Automatisierte Auswertung von Gesprächsdaten optimieren

Conversational Analytics bietet Unternehmen die Möglichkeit, Gesprächsinhalte automatisiert auszuwerten, um wertvolle Einblicke in Kundenbedürfnisse und die Effektivität ihrer Kommunikation zu gewinnen. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz dieser Technologie liegt in der genauen Definition der Ziele sowie in der korrekten Analyse und Interpretation der Daten. Dennoch gibt es dabei häufig auftretende Fehler, die den Nutzen dieser Auswertungen beeinträchtigen können.

Fehler bei der Definition der Analyseziele

Ein typischer Fehler bei der Nutzung von Conversational Analytics ist die unklare oder zu breit gefasste Definition der Analyseziele. Wenn die Ziele nicht präzise formuliert sind, kann die Auswertung in die falsche Richtung gehen oder zu allgemeine Ergebnisse liefern, die wenig praxisrelevant sind. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen spezifische Fragen formulieren, die sie mit der Analyse beantworten wollen, wie zum Beispiel: „Welche häufigen Anliegen haben unsere Kunden?“ oder „Wie effektiv ist unser Kundenservice in der Problemlösung?“

Unzureichende Datenqualität

Ein weiterer häufiger Fehler ist die Verarbeitung von unvollständigen oder qualitativ minderwertigen Daten. Die Genauigkeit und Nützlichkeit der Analyse hängen stark von der Qualität der input-Daten ab. Schlechte Audioqualität, unzureichende Metadaten oder Datenlücken können die Ergebnisse verzerren. Eine regelmässige Überprüfung und gegebenenfalls Bereinigung der Datenquellen ist notwendig, um sicherzustellen, dass die Analysen auf zuverlässigen Informationen basieren.

Missachtung des Kontexts der Gespräche

Ein dritter typischer Fehler besteht darin, den Kontext der Gespräche nicht ausreichend zu berücksichtigen. Die isolierte Betrachtung von Schlüsselwörtern oder Phrasen kann zu Fehlschlüssen führen, da die Bedeutung oft nur im Kontext verständlich wird. Zur Korrektur sollten Unternehmen darauf achten, kontextuale Informationen wie Gesprächsdauer, Gesprächsverlauf und emotionale Tendenzen einzubeziehen, um ein umfassenderes Bild zu erhalten.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Ziele klar definieren: Nehmen Sie sich die ersten fünf Tage Zeit, um die Ziele Ihrer Conversational Analytics klar und präzise zu formulieren. Entwickeln Sie dabei spezifische Fragestellungen, die aus den Analysen beantwortet werden sollen.
2. Datenqualität überprüfen: In der zweiten Woche sollten Sie Ihre bestehenden Datenquellen auf Qualität und Vollständigkeit überprüfen. Identifizieren Sie Lücken und führen Sie notwendige Bereinigungen durch. Dies könnte die Verbesserung der Aufnahmequalität oder die Sicherstellung vollständiger Metadaten umfassen.
3. Praxistest und Kontextualisierung: Implementieren Sie in der dritten Woche Testanalysen und stellen Sie sicher, dass diese den Gesprächskontext umfassend einbeziehen. Bewerten Sie probeweise Ihre Ergebnisse und passen Sie Ihre Analyseparameter an, um detailliertere Einblicke zu gewinnen.
4. Kontinuierliche Verbesserung: Nutzen Sie die restliche Zeit, um Ihre Methoden und Prozesse basierend auf den ersten Ergebnissen kontinuierlich zu optimieren. Entwickeln Sie einen Feedback-Mechanismus, um regelmäßige Anpassungen vornehmen zu können.

Durch die strukturierte Herangehensweise an Conversational Analytics und die Beachtung dieser wesentlichen Schritte können Schweizer KMU sicherstellen, dass sie aus ihren Gesprächsdaten wertvolle Erkenntnisse gewinnen.