Voice & Data: Warum Sie Sprachdaten auswerten sollten?

Sprachdaten – eine wertvolle Informationsquelle zur Verbesserung des Kundenerlebnisses

Sprachdaten sind alle nützlichen Informationen, die man aus den Telefongesprächen mit Interessenten und Kunden gewinnen kann. Die Tätigkeit eines Contact Centers oder eines Kundendienstes erzeugt eine sehr große Menge an Sprachdaten, die nützlich sind, um den Kundenservice und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Von Sprachdaten zu sprechen bedeutet, Telefongespräche mit Ihren Leads und Kunden als Informations- und Erkenntnisquellen zu betrachten – egal, ob es sich um ausgehende oder eingehende Anrufe handelt.

Die Bedeutung von Sprachdaten liegt in ihrer Fähigkeit, die Erwartungen und Bedürfnisse von Kunden direkt zu offenbaren, ohne den Filter schriftlicher oder digitaler Interaktionen. Jeder Telefonanruf ist eine Gelegenheit, nicht nur den expliziten Inhalt der Kundenanfrage zu erfassen, sondern auch die emotionalen und kontextuellen Feinheiten, die damit einhergehen. Diese Fülle an Informationen ermöglicht ein besseres Verständnis und eine angemessenere Reaktion auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden.

Ein besseres Verständnis der Bedürfnisse, Erwartungen, Herausforderungen und Reibungspunkte der Kunden ermöglicht es im Gegenzug, Bereiche zu identifizieren, in denen die Kundenerfahrung verbessert werden kann.

Sprachdaten ermöglichen es auch, die Bedürfnisse der Kunden zu antizipieren, indem sie z. B. wiederkehrende Fragen, häufige Anfragen und regelmäßige Kontaktgründe identifizieren.

Die eigentliche Herausforderung für Unternehmen besteht darin, diese Sprachdaten zu erfassen, zu analysieren und auszuwerten, um daraus umsetzbare Einsichten zu gewinnen.

Die Herausforderungen, die mit der Analyse von Sprachdaten verbunden sind

Die Personalisierung des Dialogs beruht darauf, dass man seine Interessenten und Kunden kennt. Dies ist eine bekannte Regel, die sowohl für das Marketing als auch für den Außendienst und den Kundenservice gilt. Kundenwissen ist die Bedingung für die Möglichkeit der Personalisierung.

• Kundenwissen resultiert aus der Auswertung einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich:
• Soziodemografischen Daten wie Alter, Geschlecht und Wohnort,
• Transaktionsdaten, welche die Einkaufshistorie des Kunden, gekaufte Produkte und die dabei getätigten Ausgaben umfassen,
• Informationen aus Interaktionen mit dem Kundendienst,
• Webbrowser-Daten, die Aufschluss über die vom Kunden besuchten Internetseiten geben,
• Kampagnendaten, die Einblicke in die Beteiligung des Kunden an E-Mails, Werbemaßnahmen und Promotions bieten, sowie Daten aus Kundenzufriedenheitsumfragen.

Diese Datenzusammenführung ermöglicht es Unternehmen, ein detailliertes Bild ihrer Kunden zu erstellen, um deren Bedürfnisse besser zu verstehen und gezielter auf sie einzugehen.

Alle diese Daten können zusammengefasst werden, um eine 360°-Ansicht des Interessenten und des Kunden zu erhalten, die eine Personalisierung der Marketing- und Verkaufsaktionen, des Kundenservices usw. ermöglicht.

Wie wir uns in der Einleitung erinnerten, wurden Sprachdaten lange Zeit vernachlässigt und nicht ausreichend genutzt. Auch heute noch entgeht vielen Unternehmen ein erheblicher Teil der Informationen aus Telefongesprächen.

Aus einem einfachen Grund: Das Extrahieren und Analysieren von Daten aus Sprachkanälen bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Gesprochene Konversationen lassen sich nicht ohne Weiteres strukturiert analysieren, ohne dass eine fortgeschrittene Verarbeitung auf der Grundlage fortgeschrittener Systeme zur Erkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache (TLN) erfolgt.

Die wesentlichen Herausforderungen im Bereich der Spracherkennung umfassen:

• Sprachvariabilität: Unterschiede in Akzenten, Dialekten, der Sprechgeschwindigkeit und emotionalen Zuständen von Sprechenden erschweren es Spracherkennungssystemen, ein breites Spektrum an Spracheingaben präzise zu erfassen und zu verarbeiten.
• Kontextverständnis und Semantik: Die Fähigkeit, den Kontext zu erkennen, in dem Wörter und Sätze genutzt werden, ist entscheidend für eine akkurate Interpretation der Sprachdaten. Idiomatische Ausdrücke, sprachliche Feinheiten und fachspezifische Terminologien erfordern fortschrittliche Techniken im Bereich Natural Language Processing (NLP).
• Hintergrundgeräusche und Aufnahmequalität: Häufig beeinträchtigen Hintergrundlärm und schlechte Audioqualität, besonders bei Telefonaten, die Leistungsfähigkeit von Spracherkennungssystemen. Diese Systeme müssen in der Lage sein, solche Störungen zu minimieren, um die Sprache klar zu identifizieren.
• Datenintegration: Die Verknüpfung von Sprachdaten mit anderen Datenquellen, wie digitale Kanäle oder CRM-Systeme, stellt Herausforderungen bezüglich der Kompatibilität und des Datenmanagements dar. Es bedarf technischer Lösungen, die eine effiziente Konsolidierung und Analyse dieser heterogenen Daten ermöglichen.
• Datenschutz und gesetzliche Bestimmungen: Die Erfassung und Analyse von Sprachdaten muss im Einklang mit Datenschutzgesetzen erfolgen. Unternehmen sind gefordert, ihre Verfahren zur Verarbeitung von Sprachdaten so zu gestalten, dass sie den rechtlichen Anforderungen entsprechen, was eine zusätzliche Ebene der Komplexität hinzufügt.

Die gute Nachricht ist, dass der technologische Fortschritt es heute ermöglicht, diese Herausforderungen, die lange Zeit die Nutzung von Daten aus Telefongesprächen verhindert haben, weitgehend zu lösen.

Die Analyse von Sprachdaten im Zeitalter der Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Das Aufkommen von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hat die Möglichkeiten von Unternehmen, Sprachdaten zu nutzen, revolutioniert. Diese technologischen Fortschritte machen möglich, was in der Vergangenheit schwer zu erreichen war: Telefongespräche in analysierbare und verwertbare Daten umzuwandeln.

Hier sind die wichtigsten Anwendungsfälle von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Analyse von Sprachdaten:

• Transkription (Speech to Text ) : Die automatische Transkription von Gesprächen ist die Grundlage für die Analyse von Sprachdaten. Mithilfe von NLP und fortschrittlicher Spracherkennung können Systeme nun Sprache mit hoher Genauigkeit in Text umwandeln, selbst unter Bedingungen, die alles andere als ideal sind. Dies ermöglicht eine quantitative und qualitative Analyse von Gesprächen und macht die Daten endlich für tiefergehende Analysen zugänglich.
• Sentimentanalyse : NLP-Tools können den Tonfall und die Emotionen hinter den Worten bewerten. Die Gefühlsanalyse hilft Unternehmen, nicht nur zu verstehen, was Kunden sagen, sondern auch, wie sie sich fühlen.

• Extraktion von Schlüsselinformationen : NLP-Technologien können wichtige Informationen aus Gesprächen automatisch identifizieren und extrahieren, z. B. Produktnamen oder spezifische Probleme, die erwähnt werden. Diese Fähigkeit ermöglicht im nachgelagerten Bereich eine effizientere Triage von Anrufen und eine bessere Ressourcenzuweisung.
• Automatische Kategorisierung von Anrufen: Durch die Analyse des Gesprächsinhalts können NLP-Systeme Anrufe in vordefinierte Kategorien einteilen, um die Antworten zu organisieren und zu priorisieren. Das Ergebnis ist eine höhere betriebliche Effizienz, da die Anrufe an die am besten geeigneten Agenten oder Abteilungen weitergeleitet werden.
• Gesprächszusammenfassungen mit KI: Künstliche Intelligenz kann Zusammenfassungen von Gesprächen erstellen, Übersichten, die es ermöglichen, Schlüsselpunkte zu erfassen und die nächsten Schritte zu identifizieren. So entgehen Ihnen keine Schlüsselinformationen und Fehlinterpretationen werden vermieden.

Diese Anwendungen von Technologien zur Sprachanalyse geben einen guten Einblick in das, was heute möglich ist. Jetzt kann durch die Analyse von Sprachdaten jede Kundeninteraktion in Möglichkeiten zum Lernen und zur Verbesserung umgewandelt werden. Die von Diabolocom entwickelte Software für das Management von Contact Centern stellt Ihnen die Funktionen zur Verfügung, die Sie zur Auswertung von Sprachdaten benötigen.

Einige Tipps zur Nutzung von Sprachdaten

Hier sind einige nützliche Tipps, wenn Sie erwägen, die Sprachdaten aus dem Telefonverkehr mit Ihren Interessenten und Kunden zu nutzen:

Priorisieren Sie die Qualität der Aufnahme

Die Genauigkeit der Analyse hängt stark von der Qualität der Aufzeichnung des Telefongesprächs ab. Wir empfehlen Ihnen, in eine qualitativ hochwertige Lösung zu investieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die erfassten Sprachdaten klar und für die Analysetools verwertbar sind. Als Telekommunikationsbetreiber bietet Diabolocom professionelle Cloud-Telefonie-Lösungen, die diese Anforderung erfüllen.

Investieren Sie in die richtige Software

Sie müssen eine Call-Management-Software auswählen, die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche Intelligenz integriert. Mit unserer Software Diabolocom können Sie die oben vorgestellten Anwendungen realisieren: Transkriptionen von Anrufen und Sprachnachrichten, Erstellung von Anrufzusammenfassungen, Stimmungsanalyse und Erkennung von Anzeichen für Kundenirritation, Kategorisierung von Anrufen…

Bilden Sie Ihre Teams aus

Die Effektivität der Nutzung von Sprachdaten hängt stark von der Fähigkeit der Teams ab, die extrahierten Informationen richtig zu interpretieren. Wir empfehlen Ihnen, Ihre Teams regelmäßig zu schulen, damit sie wissen, wie sie die aus Kundengesprächen gewonnenen Daten am besten nutzen können.

Beachten Sie die Vertraulichkeit und die Vorschriften

Stellen Sie sicher, dass alle Praktiken zur Aufzeichnung und Analyse von Sprachdaten den lokalen und internationalen Gesetzen zum Schutz der Privatsphäre und zum Datenschutz entsprechen. In Frankreich und Europa gilt die Allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO). Sie verpflichtet Unternehmen, die ausdrückliche Zustimmung der Kunden zur Aufzeichnung ihrer Stimmen und zur Verwendung ihrer Daten einzuholen.

Über Sprachdaten hinaus: Integration mit anderen Datentypen

Sprachdaten werden zu einem wichtigen Bestandteil des Lead- und Kundenwissens. Eine Herausforderung besteht darin, diese sprachbasierten Daten erfolgreich mit anderen Interessenten- und Kundendaten zu kombinieren.

Sprachdaten sind zwar wesentlich, liefern aber nur einen Teil der Geschichte. Um eine 360-Grad-Ansicht des Kunden zu erhalten, müssen die Agenten Zugriff auf weitere Daten haben, wie z. B. Kaufhistorien, Interaktionen in sozialen Netzwerken, Engagement für Marketingkampagnen, demografische Daten usw.

Es ist die Kombination und Konsolidierung all dieser Informationen, die eine erweiterte Personalisierung der Interaktionen und einen relevanteren Kundenservice ermöglicht.

Die Konsolidierung von Daten setzt voraus, dass es gelingt, alle Daten zu integrieren. In dieser Hinsicht bietet die von Diabolocom entwickelte Contact-Center-Management-Plattform zahlreiche Integrationsmöglichkeiten, insbesondere mit den wichtigsten CRM-Lösungen auf dem Markt: Salesforce, Microsoft Dynamics, Oracle, Zendesk. Wir können uns auch an andere Systeme anbinden, sobald diese über Rest APIs verfügen.

Schlussfolgerung

Daten und menschliche Sprache bilden eine perfekte Symbiose! Moderne Sprachanalysetechnologien eröffnen Unternehmen neue Möglichkeiten, ihr Verständnis für Kunden und Interessenten zu vertiefen. Durch den Einsatz von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und künstlicher Intelligenz können die Inhalte von Telefongesprächen in strukturierte, analysierbare Informationen überführt werden. Dies ermöglicht es den Mitarbeitenden in Kontaktzentren, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Diese Technologie schafft einen Kreislauf, in dem die Stimme des Kunden als Datenquelle dient. Diese Daten werden wiederum genutzt, um die Kommunikation der Service-Mitarbeiter zu optimieren. Es besteht also eine dynamische Wechselwirkung zwischen Stimme und Daten. Diabolocom steht Unternehmen bei der Implementierung dieser fortschrittlichen Integration von Sprachdaten zur Seite, um die Kundenerfahrung signifikant zu verbessern.