"Die Software muss automatisch und frühzeitig erkennen, dass der Kunde bald verärgert sein könnte."
E.ON ist ein führender Energieversorger, der mit erheblichen Schwierigkeiten und Herausforderungen bei der Verwaltung seiner Call-Center-Aktivitäten zu kämpfen hatte. Das bisherige System von E.ON basierte auf einer manuellen oder regelbasierten Sortierung der Anrufe, was bei über 50.000 Anrufen pro Monat zu Ineffizienzen und Fehlern führte. Das Fehlen eines automatisierten Systems zur Kategorisierung von Anrufen führte zu einer ineffektiven Analyse der Anrufe, so dass fortschrittliche Analysen wie die Vorhersage der Kundenabwanderung oder der Kundenstimmung nicht möglich waren.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ging E.ON eine Partnerschaft mit SentiSquare ein, einem Anbieter eines leistungsstarken Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Die KI von SentiSquare, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Stimmungsanalyse entwickelt wurde, half E.ON bei der umfassenden Bewältigung seiner Herausforderungen.
Automatisierte Kategorisierung von Anrufen:
SentiSquare implementierte ein System, das E.ON dabei half, die Anrufe automatisch nach Themen zu klassifizieren und zu kategorisieren. Durch die Analyse der Transkription der Anrufe konnte das System die Anrufe effizient und genau in relevante Kategorien einordnen, ohne den Text lesen oder die Anrufe anhören zu müssen.
Erkennung von Kundenstimmungen:
Die KI-Lösung von SentiSquare bietet Algorithmen zur Stimmungsanalyse, die die Stimmung in den Gesprächen zwischen Kunden und Mitarbeitern erkennen und helfen, unzufriedene und zufriedene Kunden zu identifizieren. Dies kann E.ON dabei helfen, unzufriedene Kunden in zufriedene Kunden zu verwandeln.
Erkennung der Customer Journey und Vorhersage der Kundenabwanderung:
Mit der KI-Lösung von SentiSquare kann E.ON mehrere Kundenanrufe im Laufe der Zeit analysieren und die Kundenreise sowie die Abwanderungsprognose abbilden.
Der Einsatz der SentiSquare AI-Lösung brachte E.ON erhebliche Vorteile:
Effiziente Anruf-Kategorisierung:
Die Agenten können sich nun auf die Kundenzufriedenheit und die Beantwortung der Kundenanliegen konzentrieren, anstatt die Anrufe manuell zu sortieren.
Geringere Abwanderung, höhere Loyalität:
Durch die Implementierung der SentiSquare AI-Lösung können die Call Agents unzufriedene Kunden erkennen und proaktiv reagieren. Dies kann die Abwanderungsprognose verhindern, die Loyalität erhöhen und den Ruf der Marke verbessern.
Verbessertes Kundenerlebnis:
E.ON kann nun die Customer Journey verstehen und die entscheidenden Bereiche für Verbesserungen identifizieren.
Höhere Vorhersagegenauigkeit:
Durch regelmäßiges Lernen und Anpassen des Systems wird die Vorhersagegenauigkeit weiter erhöht und die Effektivität des Call-Analytics-Systems gesteigert.
