Anrufanalysen: Was es ist, wie es funktioniert und warum Ihr Unternehmen es benötigt

Ihre Telefonleitungen summen mit Kundeninformationen, aber seien wir ehrlich, die meisten dieser Informationen bleiben völlig ungehört. Jeder Anruf enthält Hinweise darauf, was Ihre Kunden brauchen, wie Ihr Team arbeitet und wo Ihr Produkt Schwächen hat. Das große Problem? Niemand hat die Zeit, sich jeden einzelnen Anruf anzuhören, und eine Tabelle mit Anrufzeiten sagt Ihnen nicht viel.

Hier kommen Analysetools für Anrufe ins Spiel. Sie sind darauf ausgelegt, in Ihre Kundengespräche einzutauchen, die wichtigen Informationen herauszuziehen und sie als nutzbare Informationen zu präsentieren.

In diesem Leitfaden werden wir aufschlüsseln, was Anrufanalyse heute wirklich ist, wie die dahinterstehende KI funktioniert und welche Vorteile sie Ihrem Unternehmen bringen kann. Wir werden auch behandeln, wie Sie über das bloße Betrachten von Dashboards hinausgehen und diese Erkenntnisse in automatisierte Aktionen umwandeln können, die Ihre Unterstützung wirklich verbessern.

Was ist Anrufanalyse?

Im einfachsten Sinne ist Anrufanalyse der Prozess der Analyse von Telefondaten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Ihrem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Aber es hat sich weit über das bloße Zählen von Anrufen und das Verfolgen ihrer Dauer hinaus entwickelt. Mit KI kann die moderne Anrufanalyse jetzt den Inhalt der Gespräche selbst verstehen.

Es ist der Unterschied zwischen der Frage "Wie viele Anrufe haben wir erhalten?" und "Worum ging es in diesen Anrufen, wie fühlte sich der Kunde und was sollten wir als nächstes tun?"

So funktioniert das tatsächlich:

• Grundlagen sammeln: Zuerst müssen Sie die grundlegenden Daten für jeden Anruf sammeln. Dazu gehören Dinge wie die Nummer des Anrufers, die Uhrzeit und das Datum, die Anrufdauer und woher der Anruf kam (wie eine bestimmte Anzeige oder Landingpage).

• Analyse des Gesprächs: Hier wird es interessant. Mit Technologien wie Spracherkennung und natürlicher Sprachverarbeitung "hört" das System effektiv den Anruf, um herauszufinden, was gesagt wurde, die Emotionen hinter den Worten und wie der Anruf endete.

• Verwertbare Erkenntnisse finden: Schließlich werden all diese analysierten Daten in Berichte zusammengefasst, die Sie tatsächlich verstehen können. Diese Erkenntnisse helfen Ihren Marketing-, Vertriebs- und Support-Teams, Entscheidungen auf der Grundlage realer Daten zu treffen, anstatt nur zu raten.

Vergleich traditioneller Methoden mit moderner Anrufanalyse.

Diese Erkenntnisse sind am nützlichsten, wenn sie nicht auf einer Insel gefangen sind. Was Sie aus Ihren Telefonaten lernen, sollte beeinflussen, wie Sie den Support überall sonst handhaben, von Ihren E-Mail-Warteschlangen bis zu Ihrem Live-Chat.

Wie funktioniert moderne Anrufanalyse?

Der Weg von der Stimme eines Kunden zu einer geschäftsverändernden Erkenntnis umfasst einige clevere Technologielagen. Es ist kein einzelnes Werkzeug, sondern ein Workflow, der rohes Audio in nützliche Intelligenz verwandelt. Hier ist ein Blick unter die Haube.

Schritt 1: Anrufverfolgung und -aufzeichnung

Alles beginnt damit, einen Anruf mit seiner Quelle zu verbinden. Unternehmen verwenden oft einzigartige Telefonnummern für verschiedene Marketingkampagnen. Zum Beispiel könnte die Nummer, die Sie in einer Google-Anzeige sehen, anders sein als die auf der Kontaktseite der Website. Diese einfache Methode, bekannt als Anrufverfolgung, lässt Sie genau sehen, welche Kampagnen die Leute dazu bringen, zum Telefon zu greifen.

Währenddessen wird der Anruf sicher aufgezeichnet. Dies ist nicht nur für einen Manager, um es später zu überprüfen; die Aufzeichnung ist das Rohmaterial für die gesamte kommende KI-Analyse.

Schritt 2: Spracherkennung und Transkription

Als nächstes beginnt ein KI-Modell, die Audioaufnahme in ein schriftliches Transkript zu verwandeln. Dieser Schritt wandelt eine unstrukturierte Audiodatei in strukturierten Text um, den ein Computer durchsuchen und lesen kann. Plötzlich wird ein 20-minütiges Gespräch zu einem Dokument, das eine Maschine in Sekunden verarbeiten kann. Die Genauigkeit der Transkription ist wirklich wichtig, da alles andere darauf aufbaut.

Schritt 3: KI-gestützte Gesprächsanalyse

Mit einem fertigen Texttranskript können Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) beginnen, herauszufinden, was das alles bedeutet. Es geht um mehr als nur das Lesen von Wörtern; es geht darum, Kontext, Absicht und Emotion zu verstehen. Hier sind einige wichtige Analysen, die hier stattfinden:

• Stimmungsanalyse: Die KI nimmt die Temperatur des Gesprächs auf und ermittelt, ob ein Kunde glücklich, frustriert oder neutral ist. Sie kann sogar verfolgen, wie sich diese Stimmung während des Anrufs verändert, was Ihnen hilft, schnell Gespräche zu erkennen, die schlecht verlaufen sind und möglicherweise ein Follow-up benötigen.

• Schlüsselworterkennung: Das System durchsucht das Transkript nach bestimmten Wörtern oder Phrasen, die Sie als wichtig markiert haben. Dies könnten Namen von Wettbewerbern, Produktmodelle oder kritische Phrasen wie "mein Konto kündigen" oder "ich bin wirklich unzufrieden" sein. Dies ermöglicht es Ihnen, Anrufe automatisch zu kennzeichnen, die eine genauere Betrachtung erfordern.

• Themenmodellierung: Anstatt nur nach bestimmten Schlüsselwörtern zu suchen, verwendet die Themenmodellierung KI, um Gespräche in gemeinsame Themen zu gruppieren. Es könnte herausfinden, dass 20% Ihrer Anrufe sich um Abrechnungen drehen, 15% um Versand und 10% um Funktionsanfragen, ohne dass Sie diese Kategorien selbst definieren müssen.

Ein Dashboard, das KI-gestützte Gesprächsanalysefunktionen für die Anrufanalyse zeigt.

Was Sie tatsächlich von der Anrufanalyse erhalten

Die Implementierung der Anrufanalyse dreht sich darum, vom Raten zum Wissen zu wechseln. Wenn Sie Zahlen zu dem, was in Ihren Kundengesprächen passiert, hinzufügen können, können Sie echte Verbesserungen im gesamten Unternehmen vornehmen.

Ein besseres Kundenerlebnis

Sie können keine Probleme beheben, von denen Sie nichts wissen. Die Anrufanalyse beleuchtet die Reibungspunkte in Ihrer Kundenreise. Durch das Betrachten von Tausenden von Anruftranskripten können Sie schnell die häufigsten Fragen, Beschwerden und Frustrationen Ihrer Kunden erkennen.

Zum Beispiel könnte ein Unternehmen feststellen, dass 30% ihrer Supportanrufe sich um einen verwirrenden Schritt in ihrer Produkteinrichtung drehen. Anstatt Agenten immer wieder dasselbe erklären zu lassen, können sie einen klaren Hilfeartikel oder ein kurzes Video-Tutorial erstellen. Dies verhindert zukünftige Anrufe und sorgt für zufriedenere Kunden.

Verbesserte Agentenschulung und -leistung

Traditionell bedeutete Qualitätssicherung für Support-Teams, dass ein Manager zufällig einige Anrufe pro Agenten pro Monat anhörte. Es ist langsam und gibt Ihnen oft nicht das vollständige Bild. Die Anrufanalyse ermöglicht es Ihnen, 100% der Anrufe zu analysieren und Ihnen einen vollständigen Überblick darüber zu geben, wie jeder einzelne abschneidet.

Sie können die Kommunikationsgewohnheiten Ihrer Top-Agenten erkennen und ihre Anrufe als Schulungsmaterial verwenden. Sie können auch sehen, wo bestimmte Agenten möglicherweise etwas mehr Coaching benötigen. Manager können die Schlüsselworterkennung verwenden, um sicherzustellen, dass Agenten sich an Compliance-Skripte halten oder um zu sehen, ob sie Upsell-Möglichkeiten erwähnen, wenn es sinnvoll ist.

Verwendung der Anrufanalyse zur Verbesserung des Agentencoachings und der Leistungsüberwachung.

Bessere Rendite für Ihr Marketing- und Verkaufsbudget

Wie wissen Sie, ob Ihr Marketingbudget tatsächlich gute Leads bringt? Die Anrufanalyse verbindet Ihre Werbeausgaben direkt mit der Anzahl und Qualität der Anrufe, die Sie erhalten.

Durch die Verwendung der Anrufverfolgung können Sie sehen, dass eine bestimmte Facebook-Anzeige nicht nur viele Anrufe generiert, sondern dass diese Anrufe in wertvolle Verkäufe umgewandelt werden. Diese Daten geben Ihnen das Vertrauen, mehr Geld in das zu investieren, was funktioniert, und die Kampagnen zu kürzen, die nur Neugierige anziehen. Es zieht eine direkte Linie von Ihren Marketingbemühungen zum Umsatz.

Ein Marketing-Attributionsbericht, der den ROI aus Anrufanalysedaten zeigt.

Klügere Produkt- und Betriebsentscheidungen

Ihre Kunden sind im Grunde eine kostenlose Fokusgruppe. Jeden Tag erzählen sie Ihnen am Telefon, was sie an Ihrem Produkt lieben, was verwirrend ist und was einfach kaputt ist. Die Anrufanalyse erfasst all dieses Feedback in großem Maßstab.

Stellen Sie sich vor: Ein Softwareunternehmen führt ein neues Update ein. Innerhalb von Stunden könnte die Anrufanalyse einen Anstieg der Anrufe erkennen, die eine "defekte Funktion" oder eine bestimmte Fehlermeldung erwähnen. Dieses Feedback kann markiert und direkt an das Engineering-Team gesendet werden, damit sie eine Lösung bereitstellen können, bevor es Tausende weiterer Kunden betrifft.

Von der Anrufanalyse zur Aktion: Die Lücke schließen

Erkenntnisse aus Ihren Anrufen zu gewinnen, ist ein großartiger erster Schritt, aber Erkenntnisse, die auf einem Dashboard sitzen, lösen keine Kundenprobleme. Der wahre Trick, und wo die meisten Unternehmen stecken bleiben, besteht darin, diese Informationen in Aktionen umzuwandeln. Hier können eigenständige Anrufanalysetools etwas zu kurz kommen.

Das Problem mit isolierten Anrufanalyse-Erkenntnissen

Viele Anrufanalyseplattformen sind gut darin, Ihnen zu sagen, was passiert, aber sie können Ihnen nicht helfen, etwas dagegen zu tun. Dies schafft einige große Kopfschmerzen:

• Es ist alles manuell: Ein Analyst könnte entdecken, dass "Passwortzurücksetzungen" Ihr Hauptanruftreiber sind. Das ist eine großartige Erkenntnis, aber dann muss ein Manager manuell einen neuen Helpdesk-Artikel erstellen, eine gespeicherte Antwort entwerfen oder eine Schulungssitzung einrichten. Der gesamte Prozess ist langsam und unzusammenhängend.

• Kanaltrennung: Die Daten aus Ihren Anrufen sind völlig getrennt von Ihren anderen Supportkanälen. Ein Problem, das Sie bei einem Telefonanruf erkennen, wird nicht automatisch verwendet, um die Antwort Ihres Chatbots auf dieselbe Frage zu verbessern. Dies führt zu inkonsistentem Support und bedeutet, dass Sie dasselbe Problem an vielen verschiedenen Stellen lösen.

• Es kann keine Maßnahmen ergreifen: Am Ende des Tages können diese Tools nicht auf die Erkenntnisse reagieren, die sie finden. Sie können eingehende Tickets in Ihrem Helpdesk nicht automatisch kennzeichnen, Antworten für Agenten entwerfen oder häufige Fragen lösen, ohne dass jemand eingreift.

Ein Workflow, der zeigt, wie man die Lücke zwischen Anrufanalyse-Erkenntnissen und Aktion schließt.

Wie eesel AI Anrufanalyse-Erkenntnisse in automatisierte Aktionen umwandelt

Hier brauchen Sie eine "Aktionsschicht", die sich direkt in Ihre bestehenden Support-Tools einfügt, und genau dafür ist eesel AI gebaut. Während die Anrufanalyse identifiziert, worüber Ihre Kunden am Telefon sprechen, automatisiert eesel AI die Antwort auf dieselben Fragen über alle Ihre textbasierten Kanäle hinweg.

So funktioniert es:

1. Verbinden Sie Ihr Wissen: Sie nehmen die wichtigsten Themen aus Ihren Anrufanalyseberichten (wie "Rückgaberecht" oder "Versandstatus"). Dann stellen Sie sicher, dass Ihre bestehenden Wissensquellen, wie Ihr Hilfezentrum, Google Docs oder vergangene Tickets, solide Antworten darauf haben. eesel AI verbindet sich mit all diesen Quellen mit einem Klick, keine Migration erforderlich.

2. Automatisieren Sie Lösungen: Der AI Agent von eesel AI nutzt dieses einheitliche Wissen, um verwandte Tickets direkt in Ihrem Helpdesk zu lösen, egal ob Sie Zendesk, Freshdesk oder Intercom verwenden. Wenn also ein Kunde eine E-Mail über das Rückgaberecht sendet, das Sie gerade aus Ihren Anrufen gelernt haben, kann der AI Agent ihm sofort antworten.

3. Unterstützen Sie Ihre Agenten: Bei kniffligeren Problemen, die einen Menschen erfordern, arbeitet der AI Copilot mit Ihrem Team zusammen und entwirft genaue und markengerechte Antworten basierend auf demselben Wissen. Dies stellt sicher, dass die Erkenntnisse, die Sie aus der Anrufanalyse gewinnen, zu konsistentem, hochwertigem Support überall führen.

Einstieg in eine anrufanalysegetriebene Supportstrategie

Bereit, einen intelligenteren Support-Workflow zu erstellen? Sie müssen nicht alles über Nacht ändern. Hier ist ein einfacher Weg, um zu beginnen.

Zuerst, finden Sie heraus, was Sie erreichen wollen. Möchten Sie das Anrufvolumen reduzieren, Ihre Erstlösungsrate verbessern oder einen besseren Überblick darüber bekommen, welche Marketingkampagnen funktionieren? Ein klares Ziel hilft Ihnen, sich zu fokussieren.

Als nächstes finden Sie ein Anrufanalysetool, das Ihnen tiefe Gesprächseinblicke bietet, nicht nur grundlegende Anrufprotokolle. Sie benötigen eine Plattform, die den Inhalt Ihrer Anrufe analysieren kann.

Schließlich hören Sie nicht beim Dashboard auf. Bringen Sie ein Tool wie eesel AI ein, das sich direkt mit Ihrem Helpdesk und Ihren Wissensquellen verbindet. Dies ist der Schlüssel, um tatsächlich die Arbeit zu automatisieren, die Sie mit Ihrer Anrufanalyse aufdecken. Sie können sogar die Simulationsfunktion von eesel AI verwenden, um zu testen, wie gut es vergangene Tickets gehandhabt hätte, und Ihnen eine klare Prognose seiner Auswirkungen zu geben, bevor Sie es überhaupt einschalten.

Prognose der Auswirkungen der Automatisierung basierend auf Anrufanalyse-Erkenntnissen mit eesel AI.

Die Macht der Anrufanalyse

Anrufanalyse ist ein Muss, um die wertvollen Erkenntnisse aufzudecken, die in Ihren Kundenanrufen verborgen sind. Aber Sie erhalten ihre volle Kraft nur, wenn Sie diese Erkenntnisse nutzen, um intelligente Automatisierung über alle Ihre Supportkanäle hinweg voranzutreiben. Eine moderne Supportstrategie bedeutet, dass Sie sowohl zuhören als auch handeln müssen. Die Anrufanalyse hilft Ihnen, besser zuzuhören, und die KI-Automatisierung gibt Ihnen die Macht, sofort auf das zu reagieren, was Sie hören.

Bereit, Ihre Kundenerkenntnisse in Lösungen umzuwandeln? Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion an oder buchen Sie eine Demo von eesel AI und sehen Sie, wie Sie Ihren Frontline-Support heute automatisieren können.