"Der hohe Anspruch an die Kommunikations-Qualität und ein effizientes Coaching erfordern innovative Softwarelösungen" stellt Peter Gißmann, Geschäftsführer von almato fest. "Die Spracherkennungs-Software von Com Vision basiert auf einem umfangreichen Erfahrungsschatz der deutschen Sprache und ist auf Grund der hohen Performance und der einfachen Integration eine optimale Ergänzung unseres Click2Coach Systems" so Peter Gißmann weiter.
Das System markiert bzw. selektiert die bewertungsrelevanten Gespräche nach individuell definierbaren Suchbegriffen. Es gibt Aufschluss über die Inhalte der Telefonate im Rahmen der Qualitätsprüfung und –sicherung der Kundenberater. So können beispielsweise die korrekte Verwendung von Produktnamen oder Tarifbezeichnungen einfach und schnell überprüft werden.
Auch für andere Bereiche im Unternehmen, z. B. für das Marketing ist es wichtig, wie oft Kunden welche Themen und Produkte, mit welchem Anliegen ansprechen. Um danach Rückschlüsse ziehen und richtige Entscheidungen treffen zu können, liefert das System eine detaillierte Auswertung der Häufigkeiten von genannten Begriffen sowie Informationen über die Zusammenhänge relevanter Inhalte. Die Transparenz darüber, wie oft und in welchem Kontext etwas gesagt wurde, ermöglicht eine aussagekräftige Bewertung z. B. von Kritik, Schwachstellen sowie den Wünschen der Kunden und die Reaktionen der Kundenberater darauf.
Com Vision Betreibergesellschaft mbH – Die Com Vision mit Sitz in Wismar ist langjähriger Experte für intelligente Lösungen der Spracherkennungs-Technologie. Für namhafte Kunden aus dem Medien- und Businessbereich hat Com Vision verschiedene effiziente Dienste und Lösungen realisiert und wurde mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Die eigene Erkennungs-Technologie AudioClipping ist ein einzigartiges Verfahren, dass individuelle Begriffe und Merkmale in multimedialen Inhalten (z. B. Videos, Radio- und TV-Programmen oder Telefonaten) findet. Es wird u. a. von der Mehrzahl der deutschen Medienbeobachtungs-Agenturen als Monitoring-System genutzt. Basierend auf umfangreiche Erfahrungen bei der Erkennung deutscher Sprachdaten ist die Technologie besonders für das Durchsuchen individueller und großer Datenmengen geeignet.