Die 10 besten Softwarelösungen zur Emotionserkennung im Test 2026
Beste Software zur Emotionserkennung – Auswahl
Die beste Software zur Emotionserkennung hilft Teams dabei zu verstehen, wie sich Kunden während Interaktionen wirklich fühlen – sei es durch Gesichtsausdrücke, den Tonfall der Stimme oder schriftliches Feedback. Indem Sie diese emotionalen Hinweise in Daten umwandeln, können Sie das Engagement verbessern, Erlebnisse individuell gestalten und Entscheidungen auf Grundlage echter menschlicher Erkenntnisse treffen.
Auf Grundlage meiner CX-Expertise habe ich persönlich mehr als 20 Tools zur Emotionserkennung getestet und bewertet, um diejenigen zu ermitteln, die die beste Kombination aus Echtzeitanalyse, Datenschutzkonformität, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit bieten. Ganz gleich, ob Sie Kundenforschung betreiben, digitale Erlebnisse optimieren oder Live-Interaktionen verbessern möchten – in diesem Leitfaden finden Sie die besten Softwarelösungen, ihre herausragenden Funktionen sowie Vor- und Nachteile.
Warum Sie unseren Software-Bewertungen vertrauen können
Wir testen und bewerten seit 2020 Software. Als CX-Experten wissen wir, wie entscheidend – und schwierig – es ist, bei der Auswahl der passenden Software die richtige Entscheidung zu treffen. Wir investieren viel Zeit in gründliche Recherche, um unseren Lesern zu besseren Kaufentscheidungen zu verhelfen. Wir haben über 2.000 Tools für verschiedene CX-Anwendungsfälle getestet und mehr als 1.000 umfassende Software-Bewertungen verfasst. Erfahren Sie mehr darüber, wie wir transparent bleiben & unsere Software-Bewertungsmethodik.
Zusammenfassung der besten Software zur Emotionserkennung
Diese Vergleichstabelle fasst die Preisinformationen meiner ausgewählten Top-Softwarelösungen zur Emotionserkennung zusammen und hilft Ihnen dabei, die beste Lösung für Ihr Budget und Ihre geschäftlichen Anforderungen zu finden.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Kostenlose Demo verfügbar | Preise auf Anfrage | Website | ||
| 2 | Am besten für eine benutzerdefinierte Emotionstaxonomie bei CX-Daten | 30-tägige kostenlose Testversion | Preise auf Anfrage | Website | |
| 3 | Am besten für die Erkennung von Frustration im Kontaktzentrum geeignet | Kostenlose Demo verfügbar | Ab 110 $/Mitarbeitenden/Monat | Website | |
| 4 | Kostenlose Demo verfügbar | Preise auf Anfrage | Website | ||
| 5 | Am besten für die Bewertung von Emotionen in Echtzeit in Contactcentern geeignet | Kostenlose Demo verfügbar | Preis auf Anfrage | Website | |
| 6 | Kostenlose Demo verfügbar | Preis auf Anfrage | Website | ||
| 7 | 30-tägige kostenlose Testversion | Preise auf Anfrage | Website | ||
| 8 | Am besten geeignet für die kanalübergreifende Bewertung von Emotionen und Intensität | Kostenlose Demo verfügbar | Preise auf Anfrage | Website | |
| 9 | Kostenlose Demo verfügbar | Preise auf Anfrage | Website | ||
| 10 | Kostenlose Demo verfügbar | Preise auf Anfrage | Website |
Bewertungen der besten Software zur Emotionserkennung
Nachfolgend finden Sie meine ausführlichen Zusammenfassungen der besten Softwarelösungen zur Emotionserkennung, die es in meine Auswahl geschafft haben. Meine Bewertungen bieten einen detaillierten Einblick in die wichtigsten Funktionen, Vor- & Nachteile, Integrationen und idealen Anwendungsfälle jedes Tools, damit Sie die beste Lösung für sich finden.
Observe.AI ist eine Plattform für Konversationsintelligenz in Contactcentern, die Echtzeit-Sentimentanalyse, akustische Tonerkennung und Analysen nach der Interaktion kombiniert, um emotionale Signale in Sprach- und Chatinteraktionen sichtbar zu machen.
Für wen ist Observe.AI am besten geeignet?
Observe.AI eignet sich besonders für große Contactcenter mit umfangreichen Agententeams, die Live-Emotionserkennung benötigen, um Coaching 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 Live-Emotionssignale direkt in Verhaltensänderungen von Agenten während eines Gesprächs umwandelt. Die Echtzeit-Agentenassistenz gibt in dem Moment, in dem die Kundenstimmung negativ wird, Empathiehinweise und Hinweise zur Sprechgeschwindigkeit aus, sodass Agenten nicht erst im Nachhinein markiert werden. Vorgesetzte erhalten ein Live-Dashboard mit einer 360-Grad-Ansicht, das von der KI markierte Gespräche anzeigt, sowie eine Möglichkeit zum Einschalten in den Gesprächsfluss bei den angespanntesten Momenten.
Wichtige Funktionen von Observe.AI
- Zweikanal-Sentimentanalyse: Bewertet die Audio-Streams von Kunden und Agenten unabhängig voneinander mithilfe von NLP und akustischer Analyse, um Ton, Tonhöhe, Lautstärke und Sprechgeschwindigkeit auf jeder Seite eines Gesprächs zu erkennen.
- Automatische Qualitätssicherung: Bewertet 100 % der Interaktionen mithilfe KI-gestützter Bewertung, die an bestimmte Gesprächsmomente gebunden ist, mit einem Drag-and-Drop-Regelersteller für benutzerdefinierte Bewertungskriterien.
- LLM für Contactcenter: Ein proprietäres Sprachmodell mit 30 Milliarden Parametern, das anhand von Hunderten Millionen realer Contactcenter-Interaktionen trainiert wurde, um eine domänenspezifische Genauigkeit bei der Sentimentanalyse zu erreichen.
- Mehrsprachige ASR-Engine: 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 benutzerdefinierte Verbindungen.
Pros and Cons
Pros:
- Echtzeit-Empathiehinweise während laufender Gespräche
- Stimmungsanalyse für Gespräche und Chats
- Mehrsprachige akustische Analyse unterstützt globale Abläufe
Cons:
- Stimmungsbezeichnungen sind auf Polarität beschränkt
- Sprachinteraktionen werden gegenüber Textkanälen priorisiert
SentiSum
Am besten für eine benutzerdefinierte Emotionstaxonomie bei CX-Daten
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
Am besten für die Erkennung von Frustration im Kontaktzentrum geeignet
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
Uniphore ist eine KI-Plattform für Contactcenter, die Echtzeit-Erkennung von Emotionen und Stimmungen, Analysen von Sprach- und Textgesprächen, automatisierte QA-Bewertung und Live-Anleitung für Agenten in einer einheitlichen Suite kombiniert.
Für wen ist Uniphore am besten geeignet?
Uniphore eignet sich besonders für Contactcenter 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 Echtzeitanleitung etwas leistet, das ich wirklich beeindruckend finde: Er erkennt emotionale Signale wie Frustration oder Verwirrung während des Gesprächs und gibt Agenten sofort einfühlsame, situationsspezifische Antworten vor, nicht nur allgemeine Skripte. Dieser Live-Coaching-Kreislauf macht die Lösung speziell für Contactcenter geeignet. Der Agent für Gesprächseinblicke verknüpft diese Emotionssignale anschließend mit den CSAT-Treibern aus 100% der aufgezeichneten Interaktionen, sodass Sie nicht mit einer Stichprobe arbeiten.
Hauptfunktionen von Uniphore
- Automatisierte QA-Bewertung: Bewertet 100% der aufgezeichneten Interaktionen anhand benutzerdefinierter QA-Kriterien und ersetzt manuelle Stichproben durch evidenzbasierte Leistungsbeurteilungen.
- Themenfindung und Detailanalyse: Erkennt automatisch aufkommende Gesprächsgründe und Eskalationsrisiken und ermöglicht Ihnen, Ergebnisse nach Stimmung, Agent oder Kunde zu segmentieren.
- Abfragen mit „Fragen Sie Ihre Daten ab“: Ermöglicht Ihnen, Fragen in natürlicher Sprache zu Ihren Interaktionsdaten zu stellen, um bei Bedarf spezifische Einblicke in Stimmung und Gespräche abzurufen.
- Mehrsprachige Spracherkennung: Erkennt die Sprache des Kunden in Echtzeit in mehr als 20 Sprachen und passt die Anleitung für Agenten sowie Self-Service-Antworten entsprechend an.
Uniphore-Integrationen
Uniphore lässt sich in Five9, NICE CXone, Genesys Cloud CX, Talkdesk, Dialpad, Salesforce, Microsoft Dynamics, HubSpot, Zendesk und ServiceNow integrieren. Außerdem werden benutzerdefinierte Verbindungen über offene APIs und das Model Context Protocol (MCP) unterstützt.
Pros and Cons
Pros:
- Echtzeitanleitung mit Empathie-Aufforderungen während des Gesprächs
- Grundlage für multimodale Emotionserkennung
- 100% der Interaktionen auf Emotionen analysiert
Cons:
- Emotionstaxonomie nicht vollständig transparent
- Nicht für kleine oder mittelgroße Teams konzipiert
Am besten für die Bewertung von Emotionen in Echtzeit in Contactcentern geeignet
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
Medallia
Medallia ist eine VoC- und Kundenerfahrungsanalyseplattform, die eine auf NLU basierende Text-Emotionsanalyse mit akustischer Emotionserkennung aus Sprache 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 CX- und VoC-Teams in Unternehmen, die erkannte Emotionen direkt mit CSAT-, NPS- und Abwanderungsergebnissen über Feedbackquellen aus verschiedenen Kanälen hinweg verknüpfen müssen.
Warum ich Medallia ausgewählt habe
Medallia hat sich einen Platz auf meiner engeren Auswahlliste verdient, 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 die auf NLU basierende Textemotion mit akustischer Emotion aus Sprache kombiniert, sodass nicht nur erfasst wird, was Kunden sagen, sondern auch, wie sie während eines Gesprächs klingen. Mit zusammengesetzten Themen können Sie Signale kombinieren und beispielsweise Abwanderungssprache, hohen Aufwand und eine negative Stimmung als einzelne operative Warnung kennzeichnen.
Wichtige Funktionen von Medallia
- Akustische Emotionserkennung: Medallia Speech analysiert Sprachaufzeichnungen, um zu zeigen, wie Kunden und Mitarbeiter während eines Gesprächs klingen, und erfasst dabei Veränderungen des emotionalen Tons über die gesprochenen Worte hinaus.
- Empathie-Bewertung: Ein sofort einsatzbereiter KPI, der die Empathie von Mitarbeitern über Interaktionen hinweg bewertet und Vorgesetzten ein messbares Signal liefert, das über die Stimmungspolarität hinausgeht.
- Intelligenter Themen-Generator: Eine Umgebung mit wenig bis keinem Programmieraufwand, in der Sie mithilfe KI-gestützter Präzisionsbewertung benutzerdefinierte Themenmodelle erstellen, verfeinern und bewerten können.
- Prädiktiver Kontostatus: Ein Modell, das mehr als 100 Signale – darunter NPS, Callcenter-Daten, Produktnutzung und Umsatz – heranzieht, um Abwanderungsrisiken zu erkennen, bevor sie sich verschärfen.
Medallia-Integrationen
Medallia bietet native Integrationen mit 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 nicht versierte Benutzer
- Keine Live-Hinweise zur Emotion der Mitarbeiter während des Gesprächs
Sprinklr
Sprinklr ist eine Plattform für die Kundenerfahrung in Unternehmen, die KI-gestützte Erkennung von Stimmung und Emotionen über mehr als 30 Kanäle hinweg einsetzt – darunter Sprache, Chat, E-Mail und soziale Medien – und Echtzeit-Coaching für Agenten, Analysen zu Kontaktgründen sowie mehrsprachige Emotionsmodellierung in eine einheitliche Contact-Center-Suite integriert.
Für wen ist Sprinklr am besten geeignet?
Sprinklr eignet sich besonders für CX- und VoC-Teams in Unternehmen, die über eine große Anzahl von Kanälen hinweg eine direkt mit Geschäftsergebnissen verknüpfte Emotionserkennung benötigen.
Warum ich Sprinklr ausgewählt habe
Ich habe Sprinklr ausgewählt, weil es die einzige Plattform ist, die ich bisher gesehen habe und die Emotionssignale konsequent über mehr als 30 Kanäle gleichzeitig mit tatsächlichen Geschäftsergebnissen wie CSAT, Abwanderung und AHT verknüpft. Die mehrstufigen Kontaktgrundmodelle verknüpfen erkannte Frustration oder Zufriedenheit automatisch mit bestimmten KPIs und liefern VoC-Verantwortlichen das „Warum“ hinter emotionalen Trends statt nur Polaritätswerten. Kombiniert man dies mit Echtzeit-Hinweisen für Agenten, die während laufender Interaktionen ausgelöst werden, wenn die Stimmung sinkt, erhält man eine Emotionserkennung, die Ergebnisse tatsächlich im Moment verändert.
Wichtige 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 stimmlichen Tonalität: Kombiniert akustische Signale aus Live-Anrufen mit dem Kontext der Transkription, um genauere Stimmungs- und CSAT-Werte für Sprachinteraktionen zu erzeugen.
- Bewertung von 100 % der Interaktionen: Bewertet jede Kundeninteraktion über alle Kanäle hinweg hinsichtlich Stimmung, Qualität und Compliance – ohne dass eine Stichprobenbildung erforderlich ist.
- 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 über verschiedene Workflows hinweg 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:
- Granulare Emotionserkennung außerhalb der Social-Media-Suite eingeschränkt
- Für die Aktivierung der stimmlichen Tonalität ist ein Kundenerfolgsmanager erforderlich
Am besten geeignet für die kanalübergreifende Bewertung von Emotionen und Intensität
CallMiner ist eine Plattform für Gesprächsanalysen, die Kundenemotionen über Sprache, Chat, E-Mail und Text erkennt und klassifiziert, wobei eine Kombination aus akustischer Signalanalyse und NLP zum Einsatz kommt.
Für wen ist CallMiner am besten geeignet?
CallMiner eignet sich besonders für Kontaktcenter-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 eine der besten Lösungen ausgewählt, weil es Kundenemotionen in über 100 Sprachen mithilfe von akustischer Signalanalyse und NLP gleichzeitig erkennt, was meiner Meinung nach in diesem Umfang selten ist. Besonders hervorzuheben ist, wie die Emotionsbewertungen direkt in das Coach-Modul einfließen und echte Coaching-Momente automatisch priorisieren, wobei konkrete Audioausschnitte als Beleg dienen. 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.
Wichtige Funktionen von CallMiner
- Echtzeit-Erkennung von Emotionen: RealTime überwacht laufende Gespräche auf emotionale Signale und löst automatisch Benachrichtigungen für Vorgesetzte oder Eskalationsmaßnahmen aus, während sich das Gespräch entwickelt.
- 100 % Interaktionsabdeckung: Die Plattform analysiert jeden Sprachanruf sowie jede Chat-, E-Mail- und Textinteraktion statt nur eine Stichprobe, sodass Ihnen vollständige Emotionsdaten auf Populationsebene zur Verfügung stehen.
- Zweidimensionale Emotionsbewertung: Emotionen werden sowohl nach ihrer Stimmungspolarität als auch nach ihrer Intensität klassifiziert. Dadurch ist eine präzisere Kategorisierung möglich als mit der standardmäßigen Einteilung in positiv, negativ und neutral.
- Unüberwachtes ML zur Vorhersage von Ergebnissen: Das Analyze-Modul verknüpft erkannte Emotionen und Themen mit Geschäftskennzahlen wie NPS, der Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung und der Kaufwahrscheinlichkeit, ohne dass ein manuelles Modelltraining erforderlich ist.
Integrationen von CallMiner
CallMiner bietet integrierte Anbindungen an Genesys, Amazon Connect, Five9, NICE CXone, Talkdesk, Salesforce, Zendesk, Oracle CX und Qualtrics. Außerdem unterstützt die Plattform REST-APIs, Tableau, Snowflake und Sprach-zu-Text-Engines von Drittanbietern über ihren Open Voice Transcription Standard.
Pros and Cons
Pros:
- Mehrsprachige Emotionserkennung in über 100 Sprachen
- Erfasst Emotionen während Gesprächen in Echtzeit
- Individuelle Emotionsmodelle für jede Branche
Cons:
- Erfordert Analysekenntnisse, um den vollen Nutzen zu erzielen
- Emotionsbewertungen werden manchmal durch Transkriptionsfehler beeinflusst
Weitere Software zur Emotionserkennung
Hier finden Sie einige weitere Optionen für Software zur Emotionserkennung, die es nicht in meine Auswahl geschafft haben, aber dennoch einen Blick wert sind:
- Talkdesk Interaction Analytics
Am besten geeignet für native CCaaS-Arbeitsabläufe, die Emotionen in Maßnahmen umwandeln
- Hiver
Am besten für KI-gestützte Stimmungsanalyse
- Symbl.ai
Optimal für stimmungsbezogenes Agenten-Coaching über eine API
- iMotions
Am besten geeignet für multimodale Forschung
- RightFlow by RightCom
Am besten für Einzelhandelsanalysen
- Imentiv AI
Am besten für Echtzeitanalyse geeignet
Wie ich Emotionserkennungssoftware bewerte
Ich teile meine Bewertung in zwei Ebenen auf: grundlegende Kriterien, die ein Tool erfüllen muss – wie das Erkennen von Frustration in einem Live-Support-Anruf – und differenzierende Merkmale, die zeigen, welches Tool am besten zu Ihrem Team passt.
Grundfunktionen (unabdingbare Voraussetzungen für diese Liste)
Bei der Auswahl von Tools bewerte ich jedes einzelne auf einer Skala von 0 (bietet diese Funktion nicht) bis 5 (hervorragend in diesem Bereich) für jede der nachfolgend aufgeführten Grundfunktionen. Anschließend rechne ich die Gesamtpunktzahl des Tools in einen Prozentwert um. Jedes Tool muss mindestens 65 % Gesamtpunktzahl erreichen, um berücksichtigt zu werden.
- Multikanal-Emotionserkennung: Ich prüfe, ob ein Tool emotionale Signale über Sprachanrufe, Live-Chat, E-Mail und soziale Kanäle hinweg erkennen kann oder die Analyse auf einen einzelnen Interaktionstyp beschränkt.
- Echtzeit-Stimmungsanalyse: Eine Plattform sollte emotionale Veränderungen während eines Live-Anrufs oder Chats aufzeigen, damit Agenten und Supervisoren eingreifen können, bevor der Kunde abspringt.
- Granularität der Emotionsklassifikation: Ich suche nach Tools, die mehr als positiv/negativ/neutral unterscheiden und differenzierte Zustände wie Frustration, Verwirrung oder Dringlichkeit in einem Supportgespräch erkennen.
- Voice- & Sprachanalyse: Die akustische Analyse von Tonfall, Stimmlage und Sprechtempo ist wichtig – ich bewerte, wie gut ein Tool vokale Hinweise interpretiert, unabhängig von den eigentlichen Kundenäußerungen.
- CX-Plattform-Integrationen: Das Tool muss sich mit den Plattformen verbinden, die Ihr Team bereits nutzt – wie CCaaS-Systemen, CRMs und VoC-Tools –, sodass emotionale Daten in bestehende Workflows einfließen.
- Emotionsberichte & Dashboards: Ich prüfe, ob Dashboards es ermöglichen, emotionale Trends nach Agent, Team, Warteschlange oder Kundenkohorte zu segmentieren, um Muster mit Handlungsrelevanz sichtbar zu machen.
Sobald ich eine Liste an Tools habe, die diese Kriterien erfüllen, prüfe ich die Alleinstellungsmerkmale der einzelnen Plattformen.
Differenzierende Faktoren (Was Anbieter unterscheidet)
So vergleiche ich die verschiedenen Anbieter:
Herausragende Funktionen
Prädiktive Churn-Signale sind ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal – ich achte darauf, ob Tools Kunden mit Abwanderungsrisiko anhand von emotionalen Mustern über mehrere aktuelle Interaktionen hinweg kennzeichnen, damit die Success-Teams frühzeitig Kontakt aufnehmen können. Ebenso wertvoll ist die Emotionskartierung entlang der Customer Journey, da sie zeigt, wo sich Frustrationen an bestimmten Touchpoints wie Onboarding oder Verlängerungsprozessen häufen. Auch die Bewertung der Empathie von Agenten ist relevant, damit CX-Leiter nachvollziehen können, wie ihre Mitarbeitenden während Live-Gesprächen auf emotionale Signale reagieren.
Mehr als nur Funktionen
Datenschutz ist ein zentraler Aspekt – bei der Emotionserkennung werden häufig Sprachaufnahmen und biometrische Daten verarbeitet. Ich achte daher auf Compliance-Zertifizierungen und Consent-Management-Funktionen, die mit Vorschriften wie DSGVO und BIPA konform sind. Die Modellgenauigkeit ist ebenso wichtig: Ich prüfe, ob ein Anbieter Transparenz hinsichtlich der Vielfalt der Trainingsdaten und Maßnahmen gegen Vorurteile bietet, denn ein Modell, das emotionale Tonlagen bei unterschiedlichen demografischen Gruppen falsch interpretiert, verliert schnell an Vertrauen. Auch die Bereitstellungsflexibilität ist insbesondere für Contact Center mit hohem Volumen relevant, die eine leistungsstarke Verarbeitung mit geringer Latenz im großen Maßstab benötigen.
So wählen Sie Software zur Emotionserkennung aus
Bei langen Funktionslisten und komplexen Preisstrukturen verliert man leicht den Überblick. Damit Sie sich bei der Auswahl der für Sie passenden Software auf das Wesentliche konzentrieren können, finden Sie hier eine Checkliste mit Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:
| Faktor | Was zu beachten ist |
| Skalierbarkeit | Stellen Sie sicher, dass die Software mit Ihrem Unternehmen wachsen kann. Suchen Sie nach Lösungen, die ein erhöhtes Datenaufkommen und steigende Benutzeranforderungen bewältigen können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. |
| Integrationen | Prüfen Sie, ob sich die Software in Ihre bestehenden Tools integrieren lässt. Eine nahtlose Integration mit CRM-, Marketing- und Analyseplattformen kann die Gesamteffizienz steigern. |
| Anpassbarkeit | Suchen Sie nach Software, mit der Sie Funktionen an Ihre Anforderungen anpassen können. Benutzerdefinierte Emotionskategorien und Berichtsformate können das Tool auf Ihre spezifischen Ziele abstimmen. |
| Benutzerfreundlichkeit | Wählen Sie ein Tool mit einer intuitiven Benutzeroberfläche. Ihr Team sollte es ohne umfangreiche Schulungen problemlos bedienen können, um eine schnelle Einführung und minimale Unterbrechungen zu gewährleisten. |
| Budget | Berücksichtigen Sie die Gesamtkosten einschließlich Einrichtung und Wartung. Stellen Sie sicher, dass die Preise zu Ihrem Budget passen und für Ihre Anforderungen eine gute Rendite bieten. |
| Sicherheitsvorkehrungen | Vergewissern Sie sich, dass die Software den Datenschutzstandards entspricht. Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen sind entscheidend für den Schutz sensibler Daten. |
| Echtzeitanalyse | Wenn sofortiges Feedback entscheidend ist, stellen Sie sicher, dass die Software eine Emotionserkennung in Echtzeit bietet. Dies ist für Anwendungen wie Live-Kundeninteraktionen von großer Bedeutung. |
| Supportleistungen | Bewerten Sie die Qualität des Kundensupports. Der Zugang zu einem reaktionsschnellen Support kann bei der Fehlerbehebung und der optimalen Nutzung des Tools von unschätzbarem Wert sein. |
Trends bei Software zur Emotionserkennung
Für meine Recherche habe ich unzählige Produktaktualisierungen, Pressemitteilungen und Änderungsprotokolle verschiedener Anbieter von Software zur Emotionserkennung ausgewertet. Hier sind einige der aufkommenden Trends, die ich im Auge behalte:
- Multimodale Analyse: Dabei werden Daten aus Gesichtsausdrücken, Stimme und Text kombiniert, um ein umfassenderes Bild der Emotionen zu liefern. Dies ist besonders nützlich für ganzheitliche Kundeneinblicke. Anbieter wie iMotions integrieren diese Funktionen, um Forschung und Analyse zu verbessern.
- Emotionsbasierte Personalisierung: Manche Software nutzt erkannte Emotionen, um Benutzererlebnisse in Echtzeit anzupassen. Dies wird in Marketing, sozialen Medien und Unterhaltung immer beliebter, da personalisierte Inhalte die Interaktion steigern. Tools wie MorphCast sind führend bei der Erstellung interaktiver Inhalte, die sich an die Emotionen der Betrachter anpassen.
- Entwicklung ethischer KI: Es wird zunehmend darauf geachtet, dass KI zur Emotionserkennung fair und unvoreingenommen ist. Anbieter arbeiten daran, Vorurteile und ethnische Unterschiede bei der Emotionserkennung zu beseitigen, was für den ethischen Einsatz von KI entscheidend ist. Unternehmen wie Grekkom legen ebenfalls Wert auf die Einhaltung von Datenschutzstandards.
- Emotionsfeedback in Echtzeit: Echtzeitanalysen werden immer wichtiger, insbesondere im Kundenservice und bei Live-Interaktionen. Diese Funktion hilft Unternehmen, schnell auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zu reagieren. Viso Suite bietet eine Echtzeitverarbeitung zur Verbesserung von Anwendungen für Videoinhalte.
- Emotionserfassung über einen längeren Zeitraum: Die Erfassung von Emotionen über längere Zeiträume liefert Einblicke in Verhaltensentwicklungen und -muster. Diese Funktion unterstützt die Entwicklung von Strategien auf Grundlage langfristiger Emotionsdaten. Tools wie MoodMe greifen diesen Trend auf, um tiefere Einblicke in das Benutzerverhalten zu bieten.
Was ist Software zur Emotionserkennung?
Software zur Emotionserkennung nutzt künstliche Intelligenz sowie Text-, Sprach- und Gesichtsanalyse, um menschliche Emotionen in Echtzeit zu erkennen. Diese Tools unterstützen CX-, Marketing- und Forschungsteams dabei, emotionale Reaktionen über verschiedene Kanäle hinweg zu interpretieren, indem sie Gesichtsausdrücke und Tonfall in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, die Interaktion, Zufriedenheit und Entscheidungsfindung verbessern.
Funktionen von Software zur Emotionserkennung
Achten Sie bei der Auswahl von Software zur Emotionserkennung auf die folgenden wichtigen Funktionen:
- Echtzeitanalyse: Liefert sofortige Einblicke in Emotionen und ermöglicht schnelle Reaktionen bei Kundeninteraktionen.
- Multimodale Funktionen: Kombiniert Gesichts-, Sprach- und Textdaten für ein umfassendes Verständnis von Emotionen.
- Emotionserfassung über einen längeren Zeitraum: Überwacht Emotionen über mehrere Sitzungen hinweg, um Trends und Muster im Verhalten zu erkennen.
- Anpassbare Emotionskategorien: Ermöglicht Benutzern, spezifische Emotionen zu definieren, die für ihre Anforderungen und Anwendungen relevant sind.
- Datenschutzkonformität: Stellt sicher, dass die Datenverarbeitung den gesetzlichen Standards entspricht und schützt die Informationen der Benutzer.
- Detaillierte Berichte: Bietet umfassende Analysen und Visualisierungen zur Unterstützung von Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung.
- Emotionsbasierte Personalisierung: Passt Inhalte und Erlebnisse anhand erkannter Emotionen an, um die Interaktion zu steigern.
- Erkennung mehrerer Gesichter: Erkennt und analysiert die Emotionen von mehr als einer Person in einer Szene, was für Gruppensituationen nützlich ist.
- Skalierbarkeit: Unterstützt Wachstum und steigende Datenanforderungen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
- Benutzerfreundliche Oberfläche: Gewährleistet eine einfache Nutzung und schnelle Einführung, indem die Lernkurve verkürzt wird.
Vorteile von Software zur Emotionserkennung
Die Implementierung von Software zur Emotionserkennung bietet Ihrem Team und Ihrem Unternehmen mehrere Vorteile. Hier sind einige, auf die Sie sich freuen können:
- Verbesserte Kundeneinblicke: Echtzeitanalyse und multimodale Funktionen helfen Ihnen, die Emotionen Ihrer Kunden umfassender zu verstehen.
- Verbessertes Engagement: Emotionsbasierte Personalisierung passt Inhalte an die Emotionen der Nutzer an und steigert dadurch Interaktion und Zufriedenheit.
- Bessere Entscheidungsfindung: Detaillierte Berichte und die zeitliche Nachverfolgung von Emotionen liefern datengestützte Erkenntnisse für die strategische Planung.
- Höhere Effizienz: Echtzeit-Feedback ermöglicht es Ihrem Team, auf Kundenbedürfnisse schnell und effektiv zu reagieren.
- Einhaltung von Vorschriften: Funktionen zur Einhaltung des Datenschutzes stellen sicher, dass Ihr Umgang mit Daten den gesetzlichen Standards entspricht und Nutzerdaten geschützt werden.
- Skalierbare Lösungen: Die Skalierbarkeit ermöglicht es Ihrer Software, mit Ihrem Unternehmen zu wachsen und bei Bedarf mehr Daten und Nutzer zu verarbeiten.
Kosten und Preise von Software zur Emotionserkennung
Bei der Auswahl von Software zur Emotionserkennung ist es wichtig, die verschiedenen verfügbaren Preismodelle und Tarife zu verstehen. Die Kosten variieren je nach Funktionen, Teamgröße, Erweiterungen und weiteren Faktoren. Die folgende Tabelle fasst gängige Tarife, ihre durchschnittlichen Preise und typische in Tools zur Emotionserkennung enthaltene Funktionen zusammen:
Vergleichstabelle der Tarife für Software zur Emotionserkennung
| Tarifart | Durchschnittlicher Preis | Übliche Funktionen |
| Kostenloser Tarif | $0 | Grundlegende Emotionserkennung, eingeschränkte Datenverarbeitung und Unterstützung durch die Community. |
| Persönlicher Tarif | $10-$30 /Benutzer /Monat | Echtzeitanalyse, anpassbare Emotionskategorien und Zugriff für einen einzelnen Nutzer. |
| Geschäftstarif | $50-$100 /Benutzer /Monat | Multimodale Funktionen, detaillierte Berichte und vorrangige Kundenbetreuung. |
| Unternehmenstarif | $150-$300 /Benutzer /Monat | Skalierbarkeit für große Teams, erweiterte Sicherheitsvorkehrungen und dedizierte Unterstützung. |
Häufig gestellte Fragen zur Emotionserkennungssoftware
Hier finden Sie Antworten auf häufige Fragen zur Emotionserkennungssoftware:
Wie genau ist die Emotionserkennung?
Meiner Erfahrung nach variiert die Genauigkeit der Emotionserkennung je nach Emotion und verwendeter Technologie. Im Allgemeinen werden Freude und Überraschung mit einer höheren Genauigkeit erkannt, oft mit über 95 %. Emotionen wie Wut und Traurigkeit können jedoch etwas weniger genau erkannt werden. Ihr Team sollte bei der Bewertung der Genauigkeit Ihrer Anwendung die spezifischen Anforderungen und Kontexte berücksichtigen.
Welche Technologie wird bei der Emotionserkennung verwendet?
Emotionserkennungssoftware verwendet typischerweise künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Gesichtsausdrücke und Emotionen zu analysieren. Technologien wie neuronale Netze und Computer Vision werden häufig eingesetzt. Diese Tools helfen Ihrem Team, emotionale Daten aus Bildern und Videos effektiv zu interpretieren. Einige Lösungen, die Sprach- oder Textanalysen anbieten, basieren ebenfalls auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Wofür wird Emotionserkennungssoftware verwendet?
Emotionserkennungssoftware wird verwendet, um Stimmungen zu analysieren, die in Bildern und Videos zum Ausdruck kommen. Sie wird häufig im Marketing eingesetzt, um Kundenreaktionen zu verstehen, in der Forschung zur Untersuchung menschlichen Verhaltens und im Kundenservice, um Interaktionen zu verbessern. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um Engagement und Strategie zu optimieren.
Welcher Algorithmus wird bei Emotionserkennungssoftware verwendet?
Zu den gängigen Algorithmen gehören Haar Cascade zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen und faltungsneuronale Netze (CNN) zur Erkennung von Emotionen. Diese Algorithmen arbeiten zusammen, um Gesichtsmerkmale zu analysieren und emotionale Zustände zu interpretieren. Ihr Team kann diese Methoden für eine präzise Emotionsanalyse in verschiedenen Anwendungen einsetzen.
Wie profitieren Unternehmen von der Emotionserkennung?
Die Emotionserkennung hilft Unternehmen, die Stimmung ihrer Kunden zu verstehen, Marketingstrategien anzupassen und den Kundenservice zu verbessern. Durch Einblicke in emotionale Reaktionen kann Ihr Team Unterstützung anbieten, bevor ein Problem eskaliert, die Benutzererfahrung verbessern und Engagement fördern. Diese Technologie unterstützt datengestützte Entscheidungen und personalisierte Interaktionen.
Kann Emotionserkennungssoftware mehrere Gesichter verarbeiten?
Ja, viele Lösungen für Emotionserkennungssoftware können mehrere Gesichter gleichzeitig analysieren. Diese Funktion ist für Situationen mit mehreren Personen, etwa bei Veranstaltungen oder Besprechungen, unverzichtbar. Ihr Team kann diese Fähigkeit nutzen, um umfassende emotionale Daten von mehreren Teilnehmern zu erfassen.
Wie geht es weiter?
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