Was ist Customer Service Analytics?

Kundenservice Analytics (CSA) umfasst das Erfassen, Analysieren und Interpretieren von Daten im Zusammenhang mit Kundeninteraktionen und -feedback, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Customer Experience verbessern und als Grundlage für Geschäftsstrategien dienen können. Diese Daten können von verschiedenen Berührungspunkten wie Nachrichten, Einkäufen, Umfragen, Kommentaren in sozialen Medien und mehr gesammelt werden.

Das Hauptziel von Customer Service Analytics ist es, das Verhalten, die Bedürfnisse und die Vorlieben der Kunden zu verstehen, um die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Kundeninteraktionen können Unternehmen Trends erkennen, die Effektivität ihrer Kundenservice-Strategien bewerten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial aufdecken. Die durch Customer Service Analytics gewonnenen Erkenntnisse können dazu beitragen, Geschäftsprozesse zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und letztendlich die Kundenloyalität und -bindung zu erhöhen. Verschiedene Tools und Technologien werden eingesetzt, um diese Daten zu sammeln und zu analysieren und so einen umfassenden Überblick über die Kundeninteraktionen und das Feedback zu erhalten.

‍

Termin vereinbaren

Lasst uns darüber sprechen, wie wir euer Unternehmen mit Composable Commerce, künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Science und Data Engineering optimieren können.

Termin vereinbaren

Verwandte Begriffe

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine fortgeschrittene Technik der künstlichen Intelligenz (Generative AI), die die Ausgabe großer Sprachmodelle (LLMs) optimiert.

LLMOps (Large Language Model Operations)

LLMOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken und Arbeitsabläufen, die der Entwicklung, dem Einsatz und der Verwaltung von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) gewidmet sind, insbesondere solchen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren.

Generative KI

Generative KI bezieht sich auf eine Art künstlicher Intelligenz, die neue Datenproben aus derselben Verteilung wie ein bestimmter Satz von Trainingsdaten erstellen kann.