Das Dokument beschreibt die Analyse von Sprach- und Interaktionsdaten, um Probleme frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren, indem Anrufe automatisch kategorisiert werden. Die Identifizierung zugrunde liegender Ursachen und emotionale Analysen sollen die Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Echtzeit-Analysen und Handlungsempfehlungen für Agenten basieren auf definierten KPIs, um die operativen Abläufe zu optimieren.

1. Sprach- und Interaktions Analyse

2. Probleme frühzeitig erkennen….und reagieren…
 Warum rufen Kunden an – automatisches Kategorisieren
 Kategorisieren von Anrufen ist die Grundlage der Sprachanalyse und der erste Schritt zum
Verständnis des weiteren Kontextes.
 Anrufe werden automatisch in Kategorien wie “Rechnung”, “Kündigung”, “Wiederholte Anrufe”,
Unzufriedener Kunde”, “Mitarbeiter Qualitätsthemen” etc. eingeordnet.
 Ursachenanalyse über alle Kanäle
 Sobald ein Problem erkannt wurde, etwa eine Zunahme wiederholter Anrufe, geht es darum die
zugrunde liegende Ursache zu identifizieren.
 So kann etwa die Analyse dessen, was Kunden während wiederholter Anrufe sagen, wichtige
Informationen dazu liefern, warum ihre ursprünglichen Probleme nicht gelöst worden sind.
 Handlungsempfehlungen in Echtzeit
 Laufende Gespräche werden in Echtzeit analysiert
 Agenten erhalten auf Ihrem Bildschirm Empfehlungen für das weitere Vorgehen
Analytics ermöglicht so ein komplettes Bild über die Stimme und die
Stimmung des Kunden
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3. Kategorisieren
Kontext Analyse
häufig genannte Themen
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4. Kategorisieren anhand definierter KPI‘s
“Standard” Anruf (Frage zur Rechnung, etc)
Mitarbeiter Qualitäts- Themen
Produktivität
Unzufrieden mit Produkt/Service
Kunden mit Risiko (Fluktuation)
Mitarbeiter Unzufrieden mit
Produktivität Kunden mit Risiko
Qualitäts- Themen Produkt/Service

5. Kennzahlengesteuerte Analyse
Kennzahl Produktivität:
 welche Interaktions-Typen sind betroffen?
 bei welche Agenten / Gruppen treten betreffende Kontakte / Interaktionen auf?
Agenten /
Gruppen
Produktivität
Kategorien
betroffenes Geschäftsziel
Interaktionen
5

6. Der Prozess
Multi-Dimensionale Analyse
6
100% der aufgezeichneten Interaktionen Emotions Analyse
Call FlowAnalyseAnalyse
E-mail und Chat
Desktop Erkennung
Talk Over
Phonetische Indizierung
Analyseverfahren
frustrierend das zweite Mal, das ich anrufe
schlechter Service
falsch informiert
Kategorien der KPI s Aktionen
Proaktive Kampagnen
80
60
Echtzeit Agenten
40 Unterstützung
20
Ursachen Analyse Coaching
0 25 75 100
MA Verhalten
Prozess Ineffektiv
Wissenslücken
Produkt Probleme

7. Warum Analytics…
 Maximieren der operativen Effizienz
 Anrufvolumen reduzieren
 AHT verringern
 FCR erhöhen
 Wissenslücken identifizieren
 Kundenbindung erhöhen
 Stimme des Kunden hören
 Frühwarnsystem für potentiellen Kündigungen
 Vertriebsunterstützung
 Zeitnah Wettbewerbsinformationen
 Durch Echtzeitunterstützung Cross- und Upsell Potential nutzen
 Kennzahlen in Balance halten
 Operativen Effizienz versus Kundenzufriedenheit
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8. NICE’s Multi-Channel Contact Center Vision
Call
Chat
Email
Contact Center
Website
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