Die Reise von Sunrise mit Insight NarratorInterview

F1: Könnten Sie zu Beginn kurz Ihr Unternehmen und Ihre Rolle vorstellen und erläutern, wie Insight Narrator von SANDSIV als KI Data Analysis Accelerator Tool in Ihren Datenanalyseprozess integriert wurde? Welche spezifischen Anforderungen haben Sie dazu veranlasst, diese Lösung in Betracht zu ziehen?

Helen: Ich bin Senior Director of Customer Experience and Quality bei Sunrise, dem zweitgrößten Telekommunikationsanbieter der Schweiz. Wir bieten Mobilfunk-, Festnetz- und TV-Produkte sowie eine Reihe angrenzender Dienstleistungen an.

Als wir mit dem Einsatz von Insight Narrator begannen, waren wir auf der Suche nach einem Tool zur Verbesserung unserer Analyse von Kundenfeedback, insbesondere von NPS-Umfragen und Beschwerden. Insight Narrator wurde als eigenständiges Produkt eingeführt, das sich nahtlos in unsere bestehenden VOC- und CX-Tools integrieren lässt. Es ermöglichte uns, tiefer in die Daten einzudringen und Muster und Beziehungen aufzudecken, die mit traditionellen Analysen nicht erfasst werden konnten.

Wir implementierten es zunächst als „Kochtopf“, um Stimmungen zu analysieren und natürliche Cluster von Treibern zu identifizieren. Das Ziel war es, das Gewicht und die Besonderheiten dieser Faktoren bei der Gestaltung der allgemeinen Kundenzufriedenheit besser zu verstehen.

F2: Auf welche Herausforderungen stießen Sie vor der Einführung von Insight Narrator bei der Analyse von Kundenfeedback mit den von Ihnen verwendeten CX-Tools? Welche Lücken haben Sie entdeckt, die Sie daran gehindert haben, tiefere und zeitnähere Einblicke zu gewinnen?

Helen: Mit unseren vorherigen Tools haben wir uns stark auf Textanalysen verlassen, aber wir sind auf mehrere Probleme gestoßen:

• Tagging-Lücken: Ein erheblicher Teil der Kommentare wurde nicht getagt, weil immer wieder neue Wortcluster auftauchten.
• Mangel an Trend-Insights: Die Tools konnten zwar dominante Themen aufzeigen, aber Schwankungen oder Veränderungen im Zeitverlauf nicht effektiv erfassen.
• Oberflächliche Analyse: Die Textanalyse-Tools waren gut darin, uns zu sagen, „worüber“ die Kunden sprachen, aber nicht „warum“.

Diese Einschränkungen hinderten uns daran, die für fundierte Entscheidungen erforderlichen Erkenntnisse zu gewinnen.

F3: Können Sie ein konkretes Beispiel nennen, bei dem Insight Narrator zur Lösung einer analytischen Herausforderung beigetragen hat? Welche Erkenntnisse hat das Tool aufgedeckt, die mit Ihren vorherigen Tools nicht erkennbar waren?

Helen: Eine der faszinierendsten Entdeckungen war, als wir Feedback aus NPS-Umfragen mit Kundenbeschwerden kombinierten. Durch die gemeinsame Analyse dieser Datensätze konnten wir neue Prioritäten setzen und die wahre Bedeutung bestimmter Bereiche erkennen, die im NPS-Feedback allein nicht sofort ersichtlich waren.

So stellten wir beispielsweise fest, dass einige Bereiche, die für NPS-Verweigerer nicht zu den wichtigsten Anliegen gehörten, in Verbindung mit den Beschwerdedaten zu kritischen Bereichen wurden. Dadurch wurden klare Prioritäten für sofortige Maßnahmen deutlich und wir konnten unsere Ressourcen dort einsetzen, wo sie die größte Wirkung erzielen würden.

F4: Welche signifikanten Veränderungen haben Sie seit der Integration von Insight Narrator in Bezug auf die betriebliche Effizienz und die Reaktionszeiten auf die Erkenntnisse festgestellt? Wie haben Sie diese Erkenntnisse teamübergreifend genutzt, und wie haben sie sich auf strategische Entscheidungen und das Kundenerlebnis ausgewirkt?

Helen: Wir haben noch keine messbaren Ergebnisse, aber mein Hauptziel mit Insight Narrator ist es, über oberflächliche Analysen hinauszugehen. Das Tool zeigt bereits sein Potenzial, nicht nur fehlerhafte Prozesse, sondern auch die genauen Bereiche aufzuzeigen, die Aufmerksamkeit benötigen. Diese Präzision wird es uns ermöglichen, spezifische Maßnahmen zu ergreifen, um sowohl die betriebliche Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit langfristig zu verbessern.

—Was ist Insight Narrator?

Insight Narrator ist eine erzählerische Lösung, die Ihr CX-Team von komplexen Datenanalysen befreit. Sie bietet präzise Anleitungen und umsetzbare Feedback-Informationen, so dass sich Ihr Team darauf konzentrieren kann, wirkungsvolle Projekte voranzutreiben und das Kundenerlebnis mit Zuversicht und Geschwindigkeit zu verbessern.