10 beste Software zur Emotionserkennung im Test 2026

Bewertungen der besten Software zur Emotionserkennung

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   Observe.AI

   Am besten geeignet für emotionserkennungsbasiertes Echtzeit-Coaching von Agenten

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Observe.AI ist eine Plattform für Gesprächsintelligenz in Kontaktzentren, die Echtzeit-Stimmungsanalyse, akustische Tonerkennung und Analysen nach der Interaktion kombiniert, um emotionale Signale in Sprach- und Chat-Interaktionen sichtbar zu machen.

   Für wen ist Observe.AI am besten geeignet?

   Observe.AI eignet sich besonders für Kontaktzentren großer Unternehmen mit vielen Agenten, die Echtzeit-Emotionserkennung benötigen, um Schulungen während des Gesprächs und Eingriffe durch Vorgesetzte auszulösen.

   Warum ich Observe.AI ausgewählt habe

   Ich habe Observe.AI in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil es das einzige Tool auf meiner Liste ist, das Echtzeit-Emotionserkennung direkt in Verhaltensänderungen der Agenten während des Gesprächs umwandelt. Die Echtzeit-Agentenassistenz gibt in dem Moment Empathieimpulse und Hinweise zur Sprechgeschwindigkeit, in dem die Kundenstimmung negativ wird. Dadurch werden Agenten nicht erst im Nachhinein markiert. Vorgesetzte erhalten eine Echtzeitübersicht mit 360-Grad-Ansicht, die von der KI markierte Gespräche anzeigt und bei den angespanntesten Momenten das Einschalten in Gespräche ermöglicht.

   Wichtige Funktionen von Observe.AI

   • Zweikanalige Stimmungsanalyse: Bewertet die Audio-Streams von Kunden und Agenten unabhängig voneinander mithilfe von NLP und akustischer Analyse, um Ton, Tonhöhe, Lautstärke und Sprechgeschwindigkeit auf beiden Seiten eines Gesprächs zu erkennen.
   • Automatische Qualitätssicherung: Bewertet 100% der Interaktionen mithilfe KI-gestützter Bewertung, die an bestimmte Gesprächsmomente gekoppelt ist, und bietet einen Regel-Editor mit Ziehen-und-Ablegen-Funktion für individuelle Bewertungskriterien.
   • Sprachmodell für Kontaktzentren: Ein proprietäres Sprachmodell mit 30 Milliarden Parametern, das anhand von Hunderten Millionen echter Kontaktzentrumsinteraktionen trainiert wurde, um eine domänenspezifische Genauigkeit bei der Stimmungsanalyse zu erzielen.
   • Mehrsprachiges ASR-Modul: Verarbeitet mehr als 25 Sprachen und bietet integrierte Unterstützung für Akzente, Hintergrundgeräusche und Unterbrechungen bei Sprachinteraktionen.

   Integrationen von Observe.AI

   Observe.AI bietet mehr als 250 Integrationen, darunter Amazon Connect, Five9, Avaya, Zoom Contact Center, Salesforce, Zendesk, Snowflake und Tableau. REST- und GraphQL-APIs, Webhooks, SDKs und MCP-Unterstützung ermöglichen individuelle Verbindungen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Echtzeit-Empathieimpulse während laufender Gespräche
   • Stimmungsanalyse für Gespräche und Chats
   • Mehrsprachige akustische Analyse unterstützt globale Abläufe

   Cons:

   • Stimmungskennzeichnungen sind auf Polarität beschränkt
   • Sprachinteraktionen werden gegenüber Textkanälen priorisiert
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   SentiSum

   Am besten für eine benutzerdefinierte Emotionstaxonomie bei CX-Daten

   • 30-tägige kostenlose Testversion
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   SentiSum ist eine KI-native Plattform für CX-Intelligenz, die Emotionen, Stimmung, Dringlichkeit und Abwanderungsrisiko in Support-Tickets, Chats, E-Mails, Sprachtranskripten, Umfragen, Bewertungen und sozialen Daten analysiert. Dabei verwendet sie eine eigens entwickelte NLP-Taxonomie, die anhand Ihrer eigenen Interaktionsdaten trainiert wurde.

   Für wen ist SentiSum am besten geeignet?

   SentiSum eignet sich besonders für unternehmensweite CX- und VoC-Teams, die große Interaktionsvolumen über mehrere Kanäle hinweg bearbeiten und eine Emotions- und Stimmungsanalyse benötigen, die auf ihrer eigenen Kundensprache basiert.

   Warum ich SentiSum ausgewählt habe

   Ich habe SentiSum als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil die Plattform eine benutzerdefinierte Emotionstaxonomie aus Ihren tatsächlichen Interaktionsdaten erstellt, anstatt ein generisches Modell darauf anzuwenden. Mir gefällt besonders, dass Bezeichnungen wie 'Abrechnungsangst' oder 'Frustration über beschädigte Waren' aus der tatsächlichen Sprache Ihrer Kunden entstehen und nicht aus einer vorgefertigten Kategorienliste stammen. Die aspektbasierte Stimmungsanalyse bewertet anschließend jedes Gespräch auf einer emotionalen Intensitätsskala von 1 bis 5 und kennzeichnet gleichzeitig Signale für Dringlichkeit und Abwanderungsrisiko in Tickets, Chats, E-Mails und Anruftranskripten.

   Wichtige Funktionen von SentiSum

   • Frühwarnagent: Überwacht rund um die Uhr sämtliches eingehendes Feedback und zeigt Anomaliespitzen bei Volumen, Stimmung oder Lösungszeit auf, noch Stunden bevor sie in CSAT- oder Abwanderungskennzahlen sichtbar werden.
   • Abfragen in natürlicher Sprache mit 'Nachhaken': Ermöglicht Ihnen, Fragen in Alltagssprache wie 'Warum ist der CSAT-Wert letzte Woche gesunken?' zu stellen, und liefert beleggestützte Antworten mit wortgetreuen Gesprächsbeispielen.
   • 100 % Gesprächsabdeckung: Bewertet jedes Ticket, jeden Anruf, jeden Chat, jede Umfrage, jede Bewertung und jedes Bot-Transkript statt nur einer Stichprobe und vermittelt Ihnen dadurch ein vollständiges Bild der Trends bei den Kundenemotionen.
   • Automatisierte Ticketpriorisierung und -weiterleitung: Überträgt Dringlichkeits- und Emotionswerte zurück in verbundene Helpdesks, um Interaktionen mit hoher emotionaler Intensität automatisch an erfahrene Supportmitarbeiter weiterzuleiten.

   SentiSum-Integrationen

   SentiSum bietet über 100 Integrationen, darunter Zendesk, Intercom, Genesys, NICE, Salesforce, Qualtrics, Trustpilot, Slack und Microsoft Teams. Der API-Zugriff unterstützt die benutzerdefinierte Datenaufnahme und Verbindungen zu BI-Tools.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Benutzerdefinierte Emotionstaxonomie auf Basis realer Daten
   • Deckt mehrere Gesprächskanäle ab
   • Früherkennung von Stimmungs- und Volumenspitzen

   Cons:

   • Keine Live-Erkennung von Emotionen in Sprachgesprächen
   • Begrenzte Erkenntnisse über Kundensupportdaten hinaus
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   NICE Interaction Analytics

   Am besten für die Erkennung von Frustration im Kontaktzentrum geeignet

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Ab 110 $/Mitarbeitenden/Monat

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   NICE Interaction Analytics ist eine Plattform für Interaktionsanalysen in Kontaktzentren, die KI-gestützte NLP- und Akustikanalysen verwendet, um Kundenstimmung, Frustrationssignale und Verhaltenshinweise von Mitarbeitenden über Sprach-, Chat-, E-Mail-, SMS- und digitale Kanäle hinweg zu erkennen.

   Für wen eignet sich NICE Interaction Analytics am besten?

   NICE Interaction Analytics eignet sich besonders für unternehmensweite Kontaktzentren, die Kundenfrustrationssignale in Echtzeit über jeden Sprach- und digitalen Kanal erkennen und darauf reagieren müssen.

   Warum ich NICE Interaction Analytics ausgewählt habe

   NICE Interaction Analytics hat sich einen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil die Plattform so gezielt auf die Erkennung von Frustration und nicht nur auf allgemeine Stimmung ausgelegt ist. Besonders gut gefällt mir, dass sie über die Bewertung von positiv oder negativ hinausgeht und eine dedizierte, ML-gestützte Frustrationsmetrik verwendet, die sprachliche Hinweise nach ihrem Schweregrad gewichtet. Dadurch wird die Aussage „Ich habe dreimal angerufen“ anders registriert als eine vage Unzufriedenheit. Die Echtzeit-Interaktionsanleitung gibt Mitarbeitenden dann während des Gesprächs direkte Verhaltenshinweise und verwandelt ein erkanntes Frustrationssignal in einen unmittelbaren Coaching-Moment.

   Wichtige Funktionen von NICE Interaction Analytics

   • Enlighten-KI-Verhaltensmodelle: Speziell entwickelte KI-Modelle bewerten die sozialen Kompetenzen von Mitarbeitenden – etwa Empathie, aktives Zuhören und Verantwortungsübernahme –, die nachweislich die CSAT-Ergebnisse beeinflussen.
   • AutoDiscovery-Themenclustering: Die KI erkennt automatisch unerwartete Themen und Schwerpunkte in Interaktionsdaten, ohne dass manuelle Kategorien erstellt werden müssen.
   • KI-Copilot „Analytics fragen“: Eine dialogorientierte Oberfläche in natürlicher Sprache ermöglicht die Abfrage von Interaktionsdaten ohne SQL oder eine komplexe Konfiguration von Dashboards.
   • Analysebasierte E-Mail-Weiterleitung: Eingehende E-Mails werden automatisch anhand von Stimmungs- und Frustrationssignalen in Echtzeit über acht Weiterleitungstypen hinweg weitergeleitet.

   Integrationen von NICE Interaction Analytics

   NICE Interaction Analytics bietet direkte Integrationen mit Salesforce, Zendesk und Epic. Über den CXexchange-Marktplatz und APIs, einschließlich der Interaction Analytics API, sind außerdem individuelle Integrationen möglich.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Erkennt Frustrationssignale mit einer dedizierten ML-Metrik
   • Bietet Mitarbeitenden Verhaltens-Coaching in Echtzeit
   • Analysiert 100 % der Interaktionen über alle Kanäle hinweg

   Cons:

   • Frustrationserkennung nur auf Englisch
   • Emotionskategorien über Frustration und Stimmung hinaus sind begrenzt
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   Uniphore

   Am besten geeignet für Empathie-Coaching in Echtzeit in Contact Centern

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preis auf Anfrage

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   Uniphore ist eine KI-Plattform für Contact Center, die Echtzeit-Erkennung von Emotionen und Stimmungen, Analysen von Sprach- und Textgesprächen, automatisierte Qualitätssicherungsbewertungen und Live-Unterstützung für Agenten in einer einheitlichen Suite kombiniert.

   Für wen ist Uniphore am besten geeignet?

   Uniphore eignet sich besonders für Contact Center von Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen, die Echtzeit-Erkennung von Emotionen in Verbindung mit Live-Coaching für Agenten benötigen.

   Warum ich Uniphore ausgewählt habe

   Ich habe Uniphore als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil der Agent für Echtzeit-Unterstützung etwas leistet, das ich wirklich beeindruckend finde: Er erkennt emotionale Signale wie Frustration oder Verwirrung während eines Gesprächs und schlägt Agenten sofort empathiespezifische Antworten vor, nicht nur allgemeine Gesprächsskripte. Dieser Coaching-Kreislauf in Echtzeit macht die Lösung speziell für Contact Center geeignet. Der Agent für Gesprächseinblicke verknüpft diese Emotionssignale anschließend mit den CSAT-Treibern in 100 % der aufgezeichneten Interaktionen, sodass Sie nicht mit einer Stichprobe arbeiten.

   Wichtige Funktionen von Uniphore

   • Automatisierte Qualitätssicherungsbewertung: Bewertet 100 % der aufgezeichneten Interaktionen anhand benutzerdefinierter Qualitätssicherungsrichtlinien und ersetzt manuelle Stichproben durch evidenzbasierte Leistungsbeurteilungen.
   • Themenentdeckung und Detailanalyse: Erkennt automatisch aufkommende Gesprächsanlässe und Eskalationsrisiken und ermöglicht es Ihnen, Erkenntnisse nach Stimmung, Agent oder Kunde zu segmentieren.
   • Abfragen mit „Ihre Daten abfragen“: Ermöglicht es Ihnen, Fragen in natürlicher Sprache zu Ihren Interaktionsdaten zu stellen, um bei Bedarf spezifische Erkenntnisse zu Stimmung und Gesprächen abzurufen.
   • Mehrsprachige Spracherkennung: Erkennt die Sprache des Kunden in Echtzeit in mehr als 20 Sprachen und passt die Unterstützung für Agenten sowie Antworten im Self-Service entsprechend an.

   Integrationen von Uniphore

   Uniphore lässt sich in Five9, NICE CXone, Genesys Cloud CX, Talkdesk, Dialpad, Salesforce, Microsoft Dynamics, HubSpot, Zendesk und ServiceNow integrieren. Über offene APIs und das Model Context Protocol (MCP) werden außerdem benutzerdefinierte Verbindungen unterstützt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Echtzeit-Unterstützung mit Empathie-Hinweisen während des Gesprächs
   • Grundlage für multimodale Emotionserkennung
   • 100 % der Interaktionen werden auf Emotionen analysiert

   Cons:

   • Emotionstaxonomie nicht vollständig transparent
   • Nicht für kleine oder mittelgroße Teams konzipiert
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   Verint Speech Analytics

   Am besten für die Bewertung von Emotionen in Echtzeit in Contactcentern geeignet

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preis auf Anfrage

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   Verint Speech Analytics ist eine Sprachanalyse-Plattform für Unternehmen, die Emotionen, Stimmung und akustische Stresssignale in 100 % der Sprach- und digitalen Interaktionen in Echtzeit erkennt und dabei KI-gestützte Transkription, Live-Coaching für Mitarbeitende und kanalübergreifende VoC-Analysen kombiniert.

   Für wen eignet sich Verint Speech Analytics am besten?

   Verint Speech Analytics eignet sich besonders für Contactcenter von Unternehmen, die Signale zur Kundenemotion während Live-Anrufen erkennen und darauf reagieren müssen, nicht erst danach.

   Warum ich Verint Speech Analytics ausgewählt habe

   Verint Speech Analytics hat sich einen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil die Lösung Emotionen während aktiver Anrufe in Echtzeit bewertet und nicht erst im Nachhinein. Der CX/EX-Bewertungs-Bot erkennt akustische Signale wie Tonfall und Stimmstress in Echtzeit und speist sie in ein Echtzeit-Dashboard für Supervisoren ein. Dadurch können Manager noch während des Gesprächs eingreifen, bevor ein frustrierter Kunde eskaliert. Außerdem gefällt mir, dass der Coaching-Bot auf Grundlage derselben emotionalen Hinweise sofortige Empfehlungen für Mitarbeitende gibt und so die Lücke zwischen Erkennung und Maßnahmen unmittelbar schließt.

   Wichtige Funktionen von Verint Speech Analytics

   • Genie Bot: Ein GenAI-Abfragetool, mit dem Analysten in Alltagssprache Fragen stellen können, um emotionale und thematische Trends in unstrukturierten Gesprächsdaten aufzudecken.
   • Bot zur PII-Redaktion: Ein automatisierter Bot, der während der Verarbeitung vertrauliche persönliche und finanzielle Informationen in Transkripten und Aufzeichnungen erkennt und entfernt.
   • Analysen zu Ursachen und Einflussfaktoren: Eine integrierte Analyseschicht, die erkannte Emotions- und Stimmungssignale mit CX-Ergebnissen wie CSAT, FCR und AHT verknüpft.
   • Einheitlicher visueller Player: Eine Oberfläche zur Wiedergabe von Interaktionen, die Transkripte, erkannte Emotionen, Themen, Bildschirmaufzeichnungen und QA-Bewertungen in einer Ansicht kombiniert.

   Integrationen von Verint Speech Analytics

   Verint Speech Analytics lässt sich in Amazon Connect, Five9, Genesys und Salesforce integrieren und bietet eine native Anbindung an Verint WFM und AQM. Die offene Plattform und Streaming-APIs unterstützen benutzerdefinierte Integrationen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Bewertet Emotionen und Stimmung bei jedem Anruf
   • Gibt während Interaktionen Live-Empfehlungen für Mitarbeitende aus
   • Erkennt nonverbale Tonfall- und Stresssignale

   Cons:

   • Uneinheitliche Transkriptionsgenauigkeit bei einigen Dialekten
   • Keine transparente Emotionstaxonomie bereitgestellt
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   Medallia

   Am besten geeignet für die mit VoC verknüpfte Ursachenanalyse von Emotionen

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Medallia ist eine VoC- und Kundenerfahrungsanalyseplattform, die NLU-basierte Textemotionserkennung mit akustischer Emotionserkennung aus Sprachaufnahmen kombiniert und Umfragen, Chats, Support-Tickets, soziale Medien und Gesprächsaufzeichnungen in einem einzigen, einheitlichen System abdeckt.

   Für wen ist Medallia am besten geeignet?

   Medallia eignet sich besonders für unternehmensweite CX- und VoC-Teams, die erkannte Emotionen direkt mit CSAT-, NPS- und Abwanderungsergebnissen aus Feedbackquellen über mehrere Kanäle hinweg verknüpfen müssen.

   Warum ich Medallia ausgewählt habe

   Medallia schafft es auf meine engere Auswahl, weil es das einzige Tool hier ist, das erkannte Emotionen über eine integrierte Ursachenanalyse direkt mit VoC-Ergebnissen wie CSAT, NPS und Abwanderungsrisiko verknüpft. Besonders gefällt mir, dass es NLU-basierte Textemotion mit akustischer Emotion aus Sprachaufnahmen kombiniert, sodass nicht nur erfasst wird, was Kunden sagen, sondern auch, wie sie während eines Gesprächs klingen. Mit zusammengesetzten Themen können Sie Signale zusammenführen und beispielsweise Abwanderungssprache plus hohen Aufwand plus negative Stimmung als eine einzige operative Warnung kennzeichnen.

   Wichtige Funktionen von Medallia

   • Akustische Emotionserkennung: Medallia Speech analysiert Sprachaufnahmen, um sichtbar zu machen, wie Kunden und Mitarbeiter während eines Gesprächs klingen, und erfasst Veränderungen im emotionalen Tonfall über die gesprochenen Worte hinaus.
   • Empathie-Bewertung: Eine sofort einsatzbereite KPI, die die Empathie von Mitarbeitern über Interaktionen hinweg bewertet und Vorgesetzten ein messbares Signal liefert, das über die Polarität der Stimmung hinausgeht.
   • Intelligenter Themen-Generator: Eine Umgebung mit wenig bis gar keinem Programmieraufwand, in der Sie mithilfe KI-gestützter Präzisionsbewertung benutzerdefinierte Themenmodelle erstellen, verfeinern und bewerten können.
   • Prädiktiver Kundenkontostatus: Ein Modell, das mehr als 100 Signale einbezieht – darunter NPS, Callcenter-Daten, Produktnutzung und Umsatz –, um Abwanderungsrisiken frühzeitig zu erkennen, bevor sie sich verschärfen.

   Medallia-Integrationen

   Medallia bietet integrierte Anbindungen an Salesforce, Microsoft Dynamics 365 und ServiceNow sowie einen dokumentierten NICE-inContact-CXone-Konnektor und eine OAuth-2.0-Sprach-API für benutzerdefinierte Integrationen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Analysiert Emotionen aus Text und Sprache
   • Die Empathie-Bewertung hebt die emotionale Intelligenz von Mitarbeitern hervor
   • Zusammengesetzte Themen kennzeichnen Abwanderungs- und Risikosignale

   Cons:

   • Die Komplexität der Berichte frustriert technisch weniger versierte Benutzer
   • Keine Live-Hinweise zur Emotion des Mitarbeiters während des Gesprächs
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   Sprinklr

   Am besten geeignet für kanalübergreifende Analysen von Emotionen bis hin zu Geschäftsergebnissen

   • 30-tägige kostenlose Testversion
   • Preis auf Anfrage

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   Customer Rating:4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Sprinklr ist eine Plattform für die Kundeninteraktion in Unternehmen, die KI-gestützte Erkennung von Stimmung und Emotionen über mehr als 30 Kanäle hinweg anwendet – darunter Sprache, Chat, E-Mail und soziale Medien – und Echtzeit-Coaching für Agenten, Analysen von Kontaktgründen sowie mehrsprachige Emotionsmodelle in eine einheitliche Kontaktcenter-Suite integriert.

   Für wen ist Sprinklr am besten geeignet?

   Sprinklr eignet sich besonders für CX- und VoC-Teams in Großunternehmen, die eine direkt mit Geschäftsergebnissen verknüpfte Emotionserkennung über eine große Anzahl von Kanälen benötigen.

   Warum ich Sprinklr ausgewählt habe

   Ich habe Sprinklr ausgewählt, weil es die einzige Plattform ist, die ich bisher gesehen habe, die Emotionssignale konsequent mit tatsächlichen Geschäftsergebnissen wie CSAT, Kundenabwanderung und AHT über mehr als 30 Kanäle gleichzeitig verknüpft. Die mehrstufigen Kontaktgrundmodelle verknüpfen erkannte Frustration oder Zufriedenheit automatisch mit bestimmten KPIs und liefern VoC-Verantwortlichen das „Warum“ hinter emotionalen Trends statt lediglich Polaritätswerten. Kombiniert man dies mit Echtzeit-Hinweisen für Agenten, die während laufender Interaktionen ausgelöst werden, sobald die Stimmung sinkt, erhält man eine Emotionserkennung, die Ergebnisse tatsächlich im jeweiligen Moment verändert.

   Die wichtigsten Funktionen von Sprinklr

   • Mehrsprachige Stimmungsmodellierung: Wendet sprachspezifische Stimmungsalgorithmen auf mehr als 100 Sprachen an und wird kontinuierlich erweitert, um globale CX-Abläufe zu unterstützen.
   • Analyse der Sprachtonalität: Kombiniert akustische Signale aus laufenden Gesprächen mit dem Kontext des Transkripts, um genauere Stimmungs- und CSAT-Werte für Sprachinteraktionen zu erzeugen.
   • Bewertung der Interaktionsabdeckung zu 100 %: Bewertet jede Kundeninteraktion über alle Kanäle hinweg hinsichtlich Stimmung, Qualität und Compliance – ohne Stichproben.
   • Konfigurierbare KI-Pipeline über AI+ Studio: Ermöglicht es Unternehmensteams, LLM-Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Amazon Bedrock auszuwählen und zu verbinden, um die Ausführung von Emotionsmodellen in verschiedenen Workflows anzupassen.

   Sprinklr-Integrationen

   Sprinklr dokumentiert mehr als 100 Integrationen, darunter Salesforce, Zendesk, Microsoft Dynamics CRM, Freshdesk, ServiceNow, JIRA, Tableau, Power BI, Amazon Bedrock und OpenAI. Außerdem werden APIs für benutzerdefinierte Verbindungen sowie Integrationen mit WFM-, Qualitätsmanagement- und LMS-Systemen unterstützt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Analysiert Emotionen über mehr als 30 Interaktionskanäle hinweg
   • Verknüpft Emotionssignale mit Geschäftsergebnissen
   • Echtzeit-Hinweise für Agenten auf Grundlage von Emotionen

   Cons:

   • Detaillierte Emotionserkennung außerhalb der Social-Media-Suite eingeschränkt
   • Zur Aktivierung der Sprachtonalität ist ein Kundenbetreuer erforderlich
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   Qualtrics XM Discover

   Am besten für die kanalübergreifende Bewertung von Emotionen und Intensität geeignet

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preis auf Anfrage

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   Qualtrics XM Discover ist eine auf NLU basierende Plattform für Gesprächsanalysen, die mehr als 50 verschiedene Emotionen auf Satzebene klassifiziert, die emotionale Intensität misst und die Stimmung in Sprach-, Chat-, E-Mail-, Umfrage-, Social-Media- und Bewertungsdaten analysiert.

   Für wen ist Qualtrics XM Discover am besten geeignet?

   Qualtrics XM Discover wurde für unternehmensweite CX- und VoC-Teams entwickelt, die Emotionen kanalübergreifend – in Sprach-, Chat-, E-Mail-, Umfrage- und Bewertungsdaten – in großem Umfang analysieren müssen.

   Warum ich Qualtrics XM Discover ausgewählt habe

   Qualtrics XM Discover schafft es auf meine Auswahlliste, weil kein anderes von mir bewertetes Tool die Emotionsklassifizierung mit einer Intensitätsbewertung über so viele Kanäle hinweg kombiniert. CB Emotion kennzeichnet mehr als 50 verschiedene Emotionen auf Satzebene, und CB Emotional Intensity bewertet, wie stark jede Emotion auf einer Skala von 1 bis 5 ausgeprägt ist. Dadurch kann ich zwischen leichter Frustration und einem Kunden unterscheiden, der kurz vor der Abwanderung steht. Dieses duale Signal funktioniert über Sprach-, Chat-, E-Mail-, Umfrage- und Bewertungsdaten hinweg auf einer einzigen Plattform.

   Hauptfunktionen von Qualtrics XM Discover

   • CB-Sentiment-Bewertung: Misst die Stimmung auf Satzebene auf einer Skala von -5 bis 5 und unterteilt Feedback in fünf Kategorien von sehr negativ bis sehr positiv.
   • Mehr als 150 vorgefertigte NLU-Modelle: Branchenspezifische KI-Modelle für Bereiche wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzdienstleistungen sind sofort einsatzbereit.
   • xFlow-Workflow-Automatisierung: Eine Automatisierungsebene ohne Programmierung, die nachgelagerte Aktionen – etwa die Erstellung von Tickets oder das Zurückschreiben in ein CRM-System – auslöst, wenn Schwellenwerte für Emotionen oder Stimmung überschritten werden.
   • Intelligente Bewertung für das Qualitätsmanagement: Bewertet Agenteninteraktionen automatisch im Hinblick auf Empathie, Compliance und Lösungsfindung, um Coaching und Leistungsbeurteilungen zu unterstützen.

   Integrationen von Qualtrics XM Discover

   Qualtrics XM Discover verfügt über dokumentierte Konnektoren für Genesys Cloud, Salesforce, Zendesk, Qualtrics, Facebook, Trustpilot und andere Bewertungs- und Social-Media-Plattformen. Eine API unterstützt benutzerdefinierte Integrationen, Streaming-Pipelines und die Anbindung an Business-Intelligence-Systeme.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Misst mehr als 50 Emotionen auf Satzebene
   • Bewertet die emotionale Intensität zusätzlich zum Emotionstyp
   • Unterstützt die kanalübergreifende Analyse aller CX-Daten

   Cons:

   • Erfordert eine komplexe Einrichtung und kontinuierliche Feinabstimmung der Modelle
   • Nur für CX-Abläufe auf Unternehmensebene geeignet
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   CallMiner

   Am besten geeignet für mehrsprachige CX-Analysen mit Emotionsbezug

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   CallMiner ist eine Plattform für Gesprächsanalysen, die Kundenemotionen über Sprache, Chat, E-Mail und Text hinweg mithilfe einer Kombination aus akustischer Signalanalyse und NLP erkennt und klassifiziert.

   Für wen ist CallMiner am besten geeignet?

   CallMiner eignet sich besonders für Contact-Center-Teams in Unternehmen, die Kundenemotionen über mehrere Sprachen und Interaktionskanäle hinweg in großem Umfang erkennen, klassifizieren und darauf reagieren müssen.

   Warum ich CallMiner ausgewählt habe

   Ich habe CallMiner als eines der besten Tools ausgewählt, weil es Kundenemotionen in mehr als 100 Sprachen mithilfe von akustischer Signalanalyse und NLP gleichzeitig erkennt, was ich in dieser Größenordnung für selten halte. Besonders hervorzuheben ist, dass die Emotionswerte direkt in das Coach-Modul einfließen, das relevante Coaching-Momente automatisch priorisiert und echte Audioclips als Beleg bereitstellt. Außerdem gefällt mir, dass Administratoren die Schwellenwerte für Emotionen je nach Branche ohne Unterstützung durch die Entwicklung anpassen können. So können ein Gesundheitsteam und ein Inkassoteam mit kalibrierten Modellen arbeiten, die ihren jeweiligen Kundenkontext widerspiegeln.

   Die wichtigsten Funktionen von CallMiner

   • Emotionserkennung in Echtzeit: RealTime überwacht laufende Gespräche auf emotionale Signale und löst automatisch Warnungen für Vorgesetzte oder Eskalationsmaßnahmen aus, während sich das Gespräch entwickelt.
   • 100-prozentige Interaktionsabdeckung: Die Plattform analysiert jede Sprach-, Chat-, E-Mail- und Textinteraktion statt nur eine Stichprobe und liefert dadurch vollständige Emotionsdaten auf Populationsebene.
   • Zweidimensionale Emotionsbewertung: Emotionen werden sowohl nach ihrer Stimmungspolarität als auch nach ihrer Intensität klassifiziert, was eine präzisere Kategorisierung als die standardmäßige Einteilung in positiv, negativ und neutral ermöglicht.
   • Unüberwachtes ML zur Vorhersage von Ergebnissen: Das Analyze-Modul verknüpft erkannte Emotionen und Themen mit Geschäftskennzahlen wie NPS, Abwanderungswahrscheinlichkeit und Kaufwahrscheinlichkeit, ohne dass ein manuelles Modelltraining erforderlich ist.

   CallMiner-Integrationen

   CallMiner bietet native Integrationen mit Genesys, Amazon Connect, Five9, NICE CXone, Talkdesk, Salesforce, Zendesk, Oracle CX und Qualtrics. Außerdem werden REST-APIs, Tableau, Snowflake und Spracherkennungs-Engines von Drittanbietern über den Open Voice Transcription Standard unterstützt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Mehrsprachige Emotionserkennung in mehr als 100 Sprachen
   • Erfasst Emotionen während Gesprächen in Echtzeit
   • Individuelle Emotionsmodelle für jede Branche

   Cons:

   • Erfordert Analysekompetenz, um den vollen Nutzen auszuschöpfen
   • Emotionswerte werden manchmal durch Transkriptionsfehler beeinträchtigt
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    Level AI

    Am besten für emotionsbasierte Qualitätssicherung geeignet

    • Kostenlose Demo verfügbar
    • Preise auf Anfrage

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    Level AI ist eine KI-Plattform für Contactcenter, die Kundenemotionen über Sprach-, Chat- und E-Mail-Interaktionen hinweg mithilfe von semantischem NLU erkennt und klassifiziert und dabei Echtzeit-Stimmungsbewertungen, eine granulare Klassifizierung mehrerer Emotionen sowie eine integrierte automatisierte Qualitätssicherung bietet.

    Für wen ist Level AI am besten geeignet?

    Level AI wurde für Contactcenter in Unternehmen mit großen Agententeams entwickelt, die emotionserkennungsbasierte Qualitätssicherung und Coaching in großem Maßstab benötigen.

    Warum ich Level AI ausgewählt habe

    Level AI hat sich seinen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil die Emotionserkennung weit über positive/negative Kategorien hinausgeht und mithilfe von semantischem NLU statt durch den Abgleich von Schlüsselwörtern acht klar unterscheidbare emotionale Zustände wie Verärgerung, Enttäuschung und Bewunderung klassifiziert. Besonders beeindruckt mich, wie die Plattform die Erkennung in Echtzeit mit Maßnahmen verknüpft: Vorgesetzte können die Live-Stimmungswerte jedes aktiven Anrufs überwachen und über Anruf-Zuflüsterung oder Aufschaltung eingreifen, sobald sich der emotionale Zustand eines Kunden verschlechtert. Diese enge Verbindung zwischen Erkennung und Coaching, bei der markierte Interaktionen automatisch KI-generierte Coaching-Pläne mit konkreten Belegen auslösen, macht Level AI zur klarsten Wahl für emotionsbasierte Qualitätssicherung.

    Die wichtigsten Funktionen von Level AI

    • Abgeleitete CSAT (iCSAT): Ein proprietäres KI-Modell, das Stimmung, Kundenaufwand und Lösungssignale kombiniert, um Zufriedenheitswerte für 100 % der Interaktionen zu schätzen – ohne dass eine Umfrage nach dem Anruf erforderlich ist.
    • Szenario-Engine: Ein automatisiertes Markierungssystem, das Interaktionen nach Absichtskategorien (z. B. Abrechnung, Rückerstattung) klassifiziert und emotionale Signale über das gesamte Interaktionsvolumen hinweg mit diesen Themen in Beziehung setzt.
    • Übersicht für selbstständiges Agententraining: Eine teilbare Ansicht, in der Agenten ihre eigenen Stimmungsmuster, Qualitätssicherungswerte und markierten Momente überprüfen können, um eigenverantwortliche Verbesserungen voranzutreiben.
    • „Tenor“-VoC-Modell: Ein tägliches KI-Klassifizierungsmodell, das Kundenkontakte in einer dreistufigen Themenhierarchie organisiert, um wiederkehrende Problempunkte und neue Trends sichtbar zu machen.

    Integrationen von Level AI

    Level AI bietet mehr als 50 dokumentierte Integrationen, darunter Five9, Genesys, Talkdesk, Salesforce, Zendesk, Medallia, Snowflake und Amazon S3. Die API unterstützt benutzerdefinierte Verbindungen, um Emotions- und Stimmungsdaten an Geschäftsanalysen- oder Personalmanagementtools zu senden.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Erkennt acht unterschiedliche emotionale Zustände
    • Echtzeit-Stimmungswarnungen für sofortige Interventionen
    • Generiert automatisch Coaching-Pläne mit Belegen

    Cons:

    • Keine Erkennung von Gesichts- oder biometrischen Signalen
    • Keine selbstständige Testversion oder sofortiger Zugang
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