Kunden interagieren mit Unternehmen über verschiedene Kanäle wie E-Mail, Telefon, Chat und Social-Media-Kunden interagieren mit Unternehmen über verschiedene Kanäle wie E-Mail, Telefon, Chat und Social-Media-Plattformen. Diese Interaktionen erzeugen große Mengen unstrukturierter Daten, einschließlich textbasierter Kommunikation wie E-Mail- und Chat-Protokolle, Sprachaufzeichnungen von Telefongesprächen und andere Formen von Kundenfeedback. Diese Fülle an Informationen kann genutzt werden, um wertvolle Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Bedürfnisse der Kunden zu gewinnen - allerdings nur, wenn sie mithilfe fortschrittlicher Analysetechniken richtig ausgewertet werden.
Welches sind die Vorteile der Nutzung unstrukturierter Daten in Contact Centern?
Verbesserte Kundenerfahrung: Durch die Analyse von Kundenkommunikationsmustern können Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen sie ihren Service verbessern können, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Beispielsweise kann eine Stimmungsanalyse von Chat-Protokollen häufige Beschwerden oder Probleme aufzeigen, auf die die Agenten effektiver reagieren müssen. Manuelle Verfahren wie side by side coaching, silent monitoring sund sehr viel zeitintensiver und erfassen gleichzeitig nur einen Bruchteil der automatiserten Verfahren.
Verbesserung der Leistung der Agenten: Die Analyse der Interaktionen zwischen Agenten und Kunden kann Managern helfen, Schulungslücken zu erkennen und gezieltes Coaching anzubieten, um die Leistung der Agenten zu verbessern. Dies führt zu höherer Produktivität und verbesserten First Call Resolution Rates (FCR).
Qualitätskontrolle und Compliance: Die Überwachung und Analyse von Kundeninteraktionen kann Unternehmen dabei helfen, potenzielle Compliance-Verstöße, Qualitätsprobleme oder Sicherheitsverletzungen effizienter zu erkennen. Algorithmen des maschinellen Lernens können verdächtige Sprachmuster oder Anomalien in Echtzeit erkennen und so proaktive Maßnahmen zur Risikovermeidung ermöglichen.
Proaktive Problemlösung: Durch die Analyse von Kundenfeedback und Problemtrends können Unternehmen potenzielle Probleme vorhersehen, bevor sie sich zu größeren Vorfällen ausweiten. Dies ermöglicht ein proaktives Handeln, welches die Servicekosten erheblich reduziert.
Kosteneinsparungen: Die effektive Analyse und Nutzung unstrukturierter Daten kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen, da der Bedarf an manueller Analyse und Management minimiert, Fehler reduziert und die Ressourcenzuweisung optimiert wird.
Werkzeuge für die Nutzung unstrukturierter Daten: Wie AI seine Stärken ausspielt
Sie haben es sich wahrscheinlich schon gedacht. AI ist gefragt. Warum? Weil AI die Fähigkeit besitzt Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Eine Fähigkeit, bei der AI uns Menschen weit überlegen ist. Die o.a. Anwendungsfälle wie Emotions- oder Textanalyse von Dialogen (ganz gleich ob gesprochen oder in Schriftform) sind eine Stärke von Speech Analytics. Eine der vielen AI Varianten, die speziell für Contact Center entwickelt wurden und hier speziell bei Training und Coaching gute Dienste leisten.
Eine andere, etwas weniger bekannte Anwendung bezieht sich auf das Erkennen der Kontaktgründe – Intenterkennung um einen Begriff aus CX zu nehmen. Das ist ebenfalls nützlich, weil die Erfassung und Analyse der Kontaktanlässe eine entscheidende Planungs- und Optimierungsgrundlage darstellt. Der klassische Weg, dies von den Agenten erfassen zu lassen, ist praxisuntauglich; die Rubrik Sonstiges ist volumenmäßig führend und bringt keinerlei Erkenntnisse. Die Gespräche und Chats per AI auswerten zu lassen, bringt dagegen Licht ins Dunkel.
Zwei Beispiele für den Nutzen unstrukturierter Daten und wie man diese Daten mit AI zum Leben erweckt. Was zum Schluss noch wichtig ist: Der Call Center Manager steht nach wie vor in der Verantwortung die Daten zu interpretieren, die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen und Massnahmen einzuleiten; da ist AI aussen vor.
