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Analysieren Sie Konversationen mithilfe von Konversationsanalysen in Kundenkontaktlinsen Connect
Mithilfe von Contact Lens Konversationsanalysen können Sie Konversationen zwischen Kunden und Agenten oder Kunden und Konversations-KI mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung analysieren, und zwar über Sprache, Chat und E-Mail. Die Konversationsanalyse führt Stimmungsanalysen durch, erkennt Probleme und ermöglicht Ihnen die automatische Kategorisierung von Kontakten.
Unterstützung für Sprachanalyse
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Real-time Anrufanalysen: Verwenden Sie diese Methode, um Kundenprobleme während des Anrufs proaktiver zu erkennen und zu lösen. Die Funktion kann beispielsweise entsprechende Analysen vornehmen und Sie benachrichtigen, wenn bei Kunden Frustration einsetzt, weil Kundendienstmitarbeiter ein kompliziertes Problem nicht lösen können. Auf diese Weise können Sie unmittelbarer Hilfe leisten.
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Post-call Analytik: Wird verwendet, um Trends bei Kundengesprächen, Self-Service-Interaktionen und der Einhaltung von Vorschriften durch Mitarbeiter zu verstehen. Auf diese Weise können Sie Möglichkeiten zur Verbesserung der Konversations-KI erkennen und Agenten nach dem Gespräch coachen.
Unterstützung für Chat-Analyse
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Real-time Chat-Analyse: Wie bei der Anrufanalyse in Echtzeit können Sie Kundenprobleme während des Chats proaktiver erkennen und lösen und eine Benachrichtigung erhalten. Manager können beispielsweise eine E-Mail-Benachrichtigung in Echtzeit erhalten, wenn die Kundenstimmung zu einem Chat-Kontakt negativ wird, sodass sie dem laufenden Kontakt beitreten und bei der Lösung des Kundenproblems helfen können.
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Post-chat Analytik: Wird verwendet, um Trends bei Kundengesprächen sowohl mit Bots als auch mit Agenten zu verstehen. Die Funktion bietet Informationen, die spezifisch für eine Chat-Interaktion sind, z. B. die Begrüßungszeit von Kundendienstmitarbeitern und die Reaktionszeiten von Kundendienstmitarbeitern und Kunden. Anhand der Reaktionszeiten und Stimmungswerten können Sie die Betreuung von Kunden durch Bots im Vergleich zu Kundendienstmitarbeitern untersuchen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren.
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Jede verarbeitete Chat-Nachricht wird auf dieselbe Weise abgerechnet. Möglicherweise sind nicht alle Features für alle Nachrichten verfügbar (z. B. wird die Zusammenfassung nur auf
text/plain-Nachrichten angewendet). Wenn jedoch die Konversationsanalyse von Contact Lens für den Kontakt aktiviert ist, wird die Nachricht bei der Abrechnung mitgezählt. Weitere Informationen zur Preisgestaltung finden Sie unter Connect Customer Pricing.
Unterstützung für E-Mail-Analysen
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E-Mail-Analyse: Wird verwendet, um E-Mail-Konversationen zwischen Kunden und Agenten zu analysieren. Contact Lenskategorisiert E-Mail-Kontakte automatisch, redigiert vertrauliche Daten aus E-Mail-Transkripten und generiert Kontaktzusammenfassungen. Auf diese Weise können Sie die Trends bei E-Mail-Konversationen besser verstehen und die Einhaltung der Vorschriften in Ihrem gesamten E-Mail-Kanal sicherstellen.
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Da E-Mail-Kontakte asynchron sind, bei denen jeweils ein Teilnehmer handelt, gilt die Unterscheidung zwischen Telefon und Chat in Echtzeit und nach dem Kontakt nicht für E-Mails. Eine E-Mail-Analyse wird eingeleitet, sobald sie verwendet Flow-Block in Connect Customer: Legen Sie das Aufzeichnungs-, Analyse- und Verarbeitungsverhalten fest wird, wenn ein E-Mail-Kontakt empfangen oder gesendet wird.
Sie können die Privatsphäre Ihrer Kunden schützen, indem Sie sensible Daten wie Name, Adresse und Kreditkarteninformationen in Transkripten und Audioaufzeichnungen redigieren.
Beispiel für die Seite „Kontaktdaten“ für einen Anruf
Die folgende Abbildung zeigt die Zusammenfassung und die Konversationsanalyse für einen Sprachanruf. Beachten Sie, dass sie Metriken zur Gesprächszeit enthält.
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Trend zur Kundenstimmung: Dieses Diagramm zeigt, wie sich die Kundenstimmung im Laufe des Kontakts verändert. Weitere Informationen finden Sie unter Untersuchen von Stimmungswerten.
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Kundenstimmung: Dieses Diagramm zeigt die Verteilung der Kundenstimmung während des gesamten Anrufs. Dies wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Gesprächswechsel oder Chat-Nachrichten gezählt wird, bei denen ein Kunde eine positive, neutrale und negative Stimmung hatte.
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Gesprächszeit: Dieses Diagramm zeigt die Verteilung der Gesprächszeit und der sprechfreien Zeit während des gesamten Anrufs. Die Gesprächszeit ist weiter unterteilt nach Kundendienstmitarbeiter und Kunde.
Die folgende Abbildung zeigt den nächsten Abschnitt auf der Seite Kontaktdaten für einen Sprachanruf: die Audioanalyse und das Transkript. Beachten Sie, dass persönlich identifizierbare Informationen (PII) im Transkript redigiert wurden.
Beispiel für eine Kontaktdetailseite für Echtzeit-Chat-Analysen
Die folgende Abbildung zeigt die Zusammenfassung und die Konversationsanalyse für einen Echtzeit-Chat. Beachten Sie, dass darin die wichtigsten Highlights und die Stimmung der Kunden enthalten sind.
Beispiel für eine Kontaktdetailseite für Analysen nach dem Chat
Die folgende Abbildung veranschaulicht die Analyse nach dem Chat. Beachten Sie, dass sie Metriken für Chat-Antworten enthält, wie z. B. die Begrüßungszeit des Kundendienstmitarbeiters (die Zeit, die ab dem Chat-Beitritt von Kundendienstmitarbeitern bis zum Senden der ersten Antwort vergeht), die Reaktionszeit des Kunden und die Reaktionszeit des Kundendienstmitarbeiters.
Die folgende Abbildung zeigt den nächsten Abschnitt auf der Seite Kontaktdaten für einen Chat: die Interaktionsanalyse und das Transkript. Beachten Sie, dass Sie die Interaktion von Kunden mit Bots im Vergleich zu ihrer Interaktion mit Kundendienstmitarbeitern untersuchen können.
Beispiel für eine Kontaktdetailseite für E-Mail-Analysen
Die folgende Abbildung zeigt die Konversationsanalyse für einen E-Mail-Kontakt. Die E-Mail-Analyse umfasst die Kategorisierung, die Bearbeitung sensibler Daten und Kontaktzusammenfassungen. Da E-Mail-Kontakte asynchron sind, gibt es keine Echtzeitanalysen oder Stimmungswerte.
