6 Dinge, die Sie in einem RFP für Textanalyse-Software benötigen

Suchen Sie eine Textanalyselösung? Hier erfahren Sie, was in Ihrer Angebotsanfrage (RFP) enthalten sein muss, wenn Sie die Entscheidung für Ihr Unternehmen treffen.

Die Ausarbeitung einer Angebotsanfrage, auch RFP genannt, kann ein heikler Balanceakt zwischen geschäftlichen Anforderungen und dem Wunsch nach den neuesten und besten Innovationen sein. Da Textanalyselösungen ständig neue Funktionen hinzufügen und aktualisieren, kann es sich fast unmöglich anfühlen, die "Marketingsprache" von den Funktionen und Anwendungsfällen zu unterscheiden, die Ihr Unternehmen tatsächlich voranbringen werden.

Textanalyse-Funktionen: Grundlegende Anforderungen

Wenn Sie Textanalyselösungen in Betracht ziehen, stellen Sie sicher, dass die in Betracht gezogene Lösung diese grundlegenden Anforderungen unterstützt: Themenkategorisierung, Sentimentanalyse, maschinelles Lernen (ML), Modellunterstützung für mehrere Sprachen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP).

Wenn die von Ihnen untersuchten Textanalyselösungen nicht über diese Funktionen verfügen oder wenn dies die einzigen hervorgehobenen Funktionen sind, sollten Sie vorsichtig sein. Diese müssen nicht nur ein Standardbestandteil jeder Textanalyselösung sein, sondern wir empfehlen auch, jede Lösung entsprechend Ihren Anwendungsfällen zu prüfen.

Sobald Sie festgestellt haben, dass die in Betracht gezogene Lösung über diese Funktionen verfügt, richten Sie Ihre Aufmerksamkeit auf die Funktionen, die Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe heben werden.

Textanalyse-Funktionen, die Sie in Ihr nächstes RFP aufnehmen sollten

Es überrascht nicht, dass der Schlüssel zum Schreiben einer Ausschreibung für eine differenzierte, erstklassige Textanalyselösung darin besteht, differenzierte Fähigkeiten zu kennen und zu verlangen. Einige dieser Fähigkeiten, die Sie in Ihre Ausschreibung für eine erstklassige Textanalyselösung aufnehmen sollten, sind:

• Integration von Omnikanaldaten 
• KI-gestütztes Verstehen natürlicher Sprache (NLU)
• Geringe Kosten für die Modellpflege
• Personalisierte Berichte, die das Engagement fördern
• Unterstützung für Echtzeit-Anwendungsfälle
• Skalierbarkeit über mehrere Märkte und mehrsprachige Teams hinweg

Lassen Sie uns auf jede dieser Möglichkeiten näher eingehen, um herauszufinden, warum Sie diese Funktionen benötigen und wie sie Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bieten können.

1. Integration von Omnichannel-Daten

Ausschreibungen, die sich auf Textanalysen konzentrieren, erwähnen oft nicht die Integration von Omnichannel-Daten oder -Analysen. Wenn dies der Fall ist, liegt der Schwerpunkt in der Regel auf der Anzahl der angebotenen Integrationen. Feedback zu Ihrem Unternehmen kommt von überall her - von Anrufen über Video bis hin zu sozialen Netzwerken - aber Datenkonnektoren und -integrationen sind nur der Anfang eines Omnichannel-Datenmodells. 

Erstklassige Omnichannel-Lösungen sollten in der Lage sein, unterschiedliche Datenquellen aus dem gesamten Unternehmen zu erfassen und zu organisieren, sodass einheitliche Analysemodelle problemlos angewendet werden können. Um einen Omnichannel-Ansatz für Erfahrungen zu verfolgen, müssen die Lösungen alle Erfahrungen in einem umfassenden Profil zusammenfassen, das alle Rückmeldungen enthält, die ein Kunde oder ein Kunde an Ihr Unternehmen gegeben hat. Durch diese Aggregation lassen sich aussagekräftige Muster erkennen, sodass Sie die Gesamtauswirkungen von Problemen auf Kunden und Mitarbeiter berechnen können.

2. KI-gestütztes Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

In Ausschreibungen werden häufig Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und zur Kategorisierung beschrieben, aber immer häufiger werden auch Funktionen zur Analyse von Emotionen und zur Bewertung des Aufwands verlangt. Emotionen und Aufwand werden oft als Teil des natürlichen Sprachverständnisses (NLU) oder der natürlichen Sprachinterpretation (NLI) betrachtet. Aber wie Sie sich vielleicht vorstellen können, besteht ein Unterschied darin, NLU-Modelle zu haben und sie mit Effektivität und Effizienz einzusetzen. 

Zu den gängigen NLU-Modellen gehören die Bewertung von Aufwand, Emotionen, Empathie und Stimmung, aber Sie sollten auch fortschrittlichere Modelle in Betracht ziehen, die handlungsorientierte Workflows vorantreiben - wie das Risiko der Kundenabwanderung oder der Mitarbeiterfluktuation. Es ist wichtig, während des Evaluierungsprozesses zu überprüfen, wie diese Modelle erstellt und gepflegt werden, um sicherzustellen, dass das, was Sie in einer Demonstration sehen, auch in Ihre Live-Programme übernommen wird. 

Sie sollten NLU-Engines mit einer starken KI-Basis in NLU-Modellen suchen, die ein schnelleres Modelltraining und eine schnellere Bereitstellung neuer Modelle ermöglichen und die Anzahl der regelbasierten Themenmodelle reduzieren, die manuell gepflegt werden müssen. Letztendlich kann Ihr Unternehmen so effektiver auf Erfahrungen reagieren, ohne dass Sie Vollzeitmitarbeiter für die Pflege der Genauigkeit oder der Modelle einsetzen müssen.

3. Geringe Kosten für die Modellpflege

Wenn ein Tool während der Vertragslaufzeit ständig gewartet werden muss, müssen Sie mit deutlich höheren Betriebskosten rechnen, die über den reinen Verkaufspreis hinausgehen. In Ihrer Ausschreibung für Textanalysen sollten Sie Fragen dazu stellen, wie viel Zeit und manuellen Aufwand Ihr Team oder ein Serviceteam des Anbieters aufwenden muss, um ein hohes Maß an Genauigkeit für all diese Modelle zu gewährleisten.

Ein wichtiger Faktor ist die Frage, wie viele Modelle - Kategorisierung, Sentiment, fortgeschrittene NLU - im Vergleich zu KI auf manuellen Regeln beruhen werden. Ein gesundes Gleichgewicht stellt sicher, dass Sie die Flexibilität haben, präzise Modelle zu erstellen, während Sie sich auf No-Code- oder Low-Code-Training verlassen, um die Genauigkeit und Qualität Ihrer Textanalysen zu erhalten. Dieses gesunde Gleichgewicht stellt sicher, dass Sie nicht erhebliche Mitarbeiterzeit von der Verbesserung der Erfahrungen auf die Wartung der Lösung umverteilen. 

4. Personalisierungsfunktionen, die das Engagement fördern

Engagement und Akzeptanz sind entscheidend für den Erfolg einer Analyselösung - eine hohe Anzahl regelmäßiger Nutzer führt dazu, dass mehr Maßnahmen ergriffen und mehr Möglichkeiten in Ihrem Unternehmen genutzt werden. Personalisierte Berichte nach Benutzer und Rolle garantieren, dass die richtigen Personen Zugang zu genau den Informationen haben, die sie benötigen, ohne redundante Details, die zu einer Lähmung der Analyse führen können.

Personalisiertes Reporting ist mehr als nur die Möglichkeit, verschiedene Dashboard-Ansichten zu erstellen, die mit einzelnen Personen im gesamten Unternehmen geteilt werden können. Einfache, personalisierte Textanalysen und Berichte führen zu mehr Engagement und ermutigen andere Benutzer im Unternehmen, die Lösung zu übernehmen. Um effektiv zu sein, muss personalisiertes Reporting die sich verändernde Struktur Ihres Unternehmens berücksichtigen und sich automatisch anpassen, wenn Mitarbeiter ihre Rolle innerhalb Ihres Unternehmens wechseln.

Im Rahmen des Evaluierungsprozesses sollten Sie prüfen, wie die Anbieter komplexe Organisationshierarchien verwalten. Denken Sie auch an die verschiedenen Arbeitssysteme - wie Desktops, mobile Geräte und CRMs wie Salesforce -, mit denen Ihre Mitarbeiter bereits arbeiten. Die Personalisierung ist eine wichtige Funktion, die Sie nicht ignorieren können.

5. Unterstützung für Echtzeit-Anwendungsfälle

Ein paar Sekunden Zeitersparnis machen für Customer Experience- und Contact Center-Teams den entscheidenden Unterschied aus. Ihre Textanalyselösung sollte Sie in die Lage versetzen, automatisch die richtigen Mitarbeiter zur richtigen Zeit zu benachrichtigen, basierend auf sich abzeichnenden Trends und neuen Möglichkeiten, Support-Tickets zu priorisieren, die Bewertung von Agenten zu automatisieren und Workflows in Echtzeit zu unterstützen. 

Echtzeit-Funktionen sind jetzt notwendig, um Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen aus Tausenden - wenn nicht Millionen - von Feedback-Datensätzen zu ergreifen. Daher sollte Ihre Textanalyselösung handlungsorientierte Erkenntnisse liefern, die automatisch priorisiert werden, je nachdem, ob Sie darauf reagieren können.

Echtzeit-Funktionen lenken die Aufmerksamkeit proaktiv auf das, was am wichtigsten ist, sparen Ihrem Unternehmen Zeit und ermöglichen eine schnelle Bereitstellung von wichtigen, umsetzbaren Erkenntnissen. Das Ergebnis ist nicht nur ein effizienteres und effektiveres Programm für das Erfahrungsmanagement, sondern letztlich auch eine Kostenersparnis.

6. Skalierbarkeit über mehrere Märkte und mehrsprachige Teams hinweg

Die Welt ist heute stärker vernetzt als je zuvor. Viele Unternehmen sind mehrsprachig und benötigen Fähigkeiten und Funktionen in ihren Lösungen, um ihre Kunden und Mitarbeiter angemessen bedienen zu können. Mehrsprachige Dienste und Lösungen können gesetzlich vorgeschrieben sein (z. B. in Kanada) oder über den Abschluss von Geschäften in mehrsprachigen Ländern (z. B. in Japan oder der Schweiz) entscheiden.

Echte globale Fähigkeiten gehen viel weiter als NLP in mehreren Sprachen - Anbieter sollten in der Lage sein, die Annahme zu erfüllen, dass nicht alle Menschen alle Sprachen sprechen. Es ist wichtig, die Fähigkeit eines Anbieters zu bewerten, Daten in mehreren Regionen zu hosten, Übersetzungen von eingehenden Kommentaren, mehrere Zeichensätze, KI-Modellierung in mehreren Sprachen und die Übersetzung von Beschriftungen und Text, der im Endbenutzer-Reporting erscheint, zu verarbeiten.

Um allen Mitarbeitern Ihres Unternehmens und allen, die mit ihm interagieren, den bestmöglichen Service zu bieten, sollten Sie zweifellos einer Lösung mit globalen Funktionen den Vorzug geben, die es allen ermöglicht, die Geschäftsziele gleichberechtigt und effizient zu erreichen.

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