Jeden Tag landen Hunderte bis Tausende von Nachrichten in Unternehmens-E-Mails, Chats, sozialen Medien oder Voicemails. Sie enthalten Frustrationen, Wünsche, Vorschläge und Warnsignale dafür, dass ein Kunde erwägt, zu einem Konkurrenten zu wechseln. Ohne systematische Analyse geraten diese Informationen oft in Vergessenheit und Unternehmen verpassen die Gelegenheit, rechtzeitig zu reagieren.
Ohne einen strukturierten Ansatz ist es schwierig:
Die Lösung besteht in einer automatisierten Analyse dieser Kommunikation, idealerweise in Echtzeit, wodurch unterschiedliche Text- und Audiodaten in umsetzbare Daten und umsetzbare Empfehlungen umgewandelt werden können.
Die Textkommunikation stagniert, während die Audiokanäle zweistellig wachsen:
Die Leute reden einfach gerne und erwarten von Unternehmen, dass sie nicht nur auf ihre Stimme hören, sondern sie auch verstehen.
Es gibt also eine klare Richtung -> diejenigen, die auf CX (Customer Experience) setzen, wachsen schneller und verlieren weniger Kunden.
Moderne Tools, die auf generativen und groß angelegten Sprachmodellen basieren (LLMs) bieten einen dreifachen Vorteil:
Natürlich beginnt alles mit der Audioaufnahme. Dann muss die Aufnahme mit einem sogenannten Speech-to-Text-Verfahren unter Verwendung von Large Language Models (LLM) bearbeitet werden. Zuerst erkennen wir die Sprache (n) und dann erstellen wir das Transkript. Im nächsten Schritt findet beispielsweise eine Stimmungs- und Emotionsanalyse statt (wiederum unter Verwendung von LLM und dafür spezialisierten Modellen wie Hume AI). Im vorletzten Schritt klassifizieren wir die Themen aus der Konversation und extrahieren Absichten oder Schlüsselwörter oder Informationen, die während der Konversation gehört wurden. Schließlich wird alles übersichtlich visualisiert und in Business Intelligence integriert (BI) oder benutzerdefinierte Berichtstools.
Oben erwähnen wir einen relativ einfachen Fall der Anrufanalyse. Es ist jedoch natürlich möglich, auf verschiedene Arten mit der Anrufanalyse zu experimentieren. Wenn Sie beispielsweise Anrufe mithilfe von Echtzeit-KI verarbeiten, kann auch die Datenanreicherung in Echtzeit für einen bestimmten Anruf aus Ihrer eigenen Wissensdatenbank (Bestellstatus, frühere Kommunikation usw.) in die Analyse einfließen. Im letzten Schritt können Sie dann Ihre Wissensdatenbank mit den neu gewonnenen Informationen aus dem Anruf aktualisieren. All diese Schritte können Ihren Mitarbeitern oder Personalmanagern zusätzliche Zeit sparen.
Wählen Sie stets Tools, Modelle und Verfahren im Hinblick auf die Art der zu verarbeitenden Informationen und die Sensibilität der Daten aus.
Die automatisierte Analyse der Kundenkommunikation, insbesondere der Sprachkommunikation, verändert das Spiel. Unternehmen, die in Echtzeit zuhören und reagieren können, erhöhen die Kundenzufriedenheit, senken die Kosten und verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil. Jetzt ist es an der Zeit, Ihrer Kundenstimme einen KI-Boost zu geben.
Benötigen Sie Hilfe bei der Implementierung von KI in Ihre Kundenkommunikation? Lassen Sie es uns wissen, wir helfen Ihnen gerne weiter.
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Jakub Bílý
Leiter/in Geschäftsentwicklung
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