Sentimentanalyse

Verstehen Sie die Stimmung der Nutzer in Agent-Gesprächen.

Die Sentimentanalyse hilft Ihnen zu verstehen, ob Nutzer positive, neutrale oder negative Gespräche mit einem Agent führen.

Nutzen Sie sie, um Themen, Abläufe oder Nutzerintentionen zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern.

Überblick

Das Sentiment wird nach Abschluss eines Gesprächs berechnet, nachdem die Plattform das Transkript analysiert hat.

Das Sentiment kann auf verschiedenen Ebenen angezeigt werden:

  • Über die Gespräche des Agents im ausgewählten Zeitraum hinweg.
  • In der Themenfindung, in der das Sentiment für jedes Thema aggregiert wird.
  • In unterstützenden Gesprächen, in denen Sie Beispiele hinter einem Trend prüfen können.

Sentimentanalyse aktivieren

Um die Sentimentanalyse zu aktivieren, öffnen Sie die Analysis-Einstellungen Ihres Agents und aktivieren Sie Sentiment analysis.

Dieselbe Einstellungsseite enthält auch den Schalter Topic discovery, der steuert, ob die abgeschlossenen Gespräche des Agents in Spotlight nach Themen gruppiert werden.

Analyse-Einstellungen mit Schaltern für Sentimentanalyse und Themenfindung

Analyse-Einstellungen mit aktivierter Sentimentanalyse und Themenfindung

Sentiment richtig interpretieren

Das Sentiment ist am nützlichsten, wenn Sie es mit Volumen und Gesprächsprüfung kombinieren.

  • Themen mit hohem Volumen und negativem Sentiment verdienen in der Regel zuerst Aufmerksamkeit.
  • Negatives Sentiment bei geringem Volumen kann ebenfalls wichtig sein, wenn es Compliance, Sicherheit oder Kundeneskalationen betrifft.
  • Neutrales Sentiment kann auf routinemäßige Gespräche oder Gespräche hinweisen, in denen der Nutzer keine klare Emotion geäußert hat.

Sentimentverlauf

Bei einzelnen Gesprächen kann die Sentimentanalyse zeigen, wie sich die Nutzerstimmung im Zeitverlauf verändert.

Jeder bewertete Nutzerbeitrag wird auf einer Skala von negativem bis positivem Sentiment dargestellt. Nutzen Sie den Verlauf, um zu erkennen, wann sich ein Gespräch verbessert oder verschlechtert hat oder neutral blieb.

Diagramm zum Sentimentverlauf mit bewerteten Nutzerbeiträgen und dem besten Moment im
Gespräch

Sentimentverlauf über bewertete Nutzerbeiträge hinweg

Zusammenhang mit der Themenfindung

Topic discovery gruppiert ähnliche Gespräche nach Themen. Das Sentiment wird dann über die Gespräche aggregiert, die dem jeweiligen Thema zugeordnet sind.

Damit können Sie Fragen beantworten wie:

  • Bei welchen Themen sind Nutzer am stärksten frustriert?
  • Welche Themen verbessern sich im Zeitverlauf?
  • Bei welchen Themen mit hohem Volumen ist das Sentiment überwiegend neutral oder positiv?

Historische Daten

Historische Gespräche zeigen nur dann ein Sentiment, wenn dafür eine Sentimentanalyse erstellt wurde.

Wenn ältere Gespräche in Spotlight erscheinen, aber kein Sentiment verfügbar ist, liegt für diesen Zeitraum möglicherweise keine zugrunde liegende historische Analyse vor.