Wie Conversational AI mit Sentiment-Analyse Emotionen erkennt

Stellen Sie sich folgende Konversation zwischen einem enttäuschten Kunden und einem Kundenservice-Mitarbeiter vor: 

Sicherlich haben wir alle solche Gespräche schon selbst erlebt, aber die Frage ist: Was ist hier zu erkennen? „Empathie“, die der menschliche Agent in das Gespräch einbringt. Diese zeigt sich bereits nach lediglich zwei Antworten ganz deutlich. Die Fähigkeit, mit anderen über Emotionen zu interagieren, ist fest in unseren Sprachinstinkten verankert. Der „Mensch“ erkennt den emotionalen Ton hinter Gesprächen, indem er die Polarität und die Stärke einer Konversation bemisst. Dies ermöglicht uns, mit emotionaler Intelligenz und Einfühlungsvermögen zu antworten und ein makelloses Kundenerlebnis zu bieten.  

Die Polarität gibt an, ob es sich um positive, neutrale oder negative Gefühle handelt, und die Stärke bezieht sich auf die Intensität der Gefühle des Kunden. 

Es stellt sich also die Frage: Menschen verstehen Emotionen - aber kann KI das auch?  

Um dem auf den Grund zu gehen, sollten wir zunächst klären, worum es sich bei der Sentiment-Analyse überhaupt handelt. 

Was ist Sentiment-Analyse? 

Es handelt sich um einen Zweig von Machine Learning, der versucht, den emotionalen Ton von Konversationen mit Hilfe fortschrittlicher Sprachalgorithmen zu entschlüsseln. Dafür werden die während Konversationen auftretenden positiven, neutralen und negativen Gefühle erkannt und quantifiziert.  

 
Aber was macht die Sentiment-Analyse so wertvoll? Nun, menschliche Kommunikation ist mehr als nur ein bloßer Austausch von Wörtern. Sie umfasst den komplexen Ausdruck von Gefühlen, der weit über einfache Semantik hinausgeht. Die Sentiment-Analyse gibt Einblicke in die tatsächliche Stimmung hinter den Texten und bietet eine tiefgehende Analyse komplexer Aussagen. Einfach gesagt: Sie modelliert soziale Interaktion - und daraus ergeben sich eine ganze Reihe von Möglichkeiten, die Sie nutzen sollten. 

Hier sind einige der bedeutendsten Vorteile der Sentiment-Analyse:  

1. Wichtige emotionale Auslöser identifizieren

Emotionale Auslöser steuern unsere alltäglichen Entscheidungen. Mit Hilfe von Sentiment-Analyse können Sie erkennen, welche Konversationen als Auslöser fungieren, die das Potenzial haben, die Einstellung der Kunden zu verändern. So lässt beispielsweise die allseits bekannte Klischee-Phrase „Bitte warten Sie“ Kunden oft direkt zusammenzucken. Zu wissen, welche Botschaften bestimmte Emotionen bei Ihren Kunden hervorrufen, kann eine große Hilfe bei der Optimierung Ihres Kundenservices sein. 

2. Rechtzeitige Übergabe an menschliche Agenten 

Durch den Einsatz von Sentiment-Analyse können Sie Chatbots darauf trainieren, die Stimmung des Kunden zu bestimmen und zu spiegeln. Wenn der Chatbot erkennt, dass der Kunde verärgert, irritiert oder unzufrieden ist, kann er die Konversation genau zum richtigen Zeitpunkt an einen menschlichen Agenten eskalieren. Dies hilft Ihnen, die jeweils optimale Lösung zum frühestmöglichen Zeitpunkt anzubieten. 

3. Besserer Support während Stoßzeiten

An einem hektischen Tag im Contact Center müssen Kundendienstmitarbeiter nicht selten mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten. Für den Manager kann es eine große Herausforderung sein, die Gefühlslage der einzelnen Kunden im Auge zu behalten - insbesondere während Stoßzeiten. Die Sentiment-Analyse gibt Ihnen einen Einblick, welche Chats reibungslos verlaufen und welche zusätzliche Aufmerksamkeit erfordern. Auf diese Weise lässt sich die Bearbeitung von Supportanfragen optimieren.

4. Eine hohe allgemeine Zufriedenheit mit Ihrer Marke

Die Sentiment-Analyse kann eingesetzt werden, um die zufriedensten Kunden zu finden. Der größere Nutzen liegt jedoch in der Identifizierung negativer Aussagen über Ihre Marke, denen Sie sich widmen sollten, um auch die verärgerten Kunden zufriedenzustellen. Dies hilft Ihnen, das Image Ihrer Marke insgesamt zu stärken und ein optimales Kundenerlebnis zu bieten.

5. Adaptiver Kundenservice

Wir Menschen können mühelos ein und dieselbe Aussage wahlweise voller Freude, Sarkasmus oder Bedauern formulieren, aber für unseren Chatbot kann das eine ziemliche harte Nuss sein. Die Sentiment-Analyse macht es Ihren virtuellen Agenten einfacher, sich an den Ton einer Kundenkonversation anzupassen und entsprechend zu reagieren. Dadurch wird Conversational AI noch natürlicher und ansprechender.

Es ist deutlich geworden, dass die Sentiment-Analyse zahlreiche Vorteile bietet. Um das Kundenerlebnis auf ein neues Level zu heben, lohnt ein Blick darauf, wie Sie Ihren Kunden durch die Kombination von Sentiment-Analyse und Conversational AI ein völlig anderes Erlebnis bieten können.

Sentiment-Analyse mit Conversational AI 

In Konversationen vermitteln die meisten Menschen Gefühle grundsätzlich so, als würden sie mit einem anderen Menschen kommunizieren - selbst wenn sie wissen, dass sie tatsächlich mit einer Form von Conversational AI interagieren. 

Da KI im modernen Kundenservice immer mehr an Bedeutung gewinnt, werden Bots zunehmend zu einem elementaren Bestandteil der Nutzererfahrung. Schließlich geht es nicht nur darum, die richtigen Antworten zu geben; Sie als Unternehmen wollen vielmehr ein in jeder Hinsicht befriedigendes Kundenerlebnis bieten. Daher sollte der Fokus darauf liegen, einen hochentwickelten virtuellen Agenten zu bauen, der die komplexen und vielfältigen menschlichen Emotionen versteht und seine Antworten entsprechend anpasst. Die Sentiment-Analyse ermöglicht Ihnen genau das. 

Indem er Hinweise in der Satzstruktur entschlüsselt, ist ein virtueller Agent mit Sentiment-Analyse-Fähigkeiten in der Lage, „menschlichere“ Antworten zu geben. Er kann das Gespräch in die richtige Richtung lenken, die Begeisterung der Kunden zu seinem Vorteil nutzen und sogar den richtigen Zeitpunkt erkennen, die Konversation an einen menschlichen Agenten zu übergeben. 

Das Ergebnis:  natürlichere und ansprechendere Konversationserlebnisse als jemals zuvor.  

Sehen Sie im folgenden Video, wie Cognigy.AI mit Hilfe von Sentiment-Analyse menschliche Emotionen erkennt.