Spracherkennung bei der Befragung von Kunden

Die Kundenzufriedenheitsbefragung ist ein wichtiges Element für den Erfolg im Kundenservice. Die Meinung der Kunden einzuholen ist jedoch mühselig, da sich die Rücklaufquoten von Fragebögen o.ä. häufig im niedrigen einstelligen Prozentbereich bewegen. Gerne verwendet man daher einen bereits bestehenden telefonischen Kontakt, um im Anschluss an das Gespräch noch ein paar Fragen zu stellen. Diese Aufgabe übergibt man oft an einen Sprachcomputer zwecks Spracherkennung. Einerseits, um eine gewisse Neutralität herzustellen (besonders bei negativen Beurteilungen), zum anderen auch zur zeitlichen Entlastung der Agenten.

 

Nett oder Net Promoter Score

Momentan verwendet man häufig den „Net Promoter Score“, bei dem der Anrufer auf einer Skala von 1 bis 10 angeben soll, wie wahrscheinlich es ist, das Unternehmen/Produkt/Dienstleistung an einen Freund oder Kollegen weiterzuempfehlen. Ein Kritikpunkt an dieser Frage ist jedoch, dass die Antwort keine Hinweise auf den Grund der Beurteilung gibt und eine weitergehende Analyse nicht möglich ist.

 

Bisher ist es extrem aufwändig, die Antwort auf eine offene Frage, die im Rahmen einer Kundenzufriedenheitsbefragung aufgezeichnet wurde, auszuwerten. Mitarbeiter waren gezwungen, sich die Aufnahmen anzuhören, das Gespräch zu beurteilen und die wesentlichen Punkte zu notieren. Besonders das komplette Anhören der Meinungen ist sehr zeitaufwändig und ermüdend.

Die technische Entwicklung auf dem Gebiet der Spracherkennung in den letzten Jahren kann hier entscheidend weiterhelfen. Das Training auf Basis neuronaler Netze verbunden mit einer Steigerung der Leistungsfähigkeit von Rechnern ermöglicht es, frei gesprochene Sprache in Text zu verwandeln (Stichwort „Speech-To-Text“). Eine anwendungsbezogene Grammatik ist nicht mehr notwendig. Dies setzt man schon länger für das Erstellen von Mitschriften bei Konferenzen, Vorträgen oder Vorlesungen ein. Aber auch bei der niedrigeren Tonqualität von Telefongesprächen ist die Qualität häufig ausreichend, um den Kern der Aussage zu erfassen. Eine solche Verschriftung bietet viele Vorteile:

• Man erkennt visuell sehr viel schneller den wesentlichen Inhalt der Aufzeichnung und kann dann entscheiden, ob es sich lohnt, nochmal genauer in die Aufnahme hineinzuhören.
• Eine Suche nach Schlüsselwörtern und Phrasen über eine größere Zahl von Meinungen ist problemlos möglich.
• Eine maschinelle Auswertung nach Schlüsselwörtern und Phrasen zeigt Entwicklungen über die Zeit auf.

 

Die Firma Sympalog Voice Solutions GmbH hat hier auf Basis der Spracherkennung des Partners European Media Lab in Heidelberg eine Lösung zur Kundenzufriedenheitsbefragung entwickelt, die vom Kunden über eine Weboberfläche selbst konfiguriert werden kann und in die offene Fragen und eine Auswertung bereits integriert sind. Diese Lösung kann beim Kunden installiert werden, ist aber auch als Hosting-Lösung verfügbar.

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