Gesprächstranskription, Speech Analytics und KI

Gesprächstranskription

Sprache in durchsuchbaren Text umwandeln

Bei der Gesprächstranskription (Speech-2-Text) wird ein aufgezeichneter Telefonanruf vollständig in Text umgewandelt und gespeichert. CreaLog Transkription erledigt das automatisch und stellt den Text nahezu in Echtzeit bereit. Das ist besonders hilfreich bei der Konvertierung von Voicemail-2-Text oder Gesprächsprotokollen, die aus unserer Mobil- und Festnetzaufzeichnung oder dem Enterprise Communication Recording aufgenommen wurden.

Die leistungsstarke Transkriptions-Funktion ist auch Voraussetzung für die methodische Anrufanalyse, um dem Kundenservice-Management wichtige Erkenntnisse aus dem VoiceBot oder der IVR zu Themen wie Kundenzufriedenheit und Servicequalität zu liefern. Einmal in Text umgewandelt, ist ein Telefongespräch leichter zu analysieren, entweder manuell oder automatisch. Im Gegensatz dazu benötigt man viel Zeit und Rechenleistung, um Sprachaufnahmen nach einem bestimmten Thema zu durchsuchen. Vorgesetzte können mit der CreaLog-Lösung einfacher nach Themen suchen, deren hohe Relevanz erst im Nachhinein erkannt wird oder die vorher noch nicht einmal bekannt waren.

Laden Sie für weitere Informationen unser Speech Analytics-Datenblatt herunter.

Anwendungsbereiche für Transkription und Speech Analytics

Um Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit signifikant zu steigern und die Produktivität zu erhöhen, sind Unternehmen darauf angewiesen, Kundengespräche zu analysieren, die Qualität der Dialoge zu bewerten und mit den Mitarbeitern im Service- oder Contact Center zu besprechen.

Moderne Sprachtechnologien ermöglichen es, Telefongespräche automatisiert aufzuzeichnen, zu verschriften und auszuwerten. Auf diese Weise liefert Speech oder Customer Analytics sofort relevante Informationen über das Anliegen und die Absichten (Intent) des Kunden, den Dialogverlauf und den Inhalt des Gesprächs.

Separate Tonspuren erleichtern nachgelagerte Analyse

Im ersten Schritt wird dabei in Echtzeit eine qualitativ hochwertige Mitschrift der Telefongespräche erstellt und als Text (Speech-to-Text) gespeichert. Beide Gesprächspartner werden dabei separat aufgezeichnet um die nachfolgende automatische Gesprächsanalyse zu vereinfachen. Dies erlaubt auch eine weiterführende Auswertung bei besonders interessanten oder problematischen Gesprächen.

Im nächsten Schritt erfolgt eine tiefgreifende und KI-gestützte Analyse (Voice Analytics/Speech Analytics/Customer Analytics) der Texte. Diese liefert Informationen über Struktur, Inhalt, Gesprächsanteile der Teilnehmer und den Ablauf der Gespräche.

Ein Highlight — Datenschutz by Default

Kritische Daten in Aufzeichnungen anonymisieren

Warum sind Anonymisierung und Datenschutz so wichtig?

Durch die technologischen Fortschritte bei der automatisierten Verschriftung von Telefongesprächen bekommt das Thema Datenschutz und Datenhoheit erhöhte Aufmerksamkeit: Was genau passiert mit den in Textform vorliegenden Telefonaten und den personenbezogenen Inhalten?

Die Sicht der Mitarbeitenden

Wenn es um Gesprächsmitschnitte und die Verschriftung von Gesprächen geht, sind Arbeitnehmerinnen und ihre Vertretungen oft zu Recht kritisch und skeptisch. Ein Großteil der Bedenken lässt sich mit unseren Technologien zur sicheren Anonymisierung der eigenen Mitarbeitenden ausräumen. Hier einige Beispiele:

  • Die Namen von Mitarbeitenden und andere personenbezogene Daten werden automatisch erkannt und sofort zur Anonymisierung im Gesprächsmitschnitt verrauscht bzw. in der Transkription durch Platzhalter wie Sternchen ersetzt.
  • Auch einzelne Ziffern oder Ziffernketten (Telefonnummern/Durchwahlen) können gefiltert und dann anonymisiert oder aus den Aufzeichnungen gelöscht werden.
  • In kleineren Serviceeinheiten können Kollegen oft leicht an ihrer Stimme erkannt werden. Um dies auszuschließen, kann in den Gesprächsmitschnitten die Stimme durch Veränderung von Tonhöhe und Geschwindigkeit verzerrt werden, sodass ein Rückschluss auf den einzelnen Mitarbeiter nicht mehr möglich ist.

Die Sicht der Anrufenden

Auch für Anrufer ist eine DSGVO-konforme Datenverarbeitung enorm wichtig und erhöht das Vertrauen der Kunden in das Unternehmen. Hier einige Beispiele, welche personenbezogenen Kundendaten direkt im Aufzeichnungs- oder Transkriptionsprozess identifiziert und anonymisiert werden können:

  • Namen, Telefonnummern, Geburtsdaten und Adressen,
  • Sozialversicherungsnummern und Gesundheitsinformationen,
  • Kontostände oder Zahlungsrückstände,
  • Passworte, PINs und viele andere sensible und private Daten.

Möglichkeiten und Nutzen von Speech und Customer Analytics im Überblick

Exakte Anliegen-Erkennung

  • Was genau sagt der Kunde, was ist sein Anliegen und wie genau formuliert er seinen Wunsch (Intent)?
  • Wie verändert sich die Häufigkeit der Anliegen im Zeitablauf über Stunden, Tage oder Wochen?
  • Werden Schwellwerte zu einem bestimmten Thema überschritten, die Supervisoren wichtige Erkenntnisse liefern?

Ermittlung von Automatisierungspotentialen

  • Wie hoch ist der Anteil von Routine-Gesprächen und Themen und lassen sich diese Benutzerabsichten fallabschließend durch ServiceBots automatisieren?
  • Wie kann ich die Mischung aus menschlichem und automatisiertem Kundenservice optimal ausbalancieren?

Nachhaltige Ausbildung, Live-Coaching und Weiterbildung

  • Stimmen die Gesprächsanteile zwischen Kunde und Agent?
  • Wird Gelerntes in Kundengesprächen angewandt?
  • Was kann aus Best- und Worst-Case-Gesprächen gelernt werden?
  • Wo sind Coachings oder Nachschulungen notwendig?

Qualitätskontrolle und -sicherung:

  • Verlief das Gespräch entsprechend der Compliance-Richtlinien des Unternehmens?
  • Wie zufrieden sind die Kunden mit dem Gespräch - gab es Unmutsäußerungen oder hat sich der Kunde bedankt?
  • Wie kann ich Frustration bei Agenten und Kunden gleichermaßen minimieren?

Operative Steuerung - Wertvolle Erkenntnisse für das Management

Was denken die Kunden über Ihr Unternehmen? Sind sie mit den Waren oder Dienstleistungen zufrieden oder gibt es häufige Beschwerden? Auf diese Fragen erhält das Management durch Transkription und Analyse Antworten - zum Beispiel:

  • Sind Werbe- und Marketing-Kampagnen erfolgreich?
  • Haben Kunden dazu noch Rückfragen oder Klärungsbedarf? Und worum geht es dabei genau?
  • Gibt es bestimmte Themen-Schwerpunkte?
  • Wie verändern sich die Themen-Schwerpunkte im Zeitablauf (Tag, Woche, Monat)?
  • In welchem Zusammenhang werden bestimmte Themen immer wieder angesprochen?
  • Wie verändern sich die Rückfragen der Kunden bezüglich der Top-Themen? Lassen sich hier positive oder negative Tendenzen feststellen?

Diese Liste lässt sich, abhängig von Branchen und Firmen, fast beliebig ergänzen und verlängern.

Entscheidend aber ist, dass die Erkenntnisse aus der strategischen Analyse dazu beitragen, die relevanten Geschäftsprozesse zu optimieren.

Live-View und Themenradar

Erste Ergebnisse der Gesprächsanalyse liefert das CreaLog Cockpit im Live-View. Durch spezielles Phrase-Spotting werden in den aufgezeichneten Dialogen vom Kunden genannte Wörter oder Phrasen gefunden und so die häufigsten Anrufgründe ermittelt.

Das Themenradar liefert die zehn am häufigsten gegebenen Antworten der Anrufer auf die Frage „Was können wir für Sie tun?“ und visualisiert diese als Hot-Topic-Statistik auch im Tagesverlauf. Es ermöglicht, aktuelle Trends als Abweichungen vom Durchschnitt sowie Veränderungen gegenüber vorherigen Zeiträumen schnell zu erkennen.

Alarmierung bei Überschreitung von Schwellwerten

Die Erfolge aktueller Kampagnen werden unmittelbar erkannt, wenn Abweichungen zum Vergleichswert mehr als 10 und 15 Prozent betragen.

Für ausgewählte und kritische Begriffe lassen sich Akzeptanz-Schwellenwerte festlegen lassen. Werden diese überschritten, wird durch Visualisierung auf dem Desktop des Supervisors oder Service-Managers ein Alarm ausgelöst. Tritt ein Alarm auf, kann über eine Kontextanalyse sofort begonnen werden, die möglichen Ursachen zu bestimmen (Root Cause Analysis).

Tiefe Einblicke in Anrufgründe und Benutzeranliegen

Zu den Vorbereitungen für ein System gehört der Aufbau der domänenspezifischen Terminologie für das neue System. Denn nur so wird die Erkennung optimal an die Kundenbedürfnisse für den konkreten Einsatzzweck angepasst

Dazu sollten unter anderem folgende Fragen beantwortet werden:

  • Wie formulieren Kunden im Kundenservice ihre Anliegen?
  • Welche Begriffe oder Dialekte kommen häufig vor?
  • Welche Tonalitäten oder Ausdrucksweisen sind bei den Kunden typisch?

Mit der CreaLog Transcription Engine werden im ersten Schritt hunderte Kundengespräche mitgeschnitten, automatisch in Text umgesetzt und per Speech Analytics ausgewertet. Daraus entstehen dann per Machine Learning (ML) die benötigeten Datenbanken mit den Absichten (intents) der Kunden.

Analyse der Sprechereigenschaften und der Dialogstruktur

Neben dem eigentlichen Inhalt eines Anrufs kann auch die Struktur des Dialogs sowie Eigenschaften des Sprechenden wichtige Erkenntnisse liefern.

Crealog-Sprecheranalyse ermittelt deshalb:

  • Alter und Geschlecht,
  • Emotionen (Stimmungsanalyse),
  • sowie die Sprache des Sprechenden

Die Analyse gibt Auskunft darüber, wie Sprache und Stille innerhalb eines Anrufdialogs verteilt sind:

  • Gibt es für längere Zeit Gesprächslücken?
  • Unterbricht ein Gesprächspartner den anderen?
  • Sprechen die Gesprächspartner gleichzeitig?

Die Beantwortung dieser Fragen liefert auch relevante Informationen über die Qualität des Kundenservice im Contact Center, Verbesserungspotenziale in den Prozessabläufen, zum Beispiel zur Erhöhung der Erstlösungsquote (FCR = First Call Resolution Rate) und einen möglichen Schulungs- oder Trainingsbedarf einzelner Mitarbeitender.

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