Wie die Customer Experience durch gründliche Textanalytik gewinnt, erklärte Fabrice Martin, Chief Product Officer bei Clarabridge, der TREND-REPORT-Redaktion.
Händler sollten ihren Kunden intensiv zuhören. Clarabridge ermöglicht Unternehmen, gute Zuhörer zu werden. Mail, Social Media, Umfragen, Hotlines – Kunden kommunizieren heute über eine Vielzahl von Kanälen. „Wir verfolgen zwar einen Omnichannel-Ansatz, allerdings betrachtet Clarabridge die Kanäle nicht isoliert, sondern analysiert das gesamte Feedback in einem Kontext.
Das meiste Feedback, 90 bis 95 Prozent, liegt dabei in Form von unstrukturierten Daten vor“, erläutert Fabrice Martin. Vieles stammt dabei aus Telefonaten. Als erstes werden die Informationen in der Customer-Feedback-Management-Plattform von Clarabridge aufbereitet. Die Technologie, die in der Plattform steckt, macht sie zum „Superhirn der Customer Experience“.
Um aus dem gesamten Kundenfeedback Erkenntnisse zu gewinnen, „setzen wir auf unsere KI-gestützte Text- und Sprachanalytik. Clarabridge ist das einzige Unternehmen, das in den Technologien, die für Customer Experience (CX) wichtig sind, als führender Anbieter anerkannt ist“, bemerkt Martin und verweist dabei auf verschiedene aktuelle Reports von Forrester.
Den Unterschied macht die „Natural Language Understanding“-Technologie (NLU). „Der Mensch trifft beim Kauf und der Wahl der Marke emotionale Entscheidungen“, erklärt Martin in diesem Zusammenhang. NLU ist nicht nur in der Lage, Sätze rein inhaltlich zu erfassen, sondern wirklich zu interpretieren. Es geht nicht nur um das Verstehen des Gesagten, sondern auch darum, warum es gesagt wurde.
„Wer Erfolg haben will, muss wissen, zu welcher Uhrzeit werden Produkte gekauft und wie viel wird dafür bezahlt. Genauso wichtig ist es aber, auf Gefühle und Stimmung des Käufers zu achten und diese im Kontext zu sehen. Clarabridge bringt beides zusammen“, erläutert Fabrice Martin.
„Wer Erfolg haben will, darf sich nicht darauf beschränken, Daten auszuwerten wie ‚Zu welcher Uhrzeit werden Produkte gekauft und wie viel wird dafür bezahlt?‘, sondern muss gleichzeitig auf die Gefühle und Stimmung des Käufers achten und diese im Kontext sehen“, fährt Martin fort.
Die Clarabridge-Technologie erkennt zum Beispiel aus den Kundenkommentaren, welche Produkte der Kunde als zu teuer empfindet oder welche seine Erwartungen nicht erfüllen. Der Anbieter kann auf Grundlage dieser Informationen dann entsprechend reagieren und den Preis anpassen, das Produkt verbessern oder das Produkt gar aus dem Angebot nehmen.
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und Predictive Analytics eröffnen sich sogar noch weitere Möglichkeiten. „Predictive Analytics basiert im Grunde darauf, Muster in Daten zu erkennen“, erklärt Martin. Im Einzelhandel lässt sich dadurch die Customer Experience personalisieren. „Wenn bestimmte Menschen kontinuierlich eine bestimmte Art Produkt kaufen und dabei bestimmte Farben oder Größen bevorzugen sowie eine bestimmte Preisspanne für akzeptabel halten“, so Martin, „kann ich diesen Kunden personalisierte Angebote machen.“
