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OMNICHANNEL CUSTOMER ANALYTICS SOFTWARE

Hören Sie jedes Wort, auf allen Kanälen

Unsere Engine für Omnichannel-Analysen überprüft Anrufe, Erwähnungen, Posts, Chats, Texte und E-Mails, um die Ursache von Unzufriedenheit (oder Zufriedenheit) bei Kund:innen zu verstehen und jedem Team in der Organisation Echtzeiterkenntnisse bereitzustellen.

Telefon mit Warnung, die einen Notfall in Bezug auf das Anrufvolumen zeigt

Überall präsent

Wenn Kund:innen Kontakt aufnehmen, erfassen wir alles. Anrufe, Chats, Beiträge, Erwähnungen und alles, was dazwischen liegt – alles wird auf einer Plattform erfasst und von unseren branchenführenden Kundenanalysetools ausgewertet, um entscheidende Business Insights zu identifizieren.

Feedback aus verschiedenen Social Media-Kanälen Feedback aus verschiedenen Social Media-Kanälen

Verständnis auf menschlicher Ebene & Skalierbarkeit auf maschineller Ebene

Lernen Sie alle Kund:innen dank einer Engine für die Sprach- und Textanalyse besser kennen, die speziell für branchenspezifische Terminologie in über 20 Sprachen optimiert ist. Unterstützt von Natural Language Understanding (NLU) verdeutlicht sie Stimmung, Aufwand, Emotion und Intention der Kund:innen in jeder Interaktion, sodass Sie wissen, was Ihre Kund:innen wirklich brauchen.

Telefon, das Sentimentanalyse aus Contact Center-Chat zeigt

Allen Kund:innen stets das passende Erlebnis bieten

Passen Sie jeden Touchpoint an – von Interaktion mit Mitarbeiter:innen bis hin zu digitalen Journeys – basierend auf automatischer Absichtserkennung, vergangenen Aktivitäten der Kund:innen und individuellen Präferenzen.

Dank einer 360-Grad-Ansicht aller Kund:innen wissen Sie genau, was Sie als Nächstes tun müssen − welche Kanäle Sie nutzen sollten, welche Belohnungen Ihre Kund:innen bevorzugen und sogar welche Produkte und Services sie als Nächstes kaufen. Genau, was Sie benötigen, um personalisierte Customer Experiences im richtigen Maßstab bereitzustellen.

Rider-Freigabeprofil von Steph Choi Rider-Freigabeprofil von Steph Choi

Jede Aktion zählt

Erkenntnisse zu erlangen, ist nur ein Teilaspekt. Denn es kommt darauf an, wie Sie diese Erkenntnisse nutzen. Kombinieren Sie Omnichannel-Analysen mit xFlow, unserer automatischen Aktionsengine, um die richtigen Personen zu benachrichtigen, Tickets einzustellen und Lücken zu schließen. Nutzen Sie dazu vergangene Interaktionen, Stimmungen, Absichten und Verhaltensweisen der Kund:innen, um Aktionen im richtigen Kontext durchzuführen.

Antwortautomatisierungen

Bieten Sie unvergleichliche Erlebnisse und Support mit Omnichannel-Analysen

Umsetzung der Customer Experience-Transformation in Ihrer Organisation

Contact Center

Verstehen Sie die Absicht Ihrer Kund:innen, reduzieren Sie den Aufwand und coachen Sie Mitarbeiter:innen, ihr Bestes zu geben.

Produkt

Ermitteln und beheben Sie Produktprobleme, aktualisieren Sie die Produkt-Roadmap und stellen Sie den Kund:innen in den Mittelpunkt Ihrer Product Experience.

Digital

Identifizieren Sie gängige Reibungspunkte, erhöhen Sie die digitale Produktnutzung und personalisieren Sie digitale Journeys.

Marketing

Hauptindikatoren von Brand Health verstehen, indem Sie nicht verlangte Daten wie Social Media und Freigabe der Suche in Ihr Marken-Tracking integrieren.

Für Unternehmen

Eine Plattform –
sicher und vertrauenswürdig

  • FedRAMP-, HITRUST- und ISO 27001-zertifiziert und robuste Governance-Kontrollen, DSGVO-Compliance und Datenschutzfunktionen
  • Einhaltung von DSGVO und anderen Datenschutzgesetzen durch problemloses Erzwingen, welche Daten von Kund:innen erfasst, gespeichert oder gelöscht werden, damit die Privatsphäre Ihrer Kund:innen nie kompromittiert wird
  • Einfache Verbindung mit Ihrer bestehenden Technologie über mehr als 100 vorab erstellte Konnektoren für nahtlose Datenintegrationen
  • Benötigte Unterstützung durch unser Team aus Expert:innen, XM-Forscher:innen sowie Spezialist:innen im Bereich Implementierung, Engineering und Support, damit Sie ein Experience Leader werden

Omnichannel-Analysen − häufig gestellte Fragen

Kundenanalysen sind ein von Organisationen verwendetes Verfahren, um Daten zu Verhaltensweisen, Aktivitäten, Stimmungen von Kunden und mehr in Erkenntnisse zu transformieren, mit der die Organisation fundierte Entscheidungen treffen kann. Es handelt sich um eine breit gefasste Kategorie der Analyse jede beliebigen Typs von Kundendaten. Die Kundenanalyseprogramme der Extraklasse sind jedoch diejenigen, die Betriebsdaten (z. B. Kaufverhalten, Website-Aktivität, durchschnittliche Ausgaben) kombinieren und diese wiederum mit Experience-Daten (z. B. NPS, Kundenzufriedenheit, Website-Feedback) kombinieren. Wenn diese zusammen als einzelnes Data Set analysiert werden, können Organisationen die wichtigsten Treiber der Kundenergebnisse wie erneuter Kauf aufdecken und erhalten ein besseres Verständnis, wie die bereitgestellte Experience sich auf die Rentabilität des Unternehmens auswirkt.

In der heutigen Konsumlandschaft, in der Kunden mit Unternehmen unter Verwendung verschiedener Kanäle interagieren, ist ein Werkzeug für die Omnichannel-Kundenanalyse essenziell. Es verbindet Datenpunkte aus jedem Kanal, sodass Unternehmen ein komplettes Bild aller Kundenvorgänge erhalten, unabhängig von den verwendeten Kanälen. Auf diese Weise können sie Reibungspunkte während der Journey und Chancen identifizieren, um die Experience zu verbessern und so einen positiven Einfluss auf das Unternehmenswachstum zu haben.

Kundenanalysen beinhalten in der Regel eine Kombination aus statistischen Tests wie Analysen der wichtigsten Treiber und multivariater Regression, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu identifizieren (Beispiel: Wie beeinflusst das Kundenfeedback zur Benutzerfreundlichkeit einer Website die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden wieder bei Ihnen kaufen?) Die besten Werkzeuge für Kundenanalysen automatisieren diese komplexen Analysen und übersetzen die Ergebnisse in Klartext. So können Business User die Erkenntnisse nutzen, ohne umfassende Kenntnisse statistischer Methoden zu haben.


Mehr zu Kundenanalysen
Omnichannel-Kundenanalysen sind ein Verfahren, das in der Regel von einer Softwareplattform bereitgestellt wird. Es bringt Kundendaten aus verschiedenen Kanälen zusammen und stellt zentrale Erkenntnisse auf Kundenebene (statt auf Kanalebene) bereit. Dies steht im Kontrast zu Werkzeugen für Point-to-Point-Kundenanalysen, die die Vorgänge in einem einzigen Kanal analysieren. In der heutigen Konsumlandschaft sind Omnichannel-Analysen essenziell, da Kunden mehrere Kanäle in Interaktionen mit Unternehmen nutzen. Nur durch Betrachtung der kompletten Journey erhalten Unternehmen ein umfassendes Bild der Vorgänge.
Es gibt mehrere Typen der Kundenanalyse. Zunächst die Verhaltensanalyse, die Betriebsdaten wie Klicks, Besuche, Kaufverhalten usw. untersucht, damit Unternehmen Kundenaktionen verstehen. Dann die Experience-Analyse, die Daten zur Stimmung der Kunden untersucht (also ihre Stimmung und Emotionen in jeder Phase der Journey). Wenn Unternehmen die zwei Typen von Data Sets kombinieren, können sie sehen, was Kunden tun (Betriebsdaten) und warum sie es tun (Experience-Data). So erhalten sie genauere Informationen darüber, wo der Fokus ihrer Anstrengungen liegen sollte, um zentrale Geschäftsdaten wie erneuter Kauf, durchschnittliche Ausgaben, Kundenbindung usw. zu beeinflussen.

Beide Arten der Kundenanalyse können auf Kanalebene (z. B. Website, Shop oder Contact Center) oder Omnichannel-Ebene genutzt werden. Auf Omnichannel-Ebene werden Daten und Erkenntnisse in mehreren Kanälen erfasst, um ein kompletteres Bild der gesamten Experience eines Kunden mit einem Unternehmen zu bieten.
Call Center-Analysen sind Kundenanalysen, die sich auf das Sammeln und Analysieren von Daten in einem Call Center beschränken, einschließlich betrieblicher Daten wie durchschnittliche Abwicklungszeit oder Lösung beim ersten Anruf. Heute bevorzugen die meisten Organisationen den Begriff „Contact Center“, da er genauer die große Anzahl der Kanäle widerspiegelt, die sie für die Interaktion mit Kunden verwenden. In diesen Unternehmen sind Omnichannel-Analysen essenziell, da sie Daten aus Quellen wie E-Mails, SMS, Chatbots, Social Media uvm. mit traditionelleren Call Center-Analysen kombinieren. Unternehmen erhalten genauere Einblicke in die Anforderungen der Kunden und können so ihren Service besser an die Kunden anpassen.
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