Spracherkennung vs. Sprachanalyse im Callcenter: Die Schlüssel zur Effizienzsteigerung

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    In der heutigen Ära des Kundenservice spielt die Sprachtechnologie eine immer wichtigere Rolle. Insbesondere im Callcenter-Umfeld können Spracherkennung und Sprachanalyse entscheidende Instrumente sein, um die Effizienz zu steigern und die Kundenerfahrung zu verbessern. Doch was genau verbirgt sich hinter diesen Begriffen und wie unterscheiden sie sich in ihrer Anwendung im Callcenter? In diesem Artikel erfährst Du alles Wichtige rund um auf Spracherkennung und Sprachanalyse im Callcenter und ihre Auswirkungen auf den Kundenservice.

    Spracherkennung: Das Verstehen von gesprochener Sprache

    Spracherkennung, auch als Speech-to-Text bekannt, ist ein Prozess, bei dem gesprochene Sprache in Text umgewandelt wird. Die Sprachtranskription ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und sie in maschinenlesbare Formate zu übersetzen. Einfach ausgedrückt: Wenn Du mit einem Spracherkennungssystem sprichst, erkennt es Deine Worte und wandelt sie in geschriebenen Text um.

    Die Entwicklung von Spracherkennungstechnologien hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, wobei Unternehmen wie Google, Amazon, Apple und Microsoft bedeutende Investitionen getätigt haben, um genauere und zuverlässigere Systeme zu entwickeln. Heutzutage sind Spracherkennungssysteme in einer Vielzahl von Anwendungen weit verbreitet, von virtuellen Assistenten wie Siri und Alexa bis hin zu sprachgesteuerten Geräten wie Smartphones, Tablets und sogar Autos.

    Wie funktioniert Spracherkennung?

    Wir erinnern uns an die Identifikation von Ziffern im DTMF-Menü. Einfach erklärt wissen wir, dass jeder Ziffer eine bestimmte Tonfrequenz hat. Der dahinterstehende Algorithmus identifiziert diesen bestimmten Ton und kann dadurch die gedrückte Zahl am anderen Ende der Leitung erkennen. Wenn auch deutlich komplexer, baut darauf in gewisser Weise die Spracherkennung auf.
    Die zugrunde liegende Technologie der Spracherkennung basiert auf komplexen Algorithmen und maschinellem Lernen. Diese Algorithmen analysieren die akustischen Eigenschaften der menschlichen Sprache, wie Tonhöhe, Tempo und Betonung, um die Wörter zu identifizieren. Darüber hinaus werden kontinuierlich große Datenmengen verwendet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Erkennung zu verbessern.

    Sprachanalyse: Das Verstehen von Bedeutung und Kontext

    Sprachanalyse geht noch einen Schritt weiter als Spracherkennung. Bei der Sprachanalyse wird im ersten Schritt die gesprochene Sprache in Text umgewandelt. Weiter befasst sie sich mit dem Verständnis der Bedeutung und des Kontexts hinter den gesprochenen Worten. Mit anderen Worten, während Spracherkennung darauf abzielt, die Wörter zu identifizieren, zielt Sprachanalyse darauf ab, zu verstehen, was diese Wörter bedeuten und wie sie in einem bestimmten Kontext verwendet werden.

    Sprachanalyse umfasst eine Vielzahl von Technologien und Methoden, einschließlich Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Diese Technologien ermöglichen es Computern, komplexe menschliche Sprache zu verstehen, einschließlich Satzstruktur, Grammatik, Semantik und sogar Stimmung und Absicht des Sprechers.

    Spracherkennung im Callcenter: Voicebots für effizientere Interaktionen

    Spracherkennungstechnologien im Callcenter ermöglichen es, gesprochene Wörter automatisch in maschinenlesbare Sprache umzuwandeln. Nimmt man als Beispiel einen klassischen Fall für die Nutzung eines Voicebots. Um eingehende Anrufe bestmöglich zu selektieren, wird ein Voicebot in die Service-Hotline geschaltet. Dieser Voicebot fragt Anrufer nun konkrete Fragen, z. B. wie ihre Kundennummer lautet und mit welchem Anliegen sie anrufen. Die Antworten des Voicebots werden im Hintergrund in maschinenlesbare Sprache umgewandelt, sodass er auf diese wiederum bestmöglich reagieren kann.
    Durch eine gut trainierte Spracherkennungssoftware können Kundenanliegen häufig ohne Kontakt zu einem Callcenter Agenten beantwortet werden. Sollte dies nicht der Fall sein, werden die Informationen, die der Voicebot bereits gesammelt hat, direkt an den ausgewählten Agenten geleitet. So hat der Agent bereits einige Daten vorliegen, was seine Bearbeitungszeit verkürzt.

    Vorteile von Spracherkennung durch KI im Callcenter

    Die Nutzung eines Voicebots führt durch die verkürzte Bearbeitungszeit zu einer erheblichen Effizienzsteigerung in Deinem Callcenter. Außerdem wird die Wartezeit in der Warteschleife für den Kunden verkürzt und ermöglicht es Deinen Agenten, sich schneller auf die Anfragen zu konzentrieren. Darüber hinaus können Spracherkennungstechnologien auch dazu verwendet werden, um Anrufe zu priorisieren oder bestimmte Anfragen automatisch an spezialisierte Agenten weiterzuleiten.

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    Sprachanalyse im Callcenter: Einblick in Kundenbedürfnisse und -verhalten

    Während die Spracherkennung die Grundlage für die Automatisierung von Kundeninteraktionen im Callcenter bildet, geht die Sprachanalyse einen Schritt weiter, indem sie Einblicke in den Kontext und die Bedeutung der Kundenanfragen bietet. Mit der Sprachanalyse Software von telegra kannst Du schnell und einfach verstehen, welche Themen und Probleme im Kundenservice häufig auftreten, wie Kunden auf bestimmte Angebote oder Dienstleistungen reagieren und anhand von Schlagwörtern sogar die Stimmung und Absicht der Anrufer erfassen.

    Vorteile von Sprachanalyse im Callcenter

    Durch die Analyse zahlreicher Anrufaufzeichnungen kannst Du Muster und Trends identifizieren, die wiederum dazu beitragen können, den Kundenservice zu verbessern und die Betriebsabläufe in Deinem Callcenter zu optimieren. So können Unternehmen anhand der Ergebnisse der Sprachanalyse Coachings für Agenten entwickeln, um auf häufig auftretende Probleme oder Beschwerden besser reagieren zu können.

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    Die Synergie von Spracherkennung und Sprachanalyse im Callcenter

    Obwohl Spracherkennung und Sprachanalyse im Callcenter unterschiedliche Zwecke erfüllen, können sie zusammenarbeiten, um die Effizienz und Effektivität der Kundeninteraktionen zu verbessern. Durch die Kombination von automatisierter Sprachtranskription und tiefgreifenden Einblicken in Kundenbedürfnisse und -verhalten können Unternehmen ein besseres Verständnis für ihre Kunden entwickeln und gleichzeitig die Betriebsabläufe im Callcenter optimieren.

    Darüber hinaus ermöglichen es fortschrittliche Sprachtechnologien Unternehmen, auf sich ändernde Marktbedingungen und Kundenanforderungen flexibel zu reagieren. Indem sie die gesammelten Daten kontinuierlich analysieren und auswerten, können Unternehmen ihre Dienstleistungen und Prozesse stetig verbessern und sich so einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

    Insgesamt bieten Spracherkennung und Sprachanalyse im Callcenter bedeutende Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz, Verbesserung der Kundenerfahrung und Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit. Wenn Unternehmen diese Technologien gezielt einsetzen und ihre Ergebnisse aktiv nutzen, können sie sich in einer zunehmend digitalen und wettbewerbsorientierten Geschäftswelt differenzieren und erfolgreich behaupten.

    Über Markus Lehmann

    Markus Lehmann

    Seit über 15 Jahren befasst sich Markus beruflich mit dem Thema Kundenservice am Telefon und betreut seit 2014 das Thema Marketing und Vertrieb bei telegra. All sein Wissen steckt er mit viel Herzblut und Leidenschaft in den telegra Blog, um dich daran teilhaben zu lassen.

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