Gesprächsanalyse durch Künstliche Intelligenz — Schritt für Schritt

Automatisierte Auswertung von Gesprächsinhalten

Die automatisierte Auswertung von Gesprächsinhalten bietet Unternehmen die Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse aus Kundendialogen zu gewinnen und dadurch Kundenservice und Vertriebsstrategien zu verbessern. Dabei können durch den Einsatz von Conversational Analytics sowohl gesprochene als auch schriftliche Dialoge systematisch analysiert werden, um Stimmung, Themen und Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen.

Typische Fehler und deren Korrektur

Erster typischer Fehler ist die mangelhafte Datensammlung. Viele Unternehmen beschränken sich auf kleine, nicht repräsentative Datensätze, was zu verzerrten Ergebnissen führt. Es ist entscheidend, möglichst viele und vor allem unterschiedliche Gesprächsinhalte zu sammeln, um ein umfassendes und genaues Bild zu erhalten. Das bedeutet, dass Daten aus verschiedenen Kanälen wie Telefonaten, E-Mails, Chats und sozialen Medien berücksichtigt werden sollten.

Zweitens ist die unzureichende Vorbereitung für die Datenanalyse häufig ein Problem. Unternehmen starten oftmals die Analyse, ohne klare Fragestellungen oder Schlüsselkennzahlen (KPIs) definiert zu haben. Eine erfolgreiche Auswertung erfordert jedoch, dass im Vorfeld klare Ziele gesetzt werden, was genau analysiert werden soll, sei es die Kundenzufriedenheit oder der Erfolg von Serviceinteraktionen.

Ein dritter Fehler ist die Vernachlässigung der Integration der Ergebnisse in die Praxis. Erkenntnisse aus der Analyse bleiben oft ungenutzt, wenn keine konkrete Strategie zur Implementierung besteht. Es ist wichtig, dass Analyseergebnisse in greifbare Massnahmen übersetzt werden, wie zum Beispiel die Anpassung von Schulungskonzepten für Mitarbeitende oder die Optimierung von Produktangeboten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden zwei bis vier Wochen sollte sich das Unternehmen zunächst darauf konzentrieren, eine umfassende Erhebung der verfügbaren Gesprächsdaten durchzuführen. Der Fokus sollte auf der Integration verschiedener Kommunikationskanäle liegen, um eine robuste Datenbasis zu schaffen. Die Daten sollten zentral gesammelt und für die Analyse vorbereitet werden.

Parallel dazu ist es wichtig, klare Ziele für die Datenauswertung zu definieren. Unternehmensleitung und Datenspezialisten sollten gemeinsam besprechen, welche Fragestellungen priorisiert werden sollen und welche KPI’s zur Erfolgsmessung herangezogen werden.

Sobald die Datensätze und Zielsetzungen definiert sind, kann mit der eigentlichen Analyse begonnen werden. Dabei ist es ratsam, regelmässig Feedbackschleifen einzuplanen, um den Prozess zu optimieren. Das ermöglicht, schnell auf erste Ergebnisse zu reagieren und die Strategie gegebenenfalls anzupassen.

Abschliessend sollten Massnahmen entwickelt werden, um die gewonnenen Erkenntnisse in den Geschäftsalltag einzubinden. Verantwortliche sollten sich mit den Abteilungen austauschen, die von den Erkenntnissen profitieren können, und gemeinsam Pläne für die Umsetzung entwickeln. Möglichst frühzeitig sollte auch evaluiert werden, welche Wirkung die Massnahmen erzielen, um den Ansatz bei Bedarf justieren zu können.