Mehr als Fakten: Kundenstimmungen erkennen
Sentimentanalyse im Kundenservice
Wissen Sie, wie sich Ihre KundInnen fühlen? Behalten Sie die Stimmung Ihrer KundInnen im Blick und reagieren Sie proaktiv auf Lob und Kritik.
09/10/2023
Schätzungsweise 347 Milliarden E-Mails werden weltweit täglich verschickt. Im Kundenservice ist der Kommunikationskanal E-Mail weiter auf dem Vormarsch: bis zum Jahr 2025 wird ein Wachstum von voraussichtlich um 18 Prozent prognostiziert.
In den Kundenservice-Postfächern laufen täglich unzählige E-Mails auf, die auf ihre Beantwortung warten. Wie können Mitarbeitende hier Prioritäten setzen? Was ist, wenn Mails unzufriedener KundInnen eingehen – müssten diese nicht schneller bearbeitet werden? Welche E-Mails können etwas später beantwortet werden?
Die E-Mail-Flut im Überblick zu behalten und diese dann noch zusätzlich nach der Stimmung der KundInnen zu filtern, ist für Mitarbeitende in großen Serviceteams mit mehreren hundert oder tausend E-Mails pro Tag schlichtweg unmöglich.
Doch Kundenanfragen chronologisch abzuarbeiten, ist nicht mehr zeitgemäß! Denn oftmals ist der Kontakt mit dem Kundenservice von Seiten der KundInnen emotional aufgeladen – positiv wie negativ.
Das neue Smartphone hat schon nach kürzester Zeit seinen Geist aufgegeben und nun sind alle Daten futsch? Die Jeans ist trotz Kaltwaschgang auf die Hälfte geschrumpft? Der Energieanbieter hat schon die dritte Preiserhöhung in Folge kommuniziert?
Kaum eine Kundin oder einen Kunden wird das kaltlassen und so manch einer wird seinem Ärger Luft machen. Doch wie umgehen mit diesen Nachrichten, die unter Umständen einiges an Eskalationspotenzial enthalten? Und wie können sie schnell in der Masse der eingehenden E-Mail erkannt und zügig bearbeitet werden?
Die Lösung: KI-basierte Sentimentanalyse
Doch was ist eine Sentimentanalyse?
Bei einer Sentimentanalyse erkennt die KI, in welcher Stimmung eine schriftliche Anfrage formuliert ist. Auf Grundlage einer solchen Stimmungserkennung kann die Kommunikation mit den KundInnen individualisiert und bedürfnisgerecht erfolgen. DER Erfolgsfaktor auf dem Weg zu einer höheren Kundenzufriedenheit.
Warum ist eine Sentimentanalyse im Kundenservice sinnvoll? …reicht da nicht eine einfache textbasierte Analyse? Nein!
Ein Beispiel: Eine Kundin schreibt „Ich als langjährige Kundin bin sehr enttäuscht darüber, dass Sie die Versandkosten um 20 Prozent erhöht haben und muss mein Bestellverhalten bei Ihnen zukünftig überdenken.“
- Bei der einfachen Textanalyse würde eine KI ggf. als erstes „langjährige Kundin“ (aka zufriedene Kundin) lesen und die komplette Nachricht positiv einstufen.
- Bei der kontextbasieren Sentimentanalyse erkennt die KI das Konfliktpotenzial dieser E-Mail. Sie erkennt auch, dass eine schnelle Antwort eines Servicemitarbeitenden erforderlich ist, um die verärgerte Kundin auch weiterhin zufriedenstellen zu können.
Sie können die Sentimentanalyse ergänzend zu Ihrer gewohnten Prozessbearbeitung nutzen.
Wie funktioniert die Sentimentanalyse?
Schritt 1: Dokumenteingang & Analyse
Genau wie im normalen Workflow wird bei der Sentiment-Analyse in Sekundenschnelle eine kontextbasierte Analyse durchgeführt. Anhand zuvor festgelegter Regeln erkennt die Software, ob es sich um eine neutrale Nachricht, ein Lob oder eine Beschwerde handelt.
Schritt 2: Routing
Sobald eine kritische Nachricht erfasst wurde, wird die Anfrage an die zuständige Person im Kundenservice geroutet. So können die Mitarbeitenden direkt erkennen, ob die Kundin / der Kunde z. B. unzufrieden ist und unmittelbar reagieren. Der Vorteil liegt vor allem darin, dass die Mitarbeitenden dadurch direkt und proaktiv auf die KundInnen reagieren können. Vor allem, wenn die Kundin oder der Kunde bereits ungeduldig oder verärgert ist. Dann ist dieser zusätzliche Prozess Gold wert.
Schritt 3: Proaktive Antwort an die KundInnen
Im letzten Schritt steht die Antwort und ggf. auch eine Aktion im System an. Hier gibt es verschiedene Wege. Die Mitarbeitenden können proaktiv auf die Stimmung der KundInnen eingehen. Beispielsweise können sie mit einem Gutschein oder einem Rabatt auf eine verärgerte Nachricht reagieren. Wurde ein Lob ausgesprochen, können die Servicemitarbeitenden die Gelegenheit nutzen und eine Bewertung oder eine Empfehlung erbitten. Beispielsweise, um so eine positive Google-Rezension erhalten. Eine andere Möglichkeit wäre, Rabattgutscheine für die nächste Bestellung oder sogar auch zur Weitergabe an die FreundInnen oder Angehörigen zu versenden. So erfahren nicht nur die KundInnen Wertschätzung. Im besten Fall können Sie so weitere NeukundInnen gewinnen.
Antworten flexibel und bedarfsgerecht automatisierbar
Um proaktiv auf die Anfragen zu antworten, stehen bei der Sentimentanalyse verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung:
Möglichkeit A: teilautomatisierte Beantwortung
Die Mitarbeitenden nehmen die Anfrage in Bearbeitung und erhalten Vorschläge mit verschiedenen Antwortmöglichkeiten. Hier kann eine entsprechende Auswahl erfolgen und bei Bedarf zusätzlich individuell ergänzt werden.
Möglichkeit B: vollautomatisierte Beantwortung
Die Bearbeitung der Anfragen erfolgt vollautomatisiert. Die Anfrage muss nicht an die Mitarbeitenden weitergeleitet werden, ist im System dennoch jederzeit einsehbar. Das bedeutet eine hohe Zeitersparnis für die Mitarbeitenden und eine kürzere Wartedauer für die KundInnen.
Insbesondere bei kritischen oder emotionalen Anliegen ist die menschliche Einschätzung ein wesentlicher Faktor. Die Praxis hat klar gezeigt: Das Duo Mensch & KI ist unschlagbar für einen Top-Kundenservice. Die KI alleine kann dies nicht leisten.
Die KI übernimmt innerhalb weniger Sekunden die Analyse aller eingehenden Nachrichten – was ein Mensch in der gleichen Zeit niemals schaffen würde. Der Mensch bringt die persönliche Komponente ein und entscheidet am Ende: Welche Maßnahme oder welche Antwort ist angebracht?
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Wie reagieren meine KundInnen auf Veränderung?
Sie haben eine Preissteigerung an Ihre KundInnen kommuniziert? Oder ein Produkt aus dem Sortiment genommen? Dann interessiert Sie vielleicht, wie Ihre KundInnen darauf reagieren. Bleiben die Beschwerden eine Ausnahme? Oder häufen sie sich und repräsentieren so ein allgemeines Stimmungsbild? Sie können sich dafür Queues anlegen (z. B. „Beschwerde Preissteigerung“), in die alle Nachrichten zu dem festgelegten Thema geroutet werden. So behalten Sie stets den Überblick, wie akut das Thema ist.
Wie kann ich proaktiv auf Lob oder Beschwerden reagieren?
Legen Sie im Vorhinein fest, welche Angebote Sie Ihren KundInnen machen können, wenn sie sich mit einem Lob oder auch Kritik bei Ihnen melden. Können Sie beispielsweise einen Rabatt gewähren? Wenn ja, kann die Software so konfiguriert werden, dass im Fall einer Reklamation zusätzlich zu den Antwort-Textbausteinen direkt ein Rabattcode generiert und im System hinterlegt wird. Oder im positiven Fall: Sie erhalten Lob. Bedanken Sie sich ganz einfach mit einem persönlichen Rabattcode oder FreundInnen danken? Motivieren Sie zu Upselling-Maßnahmen oder einer Bewertung. All das lässt sich vorab konfigurieren. Rabattcodes oder Links zu Bewertungsseiten lassen sich automatisch mittels Textbausteinen einfügen.
Sind die KundInnen immer unzufrieden? – Sentiment-Historie gibt Aufschluss
Zusätzlich zu Einzelbewertungen lässt sich mit der Sentiment-Historie der Stimmungsverlauf auswerten. Die Historie zeigt direkt in ReplyOne grafisch auf, welche Stimmungen die KI aus den einzelnen Kontaktpunkten erkannt hat. Eine automatisch generierte 360-Grad-Historie zeigt den Servicemitarbeitenden jederzeit alle bisherigen Interaktionen mit den KundInnen sowie die dazugehörigen Dokumente. So haben sie jederzeit alles im Blick. Mit einer Sentimentanalyse behalten Sie die Stimmung Ihrer KundInnen im Fokus – und können schnell und proaktiv reagieren. Die KundInnen fühlen sich verstanden und die Kundenzufriedenheit steigt langfristig.
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