Kundenfeedbackanalyse

Haben Sie viel Kundenfeedback gesammelt, wissen aber nicht genau, was Sie damit machen sollen?
Alles manuell zu analysieren ist praktisch unmöglich. Verstehen Sie Ihre Kunden mit intelligenter Textanalyse.

Wir werden neue und praktische Informationen aus einem ungeordneten Stapel von Kundenfeedback instmanieren.
In jeder Sprache. Content Analytics ist fast menschenähnlich und hat viele übermenschliche Fähigkeiten, die Sie schätzen werden.

So funktioniert Analytics

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Observing mode

Wir überwachen automatisch das Kundenfeedback und berichten Ihnen über die Ergebnisse.

Hauptziele
Verschaffen Sie sich einen genauen Überblick über Kundenfeedback. Einschließlich der Verfolgung von Trends im Laufe der Zeit.

Nützt

Schließlichmessen Sie Ihre Ressourcen genau dort, wo sie am meisten benötigt werden.

Sie lernen Ihre starken Unterstützer und Kritiker kennen.

Ihre Schlüsselmitarbeiter erhalten maßgeschneiderte Ergebnisse.

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Discovery mode

Wir finden Feedback-Informationen von Kunden, von denen Sie noch nicht einmal wussten.

Hauptziele
Wir können auch versteckte Themen und neue Trends finden. Kundenfeedback liegt unter Ihrer Kontrolle.

Nützt
Die Zufriedenheit Ihrer Kunden wird durch das schnelle Erkennen und Lösen neuer Situationen deutlich steigen.
Die Identifizierung der Gründe für das Verlassen von Kunden hilft Ihnen, die Kundenbindung zu erhöhen.
Analytics bietet Ihnen einen effizienten und operativen Überblick über eingehendes Feedback.

Beobachtungsmodus in der Praxis

Albert-Referenzen

Automatische Analyse von Kundenfeedback in der Albert-Kette

In Albert verarbeiteten sie nur

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Kundenfeedback

Analysten in Alberta konnten einen kleineren Anteil des Kundenfeedbacks kategorisieren – nur etwa 30%. Dieser langwierige Prozess verbrauchte 120 MD pro Jahr. Und die Ergebnisse der Analyse waren nicht zuverlässig. Die Kette suchte daher nach einer Lösung, die die Mitarbeiter von routinen Arbeiten befreit und Feedback automatisch, schnell und zuverlässig sortiert.

Prozesse der künstlichen Intelligenz

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Feedback

Die künstliche Intelligenz von SentiSquare schluckte historische Daten und lernte, Themen und Stimmungen in Feedback-Formularen ohne menschliche Hilfe zu erkennen – fast mit menschlicher Präzision. Ohne zu atmen, verarbeitet es 100% des eingehenden Feedbacks. Und dies hat es ermöglicht, eine neue und detailliertere Kategorisierung der Themen einzuführen, die Kunden ansprechen.

Albert

Automatisierung in Alberta - Zahlen und Fakten

  • Albert spart 120 MD qualifizierte Kraft pro Jahr durch den Einsatz der automatischen Feedback-Sortierung.
  • Der reguläre Bericht erfolgt in 3 Tagen statt in 3 Wochen.
  • 100% Feedback-Abdeckung hat zu einer lasergenauen Ausrichtung auf spezifische Kundenbedürfnisse geführt. In jedem Geschäft, jeder Abteilung und Region.

In Alberta werden dank Automatisierung und künstlicher Intelligenz die Bemühungen und Ressourcen in der Kundenbetreuung jetzt dort eingesetzt, wo sie am dringendsten benötigt werden. Und das viel effizienter als zuvor.

Discovery-Modus in der Praxis

T-Mobile Referenz

Automatische Feedback-Analyse kann mehr als 15.000 SMS pro Monat in T-Mobile verarbeiten

Was T-Mobile nicht gut gemacht hat

Trotz des großen Feedbacks war T-Mobile nicht in der Lage, die Ursachen für Veränderungen in der Kundenzufriedenheit zu messen – es gab keinen Gesamtüberblick, Informationen wurden von Teams verzerrt und fragmentiert. T - Mobile hat die fortschrittlichste Lösung mit Klassifizierung anhand von Regeln und Schlüsselwörtern ausprobiert. Ohne zufriedenstellende Ergebnisse.

Wie wir damit umgegangen sind

Um das Sortieren von SMS in Themen erfolgreich zu gestalten, haben wir die historischen Daten von T-Mobile in maschinellen Lernprozessen verwendet. Künstliche Intelligenz hat gelernt, die Themen und Stimmungen hochgenauer Nachrichten zu identifizieren. Benutzer von Analyseanwendungen in Daten suchen und filtern einfach und erhalten klare Ausgaben und Visualisierungen.

Was hat die Feedback-Automatisierung in T-mobile mit sich bringen?

  • Zuverlässige Echtzeit-Trending bei Themen und Stimmung
  • Einfache und operative Identifizierung spezifischer Feedback-Beispiele
  • Ein perfekter Überblick darüber, was aus Kundensicht verbessert werden muss und ein sofortiger Überblick über alle wichtigen Kommunikationsthemen

In T-Mobile haben Zehntausende SMS von Kunden keine Angst mehr. Analytics hilft ihnen, die tatsächlichen Bedürfnisse ihrer Kunden jeden Tag kennenzutren.

KOSTENLOSE Lösungsanalyse und Pilotprojekt

Wir bereiten kostenlos eine Lösung für Sie vor und das Pilotprojekt kann in bis zu zwei Wochen laufen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie durch die Automatisierung der Kundenkommunikation das volle Potenzial der Kundenbetreuung ausschöpfen können. Bringen Sie Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe!

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