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Stimme ist nach wie vor der dominierende Kanal in Customer Service. Das bedeutet, dass die Optimierung von Spracherkennungs-Software unter Verwendung der neuesten Best-in-Class-Technologie ein Muss ist. Die positive Nachricht ist, dass die Lösungsanbieter die Qualität der Sprachverarbeitungs-Software verbessern und so neue Datenquellen erschließen, die nicht nur nutzbar, sondern auch umsetzbar sind. Mehr darüber von Corentin Messerschmitt.
Die Spracherkennung oder auch Sprachverarbeitung ist die Analyse von Stimmen, um Wörter und Phrasen suchfähig zu machen. Wenn es um Customer Experience (CX) geht, ist Spracherkennungs-Software unverzichtbar, um Kundeninformationen zu sammeln sowie die Kommunikation und Experience mit den Kunden zu verbessern. Die führenden Lösungsanbieter im Bereich Contact Center as a Service (CCaaS) streben danach, kontinuierlich von den neuesten Entwicklungen im Bereich der Spracherkennung zu profitieren.
Der Grund dafür? Simpel ausgedrückt: Die Gerüchte über den Untergang des Voice-Kanals sind erheblich übertrieben. Wie CX Today berichtet, nutzen Millennials zwar vermehrt andere Kanäle, aber sie machen keineswegs die Mehrheit der Kunden aus. Dank der Vorherrschaft anderer demografischer Gruppen sowie dem Verlangen nach menschlichem Kontakt in einer Welt, die von COVID-19 heimgesucht wird, ist die gesprochene Sprache immer noch der dominierende Kanal.
Die Software-Entwickler nehmen Qualitätsverbesserungen an der Sprachverarbeitungs-Software vor, die zu neuen Datenquellen führen, die nicht nur nutzbar, sondern auch umsetzbar sind. Innovationen wie Speech-to-Text, das gesprochene Sprache in ein lesbares Format umwandelt (und sein Pendant, Text-to-Speech, das das geschriebene Wort in hörbare Inhalte umsetzt), werden zunehmend optimiert. Man geht davon aus, dass bis zum Jahr 2025 40 % der gesamten eingehenden Sprachkommunikation in Contact Centern die Speech-to-Text-Technologie nutzen werden.
Der Prozess der Optimierung von Spracherkennung ist jedoch ähnlich wie das Erlernen einer Fremdsprache. Vielleicht haben Sie in Ihrer Freizeit Sprachunterricht genommen oder nehmen gerade Sprachunterricht für Ihr berufliches Leben? Ein solcher Vergleich dürfte Ihnen hilfreich sein, wenn wir über die Must-haves für Sprachverarbeitungs-Software sprechen.
Der Hauptgrund dafür, dass man als Erwachsener eine Fremdsprache lernt, ist die Notwendigkeit, sich in einem geschäftlichen Umfeld unterhalten zu können. Natürlich geht eine Konversation über das bloße Verstehen und Wiederkäuen von Wörtern hinaus. Je mehr Sie über sprachliche, insbesondere subtile Signale lernen, umso besser werden Ihre Konversationsfähigkeiten und damit auch Ihre Interaktionen mit Kollegen sein. Das Erlernen von Konversationstechniken erfordert jedoch mehr als nur bloßen Input. Es braucht Übung und Wiederholungen.
Hier lässt sich eine starke Parallele zur Spracherkennung ziehen. Voice-Bots müssen in der Lage sein, Gespräche zu führen, um den Kunden zu helfen. Die Software für maschinelles Lernen (ML) kann so programmiert werden, dass sie Anhaltspunkte aus früheren Interaktionen mit Kunden erkennt. Infolgedessen können automatisierte Systeme Routine-Interaktionen, wie z. B. Fragen zu den Öffnungszeiten eines Ladens, abwickeln, ohne dass ein menschlicher Mitarbeiter eingreifen muss. Je besser ein Bot die Nuancen einer Konversation erkennen kann, desto besser wird Ihr Kundenstamm bedient.
Es versteht sich von selbst, dass die Sprache, die im geschäftlichen Umfeld verwendet wird, nicht dieselbe ist wie die, die in sozialen Kontexten verwendet wird. Das kann für erwachsene Sprachschüler eine Herausforderung darstellen. Wenn ein Programmierer glaubt, die gleiche Sprache wie in seinem Freizeit-Fußballteam verwenden zu können, ist das ein Problem für eine reibungslose Unterhaltung
In ähnlicher Weise sollte die Sprache, die für einen optimalen automatisierten Kundenservice benötigt wird, in der Lage sein, die Terminologie und Themen des jeweiligen Kontexts zu verstehen. Es ist durchaus üblich, dass bestimmte Geschäftsbereiche, seien es Marken, Produkte oder sogar ganze Branchen, eine spezielle Sprache und einen speziellen Kontext haben. Zum Glück beherrscht die Spracherkennungs-Software die Aufgabe, die Sprache zu lernen, auf der Ihre Geschäftsabläufe beruhen. Verbesserungen in der Sprachverarbeitung, die auf neuen Errungenschaften im Bereich der künstlichen Intelligenz (AI/KI) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP) beruhen, machen die Spracherkennung vertrauenswürdiger denn je. Ihr Potenzial, dem wachsenden Bedarf an Personalisierung in der Kundenbetreuung gerecht zu werden, macht ihre Einbeziehung in die CCaaS-Lösungen zu einem Muss.
Wenn Sie in der Sprachschule gut abschneiden, bedeutet das, dass Ihr Lehrer Ihnen sein Wissen erfolgreich beigebracht hat. Qualitativ hochwertige Lehrer steigern den Ruf von Sprachschulen, die an und für sich schon Marken sind, die in einem harten Wettbewerb zueinander stehen. Und man darf auch nicht vergessen, dass Studenten als Kunden die Lehrer einer Schule in Betracht ziehen, wenn sie entscheiden, welche Schule sie besuchen wollen. Daher sind die Lehrer ein Bestandteil der Markenidentität einer Schule.
Eine weitere starke Komponente der Markenidentität stellt die Sicherheit dar. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, erstellen die Schulen Aufzeichnungen über Ihre Aktivitäten und Lernfortschritte, die allesamt vertraulich sind. Auch Contact Center arbeiten mit einer Vielzahl von Kundendaten wie Kennwörtern und dem Transaktionsverlauf. Spracherkennungsgestützte Sicherheitsmaßnahmen wie die Stimmbiometrie können dazu beitragen, die alltäglichen Herausforderungen von CX zu reduzieren, z. B. die Notwendigkeit, Sicherheitsfragen zu beantworten. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass nur die Kunden selbst Zugang zu den Daten haben. Ein Unternehmen, das Sicherheit und Datenschutz ernst nimmt, ist ein erfolgreiches Unternehmen.
Sprache ist unbestreitbar ein Teil des Geschäfts, sei es für Lernzwecke oder für Sprachverarbeitungs-Software, die Ihnen hilft, eine erstklassige CX zu liefern. Wenn Ihr Contact Center Spracherkennungs-Funktionen benötigt, die zuverlässig lernfähig sind und auf spezifische Kundenbedürfnisse reagieren können, integriert Odigo branchenführende Technologie auf Basis von KI und NLP in seine CCaaS-Lösungen.
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?
