Wie sich Call Center-Sprachanalyse in Ihren QA-Workflow einfügt

Trotz der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von Chatbots und Self-Service-Tools finden 65 % der eingehenden Contact Center-Interaktionen immer noch über Sprachkanäle statt. Jedes Gespräch birgt wertvolle Hinweise auf Kundenzufriedenheit, Loyalität und Verbesserungspotenzial, doch allzu oft liegen die Erkenntnisse in ungesehenen Aufzeichnungen verborgen.

Call Center-Sprachanalyse erschließt diese Erkenntnisse, indem sie Anrufdaten in Aktionspunkte für CX-Führungskräfte umwandelt.

Sie ermöglicht die Analyse von Anrufen im Anschluss an die Interaktion - etwas, daseine manuelle Qualitätssicherung nicht leisten kann. Von der Erkennung von Compliance-Risiken bis hin zum Aufspüren von Kundenfrustration bietet sie einen klaren Überblick über die Vorgänge bei Tausenden, wenn nicht Hunderttausenden von Interaktionen.

In diesem Artikel erfahren Sie, was Contact Center-Sprachanalysesoftware leisten kann, welche Auswirkungen sie auf die Kundenzufriedenheit haben kann und wie sie in Ihren QA-Workflow integriert werden kann.

Was ist Sprachanalyse für Callcenter?

Contact Center-Sprachanalyse ist der Prozess der Erfassung und Analyse von Kundengesprächen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse tragen dann dazu bei, die Leistung zu verbessern, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen und ein angenehmeres Kundenerlebnis zu schaffen. Jeder Anruf enthält diese wertvollen Informationen, und die Analytik macht die Rohdaten verwertbar.

QA- und CX-Manager können über zufällige Anrufstichproben hinausgehen und ein skalierbares System einsetzen, das einen vollständigen Überblick über Kundeninteraktionen bietet.
Im Kern nutzt Contact Center-Sprachanalyse künstliche Intelligenz (KI) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Muster sowohl in den gesprochenen Worten als auch in der Art, wie sie gesprochen werden, zu erkennen. Dadurch erhalten die Teams einen besseren Einblick in den Tonfall, die Absichten und die Emotionen der Kunden, was viel wertvoller ist als das bloße Lesen einer Abschrift.

In der Regel deckt diese Analyse Bereiche ab wie:

• Schlüsselwörter und Phrasen, die Probleme, Zufriedenheit oder Compliance-Anforderungen signalisieren.
• Stimmungen und Emotionen, die durch Vertiefungen, Betonung oder Sprechtempo erkannt werden.
• Pausen und Überschneidungen, die auf Verwirrung oder Unterbrechungen hinweisen können.
• Einhaltung von Skripten, um sicherzustellen, dass die Agenten die vorgeschriebenen Richtlinien befolgen.
• Trends und Themen in großen Mengen von Anrufen, die auf wiederkehrende Probleme hinweisen.

Warum ist die Sprachanalyse für Contact Center wichtig?

Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um die Leistung der Agenten in großem Umfang zu bewerten, Bereiche für Coaching zu identifizieren und die Überwachung der Einhaltung von Richtlinien zu verbessern. Und das alles, ohne die Arbeitsbelastung zu erhöhen. Außerdem kann Ihr Team so frühzeitig Signale der Kundenunzufriedenheit erkennen, bevor sie außer Kontrolle geraten.

Die Sprachanalyse verwandelt alltägliche Interaktionen in CX-Informationen. Dies bietet Möglichkeiten für Agenten-Coaching, Prozessverbesserungen und vieles mehr. Indem Sie diese Erkenntnisse in Ihre QA-Workflows einbinden, schaffen Sie einen datengesteuerten Ansatz für das Kundenerlebnis.

Wie funktioniert die Sprachanalyse im Callcenter?

In den meisten Fällen durchläuft sie sechs Stufen:

1. Anruferfassung: Kundenanrufe werden aufgezeichnet, wodurch eine Bibliothek von Gesprächen entsteht, die zur Überprüfung bereitsteht.
2. Transkription: Fortschrittliche Spracherkennungs-Tools (unterstützt durch KI) wandeln gesprochene Wörter mit hoher Genauigkeit in Text um, einschließlich Akzente und Tonfallvariationen.
3. Datenverarbeitung: NLP analysiert dann den Text und erkennt Schlüsselwörter, Absicht, Tonfall und Kontext.
4. Erkennung von Emotionen und Stimmungen: Algorithmen scannen nach Tonlage, Pausen oder Betonung in Stimmen, um emotionale Signale zu erkennen.
5. Generierung von Einsichten: Das System stellt die Ergebnisse in Dashboards und Berichten zusammen und hebt Muster, Compliance-Risiken und Schulungsmöglichkeiten hervor.
6. Einspeisung der Daten in die Qualitätssicherung: Die Erkenntnisse aus der Sprachanalysesoftware für Callcenter werden anschließend in die Qualitätssicherungssoftware eingespeist, um zusätzliche Daten und Kontexte in die Scorecards und Coaching-Tools für die Agenten einzubringen und so den Kreislauf zwischen Analyse und Aktion zu schließen.

Jede Stufe baut auf der letzten auf und stellt sicher, dass nichts im Prozess zurückbleibt. Durch die Kombination von Spracherkennung, maschinellem Lernen, NLP und KI erhalten Sie ein umfassendes Bild der Leistung Ihres gesamten Teams.

Die KI-Sprachanalyse ermöglicht eine umfassende Qualitätsüberwachung ohne zusätzlichen Personalaufwand und reduziert die blinden Flecken, die bei herkömmlichen manuellen Stichproben auftreten. Vor allem aber werden alle Erkenntnisse mit messbaren Qualitätsergebnissen verknüpft, was die Unterstützung der Agenten und die Verbesserung des Kundenerlebnisses insgesamt erleichtert.

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So sieht Sprachanalytik in Contact Centern aus

Durch die Erfassung dessen, was Kunden sagen und wie sie es sagen, können Unternehmen Herausforderungen angehen, die andernfalls vielleicht unbemerkt bleiben würden.

Überwachung der Agentenleistung

Jeder Anruf wird zu einer Gelegenheit zu bewerten, wie Agenten Skripten folgen, mit Einwänden umgehen und Kunden zu einer Lösung führen. Anstatt sich nur eine Handvoll Aufzeichnungen anzuhören, können Manager die Leistung von Hunderten (oder Tausenden) von Interaktionen automatisch bewerten.

Verfolgung der Einhaltung von Vorschriften

Regulatorische Anforderungen, Offenlegungen und rechtliche Skripte können in großem Umfang überwacht werden. Die Sprachanalyse zeigt an, wenn vorgeschriebene Aussagen nicht beachtet oder falsch verstanden werden, und hilft so, Compliance-Risiken zu verringern und Ihr Unternehmen vor Geldstrafen und rechtlichen Problemen zu schützen.

Einblicke in die Kundenstimmung

Anrufe enthalten emotionale Hinweise, die Zufriedenheit, Frustration und eine ganze Reihe von Gefühlen zeigen, die Sie in einer Texttranskription wahrscheinlich nicht erfassen können. Durch die Erkennung von Tonfall, Stress oder wiederholten negativen Ausdrücken können Manager erkennen, wo der Service zu wünschen übrig lässt, und Maßnahmen ergreifen, bevor es zu einer Spirale kommt.

Möglichkeiten für Schulungen und Coaching

KI-Analysen heben bestimmte Ausdrücke oder Verhaltensweisen hervor, die leistungsstarke Mitarbeiter von anderen unterscheiden. Das macht es einfacher, gezielte Coaching-Programme zu entwickeln, die die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen des gesamten Teams stärken. Sie wissen genau, wie Sie die Verhaltensweisen Ihrer Spitzenkräfte nachahmen können.

Problemerkennung und Trenderkennung

Wiederkehrende Schlüsselwörter oder Spitzen bei den Anrufthemen können Produktprobleme, Abrechnungsfehler oder verwirrende Richtlinien aufdecken. Diese Einblicke ermöglichen es den Führungskräften, die Ursachen für diese Probleme zu finden, einzugreifen und zu beheben, damit sie sich nicht wiederholen.

Betriebliche Effizienz

Durch die Aufdeckung der häufigsten Gründe für Anrufe kann die Sprachanalyse im Callcenter zu Workflow-Anpassungen, Self-Service-Updates oder Verbesserungen der Wissensdatenbank führen, die die Bearbeitungszeiten verkürzen und die Lösung des ersten Anrufs verbessern.

Warum QA-integrierte Sprachanalysen besser abschneiden als eigenständige Analysen

Viele Contact Center verwenden Analysetools, die unabhängig von ihrem QS-Prozess arbeiten. Diese Lösungen erfassen zwar wertvolle Daten, aber die Manager müssen oft mit mehreren Plattformen jonglieren und fragmentierte Berichte zusammenstellen.

Das Ergebnis: isolierte Daten, die es erschweren, ein vollständiges Bild der Kundeninteraktionen zu erhalten.

Eine weitere Herausforderung ist der zusätzliche manuelle Aufwand, der erforderlich ist, um diese Analysen mit QS-Prüfungen zu verknüpfen. Manager müssen die Ergebnisse exportieren, sie einzelnen Anrufen zuordnen und dann Folgeaufgaben zuweisen - alles separat. Dies verlangsamt die Arbeitsabläufe und mindert den Wert der Analysen, da die Erkenntnisse vom Qualitätsmanagementzyklus abgekoppelt bleiben.

Selbst wenn eigenständige Analysen das Kundenfeedback, die Stimmung oder wiederkehrende Probleme hervorheben, liefern sie oft keine umsetzbaren nächsten Schritte. Ohne eine direkte Verbindung zu den Scorecards oder Coaching-Frameworks der Mitarbeiter bleiben die Daten abstrakt.

Man weiß zwar, wo das Problem liegt, aber nicht, wie man es beheben kann.

Wie ein integrierter Ansatz die QA effizienter macht

Durch die Integration von Sprachanalysen direkt in die Qualitätssicherung werden diese Hindernisse beseitigt. Wenn Erkenntnisse automatisch in den Bewertungsprozess einfließen, können Manager die Leistung der Agenten mit einer Mischung aus quantitativen und qualitativen Daten bewerten.

Anrufe, die Stimmungsmerkmale auslösen, oder verpasste Compliance-Phrasen werden mit Leistungsmetriken verknüpft, so dass jede Überprüfung eine solidere Grundlage erhält.

Diese Integration ermöglicht auch ein schnelleres Coaching und Feedback. Vorgesetzte können nicht nur sehen, was in einem Anruf gesagt wurde, sondern auch, wie es sich auf die Kundenstimmung und die Gesamtqualitätsbewertung ausgewirkt hat. Das Coaching wird gezielter, zeitnaher und messbarer, was das Vertrauen zwischen Managern und Agenten stärkt.

Das Ergebnis: Effizienz, Genauigkeit und Verantwortlichkeit

Die Einhaltung der Vorschriften profitiert auf die gleiche Weise. Anstatt ein separater Prüfungsschritt zu sein, wird die Überwachung von Vorschriften Teil der täglichen Qualitätskontrolle. Angaben, Skripte und erforderliche Formulierungen werden alle im selben Arbeitsablauf erfasst, wodurch Risiken reduziert und gleichzeitig stundenlange Überprüfungszeiten eingespart werden.

Gemeinsam sorgen die Sprachanalyse-Callcenter-Software und die QS-Software für mehr Effizienz, Genauigkeit und Verantwortlichkeit.

• Die Effizienz ergibt sich aus der Überprüfung von mehr Anrufen mit weniger Aufwand.
• DieGenauigkeit verbessert sich, da die Daten an die individuelle Leistung und nicht an allgemeine Trends gebunden sind.
• Die Verantwortlichkeit wächst, da sowohl Manager als auch Agenten die direkten Auswirkungen von Gesprächen auf die Qualitätsbewertung sehen können.

  Funktion/Aspekt	Integrierte QA-Sprachanalyse	Eigenständige Sprachanalyse-Tools
  Plattform-Verbindung	Einheitlich innerhalb der QA-Plattform. Analysen und Auswertungen finden im selben System statt.	Funktioniert getrennt von der QA, so dass Manager mit mehreren Plattformen jonglieren müssen.
  Datenfluss	Einblicke fließen automatisch in den QA-Prozess ein und verknüpfen Analysen direkt mit Auswertungen.	Daten bleiben isoliert; manuelle Exporte und Importe sind erforderlich, um Analysen mit QA zu verbinden.
  Workflow-Effizienz	Rationalisiert. Reduziert den manuellen QA-Aufwand und beschleunigt die Leistungsüberprüfung.	Fragmentiert. QA-Manager verbringen zusätzliche Zeit mit der Zuordnung von Analysen zu einzelnen Anrufen.
  Umsetzbarkeit von Erkenntnissen	Direkte Verknüpfung mit Agenten-Scorecards und Coaching-Tools, um gezielte Maßnahmen zu ermöglichen.	Generiert Einblicke, aber es fehlt die Verbindung zu Coaching oder Leistungsrahmen für Agenten.
  Coaching und Feedback	Ermöglicht datengesteuertes Coaching in Echtzeit, das messbar und zeitnah ist.	Die Feedbackschleife ist langsamer und weniger zielgerichtet, da die Analysen nicht mit den QS-Prüfungen verbunden sind.
  Einhaltung von Vorschriften und Risikomanagement	Integrierte Überwachung von Skripten und Offenlegungen innerhalb des QA-Workflows.	Compliance muss als separater Prozess gehandhabt werden, was die Überprüfungszeit erhöht.
  Berichterstattung & Sichtbarkeit	Bietet eine einheitliche Übersicht über Leistung, Stimmung und Qualitätsmetriken.	Die Berichte sind auf verschiedene Plattformen verteilt, was den ganzheitlichen Überblick über das Call Center einschränkt.
  Effizienz	Überprüft mehr Anrufe mit weniger Aufwand, indem es die Automatisierung nutzt.	Mehr manuelle Schritte führen zu langsameren Überprüfungszyklen.
  Genauigkeit	Analysen, die mit bestimmten Agenten und Interaktionen verknüpft sind, verbessern die Präzision.	Einblicke beschränken sich oft auf allgemeine Trends und verringern die individuelle Verantwortlichkeit.
  Rechenschaftspflicht	Gemeinsame Sichtbarkeit von Managern und Agenten schafft Vertrauen und Verantwortlichkeit.	Unverbundene Daten erschweren es, Erkenntnisse mit Leistungsergebnissen zu verknüpfen.
  Gesamtwirkung	Steigert die Effizienz, Genauigkeit und Verantwortlichkeit in den Bereichen Qualitätssicherung und Compliance.	Liefert Erkenntnisse, aber es fehlt die Integration, um sie in messbare Verbesserungen umzusetzen.

Bewährte Verfahren für den Einsatz von Sprachanalysen in QA-Workflows

Die Implementierung von Contact Center-Sprachanalyse in ein QA-Programm ist am effektivsten, wenn Sie die richtige Strategie verfolgen.

• Beginnen Sie mit klaren Zielen: Definieren Sie vor der Implementierung, was Sie wollen. Unabhängig davon, ob der Schwerpunkt auf der Einhaltung von Vorschriften, der Kundenzufriedenheit oder der Leistungsverbesserung liegt, geben SMART-Ziele der Anwendung, Integration und Messung der Analyse eine Struktur.
• Nutzen Sie Analysen als Ergänzung (nicht als Ersatz) für menschliches Urteilsvermögen: KI-Einsichten sind leistungsstark, aber sie können den Kontext nicht auf dieselbe Weise erfassen, wie es Menschen tun. Die Kombination von datengesteuerten Erkenntnissen mit menschlichem Fachwissen stellt sicher, dass die Bewertungen fair und ausgewogen bleiben.
• Regelmäßige Überprüfung und Verfeinerung von Schlüsselwortlisten und Stimmungsmodellen: Die Sprache ändert sich ständig und entwickelt sich weiter, ebenso wie die Kundenbedürfnisse. Die Aktualisierung von Schlüsselwörtern, die Verfeinerung von Stimmungsmodellen und die Überprüfung der Genauigkeit sorgen dafür, dass das System mit dem realen Kontext übereinstimmt.
• Stimmen Sie die Erkenntnisse mit Coaching-Sitzungen und Schulungsplänen ab: Analysen sind am wertvollsten, wenn sie in die Entwicklung der Agenten einfließen. Nutzen Sie markierte Anrufe, Stimmungsänderungen und Schlüsselworttrends, um Coaching-Sitzungen zu konzipieren, die auf bestimmte Fähigkeiten und Verhaltensweisen abzielen.
• Fördern Sie die Transparenz und das Vertrauen der Mitarbeiter in das System: Informieren Sie die Mitarbeiter über die Funktionsweise der Analytik und betonen Sie deren Rolle bei der Unterstützung (und nicht bei der Kontrolle) der Mitarbeiter. Der Aufbau von Vertrauen verringert den Widerstand und erhöht die Bereitschaft, auf QA-Feedback einzugehen.
• Überwachen Sie den ROI durch messbare QA-Ergebnisse: Verfolgen Sie Ergebnisse wie verbesserte Compliance-Raten, schnellere Lösungszeiten oder höhere Kundenzufriedenheitswerte. Die Messung des ROI sorgt dafür, dass sich die Teams auf die Ergebnisse konzentrieren und zeigt den Wert der Integration von Sprachanalysen in QA-Workflows.
• Integrieren Sie die Analytik in die täglichen QA-Workflows: Machen Sie sie zu einem Teil des regelmäßigen Überprüfungszyklus. Nicht nur eine separate Aktivität. Dadurch wird sichergestellt, dass die Erkenntnisse direkt in Bewertungen, Scorecards und Coaching-Sitzungen einfließen.
• Konzentrieren Sie sich auf die Erfahrung von Kunden und Mitarbeitern: Sorgen Sie für ein Gleichgewicht zwischen Compliance und Leistungsverfolgung und der menschlichen Seite der Interaktionen. Nutzen Sie Analysen, um nicht nur Reibungsverluste in der Customer Journey aufzudecken, sondern auch die Herausforderungen, denen Agenten bei Anrufen gegenüberstehen.
• Nutzen Sie Trendanalysen für proaktive Verbesserungen: Gehen Sie über die Überprüfung einzelner Anrufe hinaus, um Muster über Wochen oder Monate hinweg zu erkennen. Die Trendanalyse hebt systemische Probleme hervor und hilft Managern, die Änderungen zu priorisieren, die die größte Wirkung erzielen.

Checkliste für die Einsatzbereitschaft von Callcenter-Sprachanalyse

Bevor Sie Ihr Sprachanalyseprogramm einführen, müssen Sie natürlich sicherstellen, dass alle wichtigen Grundelemente vorhanden sind. Hier ist eine Checkliste, mit der Sie sicherstellen können, dass Sie das Wesentliche berücksichtigt haben.

#1. Datenquellen

• Stellen Sie den Zugang zu allen relevanten Anrufaufzeichnungen und Metadaten sicher.
• Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber in die QA-Plattform Ihres Contact Centers integriert sind.
• Überprüfen Sie die Qualität der Audioaufzeichnungen und die Einhaltung der Speichervorschriften.

2. Genauigkeit der Transkription

• Setzen Sie sich ein klares Ziel für die Transkriptionsgenauigkeit (z.B. ≥ 90%)
• Testen Sie die Genauigkeit bei verschiedenen Akzenten, Anruftypen, etc.
• Planen Sie regelmäßige Überprüfungen zur Feinabstimmung der Sprachmodelle

3. Qualitätsschwellenwerte

• Definieren Sie wichtige QS-Kennzahlen, die mit Ihren analytischen Erkenntnissen verknüpft sind
• Legen Sie Warnregeln für wichtige Probleme fest (z. B. Stimmungseinbrüche, fehlende Skripte)
• Validieren Sie, dass die Analyseergebnisse in die Scorecards der Agenten einfließen.

4. Betreuung

• Planen Sie konsistente Coaching-Sitzungen (in Verbindung mit den Analyseergebnissen)
• Nutzen Sie markierte Anrufe, um gezieltes Coaching-Feedback zu geben.
• Verfolgen Sie Verbesserungen im Laufe der Zeit anhand von QA-Bewertungen

5. Einhaltung der Vorschriften

• Erforderliche Angaben und Compliance-Skripte zuordnen
• Legen Sie Erkennungsschwellen für fehlende Angaben fest
• Integrieren Sie die Verfolgung der Einhaltung in Ihre QA-Dashboards

Verwandeln Sie Kundengespräche in umsetzbare Erkenntnisse

Die Sprachanalyse verwandelt Kundengespräche in CX-Informationen, die zu messbaren Verbesserungen führen. Durch das Aufzeichnen, Transkribieren und Analysieren von Anrufen erhalten QS- und CX-Manager Einblick in die Kundenstimmung und die Leistung der Agenten. Anstatt sich auf Stichproben zu verlassen, können Teams Interaktionen in großem Umfang mit Genauigkeit und Schnelligkeit auswerten.

Die Auswirkungen sind im gesamten Contact Center deutlich zu spüren:

• Die Einhaltung von Vorschriften lässt sich leichter verfolgen
• Das Coaching ist gezielter
• Die Kundenzufriedenheit ist transparenter

Manager können Muster erkennen, Probleme frühzeitig angehen und jede Überprüfung mit aussagekräftigen Qualitätsergebnissen verknüpfen.

Wenn die Sprachanalyse in Ihre QA-Workflows integriert wird, entsteht ein nahtloser Kreislauf zwischen Daten und Maßnahmen. Scorecards, maßgeschneidertes Coaching und die fortlaufende Überwachung der Einhaltung von Vorschriften sorgen dafür, dass die Teams verantwortungsbewusst und effizient arbeiten.

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