Außergewöhnliche Kundenerfahrungen (CX) sind für jedes Unternehmen weiterhin von größter Bedeutung. In einer Gartner-Umfrage aus dem Jahr 2020 gaben 91 % der Unternehmen an, dass CX eines oder das Hauptziel ihrer wichtigsten Bemühungen zur digitalen Transformation des Unternehmens ist. Die Schlussfolgerung ist, dass Ihr Unternehmen, wenn es nicht in der Lage ist, ein personalisiertes und positives Kundenerlebnis über alle Tochpoints hinweg zu schaffen, einen Rückgang der Umsätze, des Kundenstamms und der Marke erleben wird…
Unternehmen setzen zunehmend auf Sprachanalysen, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Die Vorteile liegen auf der Hand: Mit einer Sprachanalyselösung kann ein Unternehmen verstehen, was die Kunden an jedem Touchpoint ihres Kaufprozesses sagen. Und nicht nur bei der Akquise eines neuen Kunden müssen Marketing- oder Vertriebsleiter wissen, was ihre Kunden sagen – auch nach der Akquise müssen Führungskräfte in der Kundenbindung oder im Support in der Lage sein, auf der Grundlage der Gespräche, die im Contact Center oder über einen Chatbot stattfinden, auf eine Situation zu reagieren oder sie zu korrigieren.
Was aber, wenn Sie ein globales Unternehmen sind und Kunden auf allen Kontinenten bedienen? Können Sie sagen, dass Sie all Ihren Kunden zuhören, wenn Ihre Analyselösung Ihnen nur eine genaue Sprachanalyse in Englisch liefern kann?
Ohne einer Lösung für genaue multilinguale Sprachanalyselösung – und das Stichwort lautet „genau“, nicht nur mit 70 % oder 80 % Genauigkeit -, erfassen und verstehen Sie nur einen Bruchteil der Stimme des Kunden.
Die Bedeutung einer Lösung für multilinguale Sprachanalyse
An dieser Stelle kann eine multilinguale Sprachanalyse-Lösung helfen. Eine multilinguale Sprachanalyselösung verschafft Ihnen einen Überblick darüber, was Ihre Kunden über Ihre Marke, Ihre Produkte oder Dienstleistungen denken und sagen, und über das Gesamterlebnis, das Sie in allen Regionen der Welt bieten – nicht nur in englischsprachigen Ländern. Und wenn Ihr CEO, CMO oder VP of Sales Zugang zu diesen wichtigen Informationen haben, können sie proaktiv Maßnahmen ergreifen, um Änderungen und Verbesserungen an Ihren Produkten und Dienstleistungen vorzunehmen.
Die Sprachanalyse ist zu einem unverzichtbaren Instrument geworden, das allen Abteilungen eines Unternehmens Vorteile und Einblicke verschafft. Es ist nicht mehr nur das Contact Center, das diese hochentwickelte KI-gesteuerte Technologie einsetzt, sondern sie ist in allen Abteilungen nützlich, insbesondere in denen, die ständige Kundengespräche führen müssen.
Denken Sie zum Beispiel an eine Unfall- und Invaliditätsversicherung (A&D). Beginnen Sie mit der Schadenregulierungsabteilung, wo Sie die Schadentrends aus allen unstrukturierten Gesprächsinformationen analysieren möchten, die zwischen der Person, die den Schaden eingereicht hat, und dem Schadenregulierer, der ihn bearbeitet, aufgezeichnet wurden.
Als Nächstes können die Gespräche eines Innendienstmitarbeiters, der Unfall- und Berufsunfähigkeitsversicherungen verkauft, auf Genauigkeit und bewährte Verkaufspraktiken analysiert werden. Verkaufen die Vertriebsmitarbeiter den richtigen Versicherungsschutz? Halten sie sich an die Vorgaben? Wenn sie die Verkaufsziele nicht erreichen, sind sie zu aufdringlich? Eine großartige mehrsprachige Analyse-Engine muss nicht nur nach Gefühlen, sondern auch nach Emotionen, Absichten und Compliance suchen.
Ein weiteres Beispiel für multilinguale Sprachanalyse: Wenn Ihr Unternehmen Finanzdienstleistungsprodukte in Nordamerika vertreibt, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die Vertreter mit den Kunden überwiegend in drei Sprachen kommunizieren: Englisch, Spanisch und Französisch. Daher müssen die Sprachanalyseauswertungen in allen drei Sprachen gleichbleibend genau sein, um einen guten Eindruck vom Kunden und Mitarbeiter sowie von dem, was gesagt wird, zu erhalten.
Wie funktioniert Sprachanalyse?
Wie funktioniert das also? Die Sprachanalyse nutzt die unstrukturierten Daten, die in aufgezeichneten Anrufen, E-Mails, Chatprotokollen und anderen Kundeninteraktionen enthalten sind. Die Audiodaten werden einem Spracherkennungsprozess unterzogen, der die Töne in Text umwandelt. Darüber hinaus werden akustische Signale, wie z. B. Störungen in der Stimme, Lautstärke, Rhythmus und Stille, extrahiert. Anschließend werden alle Daten, einschließlich der Transkription, der akustischen Eigenschaften und aller Metadaten, kanalübergreifend in ein einheitliches Format normalisiert. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie OpenText™ Ihr Unternehmen mit Speech Analytics-Lösungen unterstützen kann, besuchen Sie bitte unsere Website.
