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Kunden sagen Ihnen viel, hören Sie richtig zu?
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68% Der interaktionen immer noch Sprache
Quelle: Callcentre helper research paper “What Contact Centres are Doing Right Now”, 2014.
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Sprachanalyse, was ist es?
Strukturierung, Bewertung und Analyse von gesprochene Interaktionen mit
einer technischen Lösung
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Technologien
Technologie LVCSR, ASR und Phonetischer Index
Sprachmodule Scripted oder SpontanDemografie
Quality Monitoring Automatisch 100% der Gespräche bewerten
Emotionen Nutzung der Stimme
Lachen
Cross-Talk
Gesprochenes
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Technologien
LVCSR und Phonetic Indexing (accuracy, einmaliger index, findbarkeit)
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Entwicklung von Sprachmodulen
Spontaneous Speech und Scripted Speech
Alle Gespräche und schriftliche Interaktionen
manuell überprüfen, auswerten und analysieren ist
zeitlich und finanziell unmöglich. Die Gespräche
automatisch zu beurteilen, ist heute durchaus
machbar - und inzwischen auch bezahlbar - mit
einem System für Sprach- und Textanalyse.
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Werte im Audio
Sprechen, Stille und Cross Talk
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Der Mehrwert von Metadaten
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Ist der Kunde böse? Emotionen im Gespräch
Der Einfluss von Zucker: Research von DeWall, Deckman, Gailliot und Bushman (2011)
zeigt einen kausalen Zusammenhang von Aggression und Glucosemangel (Quelle: Virt, 2012)
EMOTIONEN = „als ein komplexes Muster körperlicher und mentaler Veränderungen,
darunter physiologische Erregung, Gefühle, kognitive Prozesse und Reaktionen im
Verhalten als Antwort auf eine Situation, die als persönlich bedeutsam wahrgenommen
wird“ definiert (Quelle: Zimbardo & Gerrig, 2008)
Erkennen von Emotionen. Ein Modell für alle Menschen und Emotionen auf der Welt. Baseline
Es wurde gezeigt das NeuroFuzzy Modelle (ANFIS) angewendet bei Dialoganalysen die Benutzerabsicht
mit hinreichender Genauigkeit feststellen konnte. Hidden Markov Modelle (HMMs) erzeugten eine
vergleichbare Genauigkeit, aber mit ein unterschiedliches Fehlermuster. Ein Hybrid-Ansatz in dem beide
Modelle vereinigt war genauer (84%) als die Modelle an sich (82-83%). (Quelle: Rustamov, Mustafayev und
Clements: “Sentiment analysis using Neuro-Fuzzy and Hidden Markov models of text”, 2013)
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Emotionen
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Interaction Analytics
Was ist es?
Strukturierung, Bewertung und Analyse von gesprochene und geschriebene
Interaktionen mit einer technischen Lösung
Warum und wann einsetzen?
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Qualitätsmanagement – Gespräche bewerten
2%im schnitt
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Qualitätsmanagement
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Qualitätsmanagement – Statistische Relevanz?
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Qualitätsmanagement – statistisch relevant
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Ein Gespräch, mehrere Kategorien
Gespräche automatisch bewerten
Dissatisfaction-Index
Cross-Channel Kundenerfahrung
Wissensmanagement
Ein Gespräch, mehrere Kategorien
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Einsatzgebiete
Effektivität
Wandel Kundenzufriedenkeit
Compliance
Kosten
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Praxisbeispiele
EDV-probleme verursachen hohe Kosten, die EDV-Abteilung sagt es ist in
wirklichkeit nicht so schlimm.
Was sind die wichtigsten Kündigungsgründe?
Wie erhalten wir kunden am besten wenn sie Kündigen möchten?
Welche Argumente funktionieren am besten bei Verkauf unser Cloud-
Produktes?
Sagen unsere Mitarbeiter wirklich was sie sagen sollten?
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Praxisbeispiele
Customer journey Inhalte, FCR, Merhwert Metadaten
Kundenzufriedenkeit Dissatisfaction Index
Quality Monitoring Von 2% auf 100% - Wahl an Hand von Kriterien
Prozessverbesserung Processerkenning (Kat) + Stille + Emotion
Kosten Stille durch Systemen und MenschenBusiness
Intelligence Predictive Analytics 30% genauer – Daten
liefern
Compliance Automatisch Berichten von Non-Compliance
Sales Effectiveness Top performers – best practices
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Tipps bei der Anschaffung
1. Welche Technologie brauchen Sie wirklich für Ihre Zwecke (LVCSR, Phonetic Indexing)?
2. Achten Sie drauf wo welche Technologie eingesetzt wird
3. Wie sind die Sprachmodule zustande gekommen?
4. Bietet der Anbieter die Sprachen die wir jetzt und künftig benötigen
5. Entscheiden Sie ob Sie Sprachanalyse brauchen oder Keyword-Spotting
6. Analysen: Best of Breed oder Best of Suite?
7. Flexibilität von Einsatz- und Lizenzmodelle
8. Kann der potenzielle Lieferant zeigen das es funktioniert? Mit Ihrem Audio? Schnell?
9. Ein fairer Vergleich zwischen unterschiedlichen Lösungen – Der Bake-off als die Basis
des Businesscases
1. Erkennung
2. Zeit
3. Eine Frage
4. Nicht im Wörterbuch
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