Conversational Analytics ist die Technologie der nächsten Generation, die Ihnen hilft, aus vielen Kanälen zu extrahieren, was der Kunde über Ihre Marke sagt.
Mit dem Wachstum der künstlichenIntelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) können Sie sich jetzt einfach auf Cloud- oder On-Premise-Anwendungen verlassen, die all diese Kundenstimmen in wenigen Minuten entschlüsseln können. Conversational Analytics ist die Technologie hinter diesen Tools.
Lesen Sie weiter, um Conversational Analytics von Grund auf kennenzulernen. Es wird Ihnen helfen, diese Technologie in Ihrem Unternehmen zu implementieren, Managed Services für andere Unternehmen zu entwickeln oder Entwickler dieser Technologie zu werden.
Was ist Conversational Analytics?
Bei der Konversationsanalyse wird eine Software verwendet, die verschiedene Konversationen aus digitalen Quellen über Ihr Unternehmen durchgehen kann. Zu diesen Unterhaltungen gehören Beiträge in sozialen Medien, Telefonanrufe/Chats mit dem Kundendienst, Bewertungen von Unternehmensprofilen, Forumsdiskussionen und mehr.
Im Wesentlichen zielt diese Technologie darauf ab, Tausende von Kundengesprächen mit oder über Ihr Unternehmen in wenigen Minuten zu lesen. Daraus lassen sich wichtige Informationen gewinnen, die Ihnen helfen können, Ihr Produkt, Ihren Service oder Ihre Marke nach den Wünschen Ihrer Kunden zu verbessern.
KI und ML sind die beiden wichtigsten Softwareentwicklungstechnologien, die hinter der Konversationsanalyse stehen. Bei der KI ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) der Schlüsselalgorithmus hinter solchen Programmen.
Diese fortschrittlichen Informationstechnologie-Tools und Cloud-Computing-Funktionen helfen Ihnen, Konversationen in jeder Form zu verstehen, z. B. E-Mails, Telefonanrufe und Texte.
Conversational Analytics ersetzt die manuelle Prüfung von Kundendienstanrufen, E-Mails und Chats. KI-Software kann Terabytes von Konversationen in Minutenschnelle durchforsten.
Außerdem können die Tools verschiedene Geschäftsdaten wie Richtlinien, Risikobewertung usw. aus anderen integrierten Apps sammeln und sofortige Lösungen für die Probleme der Kunden vorschlagen.
Wenn Sie in der Kundendienstbranche tätig sind, werden Sie von dieser Technologie zur Informationsanalyse reichlich Gebrauch machen. In der Dienstleistungsbranche werden hauptsächlich die folgenden zwei Arten von Tools für die Konversationsanalyse verwendet:
- Sprachkonversation
- Text-Konversation
Unternehmen nutzen dieses High-Tech-Konzept zur Analyse von Gesprächen mit Kunden, Mitarbeitern, Auftraggebern, Lieferanten usw. Unternehmen müssen die Datenschutzbestimmungen CCPA, GDPR usw. einhalten, wenn sie Konversationsdaten von ihrer Zielgruppe sammeln.
Warum ist die Analyse von Konversationen wichtig?
#1. Erhalten Sie die nuancierte Geschichte
Aus den Online-Bewertungen Ihrer Kunden können Sie vielleicht ein paar Informationen über deren Beschwerden und Zufriedenheit entnehmen. Der beste Ort, um die umfassendste Geschichte zu erfahren, ist jedoch das Gespräch mit dem Kundendienstmitarbeiter.
Viele Kunden jeden Alters wenden sich an den Kundendienst, und Unternehmen erhalten einen besseren Überblick, wenn sie ihre Gespräche analysieren. Sie erhalten nicht nur einen detaillierten Überblick über das Kundenverhalten und die Stimmung, sondern können auch Muster erkennen und Maßnahmen ergreifen.
#2. Vorhersage des Kundenverhaltens
Jeder Kunde ist anders – wie er sich verhalten wird, lässt sich nicht vollständig vorhersagen. Aber Sie können Muster erkennen, wenn Sie Hunderte und Tausende von Kundengesprächen durchgehen.
Mit seiner Hilfe wissen Sie, was die Kunden brauchen, noch bevor sie es wissen. Infolgedessen werden Ihre Kunden eine bessere Erfahrung machen, wenn sie sich an Ihren Kundensupport wenden.
#3. Erhalten Sie bessere Einblicke als das Kundenfeedback
Nur eine kleine Anzahl von Personen, die Ihren Kundenservice kontaktiert haben, wird Ihnen ein Feedback geben. In den meisten Fällen finden Menschen mit extrem positiven oder negativen Erfahrungen die Zeit, Ihnen ein Feedback zu geben.
Aus diesem Grund können die Daten, die Sie aus den Rückmeldungen erhalten, zu den Extremen hin verzerrt sein. Wenn Sie genaue Daten darüber erhalten möchten, wie Ihre Kunden über Ihre Marke und Ihren Kundenservice denken, ist die Analyse von Konversationen die beste Methode dafür.
#4. Reduzieren Sie die interne Arbeitsbelastung
Die Konversationsanalyse ist ein automatischer Prozess, der mit Hilfe verschiedener Anwendungen durchgeführt wird. Es ist also nicht mehr nötig, einen Mitarbeiter damit zu beauftragen, die Gespräche manuell durchzugehen, was zeitaufwändig und hektisch ist.
Stattdessen können sie sich auf hochwertige Aufgaben konzentrieren, die zu mehr Umsatz und ROI führen.
Andererseits können Sie durch die Analyse häufige Fragen oder Wünsche identifizieren.
#5. Zählen Sie auf ihre eigenen Worte
Die Kommentare, die Menschen zu Ihren Produkten und Ihrem Unternehmen abgeben, sind unstrukturiert und kurz. Daher ist es nicht einfach, sie auf ihre gefühlsmäßige Richtigkeit zu analysieren. Möglicherweise gibt es auch eine Zeichen- oder Wortbeschränkung, die es den Kunden erschwert, das zu schreiben, was sie fühlen.
In Gesprächen gibt es solche Beschränkungen nicht, und Sie können die Gefühle auch dort richtig analysieren.
#6. Holen Sie sich die notwendigen Daten von den Kunden selbst
Der beste Weg, die Kundenerfahrung zu verbessern, besteht darin, Daten aus allen Arten von Feedback zu sammeln. Was auch immer Sie an Kundendaten sammeln möchten, Sie können es aus Gesprächen tun, die die Meinung der Kunden selbst einbeziehen.
Wie funktioniert Conversational Analytics?
Die Technologie stützt sich stark auf KI, insbesondere NLP. Außerdem benötigen Sie Datenbanken mit Textdaten, Archive mit Telefonanrufen, Echtzeit-Integration mit Tools für den Kundenservice usw.
Künstliche Intelligenz
Mithilfe von ML und NLP trainieren Softwareentwickler ihre Anwendungen darauf, geschriebene und gesprochene Sprachen zu verstehen. Google Assistant oder Amazon Alexa sind zum Beispiel KI-Programme, die Ihre gesprochene Sprache verstehen und in Befehle für die Software umwandeln können.
NLP nutzt die Konzepte der Linguistik und Phonetik exzessiv. Der NLP-Algorithmus zerlegt zum Beispiel gesprochene Sätze in Phoneme. Das sind Lauteinheiten, die einer Maschine helfen, Millionen von Wörtern zu unterscheiden.
Die englische Sprache hat 42 Phoneme. Auch andere Sprachen haben spezifische Phoneme, die ein NLP-Algorithmus nutzt, um menschliche Sprachen zu verstehen.
Zugang zu Daten von Erstanbietern
Sobald das NLP fertig ist, müssen Sie das Programm mit einem stetigen Strom von Kundendaten aus verschiedenen Erstanbieterquellen verbinden.
Da Sie die Daten direkt von Ihren Kunden durch Anrufe, E-Mails und Chats sammeln und diese Ihre Datenschutzvereinbarung akzeptieren, ist dies sicherer als Datenquellen von Dritten.
Sentiment-Analyse
Das NLP-Programm verfügt auch über einen Algorithmus zur Stimmungsanalyse. Ziel ist es, Chats und Telefonanrufe von Kunden zu erfassen, die auf den Modus oder die Absicht des Kunden hinweisen.
Findet der Algorithmus zum Beispiel positive Wörter wie Amazing, Superb, Fantastic usw., bedeutet dies, dass der Benutzer zufrieden ist. Andererseits bedeuten negative Wörter wie Nutzlos, Nicht gut, Wertlos, Schrott usw., dass der Anrufer nicht zufrieden ist.
Wenn Sie nun all dies in einer Cloud-Anwendung kombinieren, erhalten Sie enorme Möglichkeiten, Ihren Kunden effektiv zu verstehen. Sie können Ihren Service so anpassen, dass Ihre Kunden zufrieden sind, ohne die Bank zu sprengen.
Einige Tools zur Gesprächsanalyse sind so leistungsfähig, dass sie die Leiter von Kundendienstteams in Echtzeit über alle negativen Vorfälle bei Anrufen oder Chats informieren. So kann der Manager oder Supervisor den Supportmitarbeiter dabei unterstützen, dem Anrufer ein angenehmes Erlebnis zu bieten.
Vorteile
#1. Finden Sie die Schmerzpunkte der Kunden
Die Kundenzufriedenheit ist der wichtigste Faktor für den Geschäftserfolg. Wenn Sie die Schmerzpunkte Ihrer Kunden nicht herausfinden, ist es für jedes Unternehmen unmöglich, diese zu beseitigen und Kunden zu binden.
Der wichtigste Vorteil der Konversationsanalyse besteht darin, dass Sie die Ursachen und Auslöser von Kundenfrustrationen ermitteln können. So wird es einfacher, die Probleme so schnell wie möglich anzugehen, während Unternehmen die notwendigen Schritte unternehmen können, um sie zu vermeiden.
#2. Bessere Verkaufs- und Konversionsraten
Jedes Unternehmen strebt eine bessere Konversionsrate und höhere Verkaufszahlen an. Deshalb müssen Sie die Kundengespräche analysieren.
So erfahren Sie, nach welchen Funktionen die Benutzer am meisten fragen. Wenn jemand mit bestimmten Funktionen Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung nicht zufrieden ist, können Sie dieses Tool aus den Analysedaten lernen.
#3. Erhalten Sie bessere Einblicke in die UX
Mit den Daten aus der Konversationsanalyse erhalten Sie Einblicke, die Ihnen helfen, die gesamte Customer Journey zu verstehen. Sie erfahren auch, wie sich die Stimmung der Kunden während der Reise verändert.
Sie erhalten verwertbare Einblicke in die digitalen und telefonischen Erfahrungen der Kunden und können diese nutzen, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
#4. Informierte Entscheidungen treffen
Jede geschäftliche Entscheidung, die Sie treffen, sollte gut informiert sein und durch Beweise gestützt werden. Da Ihre Dienstleistungen darauf abzielen, die Kunden zufrieden zu stellen, gibt es keinen besseren Beweis als Kundengespräche.
Gehen Sie die Analysedaten durch, um herauszufinden, was die Kunden von Ihren Produkten erwarten, damit Sie Entscheidungen über die nächste Produktreihe oder die nächsten Aktualisierungen treffen können, die Sie auf den Markt bringen werden.
#5. Echtzeit-Überwachung von Agenten
Die Support-Agenten sind die Vertreter Ihres Unternehmens, die mit Ihren Kunden zu tun haben. Einige Konversationsanalyse-Tools sind auch in der Lage, Einblicke in die Echtzeitleistung der Agenten zu geben.
Unternehmen können diese Daten nutzen, um ihre Kundenbetreuer zu schulen, indem sie ihre Stärken und Schwächen herausfinden. Außerdem können dieselben Daten verwendet werden, um eine optimierte Strategie für den Umgang mit verschiedenen Kunden zu entwickeln.
#6. Steigern Sie die Produktivität des Support Centers
Die Analyse der Konversation in einem Support Center (Anruf und Chat) ermöglicht es Ihnen auch, das System produktiver zu machen. Hier kann man die Analysedaten auch für eine bessere Kategorisierung und Weiterleitung nutzen.
Sie geben Aufschluss darüber, wie gut bestimmte Agenten mit bestimmten Problemen umgehen können. So können Unternehmen Chats und Anrufe von Kunden effektiver weiterleiten.
Praktische Anwendungsfälle
#1. Sammeln von Feedback aus vielen Kanälen
Ein einziges Konversationsanalyse-Tool kann alle Medien abdecken, über die Sie mit Ihrem Publikum kommunizieren. So können Sie verwertbare Erkenntnisse aus Kundenfeedback aus Chats, Kommentaren in sozialen Medien, Tweets, Anrufen, E-Mails, Geschäftsbewertungen usw. sammeln.
Zum Beispiel melden Kunden übermäßig viele Probleme mit einem Produkt oder einer Dienstleistung auf verschiedenen Kanälen. Das Tool kann diese Flut von Kommentaren sofort analysieren, das Problem verstehen und Ihnen empfehlen, mit einer Lösung einzugreifen.
#2. Produkttests
Wenn Sie ein kleines oder mittleres Unternehmen oder ein Startup sind und es sich nicht leisten können, ein Produkt oder eine Dienstleistung in vollem Umfang zu testen, kann Ihnen ein Conversational Analytics Tool helfen.
Sie können das Produkt/die Dienstleistung zum Beispiel bei einer kleinen Gruppe von Kunden einführen. Beobachten Sie dann deren Kommentare, Feedback und Engagement auf verschiedenen Plattformen. Der NLP-Algorithmus wird Ihnen dabei helfen, positive, neutrale und negative Meinungen zu sammeln.
Dann können Sie statistisch messen, ob die Einführung erfolgreich sein wird oder nicht.
#3. Virtueller Kundendienst-Assistent
Ein Schmerzpunkt für die Kundendienstbranche sind wiederholte Anrufe. Das passiert, wenn der erste Agent den Anrufer nicht effektiv bedient.
Eine konversationsanalytische KI analysiert die verschiedenen Dialoge und Monologe Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden.
Wenn sie feststellt, dass ein Anrufer das Kundendienstteam mehrfach anruft, kann sie die Vorfälle an die Manager melden. Dann kann ein erfahrener Kundendienstmitarbeiter das Problem behutsam lösen.
#4. Compliance in Call Centern
Betrügereien mit Kreditkarten, Debitkarten, SSNs und Identitäten gehören zu den großen Herausforderungen für jedes Call Center. Unternehmen können solche Betrügereien mit Hilfe eines Conversational Analytics-Tools effizient und kostengünstig abwickeln.
Der Algorithmus analysiert alle Anrufe, E-Mails und Chats in Echtzeit. Wenn er feststellt, dass Kreditkarten-, Debitkarten- oder SSN-Informationen eines Kunden weitergegeben werden, kann er den Vorfall sofort kennzeichnen.
Dann kann Ihr Call Center Auditing- und Compliance-Team eingreifen, um zu verhindern, dass die sensiblen Daten der Kunden an die Öffentlichkeit gelangen.
#5. Lead-Bewertung
Marketing-Teams können viel sparen, wenn sie Leads mit Hilfe von Conversational Analytics analysieren. Der Algorithmus hilft Ihrem Team, die Stimmung des Interessenten gegenüber Ihrer Marke zu analysieren.
Wenn die Analyse etwas Negatives ergibt, können Sie aufhören, den Lead zu verfolgen, da er nicht konvertieren wird.
#6. Personalisiertes Marketing
Ein Algorithmus für die Konversationsanalyse kann eng mit einem Marketing-Tool zusammenarbeiten, das E-Mails, Texte, IVR-Anrufe, WhatsApp-Nachrichten usw. an Kunden sendet.
Ein Beispiel: Ein Kunde hat Ihren Agenten wegen eines neuen Smartphones kontaktiert, das Sie gerade auf den Markt bringen. Nach dem Anruf kann Ihr Marketing-CRM auf einen Auslöser des Algorithmus hin eine personalisierte E-Mail mit einem Kauflink für das Smartphone am Tag der Markteinführung versenden.
So kann der Kunde das Gerät mit nur einem Klick kaufen, und Sie haben dafür gesorgt, dass mehrere Kundenkontakte zustande kommen.
Abschließende Worte
Conversational Analytics ist ein großartiger Ansatz, um Kundendaten für das Unternehmenswachstum nutzbar zu machen. Sie müssen jedoch sicherstellen, dass Sie die Gespräche mit Verbrauchern, Mitarbeitern oder Verkäufern auf ethische Weise erfassen.
Wenn Sie erklären, dass der Chat, der Anruf oder die Bewertungen gespeichert werden dürfen, um die Bedürfnisse zu verstehen, können Sie Verstöße gegen Datenschutzbestimmungen vermeiden.
Bis jetzt haben Sie dieses schnell wachsende Tool zur Analyse von Unternehmensdaten von Grund auf kennengelernt. Sie können diese Technologie nun effektiv und sicher in Ihrem Unternehmen einsetzen.
Als Nächstes können Sie sich eine Software für Kundenbindung und -loyalität ansehen, mit der Sie mehr Umsatz aus dem bestehenden Kundenstamm herausholen können.