Was ist Konversationsanalyse?

Gartner prognostiziert, dass die Bereitstellung von dialogorientierter KI in Kontaktzentren bis 2026 die Arbeitskosten der Mitarbeiter um 80 Milliarden US-Dollar senken wird.¹ Da immer mehr Kundeninteraktionen mit Unternehmen über solche Anwendungen abgewickelt werden, ist dieser Bereich zu einem entscheidenden Bestandteil des Kundenbeziehungsmanagements (CRM) geworden.

Diese Art der Analyse konzentriert sich darauf, den Inhalt, den Kontext, die Absicht, die Stimmung und andere relevante Aspekte von Gesprächen zu verstehen. Ziel ist es, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, um die Customer Experience zu verbessern, die Servicequalität zu steigern und Managern zu helfen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Zu den wichtigsten Komponenten der Konversationsanalyse gehören:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das Computern dabei hilft, die menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Die Konversationsanalyse stützt sich stark auf NLP-Techniken, um Bedeutung und Kontext aus Text- oder Spracheingaben zu extrahieren.
   

• Stimmungsanalyse: Hierbei wird die Stimmung oder der Tonfall des Kunden in der menschlichen Sprache ermittelt. So können Unternehmen die Kundenzufriedenheit messen und potenzielle Probleme oder Bedenken erkennen.
   

• Absichtserkennung: Die Absichtserkennung soll den Zweck oder das Ziel hinter der Anfrage oder dem Anliegen eines Kunden verstehen. Es ermöglicht Unternehmen, relevante Antworten zu geben und die Effektivität von Konversationsinteraktionen zu verbessern.
   

• Customer Journey Analysis: Mithilfe von Konversationsanalysen können Kundeninteraktionen über mehrere Berührungspunkte hinweg analysiert und Erkenntnisse über ihre Reise mit dem Unternehmen gewonnen werden.
   

• Leistungsüberwachung: Unternehmen können mithilfe von Software zur Gesprächsanalyse die Leistung ihrer Gesprächsschnittstellen verfolgen (z. B. Self-Service-Dashboards, die mit Chatbots ausgestattet sind). Dazu gehört die Messung von KPIs wie Antwortzeiten und Lösungsraten sowie die Identifizierung von Bereichen mit Verbesserungspotenzial.
   

• Themenextraktion: Mit der Konversationsanalyse lassen sich die Hauptthemen oder -gegenstände der Gespräche identifizieren. So können sich Unternehmen auf die wichtigsten Probleme konzentrieren und Trends oder Muster in Kundenanfragen erkennen.
   

• Personalisierung und Empfehlungen: Durch die Gesprächsanalyse können Unternehmen ihre Antworten und Empfehlungen auf der Grundlage des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen personalisieren.

Die Konversationsanalyse ermöglicht es Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen, Interaktionen zu optimieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen, um die Customer Experience und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Und so funktioniert sie.

Der Prozess beginnt mit der Erfassung von Konversationsdaten. Dies kann mehrere Datenquellen umfassen, darunter Chatprotokolle, Anrufaufzeichnungen, E-Mail-Interaktionen, Social-Media-Nachrichten und Interaktionen mit Sprachassistenten. Sobald die Kundendaten erfasst wurden (bei Sprachdaten ist eine Transkription erforderlich), werden sie vorverarbeitet, um den Text zu bereinigen und zu normalisieren. Dabei werden Störgeräusche und irrelevante Informationen entfernt. Dieser Schritt umfasst Aufgaben wie Tokenisierung (Aufteilung von Text in Wörter oder Phrasen), Kleinschreibung und Entfernen von Füllwörtern (häufige Wörter wie „und“, „der“ usw.).

Anschließend werden NLP-Techniken angewendet, um den Inhalt und die Bedeutung der Gespräche zu verstehen. NLP-Algorithmen analysieren den vorverarbeiteten Text, um Entitäten, Stimmungen, Absichten, Kontexte und andere linguistische Merkmale zu identifizieren.

Sobald die Daten von NLP- und maschinellen Lernalgorithmen verarbeitet wurden, generieren Analyseplattformen Erkenntnisse und Metriken. Unternehmen können Erkenntnisse über Kundenpräferenzen, Stimmungen, häufige Probleme und Trends gewinnen. Diese Informationen werden mit Visualisierungstools dargestellt, um Erkenntnisse über Kunden auf klare und intuitive Weise zu präsentieren und den Benutzern zu helfen, die Informationen zu interpretieren und entsprechend zu handeln. Wenn neue Daten erfasst werden, kann das System seine Modelle aktualisieren, um im Laufe der Zeit genauere und personalisierte Antworten zu liefern.

Die Konversationsanalyse kommt in vielen Branchen zum Einsatz. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören beispielsweise:

Konversationsanalysen können zur Analyse von Kundeninteraktionen mit Chatbots, virtuellen Assistenten oder Call-Center-Mitarbeitern eingesetzt werden. Es hilft Unternehmen, häufige Kundenprobleme zu erkennen, die Mitarbeiterleistung zu überwachen und die Reaktionszeiten zu verbessern, um einen besseren Kundenservice zu bieten.

Durch die Analyse von Kundenfeedback aus verschiedenen Kommunikationskanälen (z. B. Anrufen bei einem Call-Center oder Interaktionen mit einem Chatbot) können Unternehmen Erkenntnisse über Kundenpräferenzen, Problemstellen und die allgemeine Stimmung gegenüber Produkten oder Dienstleistungen gewinnen.

Konversationsanalysen können dabei helfen, Kundenanfragen während Verkaufsinteraktionen zu verstehen. Es hilft Unternehmen, potenzielle Upselling- oder Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren und Marketingbotschaften auf der Grundlage von Kundenreaktionen zu optimieren.

Die Analyse von Kundengesprächen kann zur Schaffung personalisierter Erfahrungen auf der Grundlage individueller Vorlieben und Verhaltensweisen beitragen. Es hilft auch bei der Abbildung von Customer Journeys, um die Kundenbindung und -loyalität zu verbessern.

Konversationsanalysen können in Finanzinstituten dazu beitragen, verdächtige Aktivitäten oder betrügerisches Verhalten bei Kundeninteraktionen aufzudecken und so die Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.

Konversationsanalyse-Tools können eingesetzt werden, um die Compliance und internen Richtlinien bei Kundeninteraktionen zu überwachen und so die Einhaltung von Branchenstandards sicherzustellen.

Die Konversationsanalyse ist zwar leistungsstark und vielversprechend, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, die für eine erfolgreiche Umsetzung und effektive Nutzung bewältigt werden müssen. Zu den wichtigsten Herausforderungen der Konversationsanalyse gehören:

• Mehrdeutigkeit und Variabilität der natürlichen Sprache: Natürliche Sprache ist von Natur aus mehrdeutig und kann von Person zu Person stark variieren. Gespräche können Slang, Umgangssprache oder nicht standardisierte Grammatik enthalten, was es für NLP-Algorithmen schwieriger macht, Absichten und Gefühle genau zu interpretieren.
   

• Kontextsensitivität: Das Verständnis des Kontexts ist für sinnvolle Antworten in Gesprächen entscheidend. Es kann jedoch komplex sein, den Kontext während eines Gesprächs zu erfassen und beizubehalten, insbesondere bei mehrteiligen Interaktionen.
   

• Datenqualität und Rauschen: Konversationsdaten können verrauscht sein und Fehler, Rechtschreibfehler oder unvollständige Informationen enthalten. Daten von geringer Qualität können die Genauigkeit von NLP-Modellen beeinträchtigen und zu irreführenden Erkenntnissen führen.
  
  
• Verzerrung der Trainingsdaten: NLP-Modelle werden anhand historischer Daten trainiert, die bei früheren Interaktionen vorhandene Verzerrungen enthalten können. Verzerrte Trainingsdaten können zu verzerrten Reaktionen führen, die möglicherweise Schaden anrichten oder Stereotypen verstärken.
  
  

• Skalierbarkeit und Leistung: Die Verarbeitung einer großen Anzahl von Echtzeit-Gesprächen erfordert eine skalierbare und leistungsstarke Infrastruktur. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von NLP-Algorithmen kann eine Herausforderung bei der Aufrechterhaltung reaktionsschneller Konversationsschnittstellen darstellen.
   

• Mehrsprachige Unterstützung: Die Unterstützung mehrerer Sprachen in der Sprachanalyse führt zu einer zusätzlichen Komplexität, da verschiedene Sprachen einzigartige sprachliche Merkmale und syntaktische Strukturen mit sich bringen.
   

• Privatsphäre und Datenschutz: Bei der Konversationsanalyse werden sensible Kundeninteraktionen analysiert. Die Gewährleistung des Datenschutzes und Compliance mit Datenschutzbestimmungen ist unerlässlich, aber es kann schwierig sein, ein Gleichgewicht zwischen der Bereitstellung personalisierter Antworten und dem Schutz von Kundendaten zu finden.
   

• Kontinuierliches Lernen und Anpassung: Systeme zur Konversationsanalyse müssen kontinuierlich an neue Daten und sich änderndes Benutzerverhalten angepasst und verbessert werden. Die nahtlose Integration neuer Daten und Aktualisierungen in die Modelle ist eine ständige Herausforderung.
   

• Vertrauen und Akzeptanz der Nutzer: Kunden, die mit Chatbot-Apps interagieren, haben möglicherweise Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, der Datensicherheit oder der Richtigkeit der Antworten. Das Vertrauen und die Akzeptanz der Benutzer sind für den Erfolg von Initiativen im Bereich der dialogorientierten KI entscheidend.

Die Lösung dieser Herausforderungen bedarf kontinuierlicher Forschung, Fortschritte bei NLP- und KI-Technologien sowie eines durchdachten Ansatzes für die Datenerfassung, das Modelltraining und das Systemdesign. Durch die Überwindung dieser Hürden werden Unternehmen die vielen Vorteile von Lösungen zur Konversationsanalyse erkennen.