Sprachanalyse (Speech-Analytics)

Was versteht man unter dem Begriff Sprachanalyse? Und wie setzt man sie zur Optimierung sprachbasierter Kommunikationsprozesse, zur CSAT-Steigerung und zu Kundenbindungszwecken ein?

Pradeep Vasudev
June 20, 2023
5 min read

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Table of Contents

Was ist Sprachanalyse?

Die Sprachanalyse ist eine Technologie, die künstliche Intelligenz und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) nutzt, um Kundengespräche aus Live- oder aufgezeichneten Audiodateien zu verarbeiten und zu analysieren. In Contact-Centern kommt Sprachanalyse oft dann zum Einsatz, wenn der primäre Grund für den Kundenkontakt identifiziert werden sollen. Die am häufigsten in Kundengesprächen verwendeten Formulierungen werden automatisch erkannt. Die aus der Sprachanalyse gewonnenen Insights können auch Aufschluss über das Kunden-Sentiment, den Grad der Zufriedenheit und den allgemeinen Gesprächstonfall geben. Darüber hinaus wird die Sprachanalyse für das Quality-Monitoring sprachlicher Kommunikationsprozesse eingesetzt, da sie die Gesprächsqualität und die Mitarbeiter-Performance mit hoher Präzision ermittelt.

Wie funktioniert Sprachanalyse (Speech-Analytics)?

Sprachanalyse ist ein dreistufiger Prozess zur Verarbeitung, Transkription und inhaltlichen Analyse von unstrukturierten Audiodaten aus Telefonanrufen.

1. Datenverarbeitung

Speech-Analytics kombiniert mehrere fortschrittliche KI-Konzepte – darunter automatische Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR), Natural-Language-Processing (NLP), Maschinelles Übersetzen, Stimmungsanalysen (Sentiment-Analysis) und Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse menschlicher Sprache.

2. Analyse

Nach der Verarbeitung der Audiodaten von aufgezeichneten oder live geführten Anrufen erfasst die Sprachanalyse die Stimmung der Kunden – positiv, neutral oder negativ. Zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften werden gleichzeitig sensible Daten wie Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern und andere personenbezogene Daten (PII) nicht angezeigt. Zusätzlich können durch Keyword-Spotting zuvor definierte Wörter in Kundengesprächen erkannt werden.

3. Einblick gewinnen

Der nächste Schritt besteht aus detaillierten Reports und Auswertungen der zuvor festgelegten Parameter – wie etwa Anrufqualität, Mitarbeiter-Performance, Compliance-Monitoring sowie zur Stimmungs- oder Trenderkennung. Vergleichen Sie diese mit Ihren KPIs, um Ihre Zielsetzung zu überprüfen und Optimierungspotenziale auszuloten.

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Die verschiedenen Arten der Sprachanalyse

Es gibt zwei Arten der Sprachanalyse, je nach dem Zeitpunkt, zu dem die Audiodateien analysiert werden.

Echtzeit-Sprachanalyse

Hier werden Audiodaten live im Gespräch mit dem Kunden analysiert. Die Mitarbeiter können auf sofort verwertbare Erkenntnisse, Trends und Metriken zugreifen, die ihr aktuelles Kundengespräch konkret verbessern. Echtzeit-Analysen geben Einblicke in die Stimmungslage, den Tonfall und das Thema des Kunden. Außerdem liefert sie den Mitarbeitern Hinweise zur Verbesserung der Customer-Experience – alles während des Gesprächs.

Sprachanalyse nach dem Gespräch

Die nachträgliche Sprachanalyse liefert Ihnen Insights erst nach Beendigung des Gesprächs. Zu diesen Erkenntnissen gehören unter anderem die Identifizierung von Schlüsselwörtern in Gesprächen sowie die Erstellung benutzerdefinierter Textklassifizierungsmodelle, die bei der Entwicklung zukünftiger Kundensupportprozesse und -strategien hilfreich sein können.

Nachträgliche Sprachanalyse vs. Echtzeit-Analyse

Tools für die Sprachanalyse nach einem Anruf sind präskriptiver Natur und eignen sich für das Quality-Management und die Qualitätssicherung. Manager im Kundensupport und Mitarbeiter im Contact-Center profitieren von der Kenntnis der wichtigsten Kennzahlen, wie z. B. der Anrufhäufigkeit und KPIs zur Mitarbeiterperformance.

Nehmen wir an, Sie möchten wissen, wie oft die Wörter „Rückerstattung” oder „Zahlungsproblem” in Kundengesprächen fallen. Sie können Abfragen mit diesen Schlüsselwörtern erstellen und mithilfe nachträglicher Speech-Analytics nachvollziehen, wie häufig diese Probleme auftreten.

Echtzeit-Sprachanalysetools dienen dem Monitoring laufender Gespräche, wodurch Ihre Mitarbeiter besser auf das aktuelle Kundenproblem eingehen können. Dies kann Ihren Mitarbeitern helfen, die wahre Stimmung eines Anrufers zu verstehen – und eventuell seine Kaufabsicht. Wird das Echtzeit-Quality-Monitoring mit Echtzeit-Coaching und Unterstützung kombiniert, verbessert sich die Leistung der Mitarbeiter erheblich.

Darüber hinaus können Contact-Center mit Hilfe von Sprachanalyse-Tools die Einhaltung von Compliance-Vorschriften verbessern und Qualitätssicherungsprozesse teilweise automatisieren. Dies reduziert das Risiko von Verstößen gegen Servicelevel-Agreements (SLA) und daraus resultierenden Strafzahlungen.

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Welche Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile bietet die Sprachanalyse?

Manager im Contact-Center nutzen Echtzeit-Sprachanalyseplattformen dazu, den Grund eines Anruf, die darin erwähnten Produkte und die Stimmung der Anrufer zu ermitteln. So können sie die Bedürfnisse, Wünsche und Erwartungen der Kunden besser verstehen. Statt aus dem Bauch heraus zu entscheiden, ermöglicht die Sprachanalyse, danach zu gehen, was die Kunden tatsächlich und objektiv sagen – ohne subjektive Annahmen, ohne Rätselraten.

Speech-Analysis-Plattformen sammeln verwertbare Insights, die auf folgende Weise genutzt werden können:

1. Steigerung der Kundenzufriedenheit

Die zusätzliche KI-Ebene in der Sprachanalyse hilft bei der Analyse von Daten zur Customer Journey – inklusive des Tonfalls, der Stimmung und der verwendeten Formulierungen:

  • Rätselhaftes Verhalten von Kunden wird verständlich durch Customer-Insights zur Stimmungslage und zur Kundenzufriedenheit.

  • Erkennen Sie die Absichten Ihrer Kunden und richten Sie Remarketing-Kampagnen ein, die nach Verhalten targetieren, für eine nahtlose Customer-Experience.

  • Arbeiten Sie neue Mitarbeiter schneller ein und schulen Sie sie optimal, sodass sie ihre Kunden noch besser betreuen können.

Mehr erfahren: Tipps für den Kundenservice: Wie Sie Ihre Strategie mit Technologie verbessern

2. Leistung und Lösungsquote verbessern

KI-gestützte Sprachanalyse-Software verarbeitet Anrufaufzeichnungen und ist in der Lage, die Stimmungen in einem Kundengespräch recht präzise zu interpretieren. Darüber hinaus trainieren und verbessern diese Tools ihre Analysemodelle kontinuierlich, um sicherzustellen, dass sie Ihren Mitarbeitern stets die aktuellsten Erkenntnisse liefern, die der Leistung der Mitarbeiter und ihrer Problemlösungsquote zugute kommen. Und das funktioniert so:

  • Identifizieren Sie sich wiederholende Kundenanfragen und unterstützen Sie Ihre Mitarbeiter durch die Automatisierung und Beschleunigung von Routineaufgaben.

  • Geben Sie Mitarbeitern KI-gestützte Antwortvorschläge auf häufige Kundenfragen an die Hand. So können sie schnellere Lösungen anbieten, ihre SLAs einhalten und ihr Produktivitätsniveau aufrechterhalten.

  • Adressieren Sie Sprach- und Verständigungsprobleme in Gesprächen und bieten Sie entsprechende Unterstützung (zum Beispiel, wenn Mitarbeiter wegen Nervosität zu schnell sprechen).

  • Schaffen Sie mehr Zeitfenster, in denen sich ihre Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren können, die kritisches Denken und menschliches Gespür erfordern.

Mehr erfahren: So machen Sie aus Mitarbeitern Markenbotschafter

3. Steigerung der betrieblichen Effizienz

KI-gestützte Sprachanalysen liefern Geschäftsinformationen, die dazu beitragen können, Ihren Kundenservice, Ihr Marketing und Ihren Vertrieb noch enger aufeinander abzustimmen – zum Beispiel anhand dieser Fragen:

  • Liegt es an preiswerteren Mitbewerbern, an schlechtem Kundenservice, oder an der falschen Geschäftsidee, wenn die Kunden Ihre Produkte nicht kaufen?

  • Spricht der Vertrieb eigentlich dieselbe Sprache wie der Customer-Service?

  • Reagiert Ihr Support-Team zeitnah und pflegt es positive Kundenbeziehungen?

  • Welche Skills sollten Sie Ihren Vertriebs- und Kundendienstteams mit auf den Weg geben, damit sie mehr Erfolg haben?

Aus den Antworten auf die obigen Fragen können Sie entsprechende Marketing- und Verkaufsstrategien entwickeln:

  • Betonung der Vorteile und Alleinstellungsmerkmale eines Produkts oder Service, mit dem Ziel, sich von der Konkurenz abzuheben.

  • Der Customer-Service kann ein echtes Alleinstellungsmerkmal für Ihr Unternehmen darstellen – und die Abwanderung von Kunden verhindern – indem Sie Anrufern beispielhaften Support bieten.

  • Ungestörte Sender-Empfänger-Beziehung

  • Überwachen Sie die Einhaltung von Compliance-Vorschriften, beispielsweise bei Abrechnungsmodalitäten, bei Hinweisen auf Datenschutzverletzungen oder Verkaufsversuchen sensibler Informationen.

  • Identifizieren Sie Schulungsbedarf und bieten Sie Ihren Mitarbeitern Coaching und Unterstützung im Bereitschaftsdienst.

  • Finden Sie gute Gelegenheiten für Upselling, Cross-Selling und Advocacy, indem Sie Kundengespräche ermitteln, in denen eine positive Grundstimmung vorherrscht.

Mehr erfahren: Nein, Ihre Kunden wollen Sie nicht anrufen – und andere bittere Wahrheiten aus dem Kundensupport

4. Kostenreduzierung

Echtzeit-Sprachanalyse hilft Unternehmen auf ganz verschiedene Weise, Kosten zu senken:

  • Durch die Vermeidung unnötiger Rückrufe und die Verbesserung der Lösungsquote.

  • Leiten Sie Kundenanfragen an kostengünstige Kanäle wie SDS/IVR-Systeme oder Online-Self-Service weiter.

  • Vermeidung von Compliance-Verstößen (und Strafzahlungen)

  • Prozessautomatisierung reduziert die Anzahl der Mitarbeiter.

5. Compliance-Risiken minimieren

Die Bewertung jedes Anrufs und die Kennzeichnung von Verstößen gegen Compliance-Kriterien in Echtzeit kann Sie vor teuren Fehlern und Strafzahlungen durch Regulierungsbehörden schützen. Gleichzeitig unterstützt Call-Monitoring Ihr Compliance-Team dabei, sich auf die wirklich wichtigen Anrufe zu konzentrieren.

How to Resolve Issues Faster with the Right AI-Powered Routing Strategy

Mit KI-basierter Sprachanalyse von Sprinklr verbessern Sie den CSAT um bis zu 200 %

Kunden wenden sich über verschiedene Kanäle an Ihr Unternehmen – auch per Stimme. Das liefert Insights, die Sie sich zunutze machen sollten – für mehr Performance und besseren ROI im Customer-Service. Doch dafür benötigen Sie eine zentrale Stelle, an der alle Fäden zusammenlaufen, alle Insights, Metriken und Trends an einem Ort – damit Ihre Entscheidungsträger schnell darauf zugreifen können. Die KI-basierte Sprachanalyse-Software von Sprinklr weiß mehr. Diese Technologie, die auf der weltweit einzigen Plattform für Unified-CXM (Unified Customer Experience Management) basiert, ermöglicht die Zentralisierung von Analysen und Insights aus Rohdaten von Gesprächsmitschnitten und nutzt dabei diese Funktionen:

  • Automatische Spracherkennung mit einer Engine, die menschliche Sprache mit einer Wortfehlerrate (Word-Error-Rate, WER) von 0,15 (getestet) erkennt

  • Text-to-Speech-Funktion, die Voice-Bots eine individuelle Stimme verleiht – und nach den eigenen Stimmpräferenzen trainiert werden kann

  • Benutzerdefinierte Intents und ASR-Modelle, die auf branchenspezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind und mehrere Sprachen unterstützen

  • Sprachanalyse-Dashboard mit einem Tone-of-Voice-Widget zur Identifizierung häufiger Kundenwünsche und einem Conversations-Widget, das den bisherigen Kommunikationsverlauf abbildet und verfügbar macht

  • KI-basierte Smart-Alerts bei potenziellen SLA-Verstößen und Hinweisen auf Eskalationen

  • Insights zum Customer-Sentiment sortiert nach Art des Problems, Priorität und Kommunikationskanal

  • KI-gestützte CSAT-Prognosen dienen der Erkennung von Stimmungsänderungen während eines Anrufs und zur Generierung von Insights, die zur Verbesserung der CSAT führen

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