KI & Voice:
Wie man das Kundenerlebnis über die Stimme steigert
Voice gilt als Medium der Stunde. Und wenn man Stimmen richtig analysiert, z.B. über künstliche Intelligenz, führt das am Ende zu einem besseren Kundenerlebnis, sagen Experten für die Sentimentanalyse.
Sound und Voice sind die Themen der Stunde – und KI kann sogar dabei helfen, diese zu analysieren, für eine bessere Customer Experience. Wie funktioniert das?
Dan Fitzpatrick: Sentimentanalyse ist in erster Linie als Methode zur automatischen Text-Untersuchung – beispielsweise in Social Media – bekannt. Aber auch bei Sprachanwendungen kann Sentiment Analysis angewandt werden: Wenn die Emotionalität einer gesprochene Aussage analysiert werden soll, wird diese zunächst in Text umgewandelt. Dann werden die erkannten Wörter und Sätze mit KI-gestützten Anwendungen verarbeitet und analysiert. Gruppierungen von Worten und Zusammenhängen werden aus dem Text extrahiert, um sowohl sachliche Inhalte als auch emotionale Konnotationen zu quantifizieren. Die erkannten Tonalitäten – wie freudvoll, erbost, traurig – werden dann mit einer Wahrscheinlichkeit versehen, dass das Erkannte zutreffend ist. Im Klartext kommt heraus: "Diese Aussage ist mit einer Wahrscheinlichkeit von 75 Prozent eine glückliche."
Wie können Unternehmen Sentimentanalyse für sich nutzen?
Maria Müller: Ob Versicherung, Telefonanbieter oder Energielieferant: Sentimentanalyse eignet sich für all diejenigen Unternehmen, die einen Kundenservice per Telefon oder Chat anbieten. Ein gut funktionierender Kundenservice ist jedoch zeitintensiv und mit hohen Personalkosten verbunden, denn nur gut geschulte Mitarbeiter:innen geben zufriedenstellende Antworten. Warteschleifen sind daher für Konsument:innen alltäglich und gleichzeitig die Lösung: Durch automatisiertes Erkennen von häufigen Anliegen und Beschwerden via Sentmentanalyse können mehr Anrufe parallel entgegengenommen und mehr Anliegen bearbeitet werden. Ferner wird so erfasst, ob gewisse Themenbereiche – etwa Störungen oder Vertragsumstellungen – im Augenblick tendenziell relevanter sind. Damit können Unternehmen ihre Kundenservice-Angebote vorausschauend verbessern.
Was heißt das konkret?
Maria Müller: Um Mitarbeiter:innen eines Call-Centers oder in anderen Bereichen des Kundenservices zu entlasten, wäre es hilfreich, eingehende Kund:innen-Anrufe vorab zu quantifizieren. Beispielsweise, indem der Sprachassistent vorab die/den Anrufer:in fragt, was der Anlass des Anruf ist und die Stimmung anhand folgender Kriterien erfasst: Ist die/der Anrufer:in wohlwollend? Enttäuscht? Verärgert? Somit könnten Unternehmen den Gesprächsverlauf in Echtzeit optimieren und bereits währenddessen effektiv auf die Wünsche der/des Kund:in eingehen – im Falle einer Beschwerde durch Weiterleitung an geschultes Personal, zur Ombudsstelle oder durch ein geändertes Produkt-, Upselling- oder Rabatt-Angebot.
Welche weiteren Einsatzmöglichkeiten für Sentimentanalyse bei Sprachanwendungen sind für Unternehmen künftig denkbar?
Maria Müller: Theoretisch funktionieren alle Anwendungen, die mit textbasierter Sentiment Analysis arbeiten, auch via Sprachassistent. Denn das Gesprochene wird ohnehin vor der Weiter-Verarbeitung in Text umgewandelt. Künftige Szenarien sind u.a der virtuelle Arztbesuch: Durch Sprache und Wortwahl lassen sich erste Rückschlüsse auf das Wohlbefinden von Patient:innen zu ziehen. Oder beim Autofahren: Auch hier ließe sich über Gesagtes feststellen, ob die:der Fahrer:in noch fit oder vielleicht übermüdet ist.
Dan Fitzpatrick, Business Unit Director – Conversational Solutions bei Triplesense Reply und Maria Müller, Voice UX-Spezialistin bei Triplesense Reply.
