Kunden­meinungen analysieren mit GenAI & INFONEA®

• Insights zu Ursachen mit Dashboards übersichtlich visualisieren
• Maßnahmen-Kataloge mit Hilfe von Generativer KI erstellen
• Datenschutz-Vorgaben bei der GenAI-Nutzung einhalten

Kundenfeedback über alle Kanäle hinweg in Sekunden verstehen und reagieren

Wie gut bewerten die Kund:innen den Service? Erhalten sie schnell genug Antworten auf ihre Anfragen? Sind sie zufrieden mit der Freundlichkeit des Service-Teams? Was sagen sie zum Preis-Leistungs-Verhältnis der Produkte und Dienstleistungen? Solche Insights möchten viele Unternehmen nutzen, um ihr Angebot zu verbessern oder die strategisch richtigen Initiativen zu planen. Doch wie kommen sie an solche Bewertungen? Ein Weg sind Kundenbefragungen, die z. B. per E-Mail nach einer erfolgten Leistung versendet werden oder direkt nach einer Aktion auf der Website oder im Kundenportal per Online-Formular ausgefüllt werden können. Hinzu kommen aber auch proaktive Rückmeldungen direkt an das Unternehmen – über alle verfügbaren Kommunikationskanäle – oder in externen Foren. Die Herausforderung liegt nun darin, das Kundenfeedback über alle Kanäle hinweg zu sammeln und auszuwerten – eine aufwändige und langwierige Prozedur, wenn sie manuell erfolgt. Schneller geht es, wenn die Power der neuen GenAI-Tools mit der von Business Intelligence(BI)-Plattformen wie INFONEA^® zusammenkommt.

Schritt 1: Rückmeldungen und Bewertungen mit Generativer KI auslesen

Nehmen wir als Beispiel einen Versicherer mit mehreren Millionen Kund:innen: Hier kommen allein durch den Kontakt mit den Versicherten zahlreiche Rückmeldungen zusammen. Die Bewertungen in öffentlichen Foren und auf Bewertungsplattformen umfassen zudem zigtausende weitere Kundenstimmen. Die Datensätze aus den externen und internen Quellen kann ein GenAI-Tool, bspw. ChatGPT, mittels eines Large Language Models (LLM) auslesen und clustern. Dafür wird es vorab entsprechend mit Prompts und Daten trainiert, sodass es zum einen Bewertungen als solche erkennt und zum anderen auch nach dem Grad der Zufriedenheit einordnen kann. Zusätzlich erkennt es bestimmte Schlüsselbegriffe zu Themen wie z. B. „Preis“, „Erstattung“, „Rechnungen“, „Service-Center“ oder „Kommunikation“.

Die Mitarbeiter:innen können das GenAI-Tool bereits jetzt nach einem Stimmungsbild zu bestimmten Themen fragen und sich das durchschnittliche Kundenfeedback oder auch besonders positive oder negative Kundenerfahrungen wiedergeben lassen.

Schritt 2: Übersichtliche Visualisierung von Kundenfeedback mit BI

Allein das Stimmungsbild hilft noch nicht viel, wenn es darum geht, Service und Produkte zu verbessern. Hierfür benötigt der Versicherer aus unserem Beispiel konkrete Daten und Abhängigkeiten. Ebendiese visualisiert INFONEA. Im Dashboard sehen die Mitarbeiter:innen dann z. B.:

• Zeitliche Abhängigkeiten: In welchen Monaten und an welchen Wochentagen fällt das Feedback positiver oder negativer aus? Beispielsweise sind im Herbst, wenn KfZ-Versicherungen abgerechnet werden, die Rückmeldungen der Kunden zu den Preisen tendenziell kritischer. Aber auch zu bestimmten Tagen oder Uhrzeiten kann es Abweichungen geben, z. B. wenn zu diesen Zeiten die Service-Hotline unterbesetzt ist und längere Wartezeiten entstehen. Bei solchen Auffälligkeiten kann der Versicherer nun reagieren und bspw. Personal aufstocken oder temporäre Kundenbindungsprogramme durchführen.
• Service-Qualität: Gibt es bestimmte Kommunikationskanäle, die die Kund:innen bemängeln? Das kann z. B. die neu eingeführte Service-App sein oder das veraltete Online-Portal. Auch hier erhält der Versicherer transparentes Feedback, an welchen Stellschrauben weiter gedreht werden kann, um die Zufriedenheit der Versicherten zu verbessern und ihre Präferenzen zu berücksichtigen.
• Produktbewertung: Passen die Produkte zu den Anforderungen der Versicherten? Was fehlt ihnen, was ist eventuell überflüssig? Mit Rückmeldungen zu diesen Punkten lassen sich Produkte weiterentwickeln, das Portfolio ausbauen und sogar neue Marktsegmente und Geschäftsmodelle entdecken.

Interessant ist bei der der Verbindung von INFONEA mit einem GenAI-Tool, dass die jeweiligen Quellen aufgerufen und als konkrete Belege sichtbar gemacht werden können. Nutzt man lediglich proprietäre Generative KI-Lösungen wie ChatGPT, sind die Quellen nicht ohne Weiteres nachvollziehbar. Dies kann allerdings notwendig sein, um z. B. kostenintensive Maßnahmen zu begründen, die aus dem Kundenfeedback abgeleitet werden.

Schritt 3: Maßnahmenkatalog mit BI und GenAI erstellen

Welche Schritte können nun nach diesen Analysen konkret folgen? Auch hier kann INFONEA in Verbindung mit GenAI helfen. So kann die Generative KI Vorschläge für geeignete strategische Maßnahmen erstellen, wie etwa den Einsatz von Chat- und Voice-Bots oder die gezielte Schulung von Service-Personal. Diese Maßnahmen können wiederum mit INFONEA z. B. nach ihrem Impact, den verbundenen Aufwänden sowie Lang- und Kurzfristigkeit visualisiert werden.

Weitere Anwendungsfälle dieses Vorgehens in anderen Branchen als Versicherung und e‑Commerce sind:

• Pharmakovigilanz: Nebenwirkungen und (Un-)Verträglichkeiten von Medikamenten lassen sich aus Beiträgen in geeigneten Online-Foren erkennen.
• Klinische Studien: Das Feedback von Teilnehmer:innen in klinischen Studien kann wertvolle Erkenntnisse über die Gründe für Drop-Outs geben und so den Erfolg klinischer Studien nachhaltig verbessern.
• Employer Branding und Retention: Bewertungen auf Arbeitgeberportalen können Hinweise darauf geben, wie sich die Mitarbeiterzufriedenheit steigern und damit die Fluktuation verringern lässt.

Datenschutz bei der GenAI-Nutzung sicherstellen

Bei der Nutzung interner Kundendaten aber auch beim Einbeziehen von Partnerportalen gelten je nach Unternehmen besondere Anforderungen, insbesondere in regulierten Branchen. Wir empfehlen Ihnen daher, sich zum einen mit den Partnern darüber abzustimmen, welche der externen Daten wie genutzt werden dürfen. Zum anderen kann statt eines öffentlichen GenAI-Tools eine unternehmensinterne Generative KI-Lösung eine sinnvolle Alternative sein, um Compliance- und Regulatorik-Anforderungen zu erfüllen.

Weitere Informationen zu INFONEA^® finden Sie hier: comma-soft.com/bi-advanced-analytics-mit-infonea/