KI: Klassifizierung von Sprachanfragen

Termin vereinbaren
Die Klassifizierung von Kundenanfragen ist ein sehr zeitaufwändiger Prozess, wenn sie nicht automatisiert wird. Richtig gehandhabt ist sie dagegen eine Möglichkeit zur enormen Effizienzsteigerung.

Bei Sprachanalyse

1
Wenn Kunden das Anfragethema selbst wählen, liegen sie in höchstens 70% der Fälle richtig. Es sollten dabei nicht mehr als 4-5 Kategorien sein.
2
Das bedeutet, dass es im Pool der Anfragebearbeitung einen hohen Anteil an „Generalisten“-Agents gibt; wenn es keine hochwertige Klassifizierung gibt, ist es sinnlos, Fachexperten zu beschäftigen, die ja oft die ganze Bandbreite an Fragen beantworten würden.
3
Folglich sinkt die Geschwindigkeit der Problemlösung, und deswegen werden mehr Agents je tausend Anfragen benötigt.
4
Gleichzeitig sinkt auch das allgemeine Serviceniveau.
5
Ebenso wichtig ist, dass die Kunden bereits in der Verbindungsphase gestresst sind und ihre Zufriedenheit sinkt, während sie endlos zwischen den IVR-Ebenen wechseln.
6
Und schließlich verschwindet für Agents der Anreiz, sich weiterzubilden, wenn keine Aussicht darauf besteht, die entwickelten Fähigkeiten einzusetzen und eine bessere Bezahlung zu erhalten.

Es gibt eine Reihe von KI-Tools, um diese Art von Herausforderung zu bewältigen

1
Sie können mit der Einführung einer Stichworterkennung beginnen. Bereits in dieser Phase ist es möglich, die Qualität der Klassifizierung auf 80% für 10 Kategorien zu erhöhen.
2
Der nächste Schritt ist das Hinzufügen von maschinellem Lernen und die Erkennung natürlicher Sprache.
3
Der nächste Schritt danach ist die Einführung von Sprach-Bots, die schnell alle notwendigen technischen Informationen sammeln und dem Kunden mitteilen.
4
Sie können in diese Phase eine Genauigkeit von 85-95 % in 15-20 Kategorien erreichen.
5
Die Kunden sprechen in einer natürlichen Sprache. Sie brauchen nicht zu warten oder Anfragen zu wiederholen.
6
Der Anruf wird sofort an genau den Experten vermittelt, der am besten helfen kann.
Und außerdem erhalten Sie:
  • + Komfortable Plattformen zum Einrichten von Workflows und Erstellen von Bots
  • + Eine umfassende Berichterstattung
  • + Qualitätskontrollen
girl-with-laptop
dev-team
Nach Berechnungen unserer Kunden liegt der ROI solcher Implementierungen bei einem Jahr für Projekte mit mindestens 30 Agents. Dies wird erreicht durch:
  • worker
    Eliminierung von unqualifizierter Arbeit
  • profit
    Lohneinsparungen
  • agent
    Effektiven Einsatz von qualifizierten Experten als Agents
SoftBCom besitzt die nötige Erfahrung und die Tools, um Kundenservice-Projekte auf Basis von KI und maschinellem Lernen aufzubauen
data-has-a-better-idea
  • Beliebige Komplexität
  • Sprache oder Text
  • Schrittweise Implementierung von Projekten von einfachen bis hin zu komplexen Lösungen
  • Pay-per-Use
  • Cloud / On-Premise
Kontaktieren Sie uns für eine Live-Demo!