Conversational Analytics: Gesprächsinhalte automatisiert auswerten

Automatisierte Auswertung von Gesprächsinhalten: Ein strategischer Ansatz

Die automatisierte Auswertung von Gesprächsinhalten mittels Conversational Analytics kann Unternehmen wertvolle Einblicke in Kundenbedürfnisse und -verhalten bieten. Durch die Analyse von Kommunikation über verschiedene Kanäle hinweg lassen sich Trends erkennen, Kundenzufriedenheit messen und Serviceverbesserungen ableiten. Der Kern besteht darin, relevante Daten punktgenau zu identifizieren und effektiv zu nutzen, um strategische Entscheidungen datenbasiert zu treffen.

Typische Fehler bei der automatisierten Gesprächsanalyse

1. Unzureichende Datenselektion: Ein häufiger Fehler besteht darin, alle verfügbaren Gesprächsdaten unsortiert zu analysieren. Dies führt oft zu unübersichtlichen und schwer nutzbaren Ergebnissen. Anstelle dessen sollte man gezielt Datenpunkte auswählen, die für die spezifische Fragestellung relevant sind. Eingrenzen Sie die Daten, indem Sie z.B. nur Gespräche aus bestimmten Zeiträumen oder spezifischen Kundengruppen betrachten.
2. Mangel an Anpassungsfähigkeit der Algorithmen: Standardisierte Algorithmen passen nicht immer auf jede Unternehmenssituation. Ein Fehler ist es, Algorithmen ohne Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse und Besonderheiten des eigenen Unternehmens einzusetzen. Dies lässt sich beheben, indem man die Algorithmen kontinuierlich auf Basis der Unternehmensspezifika trainiert und verfeinert und gegebenenfalls individuelle Anpassungen vornimmt.
3. Vernachlässigte Datenschutzrichtlinien: Im Eifer, datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen, wird bisweilen der Schutz von sensiblen Kundendaten ausser Acht gelassen. Dieser Fehler lässt sich vermeiden, indem man von Anfang an strikte Datenschutzmassnahmen implementiert. Dazu gehört die Anonymisierung von Daten, die Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO und transparente Kommunikation mit den Kunden über die Datenverwendung.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Woche 1-2: Starten Sie mit der Identifikation der relevanten Gesprächsdaten. Stellen Sie sicher, dass die Auswahl der Datenpunkte klar definiert ist und mit Ihren Analysezielen übereinstimmt. Schulungen für Ihr Team zur korrekten Datenselektion können an dieser Stelle hilfreich sein.
• Woche 3: Führen Sie die ersten Analysen durch und achten Sie darauf, ob die eingesetzten Algorithmen an die spezifischen Unternehmensanforderungen angepasst werden müssen. Ziehen Sie gegebenenfalls externe Experten hinzu, die Ihnen bei der Feinabstimmung der Algorithmen helfen können, um die gewünschte Genauigkeit zu erreichen.
• Woche 4: Überprüfen Sie regelmäßig die angewandten Datenschutzrichtlinien und passen Sie diese bei Bedarf an. Evaluieren Sie die erste Analyse hinsichtlich Genauigkeit und Nutzen und denken Sie über mögliche Verbesserungen im Prozess nach.

Durch strukturierte, zielgerichtete Analyseprozesse kann die automatisierte Auswertung von Gesprächsinhalten mehr Klarheit in Kundenbeziehungen bringen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil sichern.