- ระบบ IVR สมัยใหม่ผสานการจดจำเสียงพูดและ NLP เข้าด้วยกันเพื่อก้าวข้ามเมนูที่ซับซ้อน จัดการการสอบถามพื้นฐาน รวบรวมข้อมูล และกำหนดเส้นทางการโทร
- ต้นทุนต่ำกว่าตัวแทนเสียงอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
- IVR ปฏิบัติตามเส้นทางที่กำหนดและใช้คำเตือนที่บันทึกไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการดูแลรักษาสำหรับกรณีการใช้งานที่เรียบง่าย
- เพื่อหลีกเลี่ยงความหงุดหงิดของผู้ใช้ ควรจำกัดเมนูให้สั้น ทดสอบและปรับแต่งขั้นตอนการทำงาน และจัดเตรียมเส้นทางที่ชัดเจนให้กับตัวแทนเสมอเมื่อลูกค้าต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์
“หากคุณต้องการพูดคุยกับมนุษย์ ให้พูดว่า ' มนุษย์' ”
"มนุษย์."
“ขออภัย ฉันไม่พบตัวเลือกที่ตรงกับคำว่า ' คิวบา' หากคุณต้องการพูดคุย…”
เฮ้อ .
ชื่อเสียงที่ดีของระบบโต้ตอบด้วยเสียง (IVR) ถูกมองในแง่ลบไปแล้ว
และฉันหมายถึงว่า ยุติธรรม คุณสามารถเรียกพวกเขาว่าลูกเลี้ยงที่น่าเกลียดของตระกูล เอเจนต์เสียง AI ได้แน่นอน
อุปกรณ์เหล่านี้ดูเทอะทะ ล้าสมัย และไม่เหมาะกับการใช้งาน ในยุคที่แอปพลิเคชันที่ทันสมัยที่สุดพร้อมใช้งานผ่านโทรศัพท์ของเรา การสนทนาด้วยเสียงกับหุ่นยนต์จึงดูเหมือนการใช้งานอุปกรณ์พกพาที่ทรงพลังเหล่านี้ไม่สะดวกที่สุด
เหตุใดฉันจึงยังคงเขียนบทความนี้อยู่?
โอ้ ใช่ [กระแอมคอ]
… แต่ ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการพูดและผู้ที่ชื่นชอบการออกแบบแอปพลิเคชันที่ทันสมัย ฉันมีข้อมูลเชิงลึกบางประการที่จะเสนอเพื่อสนับสนุนการไหลของโทรศัพท์อัตโนมัติ
เป็นอุปสรรคขั้นต่ำที่สุดในการเข้าถึงการสนับสนุนลูกค้า และเทคโนโลยีสนับสนุน อย่าง NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) และ ASR (การจดจำเสียงพูดอัตโนมัติ) ก็ได้พัฒนามาไกลมาก
หากออกแบบอย่างเหมาะสม คำสำคัญที่ได้ยินผิดและเมนูที่ไม่มีวันสิ้นสุดอาจกลายเป็นสิ่งตกยุคไป
มาร่วมเดินทางกับฉันเพื่อพาคุณดูส่วนต่างๆ ของระบบ ว่ามีการใช้ส่วนเหล่านี้ในปัจจุบันอย่างไร และเน้นย้ำข้อได้เปรียบเฉพาะบางประการของเทคโนโลยีนี้
เพราะถึงแม้ว่าคุณจะเคยคิดถึง IVR มาแล้ว แต่ฉันเดิมพันได้เลยว่าคุณไม่เคย คิดถึง IVR มาก่อน
IVR คืออะไร?
IVR (ระบบตอบรับด้วยเสียงแบบโต้ตอบ) เป็นระบบโทรศัพท์อัตโนมัติที่ธุรกิจต่างๆ ใช้เป็นเมนูเพื่อนำทางลูกค้าผ่านการโทรขอความช่วยเหลือ ระบบเหล่านี้มีความสามารถในการตอบคำถามที่พบบ่อย ดำเนินการงานพื้นฐาน และส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่
IVR ช่วยให้ตัวแทนแบบสดไม่ต้องทำหน้าที่สอบถาม การจัดส่ง และการรวบรวมข้อมูลพื้นฐานอีกต่อไป และช่วยให้ตัวแทนแบบสดสามารถสำรองกรณีที่มีความละเอียดอ่อนหรือละเอียดอ่อนมากขึ้น
ด้วยคลังข้อความ (โดยปกติจะบันทึกไว้ล่วงหน้า) และความสามารถในการอ่านข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน ตัวแทนดิจิทัลเหล่านี้จึงสามารถแบ่งเบาภาระงานสนับสนุนลูกค้าด้วยตนเองได้เป็นส่วนใหญ่
ระบบ IVR อ่านข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนได้อย่างไร
ระบบดั้งเดิมใช้ DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency) เพื่ออ่านข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน ซึ่งตรงนี้เองที่ ปุ่มแป้นกดจะสอดคล้องกับตัวเลือก
(และนี่เป็นเหตุผลว่าทำไมตัวเลขที่ต่างกันบนแป้นพิมพ์ถึงมีเสียงที่แตกต่างกัน)
คุณรู้ไหมว่า “สำหรับภาษาอังกฤษ กด 1”
บางคนยังใช้แบบนี้อยู่ แต่ส่วนใหญ่ก็เผ็ดขึ้นมาก 🌶️
ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการพูด ระบบเหล่านี้สามารถผสานรวมกลไกที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นเพื่อจดจำคำสำคัญ หรือแม้กระทั่งประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อดึงความหมายและความรู้สึกจากคำพูดของผู้ใช้
IVR ทำงานอย่างไร?

1. การโทรครั้งแรก
การไหลของ IVR จะเริ่มต้นเมื่อลูกค้าโทรไปยังสายโทรศัพท์เฉพาะ
2. คำทักทายและเมนู
ลูกค้าจะได้รับการต้อนรับด้วยตัวเลือกต่างๆ อีกครั้ง ตัวเลือกเหล่านี้ถูกบันทึกไว้ล่วงหน้า
สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงทุกสิ่งตั้งแต่การตรวจสอบยอดเงินในบัญชีสำหรับการธนาคาร คำถามที่พบบ่อยง่ายๆ เกี่ยวกับนโยบายของบริษัท หรือการกรอกข้อมูลเบื้องต้นก่อนส่งต่อให้ตัวแทนออนไลน์
3. การป้อนข้อมูลของผู้ใช้
ผู้ใช้เลือกตัวเลือก ระบบสามารถอ่านข้อมูลอินพุตของผู้ใช้ได้หลายวิธี
DTMF (ดูอัลโทนหลายความถี่)
DTMF เป็นรูปแบบคลาสสิก เรียบง่ายและชัดเจน เข้าใจได้ว่ารูปแบบนี้ไม่ค่อยเป็นที่นิยมนัก เพราะหากคุณโทรศัพท์ คุณก็อยากจะพูดคุย
ในทางกลับกัน ถือเป็นวิธีรวบรวมอินพุตจากผู้ใช้ที่ใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด
มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับบริการภาครัฐ ซึ่งเป็นสถาบันที่ยังไม่ได้สร้างพอร์ทัลช่วยเหลือเต็มรูปแบบ และคาดหวังว่าการสอบถามจะนำไปสู่เจ้าหน้าที่อยู่ดี
การจดจำคำสั่งเสียงพูด
นี่เป็นจุดที่ผู้ใช้จะถูกขอให้พูดคำที่เกี่ยวข้องกับตัวเลือกที่ตนเลือก เช่น "หากคุณต้องการตรวจสอบยอดเงินในบัญชีของคุณ ให้พูดว่า ' ยอดคงเหลือ' "
เทคโนโลยีนี้มีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมาตั้งแต่ที่เปิดตัว
คุณอาจคุ้นเคยกับระบบการจดจำที่สร้างความหงุดหงิดและความแม่นยำต่ำ (เช่น ตัวอย่างในส่วนนำ) แต่สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับระบบ IVR ที่ล้าสมัยมากกว่าความสามารถในการจดจำคำสั่งเสียง
การจดจำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) และ NLP
ระบบที่ซับซ้อนอาจเลือกใช้การจดจำคำพูดเต็มรูปแบบด้วยระบบ NLP
นั่นคือที่ที่ผู้ใช้พูดตัวเลือกของตนด้วยภาษาที่เรียบง่าย และอัลกอริทึมที่ใช้ เครือข่ายประสาทลึก จะถูกใช้เพื่อถอดความและจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน เช่น "ใช่ ฉันต้องการฝากเงิน"
ระบบทรัพยากรค่อนข้างต่ำสามารถรันโมเดล ASR และ NLP ที่รวดเร็วและแม่นยำพอสมควรได้ และบริษัทต่างๆ ต่างเห็นผลลัพธ์เชิงบวกอย่างน่าทึ่งจากการตั้งค่านี้
4. การกำหนดเส้นทาง
ขึ้นอยู่กับโครงสร้างของระบบและการตอบสนองของลูกค้า ลูกค้าจะถูกส่งต่อไปยังขั้นตอนถัดไป
ระบบอาจแจ้งให้ป้อนข้อมูลส่วนตัว เช่น หมายเลขบัตรเครดิตหรือวันเกิด นอกจากนี้ ระบบอาจส่งผู้ใช้ไปยังเมนูถัดไปที่มีตัวเลือกเฉพาะเจาะจงมากขึ้น
IVR เทียบกับตัวแทนเสียง AI
ดังนั้น หากคุณเพิ่มโปรแกรมหุ้มคำพูดลงใน แชทบอทฝ่ายสนับสนุนลูกค้า นั่นจะทำให้มันเป็นระบบ IVR ใช่หรือไม่
ฉันเดาว่า ตามเทคนิค
แม้ว่า IVR จะใช้เพื่ออ้างอิงถึงระบบที่มีโฟลว์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และข้อความที่บันทึกไว้ล่วงหน้า
ในกรณีนี้ ตัวแทนจะใช้ข้อความที่บันทึกไว้ล่วงหน้าเพื่อแจ้งผู้ใช้ให้เลือกหนึ่งในตัวเลือกจำนวนหนึ่ง และกำหนดเส้นทางให้ตามนั้น
ในกรณีของตัวแทน AI ที่ใช้เสียง ผู้ใช้จะพูดกับตัวแทน และการตอบสนองจะถูกสร้างขึ้นแบบไดนามิก ตัวแทนจะกำหนดโดยอัตโนมัติว่าจะเรียกใช้เครื่องมือใดเมื่อใด หากเรียกใช้
IVR ใช้ข้อความที่บันทึกไว้ล่วงหน้าและอินพุตของผู้ใช้ที่เข้มงวดเพื่อนำทางผู้ใช้ผ่านโฟลว์ ผู้ใช้จะได้รับตัวเลือกชุดหนึ่งในแต่ละขั้นตอน และต้องเลือกตัวเลือกที่เหมาะสม
ในทางกลับกัน ตัวแทนเสียง AI สามารถเข้าถึงเครื่องมือบางอย่างได้ และสามารถตีความอินพุตของผู้ใช้เพื่อตัดสินใจว่าจะเรียกใช้สิ่งใด นอกจากนี้ ยังสร้างการตอบสนองแบบไดนามิก ซึ่งแตกต่างจากการเล่นข้อความที่บันทึกไว้ล่วงหน้า

คุณควรใช้ IVR ผ่านตัวแทนเสียงเมื่อใด?
ช้างในห้อง: ทำไมต้องเสียเวลากับระบบควบคุมด้วยเสียงที่อธิบายทุกขั้นตอน ในเมื่อเรามีตัวแทนสนทนาที่ทำงานได้ราบรื่น อัตโนมัติ และพร้อมใช้งานอยู่แล้ว?
และหากคุณกำลังใช้ AI ในการจัดหมวดหมู่เจตนาของผู้ใช้ใน IVR อยู่แล้ว เหตุใดจึงไม่ใช้ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบล่ะ
ดีใจที่คุณถาม
เมื่อคุณมีงบประมาณจำกัด
หากไม่นับการจดจำเสียงพูด (ซึ่งจะปรากฏในทั้งสองระบบ) การใช้ AI ใน IVR จะสรุปได้ว่าเป็นการจัดหมวดหมู่คำพูดของผู้ใช้เป็น 1 ใน n ตัวอย่าง (โดยทั่วไปมีมากกว่า 10 ตัวอย่าง)
ในทางกลับกัน ตัวแทนอิสระจะเรียกใช้หลาย ๆ LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) เรียกใช้งานเพื่อระบุเจตนาของผู้ใช้ เรียบเรียงคำตอบ และใช้ การแปลงข้อความเป็นคำพูด (TTS) เพื่อสร้างเสียงที่เกี่ยวข้อง ซึ่งทั้งหมดนี้อาจมีค่าใช้จ่ายสูงและเพิ่มเวลาในการตอบสนอง
ต้นทุนเพิ่มเติมนี้มักจำเป็น เช่น คุณอาจมีนโยบายบริษัทหรือหน้าคำถามที่พบบ่อยที่ยาวมาก และมีคำถามจากลูกค้าหลายร้อยรายการ
การกำหนดไว้ล่วงหน้าและห้ามให้ลูกค้าต้องนั่งดูเมนูที่บันทึกไว้เพื่อค้นหาคำถามของตนนั้นไม่สามารถทำได้ ในกรณีนี้ ตัวแทนเป็นตัวเลือกที่ชัดเจน
เมื่อการไหลของคุณไม่ได้ถูกกำหนดไว้อย่างสมบูรณ์
ตัวแทนอัตโนมัติจะมีประสิทธิภาพมากกว่าแต่คาดเดาได้ยากกว่า
จำไว้ว่าพวกเขาตัดสินใจเอง ซึ่งหมายความว่ามีการดำเนินการชุดหนึ่งเกิดขึ้นในแต่ละรอบ ซึ่งทำให้แก้ไขข้อผิดพลาดได้ยาก
ฉันรู้เพราะฉันใช้เวลาหลายชั่วโมงในการแก้ไขมัน
ไม่เป็นไร เป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนา แต่ควรเก็บเวลาไว้ใช้เมื่อคุณแน่ใจว่ามีข้อมูล โครงสร้างเวิร์กโฟลว์ และความต้องการอยู่แล้ว
และ IVR เป็นวิธีที่ดีในการรวบรวมองค์ประกอบทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกัน
การกำหนดขั้นตอนอย่างชัดเจนและพาผู้ใช้ไปตามขั้นตอนทีละขั้นตอนเป็นวิธีที่มีประโยชน์มากกว่าในการจัดระเบียบข้อมูลและทำความเข้าใจกระบวนการของคุณ
ฉันยืนยันว่า IVR มีจุดแข็ง และสามารถจัดการกับเรื่องง่ายๆ ได้ดีกว่าตัวแทน AI เต็มรูปแบบ
อย่างน้อยที่สุด คุณสามารถคิดถึงมันว่าเป็นก้าวหนึ่งสู่ระบบอัตโนมัติที่สมบูรณ์ได้
ประโยชน์ของระบบตอบรับอัตโนมัติ (IVR)
ระบบ IVR แพร่หลายอย่างมากเพราะเหตุผลบางประการ
แม้ว่าเราจะใช้ชีวิตอยู่ในยุคสมัยที่มีเทคโนโลยีการสนับสนุนลูกค้าด้วยเสียงที่มากขึ้นและเลวร้ายมากขึ้น แต่ฉันคิดว่า IVR ก็ยังคุ้มค่าที่จะลองใช้
ความปลอดภัย
เราต่างยุ่งอยู่กับการพูดคุยถึงสิ่งที่ AI ทำ และสิ่งที่มนุษย์ ทำ จนเรามักลืมไปว่า AI เหนือกว่าเราในด้านใดบ้าง
วิธีหนึ่งคือการจดจำเสียง เช่น “นั่นเสียงของทอม” หรือ “นั่นไม่ใช่ทอม”

สำหรับเรื่องที่มีความละเอียดอ่อน เช่น การเงินหรือข้อมูลส่วนบุคคล การส่งเสียงโดยอัตโนมัติจะทำให้บริษัทต่างๆ มีโอกาสยืนยันเสียงของผู้พูดกับตัวตนของตนเอง โดยจับการฉ้อโกงที่อาจตรวจไม่พบด้วยวิธีอื่น
ปรับปรุง CX
เมื่อคุณไม่มีพนักงานเพียงพอที่จะรับสายเรียกเข้าทุกสาย คุณจึงต้องมีบางสิ่งบางอย่างมาทำหน้าที่แทน
การได้รับความช่วยเหลือดีกว่าการถูกรอคอย
ตัวแทนสดนั้นยอดเยี่ยมมาก แต่ตัวแทนสด ที่ได้รับข้อมูลสรุปเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าที่เข้ามา และ ถูกส่งไปโดยอิงตามความเชี่ยวชาญของพวกเขา ถือเป็นสิ่งที่ดีที่สุด
ต้นทุนต่ำลง
อันนี้มีสองเท่า
ประการแรก การลดภาระงานบริการลูกค้าที่ไม่จำเป็นจะช่วยประหยัดต้นทุนได้เสมอ ลูกค้าที่มีข้อสงสัยง่าย ๆ ไม่จำเป็นต้องได้รับบริการเฉพาะบุคคล และ IVR สามารถทำงานง่าย ๆ หรือให้คำตอบที่รวดเร็ว
มันเป็นชัยชนะทั้งสองฝ่าย
ในทางกลับกัน มันเป็นทางเลือกที่ถูกกว่าตัวแทน AI และแชทบอท
บริษัทต่างๆ ต่างกระตือรือร้นที่จะนำตัวแทน AI เต็มรูปแบบมาใช้เพื่อทำให้การสนับสนุนลูกค้าเป็นแบบอัตโนมัติโดยไม่พิจารณาระบบอัตโนมัติที่ถูกกว่า เช่น IVR
ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับบอทไม่ได้ขึ้นอยู่กับเครื่องมือและเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับเวลาที่คุณจัดสรรให้กับการลองผิดลองถูกในการสร้างมันด้วย
การออกแบบระบบต้นทุนต่ำที่มีเวิร์กโฟลว์ที่ชัดเจนอาจเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า และเรียนรู้วิธีที่ดีที่สุดในการทำให้กระบวนการของคุณเป็นอัตโนมัติ ก่อนที่คุณจะพร้อมที่จะใช้งานระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
การกำหนดเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การใช้ขั้นตอนเวิร์กโฟลว์ที่ชัดเจน (และควรใช้ AI สักหน่อย) จะช่วยปรับปรุงการจัดส่งได้อย่างมาก เช่น การให้ความช่วยเหลือที่ลูกค้าต้องการ
AI มีความสามารถอย่างมากในการค้นหารูปแบบในข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน
AI ไม่ใช่ส่วนโดยธรรมชาติของ IVR แต่การเพิ่มการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ก็ค่อนข้างตรงไปตรงมา
ด้วย IVR คุณสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับโปรไฟล์ของลูกค้า ข้อกังวลของลูกค้า และประโยชน์ที่ตัวแทนบางคนจะได้รับจากข้อกังวลนั้นๆ
เมื่อมีการกำหนดเส้นทาง IVR จะต้องกำหนดว่าจะส่งต่อไปยังตัวแทนสดตัวใด
ตัวแทนคนหนึ่งอาจมีความรู้เกี่ยวกับปัญหาการย้ายฐานข้อมูลมากกว่า และอีกคนหนึ่งมีความรู้เกี่ยวกับข้อมูลรับรองการเข้าสู่ระบบ แม้ว่าตัวแทน 3 จะเหมาะที่สุดสำหรับปัญหาข้อมูลรับรองสำหรับผู้ใช้ในแผนระดับองค์กร
การเรียนรู้การรวมกันของตัวแทน/ข้อกังวล/โปรไฟล์ที่แตกต่างกันทั้งหมดนั้นถือเป็นการแสวงหาตลอดชีวิต
แต่ไม่ใช่สำหรับ AI นั่นเป็นเพียงข้อมูล
การสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมง
อาจไม่มีตัวแทนสดให้บริการตลอดเวลา แต่คุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นในเวลาที่ไม่ปกติ ตั้งเวลาโทรกลับเมื่อตัวแทน พร้อม และตอบคำถามแบบด่วนเพียงครั้งเดียว
วิธีนี้จะช่วยลดความยุ่งยากของลูกค้า ทำให้เวลาทำงานของตัวแทนจริงมีประสิทธิภาพมากขึ้น และอาจช่วยประหยัดทรัพยากรให้คุณสามารถจ้างตัวแทนจริงในช่วงนอกชั่วโมงเร่งด่วนได้
กรณีการใช้งาน IVR ในทุกอุตสาหกรรม
บริษัทต่างๆ ต่างมองเห็นถึงผลกำไรในด้านประสิทธิภาพและความพึงพอใจในทุกอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขาผสมผสาน IVR เข้ากับ NLP
การธนาคาร
ฉันได้กล่าวถึงเรื่องการธนาคารในบทความสองสามครั้ง เพราะฉันคิดว่ามันเป็นการใช้ IVR ที่ยอดเยี่ยม
ไม่ว่าคุณจะแบ่งมันอย่างไร การรับรองว่าธุรกรรมจะปลอดภัยนั้นหมายถึงการยืนยันตัวตนของผู้ใช้อย่างน้อยสองสามครั้ง และระบุรายละเอียดของธุรกรรม
ข้อมูลส่วนใหญ่นั้นค่อนข้างเรียบง่ายแต่ละเอียดอ่อน เช่น หมายเลขบัตรเครดิต จำนวนเงินฝาก ตราบใดที่ระบบตอบรับอัตโนมัติ (IVR) เชื่อถือได้และปลอดภัย ระบบตอบรับอัตโนมัติจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำธุรกรรมทางการเงิน
ในความเป็นจริง การนำ IVR ที่อิงตามภาษาธรรมชาติมาใช้ช่วยให้ธนาคาร สามารถแสดงการควบคุมระดับสูงได้ (ไม่จำเป็นต้องส่งต่อให้ตัวแทนแบบเรียลไทม์) พร้อมด้วยความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง
ดูแล สุขภาพ
ความท้าทายด้านการจัดหาพนักงานระหว่างการระบาดของ COVID-19 แสดงให้เห็นว่าระบบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพในระบบดูแลสุขภาพมีความสำคัญเพียงใด
GBANK Health ซึ่งเป็นเครือข่ายร้านขายยาในรัฐไอโอวา พบว่า การโอนสายลดลง 24% หลังจากนำระบบ IVR เฉพาะกรณีมาใช้
นี่คือการเตือนใจว่าการแพทย์เป็นอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูงและตึงเครียดสูง และระบบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพหมายถึงการปรับปรุงความเป็นอยู่ที่ดีของผู้คน
สนับสนุนลูกค้า
คำถามเกี่ยวกับการสนับสนุนลูกค้าส่วนใหญ่มักเกิดขึ้นซ้ำๆ การจัดหมวดหมู่และกรองสายเรียกเข้าช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มความพึงพอใจ
จากบันทึกนั้น ผู้ค้าปลีกในสหรัฐฯ สามารถ ลดการโอนสายลงได้ 30% โดยใช้ระบบ IVR ภาษาธรรมชาติ
การนำระบบ IVR มาใช้ยังถือเป็นการเสี่ยงโชคของคุณด้วย
ผู้ค้าปลีกรายเดียวกันได้ใช้อัลกอริธึมการทำนายเพื่อแนะนำบริการเพิ่มเติม โดยมีอัตราความสำเร็จมากกว่า 70% ทำให้ลดความจำเป็นในการโทรติดตาม
วิธีหลีกเลี่ยงความท้าทายทั่วไปของ IVR
ไม่ใช่เรื่องสนุกและเป็นเรื่องสนุกเสมอไป มีปัญหาต่างๆ เกิดขึ้นได้กับระบบตอบรับอัตโนมัติ (IVR) ข่าวดีก็คือ มีขั้นตอนต่างๆ ที่คุณสามารถดำเนินการเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้
รักษาเมนูให้เรียบง่าย
เมนู IVR อาจยาว และตัวเลือกอาจไม่ชัดเจน บางครั้งคุณอาจลืมตัวเลือกแรกในขณะที่คุณกำลังรอฟังตัวเลือกอื่นๆ ในบางครั้งคุณอาจไม่แน่ใจว่าตัวเลือกใดที่เหมาะกับคุณ
วิธีแก้ปัญหา: ทำซ้ำ ทำซ้ำ ทำซ้ำ รวบรวมข้อมูลการใช้งาน และดูว่าผู้คนพบปัญหาตรงไหนบ้าง
นั่นอาจหมายถึงการเรียงลำดับตัวเลือกใหม่ การกำจัดตัวเลือกที่ไม่ได้ใช้งาน หรือการรวมตัวเลือกที่คล้ายกัน
คุณควรเน้นที่การลดเวลาของผู้โทรให้เหลือน้อยที่สุด ผู้ใช้กลับไปยังขั้นตอนก่อนหน้า และการส่งต่อข้อมูลให้กับเจ้าหน้าที่แบบเรียลไทม์
โปร่งใส
IVR ไม่ใช่มนุษย์ และนั่นก็โอเค
แต่ลูกค้าบางคนอาจชอบพูดคุยกับเจ้าหน้าที่โดยตรงมากกว่า
หากไม่มีความสามารถในการอ่านหรือตอบสนองต่ออารมณ์ของผู้ใช้ ลูกค้าที่ไม่พอใจอาจรู้สึกว่าตนเองไม่ได้รับการให้ความสำคัญ
วิธีแก้ไข: ปรับให้เหมาะสมเพื่อความชัดเจน และ โปร่งใสโดยเร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ว่าผู้ใช้สามารถพูดคุยกับเจ้าหน้าที่ได้อย่างไร
เมนูอัตโนมัติมีความเป็นส่วนตัวน้อยกว่าคน และผู้ใช้จะรู้สึกแตกต่างกันเกี่ยวกับเรื่องนี้
คุณไม่สามารถควบคุมว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรกับเรื่องนั้นได้ แต่คุณสามารถโปร่งใสเกี่ยวกับตัวเลือกของพวกเขาได้เสมอ
คอขวดที่อยู่
แม้แต่ระบบอัตโนมัติก็ยังมีเวลาในการรอสาย ประการหนึ่งคือ มีข้อจำกัดเกี่ยวกับจำนวนลูกค้าที่ระบบ IVR สามารถให้บริการได้ในครั้งเดียว เวลาในการรอสายสำหรับเจ้าหน้าที่ออนไลน์ก็แตกต่างกันเช่นกัน
วิธีแก้ไข: ระบุคอขวดและพยายามแก้ไขปัญหาเหล่านั้น
เมื่อออกแบบเวิร์กโฟลว์ IVR ให้พิจารณาถึงสิ่งที่จำเป็นทั้งภายนอกและภายในระบบ
บางทีตัวเลือกเมนูบางอย่างอาจเป็นที่ต้องการมากกว่าตัวเลือกอื่นๆ ในกรณีนั้น ให้พิจารณาปรับทิศทางแรงงานของคุณให้แก้ไขปัญหาเหล่านี้
ลูกค้าอาจโทรมาสอบถามข้อมูลง่ายๆ ที่สามารถตอบได้บนเว็บไซต์ของคุณ โปรดแน่ใจว่าข้อมูลนี้ชัดเจนและค้นหาได้ง่าย
โทรอัตโนมัติด้วยระบบ IVR
หากคุณยังไม่พร้อมที่จะเจาะลึกในระบบอัตโนมัติของ AI ฉันนึกไม่ออกเลยว่าจะมีวิธีใดที่ดีไปกว่าการนำ IVR มาใช้ในการเรียนรู้
IVR เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ในขณะที่ยังคงควบคุมได้ คุณสามารถรวบรวมข้อมูลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
สิ่งที่คุณต้องการคือแพลตฟอร์มอาคาร Botpress มีเครื่องมือสร้างแบบลากและวางที่ใช้งานง่าย มีโมเดลราคาถูกมากมายให้เลือกใช้ และรวมเข้ากับโทรศัพท์ได้ง่าย นอกจากนี้ยังรวบรวมข้อมูลวิเคราะห์ให้คุณอีกด้วย
เริ่มสร้างวันนี้ ฟรี
คำถามที่พบบ่อย
ระบบ IVR สมัยใหม่มีความแม่นยำเพียงใดในการทำความเข้าใจคำพูดธรรมชาติและสำเนียงต่างๆ
ระบบ IVR สมัยใหม่ให้ความแม่นยำ 85–95% สำหรับเสียงพูดที่ชัดเจนในภาษาที่รองรับ ด้วยระบบการรู้จำเสียงพูดขั้นสูงและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความแม่นยำจะลดลงเมื่อมีสำเนียง ภาษาถิ่น หรือเสียงรบกวนพื้นหลังที่เด่นชัด ทำให้การทดสอบโดยผู้ใช้จริงเป็นสิ่งจำเป็น แพลตฟอร์มหลายแห่งมีการปรับแต่งโมเดลแบบกำหนดเองเพื่อปรับปรุงการรู้จำสำเนียงและคำศัพท์เฉพาะทางในอุตสาหกรรม
การนำเทคโนโลยี IVR มาใช้ในธุรกิจขนาดเล็กมีราคาแพงหรือไม่?
เทคโนโลยี IVR ไม่แพงเกินไปสำหรับธุรกิจขนาดเล็กอีกต่อไป โซลูชันบนคลาวด์มีราคาเริ่มต้นเพียง 50–200 ดอลลาร์ต่อเดือน ขึ้นอยู่กับปริมาณการโทรและฟีเจอร์ต่างๆ ค่าใช้จ่ายจะเพิ่มขึ้นหากคุณเพิ่มระบบรู้จำเสียงพูดหรือการผสานรวมกับระบบธุรกิจ และค่าใช้จ่ายที่มากที่สุดมักจะเป็นเวลาในการออกแบบและตั้งค่า มากกว่าซอฟต์แวร์
ระบบ IVR สามารถบูรณาการกับ CRM เพื่อปรับแต่งการตอบกลับได้หรือไม่
ระบบ IVR สามารถผสานรวมกับ CRM และเครื่องมือแบ็กเอนด์ ช่วยให้สามารถใช้งานแบบเฉพาะบุคคลได้ เช่น การทักทายผู้โทรตามชื่อ หรือการกำหนดเส้นทางตามประวัติลูกค้า การผสานรวมเหล่านี้อาศัย API หรือการเชื่อมต่อโดยตรงกับฐานข้อมูล จึงจำเป็นต้องมีการกำหนดค่าทางเทคนิคบางอย่าง แต่ปัจจุบันกลายเป็นมาตรฐานในแพลตฟอร์ม IVR ยุคใหม่มากขึ้นเรื่อยๆ
ระบบ IVR สามารถจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น หมายเลขบัตรเครดิตได้อย่างปลอดภัยหรือไม่
ระบบ IVR สามารถจัดการข้อมูลสำคัญได้อย่างปลอดภัย หากได้รับการออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐาน PCI-DSS และมีโปรโตคอลการเข้ารหัส ผู้ให้บริการ IVR ยุคใหม่หลายรายนำเสนอระบบ "บันทึกการชำระเงิน" ที่ปลอดภัย โดยข้อมูลสำคัญจะถูกปกปิดจากเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์และเข้ารหัสตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง
ต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการปรับใช้งานระบบ IVR ตั้งแต่เริ่มต้น?
บริษัทสามารถติดตั้งระบบ IVR แบบ DTMF ได้อย่างง่ายดายภายในไม่กี่วัน หากใช้ผู้ให้บริการคลาวด์ที่มีเทมเพลตสำเร็จรูป ระบบ IVR ขั้นสูงที่มีระบบจดจำเสียงพูดและเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการเปิดตัว