlegender Lösungsansatz.
Quiet Quitting (stille Kündigung) ist zu einem weltweiten Trend geworden, der jede Branche und jede Berufsgruppe betrifft. Es ist jedoch nicht das, was Sie denken, und es gibt klare Unterschiede, die es von der Great Resignation, einer Welle freiwilliger Kündigungen, abgrenzen. Erfahren Sie mehr darüber und finden Sie heraus, was betroffene Contact Center angesichts dieses neuen Phänomens der Arbeitsplatzkultur tun können.
Auf die Weihnachtsfeiern und den Winterschlussverkauf folgt in der Regel große Ernüchterung, und das bedeutet für die Kundenservice-Abteilungen einiges. Ohne eine entsprechend optimierte Customer Experience kann es schwierig sein, effektiv auf Kundenbedürfnisse zu reagieren: Massenretouren, Mehrfachanfragen, Nachkaufservice, uvm. Wie können Contact Center diese Herausforderungen erfolgreich meistern und daraus lernen, um sich auf den nächsten Jahreshöhepunkt vorzubereiten?
