Konversationsanalyse ist eine zukunftsweisende Technologie, die es ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was Kunden über Ihre Marke in diversen Kommunikationskanälen äußern.
Dank des Fortschritts in der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) können Unternehmen heutzutage auf Cloud-basierte oder lokale Applikationen zurückgreifen, welche die vielschichtigen Kundenstimmen in kürzester Zeit analysieren. Die Konversationsanalyse bildet dabei die technologische Grundlage dieser Tools.
Im Folgenden wird das Thema Konversationsanalyse detailliert beleuchtet. Diese Informationen können für die Implementierung der Technologie in Ihrem Unternehmen, die Entwicklung von Managed Services für andere Organisationen oder als Einstieg in die Entwicklung dieser Technologie dienen.
Was verbirgt sich hinter Konversationsanalyse?
Konversationsanalyse nutzt spezielle Software, um eine Vielzahl von Konversationen aus digitalen Quellen über Ihr Unternehmen zu untersuchen. Diese Konversationen umfassen Beiträge in sozialen Medien, Kundendienstanfragen (Anrufe und Chats), Bewertungen in Branchenverzeichnissen, Diskussionen in Foren und vieles mehr.
Das Kernziel dieser Technologie besteht darin, tausende von Kundengesprächen mit Bezug zu Ihrem Unternehmen innerhalb weniger Minuten zu analysieren. Dabei werden relevante Informationen extrahiert, die Ihnen helfen können, Ihre Produkte, Dienstleistungen oder Ihre Marke an die Bedürfnisse Ihrer Kunden anzupassen und zu verbessern.
KI und ML bilden das Fundament der Softwareentwicklung für die Konversationsanalyse. Innerhalb der KI spielt die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) eine zentrale Rolle bei diesen Algorithmen.
Diese fortschrittlichen Informationstechnologie-Tools, kombiniert mit Cloud-Computing, ermöglichen es Ihnen, Konversationen in unterschiedlichsten Formaten, wie E-Mails, Telefonaten und Textnachrichten, zu verstehen.
Konversationsanalyse macht die manuelle Analyse von Kundendienstanrufen, E-Mails und Chats überflüssig. KI-gestützte Software ist in der Lage, Terabytes an Konversationsdaten in Minutenschnelle zu verarbeiten.
Darüber hinaus können diese Tools Geschäftsdaten, wie etwa Richtlinien und Risikobewertungen, aus anderen integrierten Anwendungen sammeln und sofortige Lösungen für die Kundenanliegen anbieten.
Wenn Sie in der Kundenbetreuungsbranche tätig sind, werden Sie von dieser Informationsanalysetechnologie stark profitieren. In dieser Branche werden hauptsächlich zwei Arten von Tools für die Konversationsanalyse verwendet:
- Sprachbasierte Analyse
- Textbasierte Analyse
Unternehmen nutzen diese hochentwickelte Technologie, um Konversationen mit Kunden, Mitarbeitern, Geschäftspartnern und Lieferanten zu analysieren. Dabei müssen Organisationen die Datenschutzbestimmungen, wie CCPA und GDPR, während der Datenerhebung von ihrer Zielgruppe einhalten.
Warum ist die Analyse von Konversationen wichtig?
#1. Erhalten Sie ein differenziertes Bild
Online-Bewertungen liefern zwar erste Eindrücke über die Zufriedenheit oder Unzufriedenheit Ihrer Kunden, aber die umfassendste Geschichte findet sich im direkten Austausch mit Ihren Kundendienstmitarbeitern.
Viele Kunden unterschiedlichen Alters kontaktieren den Kundensupport. Eine Analyse dieser Gespräche ermöglicht es Unternehmen, ein viel tiefergehendes Verständnis zu entwickeln. So erhalten Sie nicht nur detaillierte Einsichten in das Kundenverhalten und die Stimmung, sondern können auch Muster erkennen und entsprechende Maßnahmen einleiten.
#2. Vorhersage des Kundenverhaltens
Jeder Kunde ist einzigartig, und wie er sich verhält, lässt sich nicht vollständig prognostizieren. Jedoch können Sie bestimmte Muster erkennen, wenn Sie Hunderte oder Tausende von Kundengesprächen auswerten.
Diese Analyse hilft Ihnen, die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, bevor diese sie selbst formulieren. Das Ergebnis ist eine verbesserte Kundenerfahrung beim Kontakt mit Ihrem Kundensupport.
#3. Erhalten Sie tiefere Einblicke als durch Kundenfeedback
Nur ein geringer Teil der Kunden, die Ihren Kundenservice kontaktiert haben, gibt tatsächlich Feedback. In den meisten Fällen nehmen nur Personen mit extrem positiven oder negativen Erlebnissen die Zeit dafür auf sich.
Aus diesem Grund können die Daten, die Sie aus dem Feedback erhalten, verzerrt sein. Wenn Sie präzise Informationen darüber erhalten möchten, was Kunden über Ihre Marke und Ihren Kundenservice denken, ist die Analyse von Gesprächen der beste Ansatz.
#4. Reduzierung der internen Arbeitsbelastung
Die Konversationsanalyse ist ein automatisierter Prozess, der durch spezielle Anwendungen realisiert wird. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Mitarbeiter mit der manuellen und zeitaufwändigen Analyse von Gesprächen zu betrauen.
Stattdessen können sich diese Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren, die zu höheren Umsätzen und einem verbesserten ROI führen.
Darüber hinaus ermöglicht die Analyse die Identifizierung häufig gestellter Fragen oder Kundenwünsche.
#5. Vertrauen Sie auf die eigenen Worte der Kunden
Kommentare zu Ihren Produkten und Ihrem Unternehmen sind oft kurz und unstrukturiert. Dies erschwert eine präzise sentimentale Analyse. Zudem gibt es häufig Zeichen- oder Wortbeschränkungen, die es Kunden erschweren, ihre Gefühle auszudrücken.
In Konversationen gibt es solche Beschränkungen nicht, wodurch Stimmungen besser und genauer analysiert werden können.
#6. Erhalten Sie die notwendigen Daten direkt von den Kunden
Der optimale Weg, die Kundenerfahrung zu verbessern, ist die Sammlung von Daten aus allen Arten von Feedback. Die Konversation bietet Ihnen die Möglichkeit, die Meinung des Kunden direkt zu erfahren.
Wie funktioniert Konversationsanalyse?
Die Technologie basiert maßgeblich auf KI, insbesondere auf NLP. Darüber hinaus benötigen Sie Datenbanken mit Textdaten, Archive von Telefonanrufen und Echtzeit-Integration mit Kundendienst-Tools.
Künstliche Intelligenz
Mithilfe von ML und NLP trainieren Softwareentwickler ihre Anwendungen, geschriebene und gesprochene Sprachen zu verstehen. Beispiele hierfür sind KI-Programme wie Google Assistant oder Amazon Alexa, die menschliche Sprache verstehen und in Befehle für die Software umwandeln.
NLP nutzt linguistische und phonetische Konzepte intensiv. So zerlegt der NLP-Algorithmus beispielsweise gesprochene Sätze in Phoneme – die kleinsten Lauteinheiten –, welche es der Maschine ermöglichen, Millionen von Wörtern zu unterscheiden.
Die englische Sprache verfügt über 42 Phoneme. Andere Sprachen haben ebenfalls spezifische Phoneme, die von NLP-Algorithmen verwendet werden, um die jeweilige Sprache zu verstehen.
Zugriff auf Erstanbieterdaten
Sobald die NLP-Funktionalität etabliert ist, müssen Sie das Programm mit einem kontinuierlichen Strom von Kundendaten aus verschiedenen Erstanbieterquellen verbinden.
Da die Daten direkt von Ihren Kunden über Telefonate, E-Mails und Chats gesammelt werden und diese mit Ihrer Datenschutzerklärung einverstanden sind, ist dies sicherer als die Nutzung von Datenquellen Dritter.
Stimmungsanalyse
NLP-Programme beinhalten auch Algorithmen zur Stimmungsanalyse. Diese haben das Ziel, Kundenchats und Telefonate zu analysieren und die Stimmung oder Absicht des Kunden zu erkennen.
Wenn der Algorithmus beispielsweise positive Wörter wie „toll“, „super“ oder „fantastisch“ erkennt, wird dies als positive Stimmung interpretiert. Negative Begriffe wie „nutzlos“, „nicht gut“ oder „wertlos“ deuten hingegen auf Unzufriedenheit hin.
Die Kombination all dieser Elemente in einer Cloud-Anwendung eröffnet Ihnen immense Möglichkeiten, Ihre Kunden wirklich zu verstehen. Sie können Ihre Dienstleistungen so anpassen, dass sie den Kundenbedürfnissen entsprechen, ohne Ihr Budget zu sprengen.
Einige Konversationsanalyse-Tools sind so leistungsstark, dass sie Leiter des Kundendienstes in Echtzeit über negative Ereignisse in Telefonaten oder Chats informieren. Dadurch können Manager oder Vorgesetzte den Support-Mitarbeiter unterstützen und eine positive Erfahrung für den Anrufer sicherstellen.
Vorteile
#1. Identifizierung von Kundenproblemen
Kundenzufriedenheit ist ein maßgeblicher Faktor für den Geschäftserfolg. Wenn Sie die Probleme der Kunden nicht erkennen, wird es für Unternehmen unmöglich, diese anzugehen und Kunden langfristig zu binden.
Ein wesentlicher Vorteil der Konversationsanalyse ist die Identifizierung von Ursachen und Auslösern für Kundenfrustration. Dies erleichtert die rasche Behebung von Problemen, während Unternehmen notwendige Schritte zur Prävention einleiten können.
#2. Verbesserte Verkaufs- und Konversionsraten
Jedes Unternehmen strebt eine Verbesserung von Traffic-Konversion und Verkaufszahlen an. Hier kommt die Analyse der Kundengespräche ins Spiel.
Sie erhalten Einblicke in die meistgefragten Funktionen. Wenn Kunden unzufrieden mit bestimmten Aspekten Ihrer Produkte oder Dienstleistungen sind, erfahren Sie dies durch die Analysedaten.
#3. Tiefere Einblicke in die User Experience (UX)
Konversationsanalysedaten ermöglichen Ihnen, tiefere Einblicke in die gesamte Customer Journey zu gewinnen und Änderungen in der Kundenstimmung während des Prozesses zu erkennen.
Diese Erkenntnisse, die sowohl aus digitalen als auch aus telefonischen Kundeninteraktionen stammen, helfen Ihnen, die User Experience zu optimieren.
#4. Fundierte Entscheidungen treffen
Jede unternehmerische Entscheidung sollte auf fundierten Informationen und Fakten basieren. Da Ihre Dienstleistungen auf die Zufriedenheit Ihrer Kunden ausgerichtet sind, ist die Kundenkonversation ein wertvoller Beweis.
Analysieren Sie die Daten, um zu verstehen, was Kunden von Ihren Produkten erwarten. So können Sie fundierte Entscheidungen über zukünftige Produktlinien oder Updates treffen.
#5. Echtzeitüberwachung der Mitarbeiter
Support-Mitarbeiter repräsentieren Ihr Unternehmen im direkten Kontakt mit Kunden. Einige Konversationsanalyse-Tools bieten auch Einblicke in die Echtzeitleistung der Mitarbeiter.
Diese Daten ermöglichen Unternehmen, ihre Kundenbetreuer gezielt zu schulen, indem Stärken und Schwächen identifiziert werden. Außerdem können Sie eine optimierte Strategie für den Umgang mit verschiedenen Kunden entwickeln.
#6. Steigerung der Produktivität im Supportcenter
Die Analyse von Gesprächen im Supportcenter (Anrufe und Chats) ermöglicht auch eine effizientere Gestaltung des Systems. Hier können Sie Analysedaten nutzen, um bessere Kategorisierungen und Weiterleitungen zu ermöglichen.
Sie erhalten Einblicke, welche Mitarbeiter besonders gut mit bestimmten Problemen umgehen können. So können Unternehmen Chats und Anrufe von Kunden effektiver weiterleiten.
Praktische Anwendungsfälle
#1. Sammlung von Feedback aus diversen Kanälen
Ein einziges Konversationsanalyse-Tool kann alle Medien abdecken, die für die Kommunikation mit Ihrer Zielgruppe verwendet werden. So können Sie verwertbare Informationen aus Kundenfeedback in Chats, Social-Media-Kommentaren, Tweets, Telefonaten, E-Mails, Unternehmensbewertungen und mehr gewinnen.
Wenn beispielsweise Kunden ein Problem mit einem Produkt oder einer Dienstleistung über verschiedene Kanäle hinweg vermehrt melden, kann das Tool diese Kommentare umgehend analysieren, das Problem verstehen und eine Lösung empfehlen.
#2. Produkttests
Für kleine und mittelständische Unternehmen oder Start-ups, die sich die vollständige Markteinführung eines Produkts oder einer Dienstleistung zur Testzwecken nicht leisten können, bietet ein Konversationsanalyse-Tool Unterstützung.
So können Sie das Produkt oder die Dienstleistung zunächst einer kleinen Gruppe von Kunden anbieten. Beobachten Sie deren Kommentare, Feedback und Interaktionen auf verschiedenen Plattformen. Der NLP-Algorithmus hilft Ihnen dabei, positive, neutrale und negative Stimmungen zu erfassen.
Anschließend können Sie statistisch auswerten, ob die Einführung erfolgreich sein wird oder nicht.
#3. Virtueller Kundendienstassistent
Ein häufiges Problem im Kundendienst sind Wiederholungsanrufer. Dies tritt auf, wenn der erste Ansprechpartner das Problem nicht effektiv lösen konnte.
Eine Konversationsanalyse-KI analysiert die verschiedenen Dialoge und Monologe Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden.
Wenn die KI feststellt, dass ein Anrufer das Kundendienstteam wiederholt kontaktiert, kann sie diese Fälle den Managern melden, damit ein erfahrener Mitarbeiter sich des Problems annimmt.
#4. Compliance in Callcentern
Betrug mit Kreditkarten, Debitkarten, Sozialversicherungsnummern und Identitätsdiebstahl stellen große Herausforderungen für Callcenter dar. Mit einem Konversationsanalyse-Tool können solche Betrugsfälle effizient und kostengünstig behandelt werden.
Der Algorithmus analysiert alle Anrufe, E-Mails und Chats in Echtzeit. Sobald er erkennt, dass ein Kunde Kreditkarten-, Debitkarten- oder Sozialversicherungsdaten preisgibt, kann er den Vorfall sofort melden.
Daraufhin kann das Audit- und Compliance-Team des Callcenters eingreifen, um die Offenlegung sensibler Kundendaten zu verhindern.
#5. Lead-Bewertung
Marketingteams können durch die Analyse von Leads mittels Konversationsanalyse erhebliche Einsparungen erzielen. Der Algorithmus hilft Ihrem Team, die Einstellung der potenziellen Kunden zu Ihrer Marke zu analysieren.
Wenn die Analyse etwas Negatives ergibt, können Sie die Weiterverfolgung des Leads beenden, da dieser wahrscheinlich nicht konvertieren wird.
#6. Personalisiertes Marketing
Ein Konversationsanalysealgorithmus kann in Verbindung mit einem Marketingtool genutzt werden, das E-Mails, SMS, IVR-Telefonanrufe, WhatsApp-Nachrichten usw. an Kunden versendet.
Wenn beispielsweise ein Kunde einen Ihrer Mitarbeiter wegen eines neuen Smartphones kontaktiert hat, welches Sie bald auf den Markt bringen, kann Ihr Marketing-CRM nach einer entsprechenden Auslösung durch den Algorithmus eine personalisierte E-Mail mit einem Checkout-Link für das Telefon am Launch-Tag senden.
Dadurch können Kunden das Gerät mit nur einem Klick kaufen und Sie haben mehrere Lead-Konversationen sichergestellt.
Abschließende Bemerkungen
Konversationsanalyse ist ein ausgezeichneter Ansatz, um Kundendaten gewinnbringend für das Wachstum Ihres Unternehmens einzusetzen. Dabei ist es jedoch wichtig sicherzustellen, dass die Erfassung von Gesprächen mit Kunden, Mitarbeitern oder Anbietern auf ethische Weise erfolgt.
Eine klare Mitteilung, dass Chats, Anrufe oder Bewertungen gespeichert werden können, um Bedürfnisse besser zu verstehen, ist ein wichtiger Schritt, um Verstöße gegen Datenschutzbestimmungen zu vermeiden.
Sie haben nun die Grundlagen dieses schnell wachsenden Tools zur Analyse von Geschäftsdaten kennengelernt. Sie können diese Technologie jetzt effektiv und sicher in Ihrem Unternehmen einsetzen.
Als nächsten Schritt können Sie sich mit Software zur Kundenbindung und Kundenloyalität beschäftigen, um mehr Umsatz aus Ihrem bestehenden Kundenstamm zu generieren.