Mit intelligenter Audioerkennung zu höherer Kundenzufriedenheit
Eine große deutsche Gesundheitsversicherung entwickelte ein innovatives Framework zur Analyse von Kundenanrufen auf Basis von Prosodie – also Tonlage, Sprechrhythmus und Reaktionszeiten. Dadurch können Stimmung und Zufriedenheit der Kunden erkannt und eskalierte Gespräche frühzeitig identifiziert werden, ohne gegen Datenschutzrichtlinien zu verstoßen.
Herausforderung
Eine große deutsche Gesundheitsversicherung musste feststellen, dass sie die Zufriedenheit seiner Kunden nur bei einem sehr geringen Teil seiner Call-Center-Anrufe sichern kann – und das nur durch aufwändige Rückrufe. Einen Überblick, wie zufriedenstellend die Calls für den einzelnen Kunden sind, gab es nicht.
Lösung
Entwickelt wurde ein Framework, das nicht die gesprochenen Worte analysiert, sondern die Eigenschaften der Audio-Spuren (z.B. Spektrum, Reaktionszeiten) – sogenannte Prosodie. Dadurch soll die Stimmung und mögliche Verärgerung eines Kunden nachvollzogen werden können.
Mehrwert
- Sehr gute Erkennung von „eskalierten“ Calls
- Entscheidungsgrundlage für weitere Kundenzufriedenheitsmaßnahmen
- Sehr gute Unterscheidung von positiven und negativen Calls
Highlights
- Berücksichtigung hoher Datenschutz-Regelungen, da Inhalt der Calls nicht erfasst werden darf
- Analyse hunderttausender Calls
- Validierung des Frameworks mittels vergangener, manuell erhobener Zufriedenheitsanalysen
