{"id":5052,"date":"2018-04-23T08:46:10","date_gmt":"2018-04-23T06:46:10","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=5052"},"modified":"2026-02-11T14:52:51","modified_gmt":"2026-02-11T13:52:51","slug":"voice-loesungen-im-banking-eine-uebersicht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/voice-loesungen-im-banking-eine-uebersicht\/","title":{"rendered":"Voice L\u00f6sungen im Banking \u2013 eine \u00dcbersicht"},"content":{"rendered":"\n\n
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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Diese Einsch\u00e4tzung unterstreicht eine Studie von Cap Gemini Consulting<\/a>. Auf einer Basis von \u00fcber 2500 befragten Kunden in Deutschland, Frankreich, USA und dem Vereinigten K\u00f6nigreich zeigt die Studie auf, was Menschen, die auf Voicebots Zugriff haben, bereits damit machen. Dar\u00fcber hinaus geht die Studie auf Basis von sogar 5000 Interviews davon aus, dass 2020 immerhin 40% aller Kunden per Voicebot auf die Informationen von Firmenwebseiten oder Apps zugreifen werden. 31% der Befragten glauben, dass sie mit Ihrer Stimme einkaufen oder Bankgesch\u00e4fte erledigen werden. Kein Wunder, dass beispielsweise bei der UBS seit mehreren Monaten an einer Anwendung, einem sogenannten \u00abSkill\u00bb f\u00fcr \u00abAlexa\u00bb<\/a> gearbeitet wird, mit dem Informationen \u00fcber das eigene Verm\u00f6gen, die Erreichung von Anlagezielen oder beispielsweise der Kontostand abgerufen werden k\u00f6nnen. Das Einsparungspotential in diesem Bereich ist, verglichen mit einer telefonischen Interaktion, enorm. So betr\u00e4gt der Anteil der telefonischen Kontakte, die sich auf Kontostandsanfragen beziehen, im schweizerischen Retailbanking nach wie vor bis zu 35% aller Anfragen.<\/p>\n\n\n

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\u00a0Einfache Identifikation des Kunden durch Sprachl\u00f6sungen<\/h2>\n\n\n\n

Doch mal ab von solcher Zukunftsmusik, auch heute bietet die Analyse und Verarbeitung von Sprache durch technologische Anwendungen enorme M\u00f6glichkeiten. Dies beginnt schon bei der notwendigen Identifikation des Kunden im telefonischen Kontakt. Der Sprung, den die Technologie in den letzten 14 Monaten gemacht hat, kann als enorm bezeichnet werden. Einerseits bieten heute viele Unternehmen mehr oder minder fortgeschrittene L\u00f6sungen zur Identifikation des Kunden am Telefon an. Nachdem in den vergangenen Jahren ja schon grosse US-amerikanische Technologiefirmen wie Nuance oder Nice die Voice Biometrie auch in der Schweiz salonf\u00e4hig gemacht haben<\/a>, werden technologische L\u00f6sungen zunehmend auch f\u00fcr den Mittelstand interessant. Eine Identifikation kann in diesem Zusammenhang mehr oder minder sophistiziert ausgef\u00fchrt werden. L\u00f6sungen wie Pindrop<\/a> beispielsweise erg\u00e4nzen den Stimmabdruck mit einer tiefgehenden Analyse des Telefonverhaltens bez\u00fcglich des in Anspruch genommenen Netzwerks, des verwendeten Endger\u00e4ts und der Bedienung desselben. So k\u00f6nnen wirklich „wasserdichte“ Identifikationen des Kunden in k\u00fcrzester Zeit vorgenommen werden.<\/p>\n\n\n\n

Kundenzufriedenheit \u00fcber die Sprache messen<\/h2>\n\n\n\n

Das grosse Potential die Identifizierung des Kunden hinaus liegt jedoch heute in der Verkn\u00fcpfung von Sprachaufzeichnung und -analyse, Machine Learning und Big Data. Das zeigt beispielsweise das Unternehmen Precire Technologies<\/a> aus Aachen in Deutschland. Es gibt an, die menschliche Sprache entschl\u00fcsselt zu haben. Das Ergebnis ist verbl\u00fcffend. Aus aufgezeichneten Kundengespr\u00e4chen lassen sich so grunds\u00e4tzliche Aussagen etwa \u00fcber die kommunikative Wirkung einer Sprache, \u00fcber Emotionen, Pers\u00f6nlichkeit und sprachliche Kompetenz eines Menschen, aber auch \u00fcber Motive und Einstellungen einzelner oder Gruppen von Menschen treffen.<\/p>\n\n\n\n

Im Banken Umfeld ist das nat\u00fcrlich vor allem f\u00fcr das Zusammenspiel von Mitarbeiter und Kunde relevant. Das Tool misst die reale Zufriedenheit des Kunden (und des Mitarbeiters) zu Beginn, w\u00e4hrend und am Ende des Gespr\u00e4chs. Solche automatisierten Kundenzufriedenheitsmessungen k\u00f6nnen als eine echte Erg\u00e4nzung zur heutigen \u201eMasterkennzahl\u201c NPS gesehen werden, welche laut Service Excellence Cockpit<\/a> heute immerhin schon von 60% aller Contact Center angewandt wird. Dabei bewertet der Kunde anhand der Frage \u201eW\u00fcrden Sie uns weiterempfehlen?\u201c die Beziehung auf einer Skala von 0 bis 10. Diese Bewertung ist subjektiv, kann politischen Erw\u00e4gungen unterliegen (also auch wie bei Trump g\u00e4nzlich fehlen oder falsch sein!) und basiert auf l\u00e4ngerfristigen Erfahrungen. Auch eine Messung der Frage \u201eW\u00fcrden Sie uns auf der Basis der letzten Interaktion weiterempfehlen?\u201c unterliegt dem gleichen Bias, kann also nicht als Ausdruck der Zufriedenheit mit eben dieser Interaktion an eben diesem Touchpoint gesehen werden. Eine Messung auf Basis eines einzelnen Erlebnisses erscheint also insbesondere zur Steuerung konkreter Mitarbeiter problematisch. Auch muss der Kunde immer wieder erneut Zeit f\u00fcr eine Beantwortung einzelner Fragen oder eines Fragebogens aufwenden. Mit der Zeit nervt dies. Eine Befragung des Kunden bez\u00fcglich des NPS sollte sich also auf die j\u00e4hrliche Durchf\u00fchrung beschr\u00e4nken.<\/p>\n\n\n\n

Empathie als Schl\u00fcssel zur korrekten Messung<\/h2>\n\n\n\n

\u00dcberdies ist eine Befragung nach jeder Interaktion auch wie oben skizziert wenig empathisch. Normalerweise sp\u00fcrt ein Ansprechpartner ja aus dem Gespr\u00e4ch heraus, wie zufrieden der Kunde ist. Sein Anreiz, diese Information in ein System zur logischen Weiterentwicklung der Kundenbeziehung einzutragen h\u00e4lt sich jedoch, gerade bei problematischen Gespr\u00e4chen in Grenzen. Dieses Dilemma l\u00f6sen die beschriebenen Analyse-Systeme auf. Sie messen tats\u00e4chlich die konkrete Zufriedenheit, an dem, was der Kunde f\u00fchlt und erlebt. Diese Messung findet tief in der Psyche des Kunden und im Moment des Erlebens statt.<\/p>\n\n\n\n

Durch die Kombination von NPS als \u00fcbergeordneter Kennzahl und den Precire Touchpoint Messungen ist es somit m\u00f6glich, nicht nur R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Interaktionsqualit\u00e4t und das reale Erlebnis des Kunden zu ziehen, sondern auch noch Handlungen abzuleiten: Nicht zufriedenstellende Erlebnisse werden registriert und der Kunde kann beim n\u00e4chsten Kontakt gezielt bearbeitet werden, um die Beziehung wieder positiv zu gestalten. Retentionskampagnen werden so dank Sprachanalyse noch gezielter und logischer.<\/p>\n\n\n\n

Einerseits spart sich so das Unternehmen Post-Call-Befragungen und kann andererseits auf der Basis von objektiven Messungen individuelle Trainingsprogramme zusammenstellen. So profitiert auch das Mitarbeiter- und F\u00fchrungskr\u00e4fte Coaching von der zunehmenden Digitalisierung im Kundenservice. Schlussendliches Ziel der Analyse ist es, dass Gespr\u00e4che sowohl k\u00fcrzer als auch erfolgreicher im Hinblick auf Kundenzufriedenheit als auch im Hinblick auf Cross- und UpSelling werden.<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e4tsanalyse von Telefongespr\u00e4chen<\/h2>\n\n\n\n

Bei VoiXen<\/a> geht es vor allem um die Auswertung von aufgenommenen Kunden-Gespr\u00e4chen, egal ob am Telefon oder in der Filiale. Der Nutzen ergibt sich, neben der Dokumentationspflicht solcher Gespr\u00e4che vor allem in Projekten, in denen die Basis f\u00fcr ein systematisches Customer Experience Management gelegt wird. Hier arbeitet man h\u00e4ufig mit der Erstellung einer Kundencharta. Dabei werden f\u00fcr die Mitarbeiter grundlegende Verhaltensweisen, Einstellungen und auch „Dos and Don`ts\u00bb im Kundenkontakt definiert. Hinterlegt man diese Regeln im System und zeichnet alle Gespr\u00e4che auf, kann man nun beispielsweise auswerten, wie h\u00e4ufig und gut diese Regeln befolgt wurden oder nicht. Zu Coachingzwecken kann eine F\u00fchrungskraft dann nach einem spezifischen Sachverhalt suchen, ein Gespr\u00e4ch selektieren, in dem genau dieser Sachverhalt vorkommt und dieses mit dem Agenten besprechen.<\/p>\n\n\n\n

H\u00e4ufig sind solche Coachinggespr\u00e4che in der heutigen Praxis ohne Technologieunterst\u00fctzung sehr aufwendig, da man erst einmal ein passendes aufgezeichnetes Gespr\u00e4ch finden muss. Hat man dieses dann gefunden, kann ein Mitarbeiter im Telefonkontakt immer darauf hinweisen, dass es sich ja bei dem gefundenen Sachverhalt „um eine Ausnahme handelt“. Eine auf einer solchen Kundencharta basierende F\u00fchrung ist so verh\u00e4ltnism\u00e4ssig m\u00fchsam.<\/p>\n\n\n\n

Und dann ist da ja bei allen L\u00f6sungen, die auf einer Speech-to-Text basierten und mehr oder minder intelligenten Auswertung beruhen, das Problem der Sprachen. Weitverbreitete Hochsprachen wie Deutsch, Englisch, Spanisch oder Franz\u00f6sisch sind in der Regel durch die internationalen Anbieter gut abgedeckt. Aber gerade in der Schweiz ist man ja mit Mundart konfrontiert. Und da haben internationale L\u00f6sungen h\u00e4ufig ihre „blinden Flecken“. Auf die Frage, wann denn Dialekte auf der Entwicklungs-Agenda stehen, erntet man h\u00e4ufig ein Achselzucken. In dieser L\u00fccke positionieren sich die L\u00f6sungen von Spitch.<\/a> So sieht man bereits erste Anwendungen am Markt, in denen etwas gelingt, was ich als Deutscher seit Jahren versuche: Die Schweizer zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Mehr \u00fcber die Einbettung von Voice-tools im Banking erfahren Sie im Seminar „Customer Experience Management im Banking“<\/a> am 5. Juni am IFZ. Anmelden k\u00f6nnen Sie sich hier<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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