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Exzellenter Kundenservice wird verstärkt zum zentralen Erfolgsfaktor für Unternehmen. Für richtige und schnelle Auskünfte in der Omni-Channel-Service-Welt sorgt eine gut gepflegte zentrale Wissensdatenbank. Genaue Auskünfte sind die Basis und Sprachanalyse kann sie laufend verbessern. Auf dieser Basis sollten die Agents im direkten Kundenkontakt aufbauen. Wer Kunden dazu noch gut versteht und passend agiert, wird sie auch begeistern. Hierbei unterstützt die Emotionsanalyse.
Spracherkennungssoftware funktioniert ähnlich wie Gesichtserkennungssoftware. Wie die Gesichtserkennung das Gesicht anhand von äußeren Merkmalen vermisst und einer Person zuordnet, so erkennt die Spracherkennungssoftware Wörter und Phrasen mit großer Zuverlässigkeit. Feine Laut-Unterschiede wie ein langer oder kurzer Vokal können die Bedeutung komplett verschieben: Ob man rastet (kurzes a) oder über die Autobahn raste (langes a) erkennt die Software und kann damit genau analysieren, ob ein Wort und vor allem welches besonders oft genannt wird. Somit können inhaltliche Schwerpunkte erkannt werden und bei der Betreuung der Kunden thematische Priorisierungen erfolgen. Man nehme das Beispiel Interactive Voice Response (IVR): Das automatische Sprachmenü ist in der Lage, z.B. bei der Problemschilderung eines Kunden, Stimme und Emotionen zu erkennen, zu analysieren und die Anrufer.:innen auf Basis der Erkenntnis direkt an den richtigen Agent oder in das thematisch passende Team weiterzuleiten.
Large-vocabulary continuous speech recognition
Vorab sei gesagt, dass der Datenschutz bei allen Aufnahmen von Kundengesprächen das Einverständnis der Kunden verlangt. Liegt es vor, lassen sich mit Spracherkennungssoftware aus den aufgenommen Gesprächen Wortlisten erstellen: Welches Wort wurde besonders häufig genannt? Aus den Listen lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die in künftigen Kundengesprächen eingesetzt werden können.
Doch nicht nur Listen mit den meistgenannten Wörtern, sondern auch Phrasen lassen sich mit der LVCSR-Analyse (large-vocabulary continuous speech recognition) aus den Kundengesprächen filtern. Damit können auch das Thema des Gesprächs sowie Aussagen, die besonders oft fallen, herausgefiltert werden. Die daraus gewonnenen Daten, können dann dem Unternehmen dabei behilflich sein, die eigenen Produkte zu optimieren. Aber auch im Contact Center können die Erkenntnisse dazu dienen, die Gesprächsführung der Agents zu verbessern. Noch einen Schritt weiter geht die Software zur Erkennung von Emotionen.
Schätzen Sie Menschen immer richtig ein?
Jeder kennt das: Man meint einen Menschen gut eingeschätzt zu haben und wird eines Besseren belehrt. Meist liegen erfahrene Agents richtig, aber wenn einmal nicht, kann das verheerende Folgen haben. Damit in Call Centern bestmöglich auf den Kunden eingegangen werden kann, wird Software eingesetzt, die Emotionen erkennt. Diese Software versteht und analysiert nicht den Inhalt der Gespräche, sondern sie erfasst die Stimmung des Gesprächspartners, wobei sie bereits heute eine Trefferquote 85-93 Prozent erreicht. Mittels eines Ampelsystems wird den Agents während des Gesprächs dann die Stimmung des Kunden angezeigt. Der Agent fühlt sich noch sicherer: Er/Sie hat Informationen im Blick und kann die Laune des Kunden besser einschätzen. Agents sollten erst auf die Emotionen eingehen und Fragen stellen. Der Kunde dürfte sich so gut aufgehoben fühlen und seine Zufriedenheit steigen. Zudem sieht der Agent auch seine eigene Stimmung und kann sich besser kontrollieren.
Mit diesen Vorteilen steigt der Einsatz solcher Software. Doch sollte sie allem voran eine Unterstützung für die Agents sein und nicht zur Überwachung eingesetzt werden. Die Ampeln könnten sonst vermehrt auf Rot stehen. Auch für die Verbesserung der Servicequalität birgt eine solche Software Potenzial: So können die Ergebnisse der Emotionserkennung in Bewertungen der Kundenzufriedenheit einfließen, ohne dass man den Kunden explizit danach fragen muss.
Spracherkennungssoftware und auch Software, die Emotionen erkennt, kann dabei helfen, den Kundenservice individueller auf den Kunden auszurichten und somit die dessen Zufriedenheit mit der Serviceleistung nachhaltig zu verbessern. Im Zuge des Vormarsches künstlicher Intelligenz in verschiedene Unternehmensbereiche, wird auch der Kundenservice langfristig von Analyse-Bots profitieren können.
