Wie kann man die Kundenzufriedenheit mithilfe von KI messen?

Geschrieben von Diabolocom

Künstlicher Intelligenz
Kundenzufriedenheitswerte sind wichtige Indikatoren für die Unternehmensstrategie

Die Kundenzufriedenheit war noch nie so entscheidend wie heute. Aus diesem Grund gewinnen Messwerte, die diese Zufriedenheit objektiv erfassen können, sowohl für Unternehmen als auch für Verbraucher zunehmend an Gewicht. Doch stellt sich die Frage, ob Bewertungen, die allein auf einer einzigen Note basieren, tatsächlich ausreichen, um die Komplexität der Kundenzufriedenheit angemessen abzubilden?

Da die Messung der Kundenzufriedenheit komplex ist, ist es von entscheidender Bedeutung, die vorhandenen Methoden zu hinterfragen, die zur Definition der Kundenzufriedenheit verwendet werden.

Aktuelle KPIs zur Messung der Kundenzufriedenheit

Die Kennzahlen der Kundenzufriedenheit sind Stand heute subjektive Ergebnisse, die mithilfe von Umfragen oder Bewertungen den Grad der Zufriedenheit von Kunden erfassen.

Der Net Promoter Score (NPS)

Der Net Promoter Score ist zu einem der am häufigsten verwendeten Indikatoren für Kundenzufriedenheit geworden. Er wird anhand folgender Frage definiert: “Würden Sie auf einer Skala von 0 bis 10 unser Unternehmen/unser Produkt/unsere Dienstleistung einem Freund oder Kollegen empfehlen?”.

Die Befragten wurden in drei Kategorien eingeteilt:

  • Promotoren (Antworten zwischen 9 oder 10)
  • Passiven (Antworten zwischen 7 oder 8)
  • die Kritiker (Antworten zwischen 0 und 6)

Der NPS wird ermittelt, indem der Prozentsatz der Kritiker vom Prozentsatz der Befürworter subtrahiert wird.

Dank der künstlichen Intelligenzen von Diabolocom werden Daten angereichert und in den Interaktionen verwendet.

Der Customer Satisfaction Score (CSAT)

Der Customer Satisfaction Score ist ein weiterer wertvoller Indikator zur Bewertung der Kundenzufriedenheit. Er basiert in der Regel auf einer Multiple-Choice-Frage, die an die Kunden gerichtet wird. 

Kunden bewerten ihre Zufriedenheit auf einer Skala von 1 bis 5 oder von 1 bis 7, um ein Produkt oder eine Dienstleistung zu bewerten.

Andere Bewertungsscores

Neben diesen beiden Indikatoren gibt es eine Vielzahl von Scores zur Kundenzufriedenheit, wie z. B. : 

  • Der Customer Effort Score bewertet, wie leicht es für Kunden ist, eine Aufgabe zu erledigen, z. B. ein Problem zu lösen.
  • Die Time to First Value misst die Zeit, die ein Kunde benötigt, um aus einem Produkt oder einer Dienstleistung einen Wert zu erzielen.

Die Wahl des Indikators hängt von den Zielen des Unternehmens ab, insbesondere von den Aspekten der Kundenerfahrung, die es verbessern möchte.

Die Vor- und Nachteile dieser Scores

Vor- und Nachteile von NPS

Der NPS ist einfach zu verstehen und zu verwalten, was ihn beliebt macht und eine Kategorisierung der Kunden ermöglicht.

Es ist jedoch nicht in der Lage, die Komplexität der Kundenmeinungen zu erfassen und kann durch kulturelle oder geografische Verzerrungen beeinträchtigt werden.

Vor- und Nachteile von CSAT

Der Hauptvorteil des CSAT ist seine Fähigkeit, genau die Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden müssen.

Er eignet sich dazu, die Zufriedenheit an verschiedenen Berührungspunkten mit Kunden zu bewerten.

Dennoch kann seine Aussagekraft durch die Art der Fragestellung und die verwendete Bewertungsskala begrenzt sein, was zusätzliche Untersuchungen erforderlich machen kann.

Vor- und Nachteile anderer Scores

Andere zuvor gesehene Scores sind nützlich, um die Kundenzufriedenheit zu bewerten, indem man sich auf einen bestimmten Aspekt konzentriert.

Ihre Relevanz hängt jedoch stark vom Kontext ab, daher ist es wichtig, diese Indikatoren zu ergänzen.

Abschließend ist zu beachten, dass Kennzahlen der Kundenzufriedenheit eine wichtige Einschränkung aufweisen: Sie erfassen keine qualitativen Kommentare der Kunden. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, quantitative Indikatoren mit einer qualitativen Analyse der Kommentare zu kombinieren.

Ein neuer Maßstab für Kundenzufriedenheit dank Künstlicher Intelligenz (KI)

Ein besseres semantisches Verständnis

  • Semantische Analyse eröffnet neue Horizonte

Mithilfe der semantischen Analyse können Sie Kundenbewertungen im Detail untersuchen und Schlüsselwörter, sprachliche Trends und ausgedrückte Emotionen entschlüsseln.

Sie kann bestimmte Aspekte eines Produkts oder einer Dienstleistung aufdecken, die Zufriedenheit oder Frustration hervorrufen. Zudem unterstützt sie bei der Erkennung wiederkehrender Probleme und der Identifikation von Potenzialen zur Verbesserung.

  • … hin zu neuen Indikatoren

Mithilfe der semantischen Analyse lassen sich sprachliche Daten in konkrete Einsichten umwandeln. 

Die KI extrahiert automatisch Informationen aus Kundenkommentaren, erkennt wiederkehrende Themen, zugehörige Emotionen und aufkommende Trends. Basierend auf diesen extrahierten Daten werden neue Scores definiert, die die bestehenden ergänzen.

Eine bessere Berechnungsmethode

  • Angereicherte Daten

Künstliche Intelligenz reichert das Kundenfeedback mit Daten von Dritten an, die aus vergangenen Interaktionen oder sogar aus dem Tonfall der Stimme stammen.

KI nutzt unter anderem Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zum maschinellen Lernen. Diese Technologie identifiziert Emotionen, unausgesprochene Bedürfnisse und versteckte Motive.

  • Die Skalierbarkeit der Faktoren

Wenn die KI Kundenzufriedenheitswerte berechnet, berücksichtigt sie eine Vielzahl von Faktoren und deren Veränderungen. Diese Faktoren schwanken je nach spezifischen Anwendungsfällen, der Art des Unternehmens, der Branche etc.

Beispielsweise sind die Prioritäten der Kunden im Technologiesektor anders als im Gesundheitswesen. Die KI berücksichtigt diese Unterschiede, um Scores zu liefern, die die Realität des jeweiligen Kontexts widerspiegeln.

  • Eine Verringerung der potenziellen Verzerrungen

Im Gegensatz zu manuellen Bewertungen, die von Vorurteilen oder menschlichen Fehlern beeinflusst werden können, analysiert die KI die Daten völlig objektiv.

Die Auswertung des Kundenfeedbacks erfolgt einheitlich, unabhängig von Faktoren wie Alter, Geschlecht oder Herkunft. Dies garantiert Unternehmen eine fundiertere Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Kundenerfahrung.

Verfeinerte Kundenzufriedenheitswerte mit der KI Diabolocom

Semantisches Verständnis

  • Verarbeitung der Stimme 

Die Sprachverarbeitung durch Transkription ist eine von Diabolocom übernommene Technologie, die Sprachkonversationen in geschriebenen Text umwandelt. Mithilfe von Algorithmen zur automatischen Sprachverarbeitung werden Audiointeraktionen zwischen Kunde und Agent innerhalb von Sekunden in geschriebene Worte umgewandelt.

Anschließend analysiert die KI den Inhalt, um Elemente wie ausgedrückte Gefühle, Schlüsselwörter und Gesprächsgründe zu identifizieren. Mit diesem Ansatz können Callcenter wiederkehrende Probleme erkennen und die Qualität des Kundenservice messen. 

  • Textverarbeitung

Die KI-basierte Textverarbeitung ermöglicht die Bewertung der Kundenzufriedenheit aus unterschiedlichen Quellen wie E-Mails, SMS, Chats und sozialen Netzwerken. Die Diabolocom KI sammelt diese Textdaten und analysiert sie daraufhin.

Die semantische Analyse

  • Erkennen von gemischten Meinungen

Das KI-Tool von Diabolocom geht über einfache quantitative Bewertungen hinaus, indem es sich auf die sprachlichen Feinheiten konzentriert. Dabei berücksichtigt es nicht nur die Erfassung einzelner Schlüsselwörter, sondern versteht den Kontext und die Bedeutung jeder Kundenaussage.

Die semantische Analyse kann beispielsweise die Nuancen in Kommentaren erkennen, die zwar positiv beginnen, aber mit gewissen Bedenken enden. Dadurch wird deutlich, dass die Kundenmeinung vielschichtiger ist, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Die semantische Analyse verleiht den Daten eine emotionale Dimension, die für den Aufbau einer starken Kundenbeziehung von essentieller Bedeutung ist.

  • Erkennen von Produkten und Dienstleistungen

Die semantische Analyse von Diabolocom spielt eine entscheidende Rolle bei der Erkennung von Produkten und Dienstleistungen, die von Kunden erwähnt werden. Dies ist selbst bei sprachlichen Abweichungen oder falscher Rechtschreibung möglich.

So können sie den Ruf ihrer Angebote verfolgen und bessere strategische Entscheidungen treffen.

Nutzung der Daten

  • Bereitstellung im Kundenbeziehungs-Tool

Die durch Konversationsanalyse angereicherten Daten können in Echtzeit in Szenarien nach dem Anruf oder bei der Kundeninteraktion integriert werden.

Denn Diabolocom ermöglicht eine nahtlose Integration dieser Daten in seine operativen Szenarien. Es ist möglich, neue Variablen aus der KI in die Szenarioblöcke einzubauen und sie mit bestehenden Variablen zu verknüpfen.

  • Export in andere Tools

Die Daten stehen in der Diabolocom-Oberfläche zur Verfügung und können durch eine nahtlose CTI-Integration oder REST-API Integration mühelos in die führenden CRMs auf dem Markt exportiert werden. Auf diese Weise haben Unternehmen Zugriff auf die von KI-Analysen verfeinerten Daten in ihren bereits vorhandenen Systemen.

  • Maßgeschneiderter Austausch

Durch die Entschlüsselung der Kundeninteraktionen enthüllt die KI von Diabolocom wertvolle Informationen über die Bedürfnisse und Emotionen der Kunden. Dieses tiefere Verständnis des Verbrauchers ermöglicht es den Agenten, ihre Ansprache in Echtzeit anzupassen. 

Die Agenten erhalten individuell abgestimmte Empfehlungen für jeden Kunden, wodurch jede Interaktion zu einem einzigartigen Erlebnis werden kann.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, eine durch KI angereicherte Lösung für Kundenbeziehungen einzuführen. Die KI-Lösung von Diabolocom ermöglicht es, Kundenfeedback besser zu verstehen, präziser zu bewerten und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Tatsächlich liefert die KI eine umfassende Messung der Kundenzufriedenheit, die quantitative und qualitative Aspekte miteinander verbindet. Sie ermöglicht es Unternehmen, die Customer Journey zu optimieren und sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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