Sentimentanalyse #

Die Sentimentanalyse misst den Ton eines Gesprächs – ob die verwendete Sprache positiv, neutral oder negativ ist. Anstatt für den gesamten Anruf eine einzige Punktzahl zu geben, ~.Dimensions.~ verfolgt die Stimmung für Kunden und Nutzer separat und folgt, wie sie sich im Verlauf des Gesprächs verändern.

Wie Sentiment gemessen wird #

Nachdem ein Anruf transkribiert wurde, bewertet die KI die Sprache, die jeder Sprecher im Gespräch verwendet. Wörter, Phrasen und Sprachmuster werden bewertet, um festzustellen, ob der Ton an jedem Punkt des Gesprächs positiv, neutral oder negativ ist.

Da die Stimmung schrittweise im Gespräch verfolgt wird und nicht nur als einzelner Durchschnitt, kann man sehen, wie sich die Stimmung beider Parteien entwickelt hat – nicht nur, wo sie am Ende landete. Ein Anruf, der mit einem frustrierten Kunden begann, aber positiv endete, erzählt eine ganz andere Geschichte als einer, der durchgehend negativ blieb.

Sentiment wird auf der Anruf-Timeline in der Gesprächsansicht angezeigt, farblich codiert, damit es auf einen Blick leicht lesbar ist.

Kundengefühl vs. Nutzergefühl #

Beide Seiten des Gesprächs unabhängig voneinander zu verfolgen, ist wichtig, weil jede eine andere Geschichte erzählt:

Kundenstimmung spiegelt wider, wie sich der Kunde während des Anrufs fühlt. Ein Wechsel von negativ zu positiv weist typischerweise darauf hin, dass das Problem gut gelöst wurde. Anhaltende negative Stimmung, insbesondere gegen Ende eines Calls, kann auf ein schlechtes Ergebnis oder ein ungelöstes Problem hinweisen.

User Sentiment kann anzeigen, wie selbstbewusst und positiv ein Nutzer mit dem Kunden interagiert. Konsequente neutrale oder professionelle Sprache ist im Allgemeinen ein gutes Zeichen, während starke Senkungen eine Überprüfung wert sein könnten.

Der Vergleich der beiden kann nützliche Muster aufzeigen – zum Beispiel können Anrufe, bei denen die Kundenstimmung verbessert wurde, die Nutzerstimmung aber gesunken ist, darauf hindeuten, dass eine Lösung erreicht wurde, der Nutzer jedoch den Anruf als schwierig empfand.

Verwendung von Sentimentanalyse #

Calling for Review identifizieren – nutzen Sie Sentiment, um Anrufe schnell zu beleuchten, die negativ endeten und möglicherweise eine Nachverfolgung oder Qualitätsüberprüfung benötigen.

Messung der Auswirkungen von Änderungen – Wenn ein neues Skript, ein neuer Prozess oder ein neues Trainingsprogramm eingeführt wird, ist es eine einfache Möglichkeit, die durchschnittliche Kundenstimmung über die Zeit zu verfolgen, um zu messen, ob es einen positiven Effekt hat.

Coaching — Nutzergefühlsdaten können in Coaching-Gesprächen verwendet werden, um objektiven Kontext neben Anrufaufzeichnungen zu liefern und den Nutzern zu helfen, zu verstehen, wie ihr Ton bei schwierigen Anrufen rüberkommt.

In Kombination mit anderen CI-Daten ist die Stimmung am stärksten, wenn sie mit anderen Signalen kombiniert wird. Ein Anruf mit negativer Kundenstimmung, der auch ein Schlüsselwort wie 'Konto kündigen' auslöst, ist ein viel stärkerer Indikator für das Churn-Risiko als beide Signale allein.

Sentiment-Daten sind als Filter und Feld in Berichten verfügbar und gehören auch zu den Kriterien bei der Konfiguration von Scorecards.