Von „Big Data“ zu Kundeninformationen, die wirklich nützlich sind

In Contact Centern lagern wahre Schätze an Kunden- und Interaktionsdaten: aufgezeichnete Gespräche, Chat-Transkriptionen, E-Mails oder Social-Media-Konversationen. Echte Big Data also. Aber machen Sie damit überhaupt etwas? Leider werden diese Daten in vielen Organisationen noch manuell ausgewertet, wodurch nur ein kleiner Bruchteil davon tatsächlich genutzt wird. Das ist schade.

Bei Big Data kommen Advanced Analytics ins Spiel: KI-gesteuerte Analysetechniken, mit denen Sie enorme Mengen unstrukturierter Daten auswerten können. Mit den Resultaten dieser Analysen lassen sich die Kundenzufriedenheit (CX) steigern, Prozesse und Abläufe verbessern, Trainings konzipieren und optimieren oder auch Schutzmaßnahmen gegen Betrug vornehmen.

In diesem Blogartikel stellen wir die unterschiedlichen Analysemethoden und -technologien und deren Einsatzgebiete und Vorteile vor.

Was analysieren wir?

Als erstes stellt sich natürlich die Frage, was überhaupt ausgewertet werden soll. Was ist Ihr Ziel? Oft gibt es etwas Verwirrung um die Bedeutung und Abgrenzung verschiedener Analyseansätze, die dazu dienen, die Customer Experience und das Serviceangebot des Contact Centers zu verbessern. Wir bringen etwas Licht ins Dunkel.

Die Contact Center Analyse soll über die Performance und die KPIs eines Contact Centers Aufschluss geben. Dazu werden Faktoren wie Wartedauer, Gesprächsdauer und Kundenzufriedenheit ausgewertet.

Bei Kundenanalysen werden unterschiedlichste Quellen herangezogen, um Merkmale, Präferenzen und Trends in Bezug auf Kunden zu ermitteln. Dabei werden z. B. demografische Angaben, Daten zum Such- und Kaufverhalten und Feedback-Informationen genutzt.

Die Interaktionsanalyse untersucht den Kontakt zwischen Kunden und Organisation über die einzelnen Kanäle wie z. B. Telefon, E-Mail oder Social Media. Dabei werden Interaktionen mit Kundenbetreuern und auch mit Bots oder über Self-Service-Kanäle der Organisation berücksichtigt. Diese Analyseform wird in diesem Blogartikel näher beleuchtet.

Die unterschiedlichen Analysen können historisch, in Echtzeit oder prognostizierend sein, und das Ziel ist meist, das Kundenerlebnis zu verbessern und den täglichen Geschäftsbetrieb zu optimieren.

Vorteile

Die Implementierung fortschrittlicher Analysetechniken bietet zahlreiche Vorteile. Zu den wichtigsten davon zählen:

• Verbesserter Kundenservice – basierend auf Erkenntnissen über die Leistungen Ihres Contact Centers und die Interaktionen zwischen Mitarbeitern und Kunden wissen Sie, was Sie tun müssen, um einen besseren und persönlicheren Service zu bieten.
• Kostensenkung – zum Beispiel, indem die Mitarbeiterzahl optimiert oder die Arbeitsbelastung im Contact Center durch den Einsatz von Chatbots oder optimierte Self-Service-Kanäle gesenkt wird.
• Auswertung von Trends und Kundenverhalten – basierend auf Interaktionsdaten können Sie Trends identifizieren und damit die Customer Experience verbessern sowie Probleme lösen, bevor sie eskalieren.
• Bessere Entscheidungsfindung – treffen Sie geschäftliche Entscheidungen basierend auf Fakten statt dem Bauchgefühl.
• Optimierung von Workflows und mehr Effizienz – fortschrittliche Analytics bieten Einblicke in die Performance Ihrer Servicemitarbeiter, die Interaktionen und die Gesamtleistung des Contact Centers.
• Steigerung der Produktivität – durch ein Monitoring der Leistungen Ihrer Service Agents können Sie Optimierungspotentiale ermitteln, um die Produktivität zu verbessern und Ihrem Team zu helfen, einen effektiven Kundenservice zu erbringen.
• Training und Coaching – Interaktionsanalysen sind ein hervorragendes Hilfsmittel, um Kundenbetreuern Feedback zu ihren Leistungen zu geben.
• Höhere Konversionsraten und Kundenloyalität – durch die Identifizierung von Verhaltensmustern bieten Sie Ihren Agenten die Informationen, die sie für einen persönlicheren, individuellen Kundenservice benötigen.

Interaktionsanalyse

Die Interaktionsanalyse ist ein sehr nützliches Hilfsmittel zur Verbesserung der Qualität Ihres Kundenservice. Während viele übliche Befragungen oder Zufriedenheitsstudien auf Stichproben basieren und dem Kunden erlauben, vor seiner Antwort nachzudenken, stecken die wertvollsten Informationen häufig im nicht erfragten, impliziten Feedback. Das erlaubt Einblicke in Branchenentwicklungen, Trends und mögliche Ursachen für ein bestimmtes (oder verändertes) Kundenverhalten.

Nur: Wie gelingen Analysen von Kontaktpunkten vielfältigster Arten, wie Chatgespräche, telefonische Interaktionen, soziale Medien oder E-Mails so, dass sie tatsächlich eine Verbesserung der Customer Experience ermöglichen? Die Lösung liegt in der Interaktionsanalyse. Dabei werden KI-Technologie und Natural Language Processing (NLP) genutzt, um Gespräche und sonstige Interaktionen auszuwerten und greifbar zu machen.

Anhand von Stichworten, Mustern, Trends und häufig vorkommenden Themen lassen sich Erkenntnisse aus großen Mengen unstrukturierter Daten gewinnen. Damit sind Sie in der Lage, spezifische Maßnahmen zu treffen, um beispielsweise die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Prozesse zu optimieren oder Ihr Serviceteam zu schulen.

Text-, Sprach und Stimmenanalyse

Die Interaktionsanalyse umfasst folgende Einzelaspekte:

Textanalyse – diese Technologie analysiert unstrukturierte schriftliche Kommunikation, wie beispielsweise Chats, E-Mails, Social Media oder Helpdesk-Tickets. Mit Textanalyse-Tools werden einzelnen Begriffen und Textfragmenten bestimmte Werte zugeordnet, um Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, die Einblicke in die Customer Journey ermöglichen.

Und es funktioniert! Ein nationales Verkehrsunternehmen im Vereinigten Königreich, Kunde unseres Partners Content Guru, verzeichnete nach Implementierung einer Textanalyselösung eine Präzision von 95 %⁽¹⁾ bei der korrekten Interpretation von Textnachrichten von Kunden und bei der Beantwortung mit Fahrplaninformationen.

Sprachanalyse – Tools zur Sprachanalyse nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die bedeutsamsten Sätze und Wörter in der (mündlichen) Kundenkommunikation zu identifizieren. Sie ermöglichen Einblicke in Kundenerfahrungen, häufig auftretende Probleme und Trends bei der Kundenstimmung. Mit diesen Erkenntnissen können Sie beispielsweise Ihre Skripts anpassen und die Customer Experience verbessern.

Stimmenanalyse – während die Sprachanalyse den Inhalt von Gesprächen zwischen Kunde und Service Agent auswertet, geht es bei der Stimmenanalyse um Sprachmuster (Ton, Tonhöhe, Tempo, Rhythmus), um Emotionen wie Frustration oder Zufriedenheit zu ermitteln.

Eine Studie von Opus Research⁽²⁾ zeigte, dass 68 % der teilnehmenden Unternehmen durch die Sprachanalyse Kosten sparen und 52 % ihren Umsatz erhöhen konnten. Wurde zusätzlich eine Stimmenanalyse angewendet, ergaben sich sogar noch bessere Werte.

^{1)                ContentGuru: Kundenreferenz Textanalyse}

^{2)                Opus Research: Global Survey of Speech Analytics and Conversational Service Automation: Destination 2020}

Prognostizieren heißt Handeln

Viele Organisationen machen den Fehler, Interaktionen nicht (oder zu spät) zu beachten, bei denen der Kunde aufgibt oder beispielsweise in einem Self-Service-Kanal nicht ans Ziel kommt. Dabei würde es oft ausreichen, ihm im richtigen Moment seiner Customer Journey weiterzuhelfen.

Aber zu welchem Zeitpunkt sollte ich darauf achten? Und auf welche Weise spreche ich den Kunden an? Mit einem Angebot, mit Anwendertipps, oder biete ich einfach nur Hilfe an? Und schließlich ist nicht klar, ob ich einen Bot oder einen menschlichen Mitarbeiter einsetze. Leider ist kein Kunde wie der andere, und dazu kommt, dass sie sich ändern. Also: Lässt sich Kundenverhalten überhaupt vorhersagen, obwohl Menschen so veränderlich sind?

Predictive Analytics ist eine leistungsfähige Technologie, mit der Contact Center die Benutzerzufriedenheit steigern können. Dabei werden künstliche Intelligenz und Machine Learning vereint, um umfangreiche historische und Echtzeit-Daten aus allen Bereichen einer Organisation – und darüber hinaus – zu analysieren. Diese Daten erlauben nicht nur einen Überblick über die Customer Journey (Journey Mapping), sondern sind vor allem die Grundlage für die Entwicklung von Prognosemodellen, beispielsweise zur Kundenzufriedenheit, der Abwanderung (Churn) und des Absatzes.

Anhand der Modelle lassen sich personalisierte Empfehlungen geben und ein effizienterer Service erbringen. Ein Beispiel: Ihre Mitarbeiter (oder Bots) geben dem Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt einen Impuls, oder sie machen ihm Angebot, das er gerade attraktiv finden könnte. Mit dieser proaktiven Vorgehensweise können Sie Probleme lösen, bevor diese eskalieren, und erhöhen dadurch die Chance auf langfristige Kundenbindung.

Aber auch innerhalb des Contact Centers kann die prädiktive Analyse sinnvoll sein. Das WFM-Team kann Ressourcen intelligenter und produktiver einsetzen, und die Supportmitarbeiter erhalten alle Einblicke, die sie für die schnelle und präzise Bearbeitung von Kundenanfragen benötigen. So profitieren Kunden und Mitarbeiter!

Nutzen Sie Ihre Daten

Das Sammeln und Analysieren von Daten ist natürlich nur der erste Schritt. Der zweite Schritt, ist etwas damit zu machen. Es heißt also, aktiv zu werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Effizienz und die Produktivität zu steigern, oder Kosten zu sparen. Die Ziele bestimmen Sie, aber wir haben noch ein paar Tipps:

• Datenintegration – um ein möglichst umfassendes Bild zu erhalten, sollte die Contact Center Plattform nahtlos mit der CRM-Lösung und weiteren Backend-Systemen integriert sein.
• Dashboards – zu viele Daten sind möglicherweise verwirrend und ablenkend. Aus diesem Grund sollten Ihre Analyse-Tools aussagekräftige Berichte und übersichtliche Dashboards bieten.
• Omnichannel-Analyse – kombinieren Sie Daten aus sämtlichen Interaktionskanälen, sowohl im Contact Center als außerhalb.
• Echtzeitdaten – mit Hilfe von Datenanalysen aus gerade stattfindenden Gesprächen kann Ihr Contact Center Team besonderen Mehrwert bieten, beispielsweise in Form von hyperpersönlichem Service oder durch die Deeskalation bei auftretenden Problemen.
• Seien Sie wählerisch – bleiben Sie bei Ihrem Plan und konzentrieren Sie sich auf das, was am schnellsten zu Ergebnissen führt.

Zum Schluss

Das primäre Ziel bei allen genannten Analysen ist es, Einblick in die enorme Vielzahl von Kundeninteraktionen zu erhalten und solche Informationen zu erlangen, die tatsächlich nützlich sind. Mit Analysen wird der Monitoring- und Berichtsprozess optimiert, sodass Sie auf einfache Weise Trends und Entwicklungen entdecken und darauf reagieren können.

Aus unstrukturierten Daten werden greifbare, für alle Mitarbeiter verfügbare Erkenntnisse, die sehr wertvoll sind, da sie die Entscheidungsfindung erleichtern, ein genaues Kundenbild ermöglichen und die täglichen Abläufe effizienter machen.

Die einzelnen Technologien bieten bereits wertvolle Erkenntnisse, aber erst in Kombination miteinander ergibt sich ein umfassendes Portrait Ihres Kunden. Letztendlich geht es darum, den Kontext der Interaktionen zu verstehen, die über unterschiedliche Kanäle erfolgen, um neben explizitem, strukturiertem Feedback auch impliziertes, unstrukturiertes und vor allem nicht angefordertes Feedback zu gewinnen.

Damit gelangen Sie zu einem 360-Grad-Kundenbild und lernen Ihren Kunden, seine Gefühle, seine Wünsche und sein Verhalten besser kennen. So können Sie jeden Kunden individuell und persönlich ansprechen – zum richtigen Zeitpunkt und über den richtigen Kanal. Mit diesen Werkzeugen verbessern Sie Ihren Service und können die Kundenloyalität stärken.

Wollen Sie die riesigen Mengen an Kunden- und Interaktionsdaten mithilfe von KI und smarten Analysetools besser verstehen? Würden Sie gern wissen, wie Sie dadurch die Kundenzufriedenheit und infolgedessen das Geschäftsergebnis steigern können, und welche Cloud- oder On-Premise-Lösung sich dafür am besten eignet? Dann vereinbaren Sie jetzt einen Termin mit einem unserer Experten. Wir helfen Ihnen gerne.

Whitepaper "Aus der Boxengasse auf die Pole Position"

In einer Welt, in der sich das Kundenverhalten und die Kundenbedürfnisse schnell ändern, steigt der Bedarf an innovativen Technologien und Automatisierung in den Kontaktzentren. Diejenigen, die nicht in Innovationen investieren, werden zurückbleiben.

In unserem Whitepaper "Von der Boxengasse auf die Pole Position: Die Dringlichkeit kundenorientierter Innovationen im Contact Center" erörtern wir die verschiedenen Möglichkeiten, wie KI und andere Technologien in Contact Centern eingesetzt werden können. Sie helfen dabei, das richtige Gleichgewicht zwischen Mensch und Maschine, zwischen Skalierbarkeit und persönlichem Kontakt zu finden, um den Kunden optimal zu bedienen.

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