Was ist Interactive Voice Response?

"Wenn Sie mit einem Menschen sprechen möchten, sagen Sie 'Mensch'."

"Menschlich."

"Tut mir leid, ich konnte keine Option finden, die zu 'Kubanisch' passt. Wenn Sie mit mir sprechen möchten..."

Seufz.

Der gute Name von Interactive Voice Response (IVR)-Systemen ist mittlerweile in den Schmutz gezogen worden. 

Man kann sie durchaus als das hässliche Stiefkind der KI-Sprachmittlerfamilie bezeichnen.

Sie sind klobig, veraltet und unpraktisch. In einer Zeit, in der die ausgefeiltesten Anwendungen über unsere Telefone verfügbar sind, erscheint eine Sprachkonversation mit einem Roboter wie die unpraktischste Verwendung dieser Kraftpakete für die Hosentasche.

Warum schreibe ich diesen Artikel trotzdem?

Oh, ja. (räuspert sich).

...aber als Kenner der Sprachtechnologie und Liebhaber von schlankem Anwendungsdesign habe ich ein paar Erkenntnisse, die für automatisierte Telefonflüsse sprechen.

Es ist die niedrigste Einstiegshürde für den Kundensupport, und die unterstützenden Technologien - NLP (natürliche Sprachverarbeitung) und ASR (automatische Spracherkennung) - haben einen langen Weg hinter sich. 

Mit dem richtigen Design können falsch verstandene Schlüsselwörter und endlose Menüs der Vergangenheit angehören.

Kommen Sie also mit mir auf eine Reise, auf der ich Ihnen die Bestandteile des Systems und ihre heutige Verwendung vorstelle und einige einzigartige Vorteile dieser Technologie aufzeige.

Denn obwohl Sie sicherlich schon einmal über IVR nachgedacht haben, wette ich, dass Sie noch nie wirklich über IVR nachgedacht haben.

Was ist IVR?

IVR (Interactive Voice Response) ist ein automatisiertes Telefonsystem, das Unternehmen als Menü verwenden, um Kunden durch Support-Anrufe zu leiten. Diese Systeme sind in der Lage, häufig gestellte Fragen zu beantworten, grundlegende Aufgaben auszuführen und an einen Live-Agenten weiterzuleiten.

IVR nimmt den Live-Agenten aus den grundlegenden Abfragen, dem Dispatching und der Informationsbeschaffung heraus und reserviert Live-Agenten für differenziertere oder sensible Fälle.

Mit einer Bibliothek von (in der Regel voraufgezeichneten) Nachrichten und der Fähigkeit, Benutzereingaben zu lesen, können diese digitalen Agenten einen großen Teil der manuellen Arbeit des Kundensupports abnehmen.

Wie lesen IVR-Systeme Benutzereingaben?

Traditionelle Systeme verwendeten DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency), um Benutzereingaben zu lesen. Hier entsprechen die Wähltasten den Optionen. 

(Das ist auch der Grund, warum verschiedene Zahlen auf der Tastatur verschiedene Töne erzeugen).

Sie wissen schon: "Für Englisch, drücken Sie die 1".

Einige verwenden dies immer noch. Aber im Großen und Ganzen sind die Dinge erheblich schärfer geworden 🌶️.

Mit den Fortschritten in der Sprachtechnologie können diese Systeme viel leistungsfähigere Mechanismen zur Erkennung von Schlüsselwörtern integrieren oder sogar natürliche Sprachverarbeitung (NLP) einsetzen, um Bedeutung und Stimmung aus der Sprache des Benutzers zu extrahieren.

Wie funktioniert IVR?

1. Erstgespräch

Der IVR-Flow wird ausgelöst, wenn ein Kunde eine bestimmte Telefonleitung anruft.

2. Begrüßung und Menü

Der Kunde wird mit einer Reihe von Optionen begrüßt. Auch diese Optionen werden im Voraus aufgezeichnet. 

Dazu gehören beispielsweise die Abfrage von Kontoständen für Bankgeschäfte, einfache häufig gestellte Fragen zu den Unternehmensrichtlinien oder das Ausfüllen von Vorabinformationen, bevor Sie an einen Live-Mitarbeiter weitergeleitet werden.

3. Benutzereingabe

Der Benutzer wählt eine Option aus. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie das System die Eingaben des Benutzers lesen kann.

Zweiton-Mehrfrequenz (DTMF)

DTMF ist ein Klassiker. Es ist einfach und unmissverständlich. Verständlicherweise ist es weniger beliebt - wenn man telefoniert, will man sprechen.

Andererseits ist es die am wenigsten ressourcenintensive Art, Benutzereingaben zu sammeln.

Es wird häufig für Behörden verwendet - Institutionen, die noch kein umfassendes Hilfeportal aufgebaut haben und erwarten, dass Anfragen letztendlich sowieso zu einem Live-Agenten führen.

Erkennung von Sprachbefehlen

Hier wird der Benutzer aufgefordert, das Wort zu sagen, das mit der gewählten Option verbunden ist, z. B. "Wenn Sie Ihren Kontostand abfragen möchten, sagen Sie 'Saldo'".

Diese Technologie hat in den letzten Jahrzehnten, seit sie auf den Markt gekommen ist, große Fortschritte gemacht. 

Sie sind vielleicht an eine frustrierende, ungenaue Erkennung gewöhnt (wie das Beispiel in der Einleitung), aber das hat mehr mit veralteten IVR-Systemen zu tun als mit den Fähigkeiten der Spracherkennung.

Automatische Spracherkennung (ASR) und NLP

Anspruchsvolle Systeme könnten sich für eine vollständige Spracherkennung mit NLP-Systemen entscheiden. 

Hier spricht der Benutzer seine Optionen in einfacher Sprache, und auf tiefen neuronalen Netzen basierende Algorithmen werden verwendet, um die Eingaben des Benutzers zu transkribieren und zu klassifizieren, z. B. "Ja, ich möchte eine Einzahlung vornehmen".

Relativ ressourcenarme Systeme können recht schnelle und genaue ASR- und NLP-Modelle ausführen, und die Unternehmen erzielen damit erstaunlich positive Ergebnisse.

4. Weiterleitung

Je nach der Struktur des Systems und der Reaktion des Kunden wird der Kunde dann zum nächsten Schritt weitergeleitet.

Sie können aufgefordert werden, persönliche Daten wie eine Kreditkartennummer oder ihr Geburtsdatum einzugeben. Sie könnten auch zu einem weiteren Menü mit spezifischeren Optionen weitergeleitet werden.

IVRs vs. KI-Sprachassistenten

Wenn man also einen Chatbot für den Kundensupport mit einer Sprachausgabe versieht, wird er dann zu einem IVR-System?

Ich denke, technisch gesehen.

Obwohl IVRs verwendet werden, um sich auf Systeme mit einem vordefinierten Ablauf und voraufgezeichneten Nachrichten zu beziehen.

In diesem Fall verwendet der Agent eine aufgezeichnete Nachricht, um den Benutzer aufzufordern, eine von mehreren Optionen auszuwählen, und leitet ihn entsprechend weiter.

Bei einem sprachgesteuerten KI-Agenten spricht der Benutzer mit dem Agenten, und die Antworten werden dynamisch generiert. Der Agent entscheidet selbständig, wann er welches Werkzeug einsetzt, wenn überhaupt.

Ein IVR verwendet voraufgezeichnete Nachrichten und eine starre Benutzereingabe, um den Benutzer durch einen Ablauf zu führen. Bei jedem Schritt werden dem Benutzer eine Reihe von Optionen präsentiert, aus denen er die passende auswählen muss.

Ein KI-Sprachagent hingegen hat Zugang zu bestimmten Werkzeugen und ist in der Lage, die Eingaben des Benutzers zu interpretieren, um festzustellen, welches Werkzeug er aufrufen soll. Außerdem generiert er die Antworten dynamisch, im Gegensatz zum Abspielen vorher aufgezeichneter Nachrichten.

Wann sollten Sie IVR anstelle eines Sprachagenten einsetzen?

Der Elefant im Raum: Warum sollte man sich mit einem schrittweisen sprachgesteuerten System abmühen, wenn man über reibungslose, autonome Gesprächsagenten verfügen kann?

Und wenn Sie bereits KI verwenden, um die Absicht des Benutzers in einem IVR zu kategorisieren, warum dann nicht gleich ein vollständig autonomes System?

Gut, dass Sie fragen.

Wenn Sie ein knappes Budget haben

Sieht man von der Spracherkennung ab (die in beiden Systemen vorhanden ist), läuft der Einsatz von KI in IVR darauf hinaus, die Äußerung eines Benutzers als 1 von n Beispielen (in der Regel >10) zu kategorisieren.

Autonome Agenten hingegen rufen mehrere LLM (Large Language Model) auf, um die Absicht des Benutzers zu ermitteln, eine Antwort zu verfassen und mit Hilfe von Text-to-Speech (TTS ) den entsprechenden Ton zu erzeugen.

Dieser Mehraufwand ist oft notwendig, z. B. wenn Sie eine sehr lange Seite mit Unternehmensrichtlinien oder FAQ und Hunderte von möglichen Kundenanfragen haben.

Sie im Voraus zu definieren und, Gott bewahre, den Kunden zu zwingen, sich durch ein aufgezeichnetes Menü zu arbeiten, um seine Frage zu finden, wäre undurchführbar. Ein Agent ist in diesem Fall die klare Wahl.

Wenn Ihr Fluss nicht vollständig definiert ist

Autonome Agenten sind zwar leistungsfähiger, aber weniger berechenbar.

Denken Sie daran, dass sie ihre Entscheidungen selbst treffen. Das bedeutet, dass bei jedem Schritt eine Reihe von Operationen ausgeführt werden, was die Fehlerbehebung erschwert.

Ich weiß das, weil ich Stunden damit verbracht habe, sie zu debuggen.

Das ist in Ordnung. Es ist ein Teil der Entwicklung, aber man spart sich die Zeit am besten, wenn man sicher ist, dass die Daten, die Workflow-Struktur und der Bedarf bereits vorhanden sind.

Und IVR ist eine großartige Möglichkeit, all diese Elemente zusammenzubringen.

Die explizite Definition von Schritten und das Durchlaufen der einzelnen Schritte durch die Benutzer ist eine viel hilfreichere Methode, um Ihre Daten zu organisieren und Ihren Ablauf zu verstehen.

Ich behaupte, dass IVR seine Stärken hat und einfache Angelegenheiten besser lösen kann als ein vollwertiger KI-Agent.

Man kann es aber auch als Sprungbrett zur vollständigen Automatisierung betrachten.

Vorteile von IVR

IVR-Systeme sind nicht ohne Grund so allgegenwärtig. 

Und auch wenn wir in einer Zeit leben, in der es größere, schlechtere, sprachgesteuerte Kundensupport-Technologien gibt, bin ich der Meinung, dass IVR immer noch einen Blick wert ist.

Sicherheit

Wir sind so sehr damit beschäftigt, darüber zu reden, was KI genauso gut kann wie der Mensch, dass wir oft vergessen, wie sehr sie uns übertrifft.

Eine davon ist die Stimmerkennung. Zum Beispiel: "Ja, das ist Toms Stimme" im Gegensatz zu "Das ist nicht Tom". 

Bei sensiblen Themen wie Finanzen oder persönlichen Informationen gibt ein automatisierter Sprachfluss den Unternehmen die Möglichkeit, die Stimme des Sprechers mit seiner Identität abzugleichen und so Betrug zu erkennen, der sonst unentdeckt bleiben könnte.

Verbesserte CX

Wenn Sie nicht genügend Mitarbeiter zur Verfügung haben, um alle eingehenden Anrufe zu beantworten, brauchen Sie etwas, das die Flaute auffängt.

Sich helfen zu lassen ist besser als in der Warteschleife zu hängen.

Live-Agenten sind wunderbar. Aber Live-Agenten , die über die Bedürfnisse des ankommenden Kunden informiert sind und auf der Grundlage ihres Fachwissens eingesetzt werden, das ist ideal.

Niedrigere Kosten

Dies ist eine doppelte Aufgabe.

Erstens ist es immer kostensparend, wenn der Kundenservice von trivialen Aufgaben entlastet wird. Kunden mit einfachen Fragen brauchen keinen besonders persönlichen Service, und IVR kann einfache Aufgaben erledigen oder schnelle Antworten geben.

Eine Win-Win-Situation

Auf der anderen Seite ist es eine billigere Alternative zu KI-Agenten und Chatbots.

Unternehmen sind begierig darauf, KI-Agenten zu implementieren, um ihren Kundensupport zu automatisieren, ohne billigere Automatisierungen wie IVR in Betracht zu ziehen.

Bei den Kosten für Bots geht es nicht nur um die Tools und die Technik. Es geht auch um die Zeit, die Sie für das Ausprobieren und die Fehler bei der Entwicklung aufwenden.
Die Entwicklung eines kostengünstigen Systems mit einem expliziten Arbeitsablauf kann eine hervorragende Möglichkeit sein, um Daten über die Kundenbedürfnisse zu sammeln und zu lernen, wie Sie Ihre Abläufe am besten automatisieren können, bevor Sie bereit sind, den Abzug für ein vollständig autonomes System zu betätigen.

Effektiveres Routing

Die Verwendung expliziter Workflow-Schritte (und idealerweise ein wenig KI-Magie) kann die Disposition erheblich verbessern. Das bedeutet, dass Kunden tatsächlich die Hilfe bekommen, die sie brauchen.

KI ist großartig darin, Muster in verrauschten Daten zu finden.

KI ist kein inhärenter Bestandteil von IVR, aber das Hinzufügen von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Benutzerverhaltensmustern ist relativ einfach.

Mit IVR können Sie Daten über das Profil des Kunden, sein Anliegen und darüber, wie hilfreich bestimmte Live-Agenten bei diesem Anliegen sind, sammeln.

Bei der Weiterleitung muss IVR bestimmen, an welchen Live-Agenten weitergeleitet werden soll.

Vielleicht kennt sich ein Agent besser mit Problemen der Datenbankmigration aus und ein anderer mit Anmeldedaten. Obwohl Agent 3 am besten für Probleme mit Anmeldeinformationen für Benutzer in Unternehmensplänen geeignet ist.

Es wäre ein lebenslanges Unterfangen, all die verschiedenen Kombinationen von Belastungen/Belastungen/Profilen zu lernen. 

Aber nicht für KI - das sind nur Daten.

24/7 Unterstützung

Live-Agenten sind vielleicht nicht rund um die Uhr verfügbar, aber Sie können notwendige Informationen zu ungeraden Zeiten einholen, eine Rückrufzeit einrichten, wenn sie verfügbar sind, und schnelle, einmalige Anfragen beantworten.

Dies verringert die Reibungsverluste auf Kundenseite, macht die aktive Zeit der Live-Agenten effektiver und setzt möglicherweise Ressourcen frei, so dass Sie Live-Agenten außerhalb der Stoßzeiten einsetzen können.

Anwendungsfälle von IVR in verschiedenen Branchen

Unternehmen aller Branchen verzeichnen Effizienz- und Zufriedenheitssteigerungen, insbesondere wenn sie IVR mit NLP kombinieren.

Bankwesen

Ich habe in diesem Artikel einige Male das Bankwesen erwähnt, weil ich es für eine großartige Anwendung von IVR halte.

Wie man es auch dreht und wendet, um eine sichere Transaktion zu gewährleisten, muss man die Identität eines Nutzers mindestens einige Male überprüfen und dann die Einzelheiten der Transaktion angeben.

Dabei handelt es sich meist um relativ einfache, aber sensible Informationen: Kreditkartennummern, Einzahlungsbeträge. Solange das IVR-System zuverlässig und sicher ist, eignet es sich perfekt für Bankgeschäfte.

Tatsächlich hat die Implementierung von IVR auf Basis natürlicher Sprache den Banken geholfen, ein hohes Maß an Sicherheit zu erreichen (keine Notwendigkeit, an einen Live-Agenten weiterzugeben) und die Sicherheit zu verbessern.

Gesundheitswesen

Die personellen Herausforderungen während der COVID-19 haben gezeigt, wie wichtig es ist, im Gesundheitswesen über effektive Automatisierungen zu verfügen.

GBANK Health, ein Netz von Apotheken in Iowa, verzeichnete nach der Einführung von fallbezogener IVR einen Rückgang der Anrufweiterleitung um 24 %.

Dies ist eine Erinnerung daran, dass die Medizin eine Branche ist, in der viel auf dem Spiel steht und hohe Anforderungen gestellt werden. Und effektive Automatisierung bedeutet, das Wohlbefinden der Menschen zu verbessern.

Kundenbetreuung

Bei den meisten Kundendienstanfragen handelt es sich um wiederkehrende Angelegenheiten. Die Kategorisierung und Filterung eingehender Anrufe spart Zeit und verbessert die Zufriedenheit.

So gelang es einem US-Einzelhändler, die Zahl der Anrufe mit natürlichsprachlicher IVR um 30 % zu reduzieren.

Mit der Einführung eines IVR-Systems liegt der Ball auch bei Ihnen.

Derselbe Einzelhändler nutzte prädiktive Algorithmen, um zusätzliche Dienstleistungen zu empfehlen, mit einer Erfolgsquote von über 70 %, wodurch die Notwendigkeit von Folgeanrufen reduziert wurde.

Wie man die üblichen Herausforderungen von IVR vermeidet

Es ist nicht alles Spaß und Spiel - es gibt Probleme, die mit IVR auftreten können. Die gute Nachricht ist, dass es Schritte gibt, die Sie unternehmen können, um sie zu lösen.

Halten Sie das Menü einfach

IVR-Menüs können lang sein, und die Optionen können unklar sein. Manchmal vergisst man die erste Option, während man darauf wartet, den Rest zu hören. Oder Sie sind sich nicht sicher, welche Option auf Sie zutrifft.

Die Lösung: Iterieren, iterieren, iterieren. Sammeln Sie Daten über die Nutzung und sehen Sie, wo die Leute stolpern. 

Das kann bedeuten, dass Optionen neu geordnet, nicht genutzte Optionen gestrichen oder ähnliche Optionen zusammengefasst werden.

Ihr Schwerpunkt sollte auf der Minimierung der Anruferzeit, der Rückkehr der Benutzer zu vorherigen Schritten und der Übergabe an den Live-Agenten liegen.

Transparent sein

IVR ist nicht menschlich, und das ist in Ordnung.

Manche Kunden ziehen es jedoch vor, mit einem Live-Mitarbeiter zu sprechen.

Ohne die Fähigkeit, die Emotionen eines Benutzers zu lesen oder darauf zu reagieren, können sich verärgerte Kunden unterbewertet fühlen.

Lösung: Optimieren Sie die Übersichtlichkeit und machen Sie so früh wie möglich transparent, wie der Nutzer mit einem Live-Agenten sprechen kann.

Automatisierte Menüs sind letztlich weniger persönlich als, nun ja, Menschen. Und die Nutzer werden das anders sehen.

Sie können nicht kontrollieren, wie die Kunden darüber denken, aber Sie können immer transparent über ihre Möglichkeiten informieren.

Engpässe beseitigen

Auch automatisierte Systeme haben Wartezeiten. Zum einen gibt es Grenzen für die Anzahl der Kunden, die IVR gleichzeitig bedienen kann. Auch die Wartezeiten für Live-Mitarbeiter variieren.

Lösung: Ermitteln Sie Engpässe und versuchen Sie, diese zu beseitigen.

Bei der Entwicklung eines IVR-Workflows sollten Sie berücksichtigen, was außerhalb des Systems benötigt wird, und was innerhalb.

Vielleicht sind einige Menüoptionen gefragter als andere. In diesem Fall sollten Sie sich überlegen, ob Sie Ihre Arbeitskräfte auf die Lösung dieser Probleme ausrichten wollen.

Es ist möglich, dass Kunden wegen einfacher Anfragen anrufen, die auf Ihrer Website beantwortet werden könnten. Stellen Sie sicher, dass diese Informationen klar und leicht zu finden sind.

Automatisieren Sie Telefonanrufe mit IVR

Wenn Sie noch nicht bereit sind, in die Tiefen der KI-Automatisierung einzutauchen, kann ich mir keine bessere Möglichkeit vorstellen, als die Implementierung von IVR, um in die Tiefe zu gehen.

IVR ist eine großartige Möglichkeit, die Leistung von KI zu nutzen und dabei die Kontrolle zu behalten. Sie können Daten sammeln und sich kontinuierlich verbessern.

Alles, was Sie brauchen, ist eine Bauplattform. Botpress verfügt über einen einfachen Drag-and-Drop-Builder, viele kostengünstige Modelle zur Auswahl und eine einfache Telefonintegration. Es sammelt sogar Analysen für Sie.

Beginnen Sie noch heute mit dem Bau. Es ist kostenlos.

FAQs

Wie gut ist die moderne IVR in der Lage, natürliche Sprache und unterschiedliche Akzente zu verstehen?

Moderne IVR-Systeme erreichen dank fortschrittlicher Spracherkennung und natürlicher Sprachverarbeitung eine Genauigkeit von 85-95 % für klare Sprache in unterstützten Sprachen. Die Genauigkeit sinkt bei starken Akzenten, Dialekten oder Hintergrundgeräuschen, weshalb Tests mit echten Benutzern unerlässlich sind. Viele Plattformen bieten eine benutzerdefinierte Modellabstimmung, um die Erkennung für bestimmte Akzente und Branchenvokabeln zu verbessern.

Ist die Einführung der IVR-Technologie für ein kleines Unternehmen teuer? 

IVR-Technologie ist für kleine Unternehmen nicht mehr unerschwinglich. Cloud-basierte Lösungen sind je nach Anrufvolumen und Funktionen bereits ab 50 bis 200 US-Dollar pro Monat erhältlich. Die Kosten steigen, wenn Sie Spracherkennung oder Integrationen mit Unternehmenssystemen hinzufügen, und der größte Aufwand ist in der Regel die Design- und Einrichtungszeit und nicht die Software.

Können IVR-Systeme mit CRM-Systemen integriert werden, um Antworten zu personalisieren?

IVR-Systeme können in CRMs und Backend-Tools integriert werden und ermöglichen so personalisierte Erlebnisse wie die namentliche Begrüßung von Anrufern oder die Weiterleitung auf der Grundlage der Kundenhistorie. Diese Integrationen beruhen auf APIs oder direkten Verbindungen zu Datenbanken und erfordern daher eine gewisse technische Konfiguration, aber sie sind zunehmend Standard in modernen IVR-Plattformen. 

Können IVR-Systeme sensible Informationen wie Kreditkartennummern sicher verarbeiten?

IVR-Systeme können sensible Daten sicher verarbeiten, vorausgesetzt, sie sind PCI-DSS-konform und mit Verschlüsselungsprotokollen ausgestattet. Viele moderne IVR-Anbieter bieten sichere "Zahlungserfassungsabläufe", bei denen sensible Eingaben von menschlichen Agenten maskiert und Ende-zu-Ende verschlüsselt werden. 

Wie lange dauert es, ein IVR-System von Grund auf einzuführen?

Ein Unternehmen kann ein einfaches DTMF-basiertes IVR-System in nur wenigen Tagen einrichten, wenn es einen Cloud-Anbieter mit vorgefertigten Vorlagen nutzt. Fortschrittlichere IVR-Systeme mit Spracherkennung und komplexen Workflows können mehrere Wochen in Anspruch nehmen.