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Erfahren Sie, wie sich Trending Topics von Top-Themen unterscheiden und warum sie für Ihr Unternehmen wichtig sind.
Benutzerebene: Admin, Analyst, Supervisor
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Themen-Trends analysieren

Trending Topics sind eine statistische Auswertung, mit der Führungskräfte auf die Bedürfnisse und Probleme von Endkunden reagieren können, bevor diese größer werden. Während Top-Themen Ihnen helfen, die insgesamt am häufigsten in Anrufen vorkommenden Themen zu verfolgen, sagen Trending Topics voraus, welche Themen in naher Zukunft relevant werden könnten. So kann zeitnah auf Probleme von Endkunden reagiert werden, bevor sie eskalieren, und Teams können auf neu aufkommende Anfragen geschult werden.

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KI-Analytik-Bericht

Trending Topics sind Teil unserer Conversation Intelligence-Suite und stehen KI-Nutzern zur Verfügung. In der Analytik sehen berechtigte Benutzer eine Übersicht der Themen-Trends in der Statistikkarte Trending Topics. Sie können die Karte auch auswählen, um eine grafische Aufschlüsselung und eine gefilterte Anrufprotokoll-Tabelle mit den zugehörigen Daten zu sehen.

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Statistikkarte „Trending Topics“

Die Statistikkarte Trending Topics zeigt die fünf Themen, die im aktuellen 24-Stunden-Zeitraum am stärksten an Bedeutung gewinnen. Neben jedem Themennamen steht ein Prozentwert der Veränderung, der angibt, in welchem Maße die Erwähnungen dieses Themas zugenommen oder abgenommen haben. Themen mit mehr Erwähnungen erhalten einen Pfeil nach oben, Themen mit weniger Erwähnungen einen Pfeil nach unten.

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Aufschlüsselung der Trending Topics

Im Aufschlüsselungsbereich für Trending Topics sehen Benutzer eine längere Liste von bis zu zehn Trending Topics, sortiert nach ihrer Wachstumsrate. Durch Auswahl eines Themas sieht der Benutzer ein Liniendiagramm, das den zeitlichen Verlauf der Erwähnungen dieses Themas zeigt.

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Unser Algorithmus

Um zu bestimmen, welche Themen im Trend liegen, vergleicht unser Algorithmus die Häufigkeit der Themenerwähnungen im aktuellen 24-Stunden-Zeitraum mit dem historischen Durchschnitt der Vorwoche. Für jedes Thema erstellen wir einen Gesamtwert, in den mehrere Variablen einfließen, darunter:
  • Current count: Wie oft wurde das Thema in diesem 24-Stunden-Fenster erwähnt?
  • Historical (daily) average: Wie oft wurde dieses Thema in der Vorwoche im Durchschnitt pro Tag erwähnt?
  • RoC (Rate of Change): Wie hoch ist die Änderungsrate zwischen dem aktuellen Wert und dem historischen Durchschnitt?
  • Net gains: Sehen wir einen deutlichen Anstieg der Themenerwähnungen?
Um sich auf schnell wachsende Themen-Trends zu konzentrieren, priorisiert der Algorithmus Themen, die im historischen Durchschnitt noch nicht häufig vorkamen. Ziel ist es, weniger darauf zu schauen, was Endkunden bekanntermaßen bereits wichtig ist, und mehr darauf, was ihnen künftig wichtig sein wird.
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