Wie Call Center Voice Analytics Ihr Geschäft ankurbelt

Group business colleagues wearing headsets working in office

Das erste Call-Center entstand wahrscheinlich in den 1950er-Jahren durch die Einführung von automatischen Anrufverteilungssystemen. In den 1970er-Jahren zentralisierten große Unternehmen ihre Anrufe, was es den Call-Centern erlaubte, zu expandieren und mehr Anfragen zu bewältigen. Manager nutzten Skripte, Sprachaufzeichnungen und Anrufstatistiken zur effektiven Überwachung. Mit der Digitalisierung änderte sich die Rolle des Call-Centers drastisch; technologische Innovationen wie Voice Analytics optimieren nun jede Kundeninteraktion. Call-Center entwickeln sich immer mehr zu Kontaktzentrum und werden zu einem integralen Bestandteil im Aufbau von langfristigen Kundenbeziehungen.

Was ist Speech Analytics?

Um die Speech Analytics in Call-Centern zu verstehen, ist es wichtig, die Speech Analytics in Call-Centern näher zu beleuchten.

„Bei der Speech Analytics von Call-Centern werden Anrufe analysiert, um die darin enthaltenen Informationen zu erhalten“, sagt Elena Kornilova, Product Marketing Manager bei Wildix. „Die Interaktionen zwischen Kunden und Agenten werden entschlüsselt, um Einblicke in die Stimmung der Kunden, das Produktfeedback, die Servicequalität und die Compliance zu erhalten. Leider war dies traditionell ein langwieriger und mühsamer Prozess, der viele manuelle Eingriffe erforderte.“

Die KI hat diesen Prozess jedoch dramatisch verbessert. Die Einführung fortschrittlicher Systeme in die Kontaktzentrum-Software hilft Managern zu verstehen, wie ihre Mitarbeiter arbeiten, ohne dass sie jeden einzelnen Anruf abhören müssen. Diejenigen, die sich fragen, „was ist Speech Analytics?“, stellen fest, dass dies schnell zu einem komplexen Thema werden kann.

Was ist Voice Analytics?

Mit KI-Einsatz im Hintergrund ermöglicht Voice Analytics eine deutlich verfeinerte Analyse jeder Kundeninteraktion. Im Gegensatz zur Textanalyse, die sich auf das „Was“ des Gesprächs konzentriert, legt Voice Analytics den Fokus auf nonverbale Indikatoren wie Tonfall, Sprechtempo und Pausen. Diese Elemente helfen, die Gefühlslage und den Stresslevel von sowohl Kunden als auch Agenten zu verstehen, wodurch eine umfassende Einschätzung der Kundenzufriedenheit möglich wird. Kurz gesagt, die Textanalyse erfasst das „Was“ und Voice Analytics das „Wie“ des Gesprächs.

Die Kombination dieser beiden Analyseformen verschafft Managern ein ganzheitliches Bild jeder Kundeninteraktion. Dies erleichtert die Verwaltung des Kontaktzentrums und hilft bei der Fokussierung auf Schlüsselindikatoren.

Die Entwicklung der Call-Center Analytik

Traditionell nutzen Kontaktzentrum eine Reihe von quantitativen Indikatoren wie durchschnittliche Bearbeitungszeit, Erstauflösungsrate und Abbruchraten, um ihre Leistung zu bewerten. Diese Metriken bieten nur einen oberflächlichen Einblick in Effizienz und Effektivität und vernachlässigen oft die Qualität der Interaktionen zwischen Kunden und Agenten. Durch die Fokussierung auf solche Kennzahlen geraten viele Kontaktzentren in die Falle, kurzfristige Lösungen gegenüber lang anhaltenden Strategien für echte Kundenzufriedenheit zu priorisieren.

Moderne Voice Analytics-Tools geben nun einen tieferen Einblick in das „Was“ und „Warum“ der Gespräche. Sie ermöglichen den Unternehmen, die Emotionen der Kunden zu erfassen, die Gründe für abgebrochene Anrufe zu verstehen und die gesamte Leistung der Kontaktzentren effizienter zu steuern.

„Wenn Kontaktzentrum von rein quantitativen Messungen zu KI-basierten qualitativen Metriken übergehen, gewinnen sie ein besseres Verständnis ihrer Gesamtleistung“, so Elena. „Das ebnet den Weg für einen empathischen und agileren Kundenservice, der menschliche Interaktionen stärker berücksichtigt.“

Kernbestandteile der Speech Analytics

Es existieren drei Hauptkomponenten der Voice Analytics: Sprache-zu-Text-Transformation, Echtzeit Speech Analytics und Post-Call-Analyse.

Sprache-zu-Text-Analytik: Durch den Einsatz von KI oder maschinellem Lernen werden gesprochene Worte in geschriebenen Text konvertiert. Erweiterte Algorithmen und Sprachmodelle garantieren eine hohe Genauigkeit, während Rauschunterdrückungsmechanismen die Komplexität lauter Kontaktzentrum-Umgebungen ausgleichen. Diese transkribierten Daten ermöglichen die Suche nach Schlüsselbegriffen und Mustern, wodurch typische Fragen, Reklamationen und Feedback identifiziert sowie die generelle Atmosphäre des Anrufs bewertet werden können.

Echtzeit-Speech Analytics: Durch die Live-Überwachung von Gesprächen können im laufenden Betrieb Analysen durchgeführt werden. Basisversionen können Alarme an die Vorgesetzten senden, wenn potenzielle Problembereiche, wie etwa Konflikte oder Compliance-Verstöße, erkannt werden. Fortgeschrittene Systeme können sogar den Agenten durch kontextbezogene Hinweise unterstützen. Die ausgefeiltesten Systeme sind fähig, wiederkehrende Kunden anhand von Sprachmustern oder vorherigen Interaktionen zu erkennen.

Post-Call-Analytik: Nach Abschluss des Anrufs haben Manager die Möglichkeit, die durchgeführte Interaktion anhand spezifischer Metriken zu bewerten, sei es die Effektivität der Problembehandlung oder die Adhärenz an vorgegebene Skripte. Zudem erlaubt die Aggregation der Daten aus verschiedenen Anrufen, die Identifikation von Trends und modernste Systeme können diese Daten direkt im CRM-System erfassen. Dies schafft ebenfalls Ausbildungschancen, da Manager exemplarische Szenarien für gute oder verbesserungswürdige Leistungen der Agenten sammeln können.

Vorteile einer Call-Center Voice Analytics

Die Implementierung von Speech Analytics-Tools in Call-Centern ist zwar mit Kosten verbunden, dennoch werden diese Technologien in fortschrittlicheren Systemen immer mehr zum branchenweiten Standard. Besonders im Rahmen eines multimodalen Kontaktzentren, das sowohl Sprach- als auch Text- und Audiodaten verarbeitet, entfaltet die Speech Analytics ihr volles Potenzial.

Der primäre Nutzen liegt in der Steigerung der Kundenzufriedenheit. Indem Agenten Stresssignale oder Unruhe bei Anrufern frühzeitig erkennen, können sie proaktiv deeskalieren und aus unzufriedenen Kunden zufriedener machen. Durch das Erkennen von Tonlage, Emotionen und Gesprächsinhalten können Live-Anweisungen wirksame Maßnahmen bieten, um negative Kundenreaktionen abzuschwächen.

„Einer der neuralgischen Punkte im Kontaktzentrums ist die schnelle Identifizierung der Hauptanliegen der Kunden“, stellt Elena fest. „Ein Kunde, der den Service eines Kontaktzentrums in Anspruch nimmt, hat in der Regel ein spezifisches Anliegen oder Problem. Die frühzeitige Identifikation dieser Themen durch Speech Analytics-Technologie ist ein klarer Vorteil für jedes Unternehmen.“

Dies fördert nicht nur die Performance, sondern auch die Weiterbildung der Mitarbeiter. Echtzeit-Feedback durch automatische Systemeingriffe ermöglicht eine sofortige Verhaltensanpassung und verhindert die Eskalation kleinerer Probleme. Das Resultat ist eine gesteigerte Konformität und Qualitätssicherung, da nun jede einzelne Interaktion nach festgelegten Standards überprüft werden kann.

Ebenso erleichtert die Technologie die Schulung der Mitarbeiter erheblich. Durch Echtzeit-Feedback und automatisierte Lernplattformen können Agenten ihre Fähigkeiten kontinuierlich verbessern und gravierende Fehler vermeiden. Dies trägt dazu bei, die Effizienz zu steigern, die Mitarbeiterfluktuation zu reduzieren und leistungsstarke Agenten entsprechend zu belohnen.

„Unsere Vorstellung eines modernen Kontaktzentrums geht weit über traditionelle Sprachanrufe hinaus und integriert Messaging und Konferenzdienste“, so Elena. „Heutige Kunden möchten auf die für sie bequemste Weise und in einer ihnen vertrauten Sprache mit Unternehmen in Kontakt treten. Insbesondere für jüngere Generationen wie Millennials und die Gen Z ist der klassische Anruf oft nicht das Kommunikationsmittel der Wahl. Durch KI-gestützte Analysen können wir alle Facetten der Kundeninteraktion abdecken und so einen ganzheitlichen Überblick bieten, der keine Details auslässt.“

Wichtige Funktionen, die Sie bei einer Speech Analytics Software beachten sollten

Wir haben bereits viele der wichtigsten Funktionen behandelt, auf die Sie bei einer Speech Analytics Software achten sollten:

  • Überwachung in Echtzeit
  • Echtzeit-Warnungen
  • Transkription von Anrufen in Textform
  • Aufforderungen und Hinweise durch KI
  • Integration mit anderer Kontaktzentrum Software

Am wichtigsten ist jedoch, dass Sie über detaillierte Berichts- und Datenvisualisierungstools verfügen.

„Was ein System wirklich von einem anderen unterscheidet, ist oft nicht die zugrunde liegende Lösung, sondern wie gut diese Lösung aussagekräftige Berichte erstellt“, sagt Elena. „Diese Kontaktzentrum Speech Analytics-Berichte müssen leicht verständlich und einfach zu vergleichen sein und einen schnellen Zugriff ermöglichen – und die Reporting-Tools von Wildix bieten genau das. Sie benötigen nicht nur eine einzelne Kennzahl, sondern einen umfassenden Überblick. Wenn Berichte nicht einfach erstellt werden können, werden sich Manager wieder auf ihr Bauchgefühl verlassen, und das kann für ein modernes Kontaktzentrum katastrophal sein.“

Die Investition: Die Wahl der richtigen Voice Analytics Software

Die richtige Kontaktzentrum-Lösung für Sie muss ein hervorragendes Telefoniesystem beinhalten. Die Integration von Speech Analytics Software in dieses System sollte einfach sein – und idealerweise sollte sie bereits integriert sein.

„Die Roadmap für x-bees umfasst KI-gesteuerte Eingabeaufforderungen“, erklärt Elena. „Diese werden bereits getestet und verfeinert, damit wir ein zuverlässiges und nützliches System haben, das Call Center-Managern und -Mitarbeitern gleichermaßen eine große Hilfe ist. Einfache Dinge wie Transkriptionen, Speech Analyticsn und Zusammenfassungen von Besprechungen, die über unsere Integrationen automatisch in ein CRM wie Salesforce oder Hubspot hochgeladen werden können, tragen dazu bei, die Effizienz zu verbessern und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.“

Wenn es um innovative Entwicklung geht, macht Wildix jedes Mal alles richtig. Wildix war das erste Unternehmen, das eine vollständige UCaaS Lösung auf der Basis von WebRTC entwickelt hat, und hat vor allen anderen Wettbewerbern das Apple Vision Pro Virtual-Reality-Headset unterstützt. Das Unternehmen ist ein Vorbild für neue Lösungen, mit denen sich Partner von anderen MSPs abheben können.

„Der Einsatz von KI zur Erstellung leistungsfähiger Speech Analytics für Call-Center macht das Leben viel effizienter“, meint Elena. „Diese Effizienz führt zu echten Kostenvorteilen für Call-Center und kann dazu beitragen, den Ruf des Kundendienstes zu erhalten oder sogar zu verbessern. Sie werden es zwar nie allen Kunden immer recht machen können, aber Speech Analytics-Tools erleichtern es, die Fälle zu bearbeiten, die eine sorgfältige Behandlung erfordern und sorgen für einen guten Ruf bei den Kunden.“

Call-Center Voice Analytik zusammengefasst

Die Implementierung von KI wird Kontaktzentren eine Fülle von Vorteilen verschaffen. Unternehmen, die diese fortschrittlichen Technologien nicht adaptieren, könnten rasch ins Hintertreffen geraten. Plattformen wie x-bees ermöglichen durch stetige Innovationen nicht nur einen Vertriebskommunikationskanal, sondern auch, vielfältige Kundeninteraktionen über Sprache, Text und Video zu ermöglichen. Dies verleiht dem Kontaktzentrum eine menschlichere Note. Die Notwendigkeit für diese Technologien wird in absehbarer Zeit unumgänglich sein, sodass sowohl Partnerunternehmen als auch die eigenen Geschäftsbereiche darauf vorbereitet sein sollten, diese einzuführen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, worauf Sie bei einem Call-Center achten müssen, lesen Sie unseren Blogbeitrag 2018 zur Steigerung der Produktivität von Call-Centern.

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