Sprachanalyse

Was ist Sprachanalyse?

Sprachanalyse ist der Prozess der Analyse von Audioaufnahmen, um relevante Geschäftsinformationen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu gewinnen.

In den meisten Fällen wird Sprachanalyse auf Kundenanrufe bei einem Unternehmen angewendet. Sprachanalyse-Software bewertet das Audio, um nach Schlüsselwörtern und -phrasen zu suchen, die auf die Stimmung oder Emotionen des Kunden hinweisen.

Sprachanalyse betrachtet nicht nur die Wörter, die Kunden sagen. In fortschrittlicherer Software können auch der Ton und die Art der Gesprächsführung analysiert werden, um Einblicke in unausgesprochene Gedanken oder Gefühle zu gewinnen.

Arten der Sprachanalyse

Je nachdem, wie ein Unternehmen die in Kundenanrufen gesammelten Informationen nutzen möchte, kann die Sprachanalyse eine von zwei Arten sein:

• Echtzeitanalyse. Diese Art der Sprachanalyse wird durchgeführt, während Unternehmensvertreter mit Kunden telefonieren. Die Erfassung von Live-Daten bedeutet, dass Maßnahmen sofort ergriffen werden können, während das Unternehmen den Kunden noch am Telefon hat.
• Nachträgliche Analyse. Die Alternative zur Echtzeit-Sprachanalyse ist die nachträgliche Analyse. Aufzeichnungen von Kundenanrufen werden durch Sprachanalysetools geleitet, wo Erkenntnisse basierend auf Schlüsselwörtern extrahiert werden.

Grundlegende Elemente der Sprachanalyse

Unabhängig von der Art der durchgeführten Sprachanalyse umfassen die grundlegenden Elemente einer erfolgreichen Analyse:

• Datenverarbeitung. Der erste Schritt in der Sprachanalyse ist das Sammeln der zu bewertenden Informationen. Mithilfe von automatischer Spracherkennung (ASR), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Transkription können Sprachanalysetools wertvolle Erkenntnisse aus dem Eingangs-Audio extrahieren.
• Datenanalyse. Sobald die Software gelaufen ist, können Teams die entdeckten Informationen überprüfen und analysieren. In einigen Fällen kann ein zusätzlicher Verarbeitungsschritt erfolgen, um sensible persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu entfernen.
• Erkenntnisteilung. Sobald die Analyse stattgefunden hat, kann das Team seine Ergebnisse teilen. Die Ergebnisse der Sprachanalyse werden typischerweise an festgelegten Zielen wie Key Performance Indicators (KPIs) gemessen, um sicherzustellen, dass die Kundenzufriedenheitsziele erreicht werden und ob Unzufriedenheit angegangen werden muss.

Vorteile der Sprachanalyse

Es gibt eine Reihe von Vorteilen, die Unternehmen beim Einsatz von Sprachanalysetools erfahren. Dazu gehören:

• Erhöhte Kundenzufriedenheit. Besonders bei Echtzeitanalysen können Sprachanalysedaten den Kundensupport-Teams entscheidende Informationen liefern, die während der Anrufe genutzt werden können, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Auch bei der Nutzung von nachträglichen Daten können Kundendienstmitarbeiter mit realen Anrufen geschult werden und sind besser vorbereitet, um Fragen zu beantworten, die in Zukunft auftreten könnten.
• Verbesserte Mitarbeiterleistung. Zu wissen, auf welche Signale man bei Anrufen achten muss, kann den Kundensupport-Mitarbeitern das Vertrauen geben, Probleme bei zukünftigen Kundenanrufen anzugehen. Sprachanalyse kann auch helfen, häufig gestellte Fragen zu identifizieren, was bedeutet, dass Teams gebrieft und vorbereitet werden können, sobald diese erkannt wurden.
• Größere betriebliche Effizienz. Informationen, die aus Sprachanalysetools gewonnen werden, können wertvolle Einblicke für Marketing-, Vertriebs- und Produktentwicklungsteams bieten. Zu wissen, wo Teams bei der Unterstützung von Kunden oder in bestimmten Bereichen, mit denen Kunden Schwierigkeiten haben, hinterherhinken, kann zu zusätzlichem Teamtraining und zur Straffung von Prozessen führen, um die Kundenerfahrung zu verbessern.

Best Practices für Sprachanalyse

Bei der erstmaligen Implementierung von Sprachanalysesoftware sollten Unternehmen mehrere Best Practices befolgen, um die hilfreichsten Daten aus Kundenanrufen zu erhalten. Diese können umfassen:

• Überwachung jedes Anrufs auf Erkenntnisse. Je mehr Informationen ein Unternehmen über seine echten Kunden sammeln kann, desto einflussreicher werden die Maßnahmen sein, die nach den Anrufen ergriffen werden. Datengetriebene Erkenntnisse können erheblichen Einfluss auf das Endergebnis des Unternehmens haben, daher sollten nach Möglichkeit alle Anrufe mit Sprachanalysesoftware überwacht werden.
• Festlegen von Schlüsselwörtern oder -phrasen im Voraus. Bei der Einführung eines neuen Sprachanalysetools ist es am besten, die Software mit ausgewählten Wörtern und Phrasen zu programmieren, von denen Sie bereits wissen, dass Kunden sie verwenden könnten, um sowohl positive als auch negative Stimmungen anzuzeigen. Dies hilft, wiederkehrende Schmerzpunkte für Kunden zu identifizieren, um neue Protokolle für den Umgang mit Problemen zu etablieren.
• Anerkennung von Mitarbeitern für positive Erfahrungen. Während es wichtig ist, mit negativen Interaktionen eines Kunden mit dem Unternehmen umzugehen, ist es auch eine gute Praxis, Mitarbeiter anzuerkennen und zu belohnen, die positive Erfahrungen für Kunden schaffen. Dies sollte sich nicht nur auf den Verkauf beschränken. Jede hilfreiche Interaktion, die ein Kunde hat, könnte zu einem zukünftigen Verkauf oder einer verbesserten Kundenbindung führen, daher sollten diese Bemühungen ebenfalls belohnt werden.
• Erstellung eines Systems für die Einhaltung von Vorschriften. Die Wahrung der Privatsphäre und Sicherheit sensibler Kundeninformationen ist bei Anrufen genauso wichtig wie an einem Verkaufsort oder in jedem anderen Medium. Bei der Einrichtung von Sprachanalysesoftware sollten relevante Compliance-Prüfungen durchgeführt werden. In einigen Fällen kann KI bestimmte Arten von Informationen automatisch redigieren, bevor die Anrufdaten dem Team zur Verfügung gestellt werden.

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