Was ist Text- und Sprachanalyse?

Text- und Sprachanalysen sind technische Werkzeuge, die künstliche Intelligenz wie die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um menschliche Sprache zu verstehen und Muster zu erkennen, wie häufige Vorkommen von Schlüsselwörtern und -phrasen. Text- und Sprachanalyse, manchmal auch als Interaktionsanalyse bezeichnet, kann riesige Datenmengen schnell analysieren, um den Nutzern Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Einblicke zu liefern.

Text- und Sprachanalysen werden häufig in Contact Centern verwendet, um Kundenservice-Interaktionen zu analysieren. Sprachaufnahmen werden transkribiert und digitale Interaktionen aufgezeichnet, woraufhin Text- und Sprachanalyse-Software 100 % der Kontaktdaten aller Kanäle (einschließlich Telefon, Chat, E-Mail, SMS und soziale Medien) durchgeht. Interaktionsanalysen können wertvolle Einblicke liefern, darunter:

  • Fahrer kontaktieren
  • Aufkommende Probleme
  • Trendthemen
  • Mögliche Compliance-Probleme
  • Ursachen
  • Organisation und Qualität auf Agentenebene

Diese Erkenntnisse ermöglichen es Contact Centern, proaktivere Kundenerlebnisse zu bieten, ihre Kunden besser kennenzulernen, neue Probleme schnell anzugehen und einen umfassenderen Überblick über die Interaktionsqualität zu erhalten. Die durch Text- und Sprachanalysen erzeugten Informationen können auch genutzt werden, um gezielte Schulungsmöglichkeiten zu identifizieren. Und wenn diese Informationen mit anderem Kundenfeedback, wie Umfragewerten, kombiniert werden, erhalten Organisationen eine ganzheitlichere Stimme des Kunden (VOC).

Text- und Sprachanalysetools können auch die Kundenstimmung anhand von Schlüsselwörtern und Konversationsmerkmalen wie Lautstärke und Tonhöhe bestimmen. Das Wissen um die Kundenstimmung ermöglicht es Contact Centern, mit unzufriedenen Kunden geschlossene Maßnahmen zu ergreifen, um die Beziehungen zu retten. Zusätzlich können Agenten anhand ihrer Kundenstimmungswerte gemessen und belohnt werden.

Die besten Text- und Sprachanalysetools sind cloudbasiert, bieten maximale Flexibilität und erfordern keinen Data-Science-Abschluss, um ihre Ergebnisse zu nutzen oder zu verstehen.

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