Mit Text- und Sprachanalyseverfahren Kundentreue optimieren

Wie Einzelhändler durch Text- und Sprachanalyseverfahren die Kundentreue optimieren und nachhaltig Gewinne erzielen können, erklärte Fabrice Martin, Chief Product Office bei Clarabridge der TREND-REPORT-Redaktion im Interview.

Herr Martin, warum ist eine gründliche Textanalytik für das Customer Experience Management so essentiell und wie profitieren Einzelhändler von Ihrer Lösung?

Die Clarabridge-Technologie erkennt zum Beispiel aus den Kundenkommentaren, ob der Kunde ein Produkt als zu teuer empfindet oder seine Erwartungen nicht erfüllt. Der Anbieter kann auf Grundlage dieser Informationen dann entsprechend reagieren und den Preis anpassen. Oder wenn der Kunde ein Produkt kaufen will, das gerade nicht mehr verfügbar ist, ist es uns möglich aus dem Kundenfeedback diese Information herauszufiltern. Besonders nützlich ist unsere Technologie auch bei Sonderaktionen, wie Black Friday oder Cyber Monday, um frühzeitig Engpässe zu erkennen. So helfen wir, die Gewinne zu optimieren.

Zusätzlich verbessern wir Prozesse und eliminieren unwirtschaftliche Betriebsabläufe, um z.B. den Einkaufsprozess von Online-Shops zu optimieren oder die Suche nach den tatsächlich gewünschten Informationen zu erleichtern. Auf diese Weise können wir die Konversationsrate des Händlers steigern. Wir können auch mit unserer Technologie Risiken minimieren und Betrugsversuche aufdecken – beispielsweise betrügerische Warenrücksendungen, die besonders häufig vorkommen. Oder wir unterstützen das Change Management im Zuge einer Fusion und verfolgen während der Zusammenführung der Unternehmen die Kundenwahrnehmung und -stimmung. Kommt es zu einer Krise, zu mehr Produktbeschwerden und Rücksendungen oder einem anderen unvorhergesehenen Ereignis bietet die Lösung von Clarabridge ein ausgezeichnetes Frühwarnsystem.

Welche Touchpoints sollten Händler Ihren Kunden heute bieten?

Eine der grundlegendsten Veränderungen der letzten Jahre ist, dass der Käufer das Ruder übernommen hat. In der Vergangenheit hat der Einzelhändler allein über den Standort seines Geschäfts und seine Warenauswahl entschieden. Heute bestimmt der Kunde den Kanal und legt fest, wie er mit dem Händler interagieren möchte. Alle Kanäle sind daher für einen Händler wichtig. Entscheidend ist welche Touchpoints der Kunden nutzt, ob online, offline oder beides.

Wie sollten Unternehmen heute Kundenfeedback analysieren und neue Erkenntnisse für Entscheidungen gewinnen?

Entscheidend ist auch hier, dass Kunden viele verschiedene Kommunikationskanäle nutzen. Sie telefonieren, schreiben E-Mails, verfassen Bewertungen auf Social Media Plattformen oder beantworten Fragbögen. Mehr über den Kunden zu erfahren heißt also, auf all diesen Kanälen dem Kunden intensiv zuzuhören und Technologien zu nutzen, die Empfinden, Stimmung und Intention wirklich interpretieren können. Clarabridge verfolgt einen Omnichannel-Ansatz, allerdings betrachten wir die Kanäle nicht isoliert, sondern analysieren das gesamte Feedback sämtlicher Touchpoints in einem Kontext.

Inwiefern unterscheidet sich die Vorgehensweise von Clarabridge bei der Analyse unstrukturierter Daten von herkömmlichen Ansätzen?

Die meisten Anbieter konzentrieren sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, auf Natural Language Processing (NLP). Im Unterschied dazu bietet Clarabridge Natural-Language-Understanding (NLU). Der Käufer trifft beim Kauf und der Wahl der Marke emotionale Entscheidungen. Im Gegensatz zu NLP ist NLU in der Lage, Sätze wirklich zu interpretieren und nicht nur rein inhaltlich zu erfassen. Wer Erfolg haben will, darf sich nicht darauf beschränken, Daten auswerten wie: Zu welcher Uhrzeit werden Produkte gekauft und wieviel wird dafür bezahlt. Sondern muss gleichzeitig auf die Gefühle und Stimmung des Käufers achten und diese im Kontext sehen. Es geht nicht nur um das Verstehen des Gesagten, sondern vielmehr darum weshalb es gesagt wurde.

Das meiste Feedback, 90-95%, liegt dabei in Form von unstrukturierten Daten vor. Im ersten Schritt bereiten wir die Informationen in unserer Customer Feedback Management Plattform auf. Die Plattform und die Technologie dahinter, ist unser „Superhirn“ der Customer Experience. Um aus dem gesamten Kundenfeedback Erkenntnisse zu gewinnen, setzen wir auf unsere KI-gestützte Text- und Sprachanalytik. In jeder der drei Bereiche – Customer Feedback – Management, Textanalyse sowie Sprachanalytik sind wir als führender Anbieter anerkannt. Clarabridge ist das einzige Unternehmen im Markt, das diese drei wichtigen Technologien in einer Lösung anbietet.

Welche Rolle spielt KI bei der Text- und Sprachanalyse?
KI ist im Grunde der Teil der Informatik, der versucht, eine menschliche kognitive Fähigkeit nachzuahmen. Dabei geht es nicht nur die Fähigkeit, Dinge zu tun, sondern auch die Fähigkeit, Dinge zu lernen. Wir verfolgen mit unserer KI-Implementierung einen hybriden Ansatz, also eine Kombination aus regelbasierten und statistischen Methoden, verknüpft mit maschinellem Lernen.

Ein Beispiel: Wenn Sie eine Straße überqueren und ein rotes Licht sehen, dann bleiben Sie stehen. Das ist eine Regel. Eine hybride KI kennt diese Regel, erkennt aber auch, wenn keine Autos in der Nähe sind oder diese nur sehr weit entfernt sind und langsam fahren. Sie hat gelernt, dass in so einer Situation keine Gefahr besteht und ist in der Lage abzuwägen wie bindend die Regel ist. Genauso wie es der Mensch macht funktioniert auch unsere Lösung.

Was ist der Clarabridge Effort Score und wie profitieren Unternehmen davon?

Der Aufwand (Effort) ist ein außergewöhnlich starker Indikator für die Kundenbindung. Gartner hat tausende Kundentransaktionen ausgewertet und hat herausgefunden, dass Unternehmen unglaublich an Loyalität gewinnen, wenn Sie es Kunden sehr einfach machen, mit ihnen zu interagieren .Unternehmen hingegen, die es ihren Kunden sehr schwer machen, verlieren diese sehr schnell. Wenn Sie beispielsweise bei einer Beanstandung ewig in der Warteschleife hängen oder zehnmal weitergeleitet werden, ehe Sie den richtigen Ansprechpartner haben, wollen Sie auf keinen Fall diesen Aufwand wiederholen. Wenn es Ihnen stattdessen unglaublich leicht gemacht wird, etwas zurückzugeben oder zu kaufen, dann sind Sie vom Service überzeugt und bleiben dem Händler treu. Für den Clarabridge Effort Score verwenden wir KI-gestütztes Lernen und werten alle vorliegenden Aufzeichnungen aus, die es ermöglichen den Effort mit einem hohen Maß an Genauigkeit für jeden einzelnen Satz in jeder einzelnen Situation oder jedes einzelne Feedback zu bestimmen und vorherzusagen.

Welche Möglichkeiten entstehen durch Predictive Analytics für Ihre Kunden?

Für den Einzelhandel entstehen durch Predictive Analytics vor allem Möglichkeiten der Personalisierung. Wenn eine bestimmte Kundengruppe immer wieder bestimmte Produkte kauft und dabei die gleiche Größe, Farbe, Muster und Preisspanne bevorzugt, können diesem Kundenkreis noch gezielter Angebote zugespielt werden. Clarabridge verknüpft das gesammelte Kundenfeedback mit quantitativen Daten wie z.B. Kaufhistorie oder Demographie und kann so das zukünftige Kundenverhalten vorhersagen. Mit Predictive Analytics lassen sich auch potenzielle Folgekäufe, der Kundenlebenszyklus oder die Wechselbereitschaft von Kunden vorhersagen. Wir verwenden Predictive Analytics, um das Gesamterlebnis auf Produkt-, Shop- und Kundenebene vorab zu bestimmen, die wichtigsten Kundenkanäle zu identifizieren und dort die Customer Experience zu optimieren.

www.clarabridge.com

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