Bewertung des Contact Center Analytics-Marktes – 2024-2031

Der steigende Wunsch nach verbesserter Kundenerfahrung und Betriebseffizienz treibt den Contact Center Analytics-Markt an. Unternehmen erkennen schnell den Wert datengesteuerter Erkenntnisse zur Verbesserung der Kundeninteraktionen, zur Rationalisierung von Prozessen und zur Information strategischer Entscheidungen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Dienste zu personalisieren, die Lösungsquote beim ersten Anruf zu verbessern, die Betriebskosten zu senken und letztendlich die Kundenzufriedenheit und -treue zu erhöhen. Darüber hinaus treiben der wachsende Trend zur Fernarbeit und die Anforderung einer effektiven virtuellen Contact Center-Verwaltung die Einführung anspruchsvoller Analyselösungen auf dem Markt voran. Der Contact Center Analytics-Markt wird voraussichtlich im Jahr 2024 einen Umsatz von 1711,11 Milliarden USD übersteigen und bis 2031 5726,84 Milliarden USD erreichen.

Der Contact Center Analytics-Markt entwickelt sich aufgrund der Einbindung modernster Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) rasant. Diese Technologien ermöglichen Echtzeit-Datenanalysen, prädiktive Analysen und eine verbesserte Analyse der Verbraucherstimmung, was zu tieferen Einblicken in Kundeninteraktionen und -verhalten führt. Fortgeschrittene Analyselösungen helfen Unternehmen, das Kundenerlebnismanagement zu verbessern, indem sie Muster erkennen, die Leistung der Agenten optimieren und Abläufe rationalisieren. Es wird erwartet, dass der Markt zwischen 2024 und 2031 mit einer prognostizierten CAGR von 16,30 % wachsen wird.

Markt für Contact Center AnalyticsDefinition/Überblick

Contact Center Analytics ist die Verwendung von Datenanalysetools zum Sammeln, Überwachen und Auswerten von Leistungsmetriken in einem Contact Center. Dies beinhaltet die Überwachung vieler Kanäle der Kundeninteraktion, wie Telefonanrufe, E-Mails, Live-Chats und soziale Medien, um Kriterien wie Agentenleistung, Kundenzufriedenheit, Betriebseffizienz und allgemeine Servicequalität zu bewerten. Contact Center können mithilfe fortschrittlicher Analysetechnologien Muster erkennen, Erkenntnisse gewinnen, Prozesse optimieren und datenbasierte Entscheidungen treffen, um das Kundenerlebnis und die Unternehmensergebnisse zu verbessern. Die Zukunft der Contact Center Analytics wird voraussichtlich transformativ sein und Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Prädiktive Analysen ermöglichen einen proaktiven Kundendienst, indem sie Probleme vorhersehen, bevor sie auftreten, während Stimmungsanalysen in Echtzeit sofortige Verbesserungen bei der Kundeninteraktion ermöglichen.

Wie wird die steigende Nachfrage nach verbesserter Kundenerfahrung und Betriebseffizienz den Markt für Contact-Center-Analysen ankurbeln?

Die steigende Nachfrage nach verbesserter Kundenerfahrung und Betriebseffizienz vergrößert den Markt für Contact-Center-Analysen erheblich. Contact-Center-Analysen sammeln riesige Datenmengen aus Verbraucherinteraktionen über mehrere Kanäle. Diese Daten geben Aufschluss über Kundenpräferenzen, Verhaltensweisen und Bedürfnisse. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um Interaktionen zu personalisieren und Lösungen und Empfehlungen bereitzustellen, die auf die Kunden zugeschnitten sind, und so die Kundenerfahrung verbessern. Kundenprobleme können vorhergesagt werden, bevor sie auftreten, indem Muster und Trends im Kundenverhalten und in den Interaktionen ausgewertet werden.

Diese einheitliche Ansicht garantiert, dass Verbraucher unabhängig vom verwendeten Kommunikationskanal einen konsistenten und reibungslosen Service erhalten, was die gesamte Kundenerfahrung verbessert. Tools zur Stimmungsanalyse können Ihnen dabei helfen, die Emotionen und Zufriedenheitsgrade der Kunden während der Begegnungen zu bewerten. Wenn Agenten die Stimmung der Kunden verstehen, können sie ihre Antworten anpassen, um die Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen und Unzufriedenheit effizient zu bewältigen. Analytics verfolgt wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit, die erste Anruflösung und die Kundenzufriedenheitswerte.

Darüber hinaus können Bereiche erkannt werden, in denen Agenten Probleme haben, was gezieltere Schulungen und Entwicklung ermöglicht und letztlich die Gesamteffizienz und -leistung steigert. Analytics kann das Anrufvolumen schätzen und Personalpläne anpassen, um in Spitzenzeiten eine ausreichende Abdeckung zu gewährleisten und gleichzeitig eine Überbesetzung in ruhigen Zeiten zu vermeiden. Ein effizientes Ressourcenmanagement senkt die Betriebskosten und gewährleistet gleichzeitig ein hohes Serviceniveau. Die Analyse von Arbeitsabläufen hilft dabei, Engpässe und Ineffizienzen im Betrieb des Contact Centers zu finden.

Darüber hinaus führt die Implementierung analytisch gesteuerter Prozessverbesserungen zu reibungsloseren Abläufen und schnelleren Lösungszeiten. KI-gestützte Analysen generieren automatische Erkenntnisse und Vorschläge und minimieren so den manuellen Aufwand zur Prüfung der Daten. Routineanfragen werden von KI-gestützten Technologien bearbeitet, sodass sich menschliche Mitarbeiter auf schwierigere Probleme konzentrieren können. Dadurch werden Ressourcenzuweisung und Betriebseffizienz maximiert.

Eine höhere Kundenzufriedenheit und -treue sind eng mit einem besseren Kundenerlebnis verbunden. Zufriedene Kunden bleiben einer Marke eher treu und empfehlen sie weiter, was zu langfristigem Geschäftserfolg führt. Unternehmen, die Contact-Center-Analysen erfolgreich einsetzen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil, indem sie einen besseren Kundenservice bieten und effizienter arbeiten. Dieser Vorteil ist nützlich, um Kunden in einem wettbewerbsintensiven Markt zu gewinnen und zu halten.

Wie behindern Datenintegration und -verwaltung den Markt für Contact-Center-Analysen?

Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Telefonanrufe, E-Mails, Live-Chats, Social-Media-Interaktionen und CRM-Systeme, können unterschiedliche Formen, Strukturen und Protokolle aufweisen, was es schwierig macht, sie für die Analyse in einem einzigen Datensatz zu konsolidieren. Daten werden häufig in verschiedenen Systemen oder Datenbanken gespeichert, die nicht miteinander verbunden sind, was zu Datensilos führt, die ein vollständiges Bild der Kundeninteraktionen einschränken und eine vollständige Analyse verhindern. Die Überwindung von Datensilos erfordert einen erheblichen Aufwand in Bezug auf Systemintegration und Datenbewegung.

Die Echtzeit-Datenverarbeitung erfordert leistungsstarke Computerressourcen und ausgefeilte Datenintegrationssysteme, die entscheidend sind, um schnell auf Verbraucherprobleme mit umsetzbaren Erkenntnissen zu reagieren. Die Implementierung solcher Systeme kann schwierig und teuer sein. Die Gewährleistung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten aus mehreren Quellen ist ein erhebliches Problem. Inkonsistente Datenformate, doppelte Einträge und fehlende Informationen können zu fehlerhaften Analyseergebnissen beitragen. Effektive Datenverwaltungsmethoden wie Datenbereinigung und -validierung sind erforderlich, um eine hervorragende Datenqualität sicherzustellen.

Darüber hinaus generieren Contact Center täglich riesige Datenmengen, die skalierbare Speicherlösungen und robuste Analysetools für eine effiziente Verwaltung und Analyse erfordern. Integration und Verwaltung werden durch die Komplexität der Daten, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Formate umfassen, noch anspruchsvoller. Legacy-Systeme, die möglicherweise nicht mit modernen Analyseplattformen kompatibel sind, werfen Integrationsprobleme auf, die umfangreiche Anpassungen und Investitionen erfordern.

Darüber hinaus erschwert der Schutz sensibler Verbraucherinformationen und die Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzanforderungen (z. B. DSGVO, CCPA) die Datenintegration und -verwaltung. Für den Datenschutz sind robuste Sicherheitsmechanismen und Verschlüsselungstechniken erforderlich. Unterschiede in Datenformaten, Kommunikationsprotokollen und Systemarchitekturen können eine nahtlose Kommunikation und einen reibungslosen Datenaustausch zwischen Systemen und Anwendungen erschweren.

Eine effektive Datenintegration und -verwaltung erfordert spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse in den Bereichen Datentechnik, Datenbankverwaltung und Analyse. Vielen Contact Centern fehlen möglicherweise die erforderlichen internen Fachkenntnisse oder Ressourcen. Um mehrere Datenquellen zu verbinden und umfassende Datenverwaltungslösungen bereitzustellen, ist ein erheblicher finanzieller Aufwand erforderlich, einschließlich Kosten für Software, Hardware, Schulung und kontinuierliche Wartung. Diese Kosten können für kleinere Contact Center unerschwinglich sein.

Kategorienspezifisches Gespür

Wie beschleunigt die steigende Nachfrage nach Sprachanalyse und Customer Experience Management das Wachstum des Contact Center Analytics-Marktes?

Die steigende Nachfrage nach Sprachanalyse und Customer Experience Management (CEM) beschleunigt das Wachstum des Contact Center Analytics-Marktes. Sprachanalysesysteme extrahieren nützliche Informationen aus Verbraucherinteraktionen, die in Sprachaufzeichnungen festgehalten sind. Sprachanalysesysteme gewinnen wertvolle Erkenntnisse aus Sprachaufzeichnungen von Kundengesprächen. Sprachanalyse analysiert gesprochene Wörter, Tonfall, Stimmung und Schlüsselwörter, um Kundenpräferenzen, Emotionen und Zufriedenheitsgrade besser zu verstehen.

Sprachanalyse identifiziert Trends und Muster in Kundengesprächen und ermöglicht es Unternehmen, umsetzbares Wissen zu sammeln, um die Servicebereitstellung zu verbessern. Sprachanalyse automatisiert die Überwachung von Agent-Kunden-Interaktionen, um Compliance, Einhaltung von Skripten und Servicequalität sicherzustellen. Kennzahlen wie Anrufbearbeitungszeiten, Lösungsquoten beim ersten Anruf und Kundenzufriedenheitswerte werden zuverlässiger gemessen, was gezielte Verbesserungen der Agentenleistung ermöglicht.

Darüber hinaus führen Effizienzsteigerungen bei der Anrufbearbeitung und -lösung zu niedrigeren Betriebskosten und einer besseren Ressourcenzuweisung. Erweiterte Sprachanalysen können Kundenprobleme und Unzufriedenheit anhand von Gesprächshinweisen vorhersagen. Contact Center können präventive Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme zu lösen, bevor sie eskalieren, wodurch die Kundenabwanderung verringert und die Loyalität erhöht wird. CEM-Lösungen integrieren Daten aus einer Vielzahl von Verbraucherkontaktpunkten wie Telefonanrufen, E-Mails, Chats und Social-Media-Engagements.

Darüber hinaus bieten CEM-Lösungen einen umfassenden Überblick über die Customer Journey und -präferenzen und ermöglichen maßgeschneiderte und konsistente Erfahrungen über alle Kanäle hinweg. Methoden für sofortiges Feedback ermöglichen es Unternehmen, schnell auf Kundenprobleme zu reagieren und Dienstleistungen in Echtzeit anzupassen. Interaktionen werden anhand von Erkenntnissen aus CEM-Analysen auf der Grundlage individueller Kundenprofile und -verhaltensweisen zugeschnitten.

In CEM-Lösungen integrierte prädiktive Analysen können Kundenanforderungen vorhersehen und so proaktive Servicebereitstellung und personalisierte Empfehlungen ermöglichen. CEM-Methoden zielen darauf ab, die Kundenzufriedenheit durch personalisierten und effizienten Service zu verbessern. Kunden, die mit der Marke zufrieden sind, sind eher geneigt, sie anderen zu empfehlen, was positive Mundpropaganda und organisches Wachstum fördert.

Wird die zunehmende Nutzung von Predictive Analytics und Echtzeitüberwachung zum Vorantreiben des Contact Center Analytics-Marktes beitragen?

Die zunehmende Nutzung von Predictive Analytics und Echtzeitüberwachung trägt tatsächlich erheblich zum Vorantreiben des Contact Center Analytics-Marktes bei. Contact Center können Predictive Analytics verwenden, um Verbraucheranforderungen und -verhalten anhand von Daten und Mustern aus der Vergangenheit vorherzusagen. Frühere Begegnungen, Verbraucherpräferenzen und Kaufgewohnheiten werden untersucht, was eine maßgeschneiderte Kundenbetreuung ermöglicht. Diese Strategie verbessert die Lösungsquote beim ersten Anruf, verkürzt die Wartezeiten und bietet gezielte Beratung, wodurch die Gesamtzufriedenheit der Kunden erhöht wird.

Durch Echtzeitüberwachung können Contact Center Verbraucherinteraktionen verfolgen, während sie stattfinden. Diese Fähigkeit ermöglicht sofortiges Handeln bei Schwierigkeiten oder Eskalationen, was zu schnelleren Antworten und einem reaktionsschnelleren Kundensupport führt. Agenten erhalten Echtzeitwarnungen über die Gefühle oder möglichen Sorgen der Kunden, sodass sie ihre Vorgehensweise entsprechend anpassen können.

Darüber hinaus können Contact Center Predictive Analytics verwenden, um Anrufzahlen, Agentenarbeitslast und Kundendienstanfragen vorherzusagen. Diese Prognose hilft bei der Optimierung der Personalstärke und Ressourcenzuweisung und stellt sicher, dass in Spitzenzeiten die optimale Anzahl von Agenten mit den erforderlichen Fähigkeiten verfügbar ist. Dies reduziert Wartezeiten und erhöht die Serviceeffizienz. Contact Center verfolgen Key Performance Indicators (KPIs) wie durchschnittliche Bearbeitungszeit, Kundenzufriedenheitswerte und Agentenproduktivität. Dies ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Engpässen oder Ineffizienzen und ermöglicht sofortige Änderungen an Arbeitsabläufen, Schulungsprogrammen oder Servicenormen, um die allgemeine Betriebseffizienz zu verbessern.

Darüber hinaus können Contact Center mithilfe von Predictive Analytics das Kundenverhalten und die Servicenachfrage genau vorhersagen. Diese Fähigkeit ermöglicht eine Optimierung der Ressourcenzuweisung und die Reduzierung unnötiger Kosten, einschließlich einer verbesserten Personalverwaltung und Optimierung von Technologieinvestitionen auf der Grundlage erwarteter zukünftiger Anforderungen. Durch Echtzeitüberwachung können Contact Center Betriebsineffizienzen oder Kundendienstprobleme sofort erkennen und so potenzielle Umsatzverluste oder Kundenabwanderung verhindern. Contact-Center-Manager können Erkenntnisse aus prädiktiven Analysen nutzen, um datenbasierte Entscheidungen über Personal, Schulungen, Kundendiensttechniken und Ressourcenzuweisung zu treffen.

Dateneinblicke in Echtzeit erleichtern eine flexible Entscheidungsfindung, sodass Contact Center schnell auf sich ändernde Kundenwünsche, Marktsituationen oder interne Schwierigkeiten reagieren können. Diese Flexibilität ist in einem dynamischen Geschäftsumfeld, in dem Reaktionsfähigkeit einen Wettbewerbsvorteil bieten kann, von entscheidender Bedeutung. Dies ermöglicht die Festlegung realistischer Leistungsziele und Benchmarks sowie die ständige Überwachung und Überprüfung von Leistungskennzahlen, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftszielen und Kundenerwartungen entsprechen.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Wird die steigende Marktnachfrage und Einführung von Technologie in Nordamerika den Markt für Contact Center-Analysen weiter voranbringen?

Die zunehmende Zahl von Organisationen in Nordamerika betont das Kundenerlebnis als strategisches Differenzierungsmerkmal. Verbraucher erwarten personalisierte, effiziente und nahtlose Interaktionen über viele Kanäle hinweg. Daher wenden sich Unternehmen der Contact Center-Analyse zu, um tiefe Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Stimmung der Kunden zu erhalten. Unternehmen können ihre Servicebereitstellung verbessern, Methoden zur Kundeninteraktion optimieren und letztendlich die allgemeine Kundenzufriedenheit steigern, indem sie fortschrittliche Analysetechnologien nutzen.

Nordamerika ist weiterhin führend bei der Technologieentwicklung, insbesondere in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Big Data-Analyse. Diese Fortschritte sind entscheidend, um traditionelle Contact Center in intelligente, datengesteuerte Hubs umzuwandeln, die in der Lage sind, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und proaktiven Kundensupport zu bieten. KI-gestützte Analysesysteme können regelmäßige Prozesse automatisieren, Kundenanforderungen antizipieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern, die es Agenten ermöglichen, personalisiertere und effektivere Lösungen anzubieten.

Da nordamerikanische Unternehmen ihre digitalen Transformationsprojekte beschleunigen, spielt die Contact-Center-Analyse außerdem eine wichtige Rolle bei der Unterstützung dieser Bemühungen. Durch die Kombination von Analysen mit CRM-Systemen, Kundendatenbanken und anderen digitalen Plattformen können Unternehmen eine konsolidierte Ansicht der Verbraucherinteraktionen über alle Kontaktpunkte hinweg erhalten. Diese Integration ermöglicht einen nahtlosen Datenfluss, eine höhere Betriebseffizienz und maßgeschneiderte Kundeninteraktionen im großen Maßstab.

Darüber hinaus fördert die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, insbesondere in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Telekommunikation, die Einführung fortschrittlicher Analyselösungen in ganz Nordamerika. Contact Center müssen strenge gesetzliche Richtlinien hinsichtlich Datenschutz, Sicherheit und Kundenkommunikation einhalten. Analysetechnologien helfen bei der Überwachung der Einhaltung von Vorschriften, der Risikominimierung und der Sicherstellung, dass Interaktionen die gesetzlichen Anforderungen erfüllen, wodurch sowohl das Vertrauen der Verbraucher als auch der Ruf des Unternehmens geschützt werden.

Die zunehmende Nutzung von Contact Center Analytics in Nordamerika fördert den Marktwettbewerb und die Innovation unter den Technologieanbietern. Unternehmen, die in fortschrittliche Analysen investieren, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil, indem sie hervorragenden Kundenservice bieten, die Betriebseffizienz steigern und das Umsatzwachstum vorantreiben. Dieser Wettbewerbsvorteil ist entscheidend für die Gewinnung und Bindung von Kunden in einem dynamischen und sich ständig verändernden Marktumfeld.

Wird die Ausweitung des Contact Center-Betriebs und die Investitionen im asiatisch-pazifischen Raum das Wachstum des Contact Center Analytics-Marktes ankurbeln?

Die Ausweitung des Contact Center-Betriebs und die Investitionen im asiatisch-pazifischen Raum werden voraussichtlich ein erhebliches Wachstum des Contact Center Analytics-Marktes ankurbeln. Mit dem Wachstum des Betriebs im asiatisch-pazifischen Raum, insbesondere in den Bereichen Telekommunikation, Bankwesen, E-Commerce und Gesundheitswesen, besteht ein größerer Bedarf an effizienten und effektiven Kundenservicelösungen. Contact Center sind von entscheidender Bedeutung für die Verwaltung von Kundeninteraktionen, die Beantwortung von Fragen, die Lösung von Problemen und die Bereitstellung von Support-Services.

Contact Center nutzen zunehmend fortschrittliche Technologien, um die Betriebseffizienz und das Kundenerlebnis zu verbessern. Dazu gehört die Einbindung cloudbasierter Contact-Center-Lösungen, KI-gestützter Chatbots, Omnichannel-Kommunikationsplattformen und Analysetools. Diese Technologien ermöglichen effizientere Arbeitsabläufe, individuelle Kundeninteraktionen und eine zeitnahe und relevante Servicebereitstellung. Moderne Contact-Center-Systeme bieten Unternehmen, die im asiatisch-pazifischen Raum tätig werden, entscheidende Skalierbarkeit und Flexibilität.

Darüber hinaus liefern integrierte Analysetools Informationen über Kundenverhalten, Betriebsleistung und Servicequalität. Diese datengesteuerte Methode hilft Contact Centern, die Ressourcenzuweisung zu optimieren, das Personalmanagement zu verbessern und Servicestandards an vielen geografischen Standorten aufrechtzuerhalten. Internationale Technologieanbieter und Analyseorganisationen investieren zunehmend im asiatisch-pazifischen Raum, um das wachsende Marktpotenzial der Region zu nutzen. Zu diesen Ausgaben gehören die Eröffnung regionaler Niederlassungen, der Aufbau von Allianzen mit lokalen Unternehmen und die Zusammenarbeit mit Universitätseinrichtungen in den Bereichen Forschung und Entwicklung.

Darüber hinaus setzen Regierungen im asiatisch-pazifischen Raum Richtlinien und Maßnahmen um, um die digitale Transformation zu fördern, Innovationen anzukurbeln und die Nutzung von Technologie zu unterstützen. Diese Richtlinien schaffen ein Umfeld, das Unternehmen ermutigt, in Contact-Center-Analysesysteme zu investieren. Rechtliche Rahmenbedingungen, die die Einhaltung von Datenschutz und -sicherheit gewährleisten, stärken das Vertrauen in Analyselösungen.

Kooperationen zwischen multinationalen Technologieanbietern und lokalen Unternehmen fördern den Wissensaustausch, den Technologietransfer und die Talententwicklung im Bereich Contact-Center-Analyse. Diese Vereinbarungen ermöglichen es Contact Centern, ihr Serviceangebot und ihre Betriebseffizienz durch die Nutzung globaler Best Practices, neuer Technologien und Branchenerfahrung zu verbessern.

Wettbewerbslandschaft

Der Markt für Contact-Center-Analysen ist wettbewerbsintensiv. Eine große Auswahl an Anbietern und Lösungsanbietern bietet spezialisierte Analysetools und -plattformen an. Aufstrebende Akteure zeichnen sich häufig durch spezifische Fähigkeiten wie Stimmungsanalyse, Echtzeitanalyse, Omnichannel-Integration und maßgeschneiderte Berichtsoptionen aus. Darüber hinaus ermöglichen Partnerschaften und Kooperationen mit Technologieintegratoren und branchenspezifischen Beratern kleineren Anbietern, ihre Marktreichweite zu erweitern und ihr Lösungsangebot zu verbessern. Kontinuierliche technologische Verbesserungen, sich ändernde Kundenerwartungen und eine verstärkte Betonung datengesteuerter Entscheidungsfindung auf globalen Märkten tragen zur Wettbewerbsdynamik bei.

Einige der wichtigsten Akteure auf dem Markt für Contact-Center-Analysen sind

• Cisco
• Genpact
• NICE
• Oracle
• SAP
• CallMiner
• 8×8
• Five9
• Talkdesk
• Enghouse Interactive
• CallHippo
• Avaya

Neueste Entwicklungen

• Im August 2023 kauft Five9 das in Charlotte, North Carolina, ansässige Unternehmen Aceyus. Damit will das Unternehmen seine Datenintegrations- und Analysefähigkeiten stärken. Die Übernahme von Five9 Diese Übernahme zielt darauf ab, Five9 mit Kontextdaten zu versorgen, die Vorhersagen optimieren und die Servicebereitstellung für Kunden verbessern können. Der Schritt ist entscheidend für die Verbesserung der KI- und Automatisierungslösungen von Five9 und ermöglicht es ihnen, Daten effektiv zu nutzen, um überlegene Kundenerlebnisse zu bieten.
• Im März 2024 schließt Cisco die Übernahme des Enterprise-Resilience-Riesen Splunk ab. Das fusionierte Softwareunternehmen, das nun eines der größten weltweit ist, wird „Daten nutzen, um die KI-Revolution voranzutreiben und zu schützen“, sagt Cisco. Gary Steele von Splunk betonte, dass die Kombination aus Cisco und Splunk beispiellose Transparenz und Einblicke in die digitalen Abläufe von Unternehmen bieten und die Widerstandsfähigkeit durch eine robuste Produktpalette für Sicherheit und Beobachtbarkeit verbessern wird. Stephen Elliot von IDC bezeichnete die Fusion als transformativ und betonte ihr Potenzial, die Infrastruktur proaktiv zu schützen, Ausfälle zu verhindern und die Netzwerkleistung zu verbessern.

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