Die wichtigsten Erkenntnisse
- Welches das beste Conversational-Intelligence-Tools ist, hängt davon ab, wo die Daten in Ihrem Unternehmen verarbeitet werden, nicht davon, welche Plattform die meisten Funktionen bietet.
- Conversational-Intelligence-Plattformen lassen sich in drei Kategorien unterteilen: Unterstützung in Echtzeit, nachträgliche Anrufanalysen und Qualitätssicherung sowie umfassende KI-basierte CX-Suiten. Jede löst ein anderes betriebliches Problem.
- Transkriptionsgenauigkeit und Governance sind auf Unternehmensniveau unverzichtbar. Schlägt die Transkription in verschiedenen Sprachen und Umgebungen fehl, sind alle daraus abgeleiteten Erkenntnisse unzuverlässig.
- Native KI mit einem gemeinsam genutzten Datenmodell ist wichtiger als eine große Anzahl von Funktionen. Ein Conversational-Intelligence-Tool, das sich nicht auf der Hauptplattform befindet, erzeugt Kontextlücken, die KI-gestützte Erkenntnisse und die Workforce Orchestration einschränken.
Nicht alle Conversational-Intelligence-Tools lösen dieselben Probleme. Einige unterstützen Mitarbeiter in Echtzeit während eines Live-Anrufs. Andere analysieren die Gespräche nachträglich, um Trends zu erkennen und ein umfassendes Coaching der Support-Teams zu ermöglichen. In diesem Leitfaden lernen Sie die Stärken der einzelnen Typen und die besten Einsatzbereiche kennen.
Einige Teams benötigen Unterstützung in Echtzeit während eines Live-Anrufs, andere bevorzugen nachträgliche Anrufanalysen und Qualitätssicherung in großem Maßstab. Contact Center in großen Unternehmen benötigen oft beides – integriert in dieselbe Plattform, die auch Routing, Workforce Engagement Management, Compliance und Omnichannel-Kontext für sich ändernde Kundenanforderungen bereitstellt.
Wenn Sie die falschen Tools kaufen, erhalten Sie keine schlechten Ergebnisse. Sie erhalten Ergebnisse, die sich nicht in Bezug setzen oder verknüpfen lassen. Mit der richtigen Conversational-Intelligence-Architektur müssen Sie nicht zwischen Echtzeit-Unterstützung und detaillierten Erkenntnissen aus nachträglichen Anrufanalysen wählen, denn sie liefert beides – und zudem Verbindungen zu jedem Workflow, der diese Informationen benötigt.
Dieser Leitfaden richtet sich an Führungskräfte im Bereich Customer Experience (CX) und Contact Center, die Conversational-Intelligence-Plattformen und Support-Tools evaluieren und für die Entscheidungsfindung mehr Informationen als einen einfachen Funktionsvergleich benötigen.
Warum Conversational Intelligence im Contact Center unverzichtbar ist
Laut dem Genesys-Bericht zum Stand der Customer Experience 2026 werden in 48 % der Unternehmen Informationen immer noch nicht automatisch von virtuellen Agenten an menschliche Mitarbeiter weitergegeben. 95 % der Verbraucher sind allerdings der Meinung, dass die kanalübergreifende Beibehaltung des Kontexts für eine gute Customer Experience entscheidend ist. Die Verbreitung von künstlicher Intelligenz (KI) nimmt weiter zu, aber aufgrund veralteter Infrastrukturen wird dadurch für viele Unternehmen die Verwaltung von Gesprächen schwieriger, nicht einfacher. Die Überwachung der Kundenstimmung, das Aufdecken von Compliance-Risiken und die Durchführung erweiterter Analysen in allen Kanälen erfordern eine ganz neue Ebene.
Mehr Technologie allein wird das Problem nicht lösen. Sie müssen in Echtzeit und im großen Maßstab nachvollziehen können, was in jedem Gespräch passiert, und diese Erkenntnisse dann effektiv zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse nutzen.
Ohne diese Transparenz können Sie nicht feststellen, warum die Bearbeitungszeiten steigen, welche Verhaltensweisen von Agenten zu Unzufriedenheit führen oder wo Customer Journeys fehlschlagen. Sie treffen betriebliche Entscheidungen anhand von unvollständigen Informationen.
Conversational-Intelligence-Tools erfassen, transkribieren und analysieren Interaktionen im großen Maßstab, wodurch Absichten und Muster in jedem Gespräch erkennbar werden. In Kombination mit einem gemeinsam genutzten Datenmodell können diese Erkenntnisse für Qualitäts-, Coaching-, Personalplanungs- und Betriebsentscheidungen herangezogen werden. So lassen sich Gesprächsdaten unternehmensweit nutzen. Die derzeit verfügbaren Tools variieren stark darin, welche Daten sie erfassen, wie sie diesen Kontext analysieren und wohin die Erkenntnisse fließen. Im nächsten Abschnitt wird erklärt, wie sich die Tools unterscheiden.
Was ein effektives Conversational-Intelligence-Tool für die CX ausmacht
Nicht alle Conversational-Intelligence-Plattformen bieten die gleichen Vorteile. Bevor Sie die Angebote von Anbietern evaluieren, sollten Sie definieren, was in Ihrem Unternehmen Priorität hat. Anhand der folgenden Kriterien können Sie die Tools, die reine Erkenntnisse generieren, von den Tools unterscheiden, mit denen sich relevante Ergebnisse erzielen lassen.
Genauigkeit und Kalibrierung
Alle weiteren Schritte hängen davon ab. Ist die Spracherkennung unzuverlässig, setzt jede daraus abgeleitete Erkenntnis auf einer fehlerhaften Annahme auf. Zu Contact Centern in großen Unternehmen gehören mehrsprachige Teams, Kundendienstteams, regionale Akzente und laute Umgebungen. Eine Plattform, die nur für eine Sprache unter kontrollierten Bedingungen kalibriert ist, versagt in solchen Anwendungsfällen. Genauigkeit bildet die Grundlage.
Echtzeit-Unterstützung oder nachträgliche Anrufanalysen
Mit nachträglichen Anrufanalysen lassen sich die Prozesse im Laufe der Zeit verbessern. Echtzeit-Daten ermöglichen sofortige Reaktionen und beeinflussen daher das Ergebnis unmittelbar. Das richtige Verhältnis hängt von Ihrem Betrieb ab, aber die wirkungsvollsten Implementierungen bieten beides. Suchen Sie nach Plattformen, die beides bieten, aber dafür keine separaten Tools erfordern.
Kanalabdeckung: sprachbasierte und digitale Kanäle sowie ein umfassender Überblick
Kunden verwenden nicht nur einen Kanal. Eine Plattform, die Sprachanrufe, aber keine Chats, E-Mails oder Nachrichten analysiert, generiert isolierte Daten, die nicht die gesamte Customer Journey abdecken. Achten Sie auf übergreifende Analysen für alle Ihre Kanäle.
Interaktionsbewertung und automatisierte Qualitätssicherung
Manuelle Qualitätssicherungen bewerten nur einen Bruchteil der Interaktionen, führen zu einer Voreingenommenheit der Prüfer und sind nicht skalierbar. Bei einer automatisierten Bewertung werden 100 % der Interaktionen anhand konsistenter Kriterien evaluiert, Coaching-Scorecards erstellt und Leistungstrends im Zeitverlauf verfolgt.
Native Plattformintegration im Vergleich zu Add-ons
Ein Conversational-Intelligence-Tool, das sich nicht auf Ihrer Hauptplattform befindet, verursacht einen größeren Integrationsaufwand und Kontextlücken. Wenn Conversational Intelligence nativ in die Plattform integriert ist, die auch das Routing, das Workforce Engagement Management und die Mitarbeiter-Desktops verwaltet, werden Erkenntnisse direkt mit den relevanten Workflows verknüpft. Nachträglich hinzugefügte Support-Tools generieren Berichte, während native KI mit einem gemeinsam genutzten Datenmodell Conversational Intelligence für Aktionen in den Bereichen Routing, Workforce Orchestration, Qualitätssicherung und Automatisierung nutzt.
KI-Architektur: speziell für die CX entwickelt oder allgemeine LLMs
KI-Modelle für allgemeine Zwecke werden nicht anhand von Contact Center-Gesprächen trainiert. Sie verstehen weder den spezifischen Kontext noch die Compliance-Anforderungen oder Kundenstimmungsmuster der CX. Zweckbestimmte KI ermöglicht eine präzisere Absichtserkennung, relevantere Stimmungsanalysen und -bewertungen sowie eine vertrauenswürdigere Automatisierung.
Governance und Überprüfbarkeit
In regulierten Branchen können Sie keine KI einsetzen, deren Vorgehen Sie nicht erklären können. Ihre Conversational-Intelligence-Plattform muss konfigurierbare Richtlinien zur Datenaufbewahrung, rollenbasierte Zugriffskontrollen, Sicherheitszertifikate, Schutzmaßnahmen für die Anrufüberwachung und nachvollziehbare Bewertungen bieten. Wenn Rechts-, Datenschutz- oder Risikoteams fragen, warum eine Interaktion gemeldet wurde, muss die Plattform eine eindeutige Antwort liefern. Laut einer Studie von Gartner ist in Unternehmen mit KI-Governance-Plattformen die Wahrscheinlichkeit einer effektiven KI-Governance 3,4-mal höher als in Unternehmen ohne entsprechende Plattform.
Die verschiedenen Conversational-Intelligence-Tools und ihre Einsatzbereiche
Der Markt lässt sich in drei allgemeine Kategorien untergliedern. Jede davon löst ein anderes Problem. Für die Auswahl des richtigen Tools müssen Sie wissen, wo die Daten in Ihrem Betrieb am dringendsten benötigt werden.
Plattformen für Unterstützung in Echtzeit
Diese Plattformen hören bei Live-Gesprächen mit und blenden während der Interaktionen nützliche Tipps ein:
- Empfehlungen zur Next Best Action
- Wissensbasierte Vorschläge
- Eskalationswarnungen
- Compliance-Hinweise in Echtzeit
Stärken: Unmittelbare Auswirkungen auf die Mitarbeiterleistung. Ermöglichen eine Reduzierung der Bearbeitungszeit, Verbesserung der Lösungsrate beim Erstkontakt und schnellere Einarbeitung der Mitarbeiter.
Am besten geeignet für: Contact Center mit hohem Anrufaufkommen, komplexen Produkten oder Compliance-Anforderungen, bei denen die Unterstützung während des Gesprächs und die Live-Anrufüberwachung die Lösungsqualität direkt beeinflussen.
Plattformen für nachträgliche Anrufanalysen und Qualitätssicherung
Diese Plattformen analysieren aufgezeichnete Interaktionen nach deren Beendigung. Sie transkribieren Gespräche, bewerten sie anhand vorgegebener Kriterien, identifizieren Trends in großen Datenmengen und weisen Supervisoren auf Coaching-Möglichkeiten hin.
Stärken: Umfassende Qualitätssicherung ohne manuelle Stichproben. Identifizieren systemische Probleme und liefern die notwendigen Hinweise für Prozessoptimierungen.
Am besten geeignet für: Unternehmen, die Wert auf Personalentwicklung, Compliance-Überwachung und Customer-Experience-Analysen in Sprach- und digitalen Kanälen legen.
Umfassende KI-basierte CX-Suiten mit nativer Conversational Intelligence
In diesem Fall dient Conversational Intelligence nicht mehr allein der Berichterstattung, sondern wird zu einem operativen System. Diese Plattformen integrieren Conversational Intelligence direkt in die Architektur, die alle Interaktionen verwaltet, statt sie nur nachträglich darauf aufzusetzen.
Die Genesys Cloud™-Plattform ist das beste Beispiel für diesen Ansatz. Conversational Intelligence ist nativ in die Plattform integriert, die auch Omnichannel-Routing, KI-native Workforce Orchestration, Qualitätssicherung, Mitarbeiterengagement, KI-Automatisierung und Mitarbeiter-Desktops unterstützt. Die Gesprächsbewertung fließt sofort in die Coaching-Workflows ein.
Wenn sich die Kundenstimmung ändert, kann das Routing unmittelbar angepasst werden. Erkannte Compliance-Risiken werden in dem System gemeldet, das die Supervisoren bereits verwenden.
Genesys Cloud AI wurde speziell für die Customer Experience entwickelt und mit realen Interaktionsdaten trainiert. Daher sind die Absichtserkennung, Sprachanalyse und automatisierte Qualitätssicherung gezielt auf Contact Center-Gespräche abgestimmt. Diese KI-native Architektur verknüpft Routing-, Interaktions-, Personal- und Betriebsdaten über ein gemeinsam genutztes Datenmodell, sodass jede Erkenntnis für operative Maßnahmen genutzt werden kann.
Stärken: KI-Funktionen, die über eine einheitliche Plattform direkt mit Routing, Workforce Orchestration, Compliance und Automatisierung verknüpft sind.
Am besten geeignet für: Contact Center großer Unternehmen in regulierten Branchen, die Conversational Intelligence als grundlegende Funktion in komplexen Omnichannel-Umgebungen benötigen.
Wie diese Tools in Bezug auf die wichtigsten Kriterien abschneiden
Nicht alle Tools aus den drei Kategorien erfüllen alle Evaluierungskriterien aus dem vorherigen Abschnitt. In der folgenden Tabelle sind die Tools und die verschiedenen Kriterien aufgeführt, sodass Sie genau sehen, welche Anforderungen die einzelnen Kategorien erfüllen, welche sie nur teilweise abdecken und wo Lücken entstehen.
| Kriterien | Unterstützung in Echtzeit | Nachträgliche Anrufanalysen | Umfassende KI-basierte CX-Suiten |
| Echtzeit-Unterstützung für Mitarbeiter | ✓ | ~ | ✓ |
| Trendanalysen nach Anrufen | ~ | ✓ | ✓ |
| 100 % automatisierte QS-Ergebnisse | ~ | ✓ | ✓ |
| Native Workforce-Management-Integration | × | ~ | ✓ |
| Omnichannel (Sprach- und digitale Kanäle) | ~ | ✓ | ✓ |
| Native Compliance-Aufzeichnung | × | ~ | ✓ |
| Agentische KI | × | × | ✓ |
Legende
✓ = Vollständig native Funktion
~ = Unterstützt mit Einschränkungen, Add-ons oder teilweiser Funktionalität
× = Keine primäre Funktion
Das Muster ist klar erkennbar. Plattformen für die Unterstützung in Echtzeit überzeugen durch eine hohe Geschwindigkeit. Plattformen für nachträgliche Anrufanalysen und die Qualitätssicherung sind die beste Lösung für detaillierte Informationen und eine große Abdeckung. Umfassende KI-basierte CX-Plattformen bieten beides – und eine zusätzliche Integrationsebene, durch die die Erkenntnisse im gesamten Betrieb nutzbar werden.
In Contact Centern, die Conversational Intelligence als eigenständige Funktion benötigen, lassen sich die Typen 1 und 2 schneller implementieren. Für Unternehmen, die Daten für Routing, Workforce Engagement, Compliance und agentische KI in der Customer Experience nutzen möchten, ist eine Suite die einzig skalierbare Architektur.
Conversational Intelligence in der CX: Wie Genesys Unternehmen bei der Implementierung unterstützt
Die meisten Conversational-Intelligence-Plattformen liefern Erkenntnisse. Die Genesys Cloud-Plattform zeichnet sich dadurch aus, dass alle Funktionen dasselbe Datenmodell nutzen und auf dasselbe Kundenprofil zugreifen. Conversational Intelligence liefert kontinuierlich Informationen für Routing, Qualitätssicherung, Workforce Orchestration und Automatisierung, um die Ergebnisse für Kunden und Mitarbeiter zu verbessern.
Sprach- und Textanalyse
Sprach- und Textanalysen erfassen und bewerten automatisch jede Interaktion in Sprach- und digitalen Kanälen. Dadurch können Ihre Teams das Kundenverhalten besser nachvollziehen. Supervisoren profitieren von einer umfassenden Qualitätssicherung, die Führungsebene kann Trenddaten zum gesamten Betrieb abrufen und Compliance-Teams erhalten den erforderlichen Prüfpfad – alles auf einer zentralen Plattform.
Agent Copilot
Agent Copilot bietet Unterstützung in Echtzeit während Live-Interaktionen: relevante Informationen, Empfehlungen für die Next Best Action, automatisierte Zusammenfassungen der Anrufe und Compliance-Hinweise im Verlauf des Gesprächs. Die Folge sind schnellere Lösungen, konsistentere Customer Experiences und eine kürzere Einarbeitungszeit für Mitarbeiter.
Agentische KI
Agentische KI versteht die Kundenabsicht, ergreift systemübergreifende Maßnahmen und betreut Interaktionen von Anfang bis Ende. Bei einer Eskalation wird der vollständige Gesprächskontext an den Mitarbeiter übergeben, sodass Kunden sich niemals wiederholen müssen.
Workforce Engagement Management
Genesys Cloud Workforce Engagement Management verknüpft Conversational Intelligence direkt mit der Leistungsentwicklung. Die Plattform erfasst und bewertet jede Sprach- und digitale Interaktion automatisch. So können Ihre Teams das Kundenverhalten besser nachvollziehen. Anschließend fließen diese Interaktionsbewertungen automatisch in Coaching-Workflows ein. Dies hilft Supervisoren dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne Anrufe manuell überprüfen zu müssen. Für Prognosen, Kapazitäts- und Einsatzplanung sowie Qualitäts- und Leistungsmanagement kann dasselbe native Datenmodell genutzt werden. So wird eine KI-gestützte Workforce Orchestration möglich.
Nestlé
Mit 40 Contact Centern in 188 Ländern benötigte Nestlé Conversational-Intelligence-Tools, die in die Plattform für das Workforce Management integriert sind, keine nachträglichen Add-ons.
Die Herausforderung
Aufgrund der manuellen Qualitätssicherung (QS) konnten Supervisoren nur einen Bruchteil der Anrufe für die Überprüfung auswählen. Prognosen und Einsatzplanung basierten auf manuell verwalteten Tabellen, sodass die meisten Interaktionen nicht analysiert wurden und das Coaching eher reaktiv als proaktiv war.
Der Ansatz
Nestlé implementierte Genesys Cloud CX mit Workforce Engagement Management, aktivierte Sprach- und Textanalysen zur Erkennung von Themen und Stimmungsanalysen bei Live-Interaktionen und ersetzte manuelle QS-Stichproben durch ein automatisiertes Qualitätsmanagement, um eine weitaus größere Auswahl an Anrufen zu evaluieren.
Das Ergebnis
- 83 % weniger IT-Tickets
- 6-mal schnellere Implementierung
- 5 Minuten für die Erstellung von Einsatzplänen (statt wie bisher mehreren Stunden)
- 66 % größere Contact Center weiterhin von demselben IT-Team abgedeckt
Auswahl der besten Conversational-Intelligence-Tools in der CX
Die Kriterien zu verstehen ist der erste Schritt. Bei einem strukturierten Evaluierungsprozess wird anhand dieser Informationen eine fundierte Entscheidung getroffen.
Definieren Sie Ihren primären Anwendungsfall
Bevor Sie die erste Plattform evaluieren, sollten Sie in einem Satz das operative Problem definieren, das Sie lösen möchten. Leistung der Mitarbeiter während Live-Anrufen? Compliance-Abdeckung nach dem Anruf? Einheitliche Daten aus Sprach- und digitalen Kanälen? Ihr primärer Anwendungsfall bestimmt, welche Art von Tool in die engere Auswahl kommt.
Überprüfen Sie Ihre aktuellen Integrationsanforderungen
Listen Sie jedes System auf, mit dem Ihre Conversational-Intelligence-Plattform verbunden werden muss: CRM-Systeme, Workforce-Management-Tools, Telefonie-Infrastruktur und Workflows zur Qualitätssicherung. Fragen Sie jeden Anbieter, ob diese Verbindungen nativ sind oder Middleware von Drittanbietern erfordern. Bei einem zu großen Integrationsaufwand geht Kontext verloren und die Erkenntnisse sind nicht mehr nutzbar.
Stellen Sie während der Demos Ihre Evaluierungsfragen
Lassen Sie nicht die Anbieter den Ton angeben. Bereiten Sie spezifische Fragen zu Ihrem speziellen Anwendungsfall vor. Wie geht die Plattform mit mehrsprachigen Interaktionen um? Wie sieht die automatisierte Qualitätssicherung bei einer vollständigen Abdeckung aus? Fordern Sie Live-Demos basierend auf Ihren tatsächlichen Betriebsbedingungen an, nicht auf ausgewählten Szenarien.
Berücksichtigen Sie bei der Evaluierung Ihre Compliance-Anforderungen
Bevor eine Plattform in die engere Auswahl kommt, sollten Sie sie mit Ihren Rechts-, Datenschutz- und Risikoanforderungen abgleichen. Prüfen Sie die Optionen für die Datenresidenz, Aufbewahrungsrichtlinien, Zugriffskontrollen und Dokumentation von KI-Bewertungen. In regulierten Branchen können Sie nur eine Plattform einsetzen, die Ihr Compliance-Team zufriedenstellt.
Häufig gestellte Fragen zu den besten Conversational-Intelligence-Tools für die CX
Was ist der Unterschied zwischen Conversational Intelligence und Conversational AI?
Conversational AI (dialogorientierte KI) ist die Technologie, die automatisierten Interaktionen zugrunde liegt: virtuellen Agenten, Chatbots und Voicebots, die Kundengespräche ohne menschliches Eingreifen abwickeln. Conversational Intelligence analysiert diese Gespräche sowie menschliche Interaktionen, um Absichten, Stimmungen, Trends und Compliance-Signale zu ermitteln. Conversational AI wickelt Interaktionen ab; Conversational Intelligence lernt aus ihnen.
Wie evaluiere ich Conversational-Intelligence-Tools für ein Contact Center eines großen Unternehmens?
Beginnen Sie mit Ihrem primären Anwendungsfall und prüfen Sie dann die Genauigkeit für die von Ihnen verwendeten Sprachen und Kanäle, Echtzeit-Funktionen im Vergleich zu Funktionen nach den Anrufen, die native Integration in Ihre bestehende Plattform und Compliance-Kontrollen. Nutzen Sie die Kriterien in diesem Leitfaden für eine Evaluierung, bevor Sie an einer Demo des jeweiligen Anbieters teilnehmen.
Können Conversational-Intelligence-Tools sowohl Sprachanrufe als auch digitale Konversationen analysieren?
Das hängt von der Plattform ab. Einige Tools konzentrieren sich ausschließlich auf Sprache, andere decken digitale Kanäle wie Chats, E-Mails und Messaging ab. Bei Contact Centern in großen Unternehmen sollte auf eine einheitliche Analyse für alle Kanäle geachtet werden, damit die Daten für die gesamte Customer Journey verfügbar und nicht auf einen Kanal beschränkt sind.
Wie lange dauert in der Regel die Implementierung einer Conversational-Intelligence-Plattform?
Eigenständige Conversational-Intelligence-Tools sind oft innerhalb weniger Wochen einsatzbereit. Umfassende KI-basierte CX-Suiten erfordern bei der Ersteinrichtung etwas mehr Zeit, bieten jedoch vom ersten Tag an einen größeren Nutzen, da die Daten von Anfang an mit Routing-, Workforce-Management- und Compliance-Workflows verknüpft sind. Je enger die Integration, desto schneller lassen sich messbare Ergebnisse erzielen.
Worin unterscheidet sich Genesys Cloud CX von eigenständigen Conversational-Intelligence-Tools?
Eigenständige Conversational-Intelligence-Tools befinden sich außerhalb des Contact Centers und generieren Berichte. Die Genesys Cloud-Plattform integriert Conversational Intelligence direkt in die Architektur, die auch Routing, KI-native Workforce Orchestration, Compliance und KI-Automatisierung über ein gemeinsam genutztes Datenmodell verwaltet. Alle Erkenntnisse werden direkt mit einem Workflow verknüpft. Das ist der Unterschied zwischen einer Plattform, die Ihnen nur meldet, was passiert ist, und einer, die auf Ereignisse reagiert.
Die richtige Conversational-Intelligence-Architektur für Ihr Contact Center
Bei dem richtigen Conversational-Intelligence-Tool erfüllt dessen Architektur Ihre betrieblichen Anforderungen in Bezug auf die Datenverarbeitung. Diese Entscheidung hängt von Ihrem Anwendungsfall, Ihren Integrationsanforderungen und Ihrer Compliance-Umgebung ab.
Für Contact Center großer Unternehmen in regulierten Branchen muss die Conversational Intelligence nativ in die Plattform integriert sein, die alle Interaktionen verwaltet, und nicht nur nachträglich hinzugefügt werden. Die Genesys Cloud-Plattform ist genau auf diese Anforderungen ausgelegt. Das ist der Unterschied zwischen einem Contact Center, das auf abgeschlossene Interaktionen reagiert, und einem, das in Echtzeit unterstützt.
Die Architektur des gewählten Anbieters muss Ihre betrieblichen Anforderungen erfüllen. Nutzen Sie diesen Leitfaden als Evaluierungsgrundlage. Lesen Sie auch, was das für die Zukunft der KI in der Customer Experience bedeutet.