Kundenzufriedenheit - Gibt es etwas Wichtigeres?

Die Stimmung der Kunden zu verstehen und den Managern verwertbare Erkenntnisse darüber zu liefern, was sie antreibt, ist entscheidend, um das Kundenerlebnis in Contact Centern zu verbessern.

Was ist Kundenstimmungsanalyse?

Die Kundenstimmung entwickelt sich schnell zu einer der wichtigsten Messgrößen in Call Centern und Kontaktzentren. Die Stimmungsanalyse, auch bekannt als Opinion Mining, ist eine KI-gestützte Technologie, die von Unternehmen zur Überwachung und Analyse der Kundenstimmung eingesetzt wird. Diese Analyse nutzt maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um die Emotionen, Einstellungen und Meinungen der Kunden gegenüber ihren Produkten, Dienstleistungen, dem Kundensupport oder der Marke zu verstehen. Dabei werden verschiedene Formen der Kommunikation ausgewertet, darunter Telefongespräche, Live-Chats, Sofortnachrichten und Beiträge in sozialen Medien.

Im Callcenter-Kontext konzentriert sich die Stimmungsanalyse auf die Analyse von Echtzeit-Telefongesprächen zwischen Kunden und Agenten. Ziel ist es, die Stimmung der Kunden zu erfassen und die Emotionen und Gefühle der Anrufer während dieser Interaktionen zu verstehen. Durch die Verknüpfung der Stimmungsanalyse mit anderen Metriken zur Kundenerfahrung können Call Center-Manager die Kundenzufriedenheit messen und verwertbare Erkenntnisse über die Leistung der Agenten gewinnen.

 

Die Stimmungsanalyse in Call Centern bietet mehrere Vorteile, darunter:

  • Besseres Verständnis der Emotionen und Einstellungen der Kunden gegenüber den Produkten und Dienstleistungen des Unternehmens.
  • Messung der Kundenzufriedenheit durch Echtzeitanalyse von Telefongesprächen.
  • Erhöhte Transparenz der Agentenleistung, die gezielte Verbesserungen und Schulungen ermöglicht.

 

Die Stimmungsanalyse in Call-Centern kann in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden, z. B. zur Identifizierung von Kundenschmerzpunkten und verbesserungswürdigen Bereichen bei Produkten oder Dienstleistungen. Sie kann auch dazu verwendet werden, die Stimmung der Kunden während der Support-Interaktionen zu verfolgen, um ein positives Erlebnis zu gewährleisten. Solche Analysen können dabei helfen, die Effektivität der Antworten von Agenten bei der Behandlung von Kundenanliegen und Emotionen zu bewerten.

Insgesamt spielt die Stimmungsanalyse eine entscheidende Rolle dabei, Call Center dabei zu unterstützen, die Emotionen der Kunden zu verstehen und effektiv darauf zu reagieren, was letztendlich zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und -treue führt.

 

Wie die Kundenstimmungsanalyse funktioniert

Die Stimmungsanalyse ist ein vielschichtiger Prozess. Es werden zahlreiche Kriterien berücksichtigt, um die Stimmung des Sprechers genau zu beurteilen. Zu diesen Elementen gehören:

  1. Wörter und Wortschatz: Die vom Sprecher verwendeten spezifischen Wörter können verschiedene Emotionen und Stimmungen vermitteln. Bestimmte Wörter oder Phrasen können Positivität, Negativität oder Neutralität ausdrücken.

  2. Intonation: Der Ton oder die Intonation der Stimme des Sprechers spielt eine entscheidende Rolle bei der Vermittlung von Gefühlen. Ein fröhlicher und positiver Tonfall deutet in der Regel auf Positivität hin, während eine flache oder monotone Stimme Neutralität oder mangelnden Enthusiasmus suggerieren kann.

  3. Tonhöhenschwankungen: Variationen in der Tonhöhe, wie hohe oder tiefe Töne, können verschiedene emotionale Zustände ausdrücken. Hohe Töne können Aufregung oder Freude ausdrücken, während tiefe Töne auf Traurigkeit oder Frustration hindeuten können.

  4. Rate of Speech: Auch die Geschwindigkeit, mit der der Sprecher spricht, kann die Stimmungsanalyse beeinflussen. Schnelles Sprechen kann auf Erregung oder Aufregung hindeuten, während langsames Sprechen auf Langeweile oder Frustration hindeuten kann.

  5. Fließendes Sprechen: Flüssiges Sprechen bezieht sich auf die Geschmeidigkeit und Kohärenz der Rede des Sprechers. Flüssiges Sprechen wird typischerweise mit Zuversicht und Positivität assoziiert, während Zögern oder Stottern auf Unsicherheit oder Unbehagen hinweisen kann.

  6. Lautstärke: Die Lautstärke oder Lautstärke der Stimme des Sprechers kann Emotionen wie Ärger, Aufregung oder Begeisterung vermitteln. Erhöhte Lautstärke kann auf starke Emotionen hinweisen, ob positiv oder negativ.

  7. Ausmaß an Stress und Frustration: Stress und Frustration in der Stimme eines Sprechers können durch verschiedene stimmliche Hinweise, wie z. B. Änderungen in der Tonhöhe, Lautstärke oder im Tonfall, erkannt werden. Diese Hinweise können Aufschluss über den emotionalen Zustand und die allgemeine Stimmung des Sprechers geben.

Durch die Analyse dieser und anderer Variablen kann die Technologie zur Stimmungsanalyse, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basiert, eine objektivere Interpretation von Sprache liefern, so dass Unternehmen wertvolle Einblicke in die Emotionen und Wahrnehmungen von Kunden während der Interaktion gewinnen können. Dies ermöglicht eine fundiertere Entscheidungsfindung und eine gezielte Verbesserung des Kundenservices und der Kundenzufriedenheit.

Vorteile der Kundenstimmungsanalyse in Call Centern

 

  1. Messung der Kundenzufriedenheit: Während herkömmliche Kennzahlen wie CSAT und NPS (Net Promoter Score) auf freiwilligen Antworten beruhen, bietet die Stimmungsanalyse eine umfassendere Sichtweise, indem sie jede Interaktion auswertet und so Einblicke in die allgemeine Kundenzufriedenheit bietet.

  2. Verbesserung der Kundenerfahrung: Die Echtzeitverfolgung der Kundenstimmung ermöglicht es den Agenten, ihre Sprache und ihren Tonfall entsprechend anzupassen, was zu einfühlsameren und persönlicheren Interaktionen führt. Dies wiederum reduziert die Anzahl der Anrufe, verbessert das Gesamterlebnis und steigert die Kundenloyalität und -bindung.

  3. Verkaufssteigerung: In Outbound-Callcentern hilft die Stimmungsanalyse in Echtzeit den Agenten bei der Identifizierung potenzieller Verkaufschancen, indem sie positive Stimmungen erkennt, die auf Kundeninteresse hinweisen. Dies kann zu effektivem Upselling, Cross-Selling und der Einführung neuer Angebote führen.

  4. Bewertung der Leistung von Agenten: Die Stimmungsanalyse bietet tiefere Einblicke in die Leistung von Agenten, indem sie bewertet, wie sie mit Kundengesprächen umgehen, insbesondere im Umgang mit negativen Gefühlen. Dies hilft Managern, Trainingslücken zu erkennen und Coaching-Sitzungen entsprechend zu verfeinern.

  5. Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten: Durch die Analyse der Kundenstimmung können Manager die Grundursachen für die Unzufriedenheit der Kunden verstehen, Trends und Vorlieben erkennen und Probleme aufdecken, die andernfalls vielleicht unbemerkt bleiben würden. Dies ermöglicht die Verfeinerung von Anrufskripten, die Anpassung der Anrufweiterleitung und die Verbesserung interner Prozesse, um die Kundenerwartungen besser zu erfüllen.

  6. Erkennung von Problemen, die über den Service hinausgehen: Mit Hilfe der Stimmungsanalyse können umfassendere Probleme identifiziert werden, die die Kundenstimmung beeinflussen, z. B. Unzufriedenheit mit bestimmten Produkten oder Dienstleistungen. Manager können dann relevante Teams, wie z.B. Produktentwicklung und Marketing, mit verwertbaren Erkenntnissen versorgen, um diese Probleme effektiv anzugehen.

  7. Verbesserung von Kundenprofilen: Die Verfolgung von Stimmungsanalysedaten über einen längeren Zeitraum ermöglicht es Callcentern, Kunden auf einer tieferen Ebene zu verstehen und Kundenprofile zu verbessern. Dies ermöglicht personalisierte Interaktionen und eine effiziente Anrufweiterleitung auf der Grundlage historischer Stimmungsdaten, was zu einer verbesserten allgemeinen Kundenzufriedenheit beiträgt.

Insgesamt dient die Stimmungsanalyse in Call Centern als wertvolles Instrument zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit, der Agentenleistung und der betrieblichen Effizienz, indem sie Einblicke in die Emotionen und Präferenzen der Kunden gewährt.

Herausforderungen und Grenzen der Stimmungsanalyse

 

  1. Herausforderungen und Beschränkungen:

     
    • Komplexität der menschlichen Sprache: Die menschliche Sprache ist nuanciert und kontextabhängig, was es für Algorithmen zur Stimmungsanalyse schwierig macht, Gefühle richtig zu interpretieren. Diese Komplexität unterstreicht die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, sich in den Feinheiten der natürlichen Sprache zurechtzufinden, zeigt aber auch ihre Grenzen auf.

    • Sarkasmus und Ironie: Menschen verwenden oft Sarkasmus oder Ironie, um negative oder neutrale Gefühle mit positiver Sprache auszudrücken, was Werkzeuge zur Stimmungsanalyse verwirren kann.

    • Kontextverständnis: Algorithmen zur Stimmungsanalyse können Schwierigkeiten haben, den Kontext von Aussagen zu erfassen, was zu Fehlinterpretationen von Stimmungen führt, was die Bedeutung der Kontextanalyse verdeutlicht.

    • Mehrdeutigkeit in der Sprache: Mehrdeutige Sprache oder Ausdrücke mit mehreren Bedeutungen können zu Ungenauigkeiten in den Ergebnissen der Stimmungsanalyse führen. Um dies zu beheben, sind Fortschritte in der Sprachverarbeitung erforderlich, um das Kundenfeedback besser zu verstehen.

  2. Beispiel:


    • Das angegebene Beispiel "Ich liebe es, eine Stunde in der Warteschleife zu stehen" zeigt, wie Tools zur Stimmungsanalyse Stimmungen falsch klassifizieren können. Während die Aussage oberflächlich betrachtet positiv erscheint, ist die tatsächlich ausgedrückte Stimmung aufgrund der Unzufriedenheit mit langen Wartezeiten negativ.

    • Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, kontextbezogene Hinweise zu berücksichtigen und die zugrunde liegende Bedeutung von Aussagen zu verstehen, was für Algorithmen zur Stimmungsanalyse eine Herausforderung darstellen kann.

  3. Empfehlung:

    • Angesichts dieser Herausforderungen ist es von entscheidender Bedeutung, die Stimmungsanalyse in Verbindung mit anderen Analysemethoden bei der Auswertung von Kundeninteraktionen in Call Centern einzusetzen.

    • Menschliche Aufsicht und Interpretation können helfen, Ungenauigkeiten abzuschwächen, indem sie Kontext liefern und Nuancen in der Sprache verstehen, die Algorithmen möglicherweise übersehen.

    • Kontinuierliche Verfeinerung und Training von Stimmungsanalysemodellen können ebenfalls dazu beitragen, die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern und das Kundenerlebnismanagement zu verbessern.

 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Stimmungsanalyse zwar ein wertvolles Instrument für die Überwachung von Kundeninteraktionen in Call Centern ist, dass es jedoch wichtig ist, ihre Grenzen zu erkennen und sie durch menschliches Urteilsvermögen zu ergänzen, um eine genaue Interpretation der Stimmungen zu gewährleisten.

Best Practices zur Verbesserung der Ergebnisse der Stimmungsanalyse in einem Call Center

 

  1. Aktives Zuhören einsetzen:
    • Vertreter sollten aktiv zuhören, um das Problem des Kunden und seine Ursache effektiv zu verstehen. Diese Praxis ist für das Erfahrungsmanagement von entscheidender Bedeutung, da sie es ihnen ermöglicht, angemessen zu reagieren und optimale Lösungen anzubieten, was zu einer verbesserten Kundenerfahrung und einer positiven Stimmung führt. Die Einbeziehung generativer KI-Techniken kann das Verständnis und die Reaktion auf Kundenfeedback weiter verbessern.

  2. Einfühlungsvermögen demonstrieren:
    • Einfühlungsvermögen für die Gefühle der Kunden zu zeigen, hilft, schwierige Gespräche zu entschärfen, Eskalationen zu reduzieren und frustrierte Kunden zu beruhigen. Dieser Ansatz ist wichtig, um die Stimmung der Kunden zu verbessern und negative Gefühle in positive umzuwandeln, wodurch stärkere Beziehungen gefördert werden.

  3. Das Problem des Kunden selbst in die Hand nehmen:
    • Vertreter sollten die Verantwortung für Kundenprobleme übernehmen, auch wenn eine sofortige Lösung nicht möglich ist. Wenn Sie den Kunden versichern, dass auf ihre Anliegen eingegangen wird, schaffen Sie Vertrauen und vermeiden eine negative Stimmung.

  4. Flexibilität bei den Antworten zulassen:
    • Die Einhaltung von Skripten ist zwar wichtig für die Konsistenz, aber die Agenten sollten die Möglichkeit haben, ihre Antworten flexibel zu gestalten. Personalisierte Interaktionen tragen zu einer besseren Kundenstimmung und -zufriedenheit bei. Diese Flexibilität ist der Schlüssel zur Optimierung der Customer Journey und zur Verbesserung des Benutzererlebnisses.

  5. Der richtige Ton zum Aufbau von Sympathie:
    • Die Anpassung des Tons und des Kommunikationsstils an die Stimmung des Kunden trägt dazu bei, eine Beziehung aufzubauen, das Vertrauen zu stärken und eine negative Stimmung zu vermeiden. Die Agenten sollten in der Lage sein, die Emotionen des Kunden zu erfassen und angemessen darauf zu reagieren.

  6. Abschluss mit einer positiven Note:
    • Ein positiver Abschluss der Interaktion ist von entscheidender Bedeutung, da er die Wahrnehmung des Kunden und die Stimmungsbewertung erheblich beeinflussen kann. Der Ausdruck von Wertschätzung, Informationen über die nächsten Schritte oder die Aufforderung, sich in Zukunft zu melden, können einen positiven letzten Eindruck hinterlassen, der für die Kundenbindung und den Ruf der Marke entscheidend ist.

Indem sie diese bewährten Praktiken in ihre Interaktionen einbeziehen, können Call Center-Agenten die Kundenzufriedenheit erhöhen, die negative Stimmung verringern und zu einer insgesamt positiven Kundenerfahrung beitragen.

Automatisiertes Qualitätsmanagement - Analysieren Sie jeden Anruf auf Kundenstimmung

Die Fähigkeit, 100 Prozent der Kunden-/Agentengespräche zu analysieren ist der Schlüssel zum Erfolg jeder Bemühung, die Kundenstimmung zu diagnostizieren. Die Anzahl der Anrufe, die ein Manager physisch abhören kann, ist jedoch begrenzt. Bei einem manuellen Überprüfungsprozess können Sie bestenfalls auf 1-2 Prozent der Anrufe hoffen - das ist sicherlich keine angemessene Stichprobengröße.

Außerdem werden diese 1-2 Prozent wahrscheinlich zufällig ausgewählt. Bei einem manuellen Überprüfungsszenario gibt es keine systematische Möglichkeit, "problematische" Anrufe zu identifizieren, und diese sind die Anrufe, auf die Manager ihre Zeit für die Analyse verwenden müssen. Die Alternative ist ein automatisiertes Qualitätsmanagement-/Sprachanalyse-Tool, das jedes Gespräch analysiert und eine Punktzahl auf der Grundlage von Attributen vergibt, darunter:

  • Bewegung (Agent, Kunde)
  • Sprechphrasen
  • Anzahl der Unterbrechungen
  • Geflüster
  • Schweigen
  • Bearbeitungszeit

 

Diese Bewertungen zeigen an, welche Anrufe eine eingehendere, manuelle Überprüfung verdienen. Manager haben nur so viel Zeit, um Anrufe zu überprüfen. Mit Auto Quality Management können sie diese Zeit für die wichtigen Anrufe verwenden - die Anrufe, die aussagekräftige Einblicke in die Kundenstimmung liefern können.

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