Wir nutzen linguistische Annotationsschemata, Sentiment- und Stance-Analysen, syntaktische Muster, Hedging, Mitgefühlssignale sowie Einfühlungsmarker, um Höflichkeit konsistent zu bewerten. Ein gewichteter Score kombiniert Häufigkeit, Position im Dialog, Relevanz zur Kundenabsicht und sprachliche Natürlichkeit, sodass nicht nur gezählte Worte, sondern ihr Kontext zählt und Missbrauch von Floskeln sichtbar wird.
Die Verbindung zu Geschäftszielen entsteht über klar definierte Zielgrößen: CSAT nach Kontakt, NPS nach Woche, Churn nach Monat, Wiederkauf nach Quartal. Wir verknüpfen Dialogmetriken mit Kohorten, kontrollieren Fallschwere und Kanal, und zeigen mit Effektstärken, Konfidenz- oder Glaubwürdigkeitsintervallen, wie viel Anteil am Ergebnis tatsächlich der höflichen Gestaltung zugerechnet werden kann.
Saubere Trainings- und Evaluationsdaten verhindern verzerrte Schlüsse. Wir definieren eindeutige Richtlinien, prüfen Interrater-Reliabilität, anonymisieren konsequent, balancieren Sprachen und Domänen, und kennzeichnen sensible Situationen getrennt. So bleibt die Bewertung fair, auditierbar und übertragbar, während Edge-Cases dokumentiert werden, um künftige Iterationen zu beschleunigen und riskante Verallgemeinerungen zuverlässig auszuschließen.