Ano ang Interactive Voice Response?

"Kung gusto mong makipag-usap sa isang tao, sabihin ang ' tao' ."

“Tao.”

"Paumanhin, wala akong mahanap na opsyon na tumutugma sa ' Cuban' . Kung gusto mong magsalita…”

Sigh .

Ang magandang pangalan ng Interactive Voice Response (IVR) system ay na-drag sa putik sa ngayon. 

At, ang ibig kong sabihin, patas; tiyak na matatawag mo silang pangit na step-child ng AI voice agent family.

Sila ay clunky, napetsahan, at hindi praktikal. Sa panahon na ang pinaka-sopistikadong mga application ay available sa pamamagitan ng aming mga telepono, ang pagkakaroon ng voice conversation sa isang robot ay parang hindi gaanong maginhawang paggamit ng mga pocket powerhouse na iyon.

Bakit ko pa sinusulat ang artikulong ito?

Ay, oo. [nagpapalinis ng lalamunan].

… ngunit bilang isang eksperto sa teknolohiya ng pagsasalita, at isang mahilig sa makinis na disenyo ng application, mayroon akong ilang insight na iaalok pabor sa mga automated na daloy ng telepono.

Ito ang pinakamababang hadlang sa pagpasok para sa suporta sa customer, at ang mga sumusuportang teknolohiya– NLP (natural na pagpoproseso ng wika) at ASR (awtomatikong pagkilala sa pagsasalita) ay malayo na ang narating. 

Sa wastong disenyo, maaaring maging relic ng nakaraan ang mga maling pagkarinig ng mga keyword at walang katapusang menu.

Kaya't sumama ka sa akin, habang ginagabayan kita sa mga bahagi ng system, kung paano ginagamit ang mga ito ngayon, at i-highlight ang ilang natatanging bentahe ng teknolohiyang ito.

Dahil habang tiyak na naisip mo ang tungkol sa IVR, tiyak kong hindi mo talaga naisip ang tungkol sa IVR .

Ano ang IVR?

Ang IVR (interactive voice response) ay isang automated na sistema ng telepono na ginagamit ng mga negosyo bilang isang menu upang i-navigate ang mga customer sa pamamagitan ng mga tawag sa suporta. Ang mga system na ito ay may kakayahang sagutin ang mga madalas itanong, magsagawa ng mga pangunahing gawain, at ibigay sa isang live na ahente.

Inalis ng IVR ang live na ahente mula sa pangunahing pagtatanong, pagpapadala, at pangangalap ng impormasyon, ng mga naunang bahagi ng equation na nagrereserba ng mga live na ahente para sa mas makahulugan o sensitibong mga kaso.

Sa pamamagitan ng isang library ng mga (karaniwang paunang naitala) na mga mensahe at ang kakayahang basahin ang input ng user, ang mga digital na ahente na ito ay nakakapag-offload ng isang magandang bahagi ng manu-manong gawain ng suporta sa customer.

Paano binabasa ng IVR Systems ang User Input?

Mga tradisyonal na system na ginagamit (Dual-Tone Multi-Frequency) DTMF para basahin ang input ng user. Doon tumutugma ang mga dialpad key sa mga opsyon. 

(At ito ang dahilan kung bakit ang iba't ibang mga numero sa keypad ay gumagawa ng iba't ibang mga tunog).

Alam mo, “Para sa English, pindutin ang 1”.

Ginagamit pa rin ito ng ilan. Ngunit, para sa karamihan, ang mga bagay ay naging mas maanghang 🌶️.

Sa mga pagsulong sa teknolohiya ng pagsasalita, ang mga system na ito ay maaaring magsama ng mas makapangyarihang mga mekanismo upang makilala ang mga keyword, o kahit na magpatakbo ng natural na pagpoproseso ng wika (NLP) upang kunin ang kahulugan at damdamin mula sa pananalita ng gumagamit.

Paano gumagana ang IVR?

1. Paunang Tawag

Ang daloy ng IVR ay sinisimulan kapag ang isang customer ay tumawag sa isang nakalaang linya ng telepono.

2. Pagbati at Menu

Ang customer ay binabati ng isang serye ng mga pagpipilian. Muli, ang mga opsyong ito ay paunang naitala. 

Maaaring kabilang dito ang anumang bagay mula sa pagsuri sa mga balanse ng account para sa pagbabangko, simpleng FAQ tungkol sa mga patakaran ng kumpanya, o pagpuno ng paunang impormasyon bago ibigay sa isang live na ahente.

3. User Input

Pumili ng opsyon ang user. Mayroong ilang iba't ibang paraan upang mabasa ng system ang input ng user.

Dual-Tone Multi-Frequency (DTMF)

Ang DTMF ay isang klasiko. Ito ay simple at hindi malabo. Mauunawaan, ito ay hindi gaanong pinapaboran– kung tatawag ka sa telepono, gusto mong magsalita.

Sa kabilang banda, ito ang pinakamaliit na paraan na nangangailangan ng mapagkukunan upang mangolekta ng input ng gumagamit.

Madalas itong ginagamit para sa mga serbisyo ng gobyerno– mga institusyong hindi pa nakakagawa ng isang malawakang portal ng tulong, at umaasa pa rin na hahantong ang mga pagtatanong sa isang live na ahente.

Pagkilala sa Utos ng Pagsasalita

Dito hihilingin sa user na sabihin ang salitang nauugnay sa kanilang napiling opsyon, hal. “kung gusto mong suriin ang balanse ng iyong account, sabihin ang ' balanse' .”

Ang teknolohiyang ito ay gumawa ng makabuluhang mga hakbang sa nakalipas na ilang dekada mula noong ito ay naganap. 

Maaaring sanay ka sa nakakadismaya, mababang katumpakan na pagkilala (tulad ng halimbawa sa intro), ngunit iyon ay may higit na kinalaman sa mga may petsang IVR system kaysa sa mga kakayahan ng speech command recognition.

Automatic Speech Recognition (ASR) at NLP

Ang mga sopistikadong system ay maaaring mag-opt para sa buong speech-recognition sa mga NLP system. 

Doon sinasabi ng user ang kanilang opsyon sa simpleng wika, at ginagamit ang mga deep neural network based algorithm para i-transcribe at i-classify ang input ng user, halimbawa, “Oo, eh, gusto kong magdeposito”.

Ang mga system na medyo mababa ang mapagkukunan ay maaaring tumakbo nang medyo mabilis at tumpak na mga modelo ng ASR at NLP, at ang mga kumpanya ay nakakakita ng mga positibong resulta sa setup na ito.

4. Pagruruta

Depende sa istraktura ng system at tugon ng customer, dadalhin ang customer sa susunod na hakbang.

Maaaring i-prompt silang mag-input ng personal na impormasyon, tulad ng numero ng credit card o petsa ng kapanganakan. Maaari din silang ipadala sa isang kasunod na menu na may mas tiyak na mga opsyon.

Mga IVR kumpara sa AI Voice Agents

Kaya, kung magtapon ka ng speech wrapper sa ibabaw ng isang customer support chatbot , ginagawa ba itong isang IVR system?

I guess, technically .

Bagama't ang mga IVR ay ginagamit upang sumangguni sa mga system na may paunang natukoy na daloy, at mga paunang naitala na mensahe.

Sa kasong ito, ang ahente ay gumagamit ng isang paunang naitala na mensahe upang i-prompt ang user na pumili ng isa sa isang bilang ng mga opsyon, at iruta ang mga ito nang naaayon.

Sa kaso ng isang voice AI agent, ang user ay nakikipag-usap sa ahente, at ang mga tugon ay dynamic na nabuo. Autonomously tinutukoy ng ahente kung kailan bubuo kung anong tool, kung mayroon man.

Gumagamit ang isang IVR ng mga pre-record na mensahe at isang mahigpit na input ng user upang i-navigate ang mga user sa isang daloy. Ang user ay bibigyan ng isang serye ng mga opsyon sa bawat hakbang, at kailangang pumili ng naaangkop.

Ang isang ahente ng boses ng AI, sa kabilang banda, ay may access sa ilang partikular na tool, at ang kakayahang bigyang-kahulugan ang input ng user upang matukoy kung alin ang bubuuin. Bumubuo din ito ng mga tugon nang pabago-bago, kumpara sa paglalaro ng mga pre-record na mensahe.

Kailan mo dapat gamitin ang IVR sa isang voice agent?

Elephant sa kwarto: bakit mag-abala sa isang step-by-step na voice-activated system kung mayroon kaming maayos, autonomous, mga ahente sa pakikipag-usap?

At kung gumagamit ka na ng AI para ikategorya ang layunin ng user sa isang IVR, bakit hindi magsibol para sa isang full-on na autonomous system?

Natutuwa kang nagtanong.

Kapag kulang ka sa budget

Hindi binibilang ang speech recognition (na makikita sa parehong mga system), ang paggamit ng AI sa IVR ay bumababa sa pagkakategorya sa pagbigkas ng isang user bilang 1 sa n halimbawa (karaniwan ay >10).

Ang mga autonomous na ahente, sa kabilang banda, ay gumagamit ng maramihang LLM Ang (malaking modelo ng wika) ay tumatawag upang matukoy ang layunin ng user, bumuo ng tugon, at gumamit ng text-to-speech (TTS) upang buuin ang nauugnay na audio, na lahat ay maaaring magastos at dagdagan ang oras ng pagtugon.

Ang dagdag na gastos na ito ay kadalasang kinakailangan, halimbawa, maaaring mayroon kang napakahabang patakaran ng kumpanya o FAQ page, at daan-daang posibleng mga katanungan mula sa mga customer.

Ang paunang pagtukoy sa kanila, at, huwag sana, ang pagpapaupo sa mga customer sa isang naka-record na menu upang mahanap ang kanilang tanong, ay hindi magagawa. Ang isang ahente ang malinaw na pagpipilian sa kasong ito.

Kapag hindi ganap na natukoy ang iyong daloy

Ang mga autonomous na ahente ay mas makapangyarihan, ngunit hindi gaanong mahuhulaan.

Tandaan, gumagawa sila ng mga desisyon sa kanilang sarili. Nangangahulugan iyon ng isang serye ng mga operasyon na tumatakbo sa bawat pagliko, na ginagawang mahirap i-debug ang mga error.

Alam ko dahil ilang oras akong nag-debug sa kanila.

Ito ay mabuti. Ito ay bahagi ng pag-unlad, ngunit ang puhunan sa oras ay pinakamahusay na nai-save kapag sigurado ka na ang data, istraktura ng daloy ng trabaho, at pangangailangan ay naroroon na.

At ang IVR ay isang mahusay na paraan ng pagkuha ng lahat ng elementong iyon.

Ang tahasang pagtukoy sa mga hakbang at paglalakad sa mga user sa kanila nang paisa-isa ay isang mas kapaki-pakinabang na paraan ng pag-aayos ng iyong data at pag-unawa sa iyong daloy.

Pinaninindigan ko na ang IVR ay may mga kalakasan nito, at mas matutugunan ang mga simpleng bagay kaysa sa isang full-on na ahente ng AI.

Ngunit, kung wala nang iba, maaari mong isipin ito bilang isang stepping stone upang makumpleto ang automation.

Mga benepisyo ng IVR

Napakalawak ng mga sistema ng IVR para sa isang dahilan. 

At kahit na tayo ay nabubuhay sa isang panahon na may mas malaki, mas masamang, voice-enabled na teknolohiya ng suporta sa customer, sa palagay ko ay sulit pa ring tingnan ang IVR.

Seguridad

Nagiging abala tayo sa pag-uusap tungkol sa kung ano ang ginagawa ng AI pati na rin sa mga tao na madalas nating nakakalimutan ang lahat ng paraan na nahihigitan tayo nito.

Isa na rito ang voice recognition. Gaya ng, “ay, boses ni Tom yan” vs. “hindi Tom yan”. 

Para sa mga sensitibong bagay, tulad ng pananalapi o personal na impormasyon, ang isang awtomatikong daloy ng boses ay nagbibigay sa mga kumpanya ng pagkakataong i-verify ang boses ng tagapagsalita laban sa kanilang pagkakakilanlan, na makahuli ng panloloko na maaaring hindi matukoy.

Pinahusay na CX

Kapag wala kang available na workforce para sagutin ang bawat papasok na tawag, kailangan mo ng isang bagay upang matugunan ang malubay.

Mas mainam na matulungan kaysa sa naka-hold.

Napakaganda ng mga live agent. Ngunit ang mga live na ahente na binigyan ng paliwanag tungkol sa mga pangangailangan ng papasok na customer , at ipinadala batay sa kanilang kadalubhasaan , mainam iyon.

Mas mababang gastos

Ang isang ito ay dalawang beses.

Una, ang pag-offload ng mga bagay na walang kabuluhan sa serbisyo sa customer ay palaging nakakatipid sa gastos. Ang mga customer na may mga simpleng query ay hindi nangangailangan ng partikular na personalized na serbisyo, at ang IVR ay maaaring magsagawa ng mga simpleng gawain o mag-alok ng mabilis na mga tugon.

Ito ay isang panalo-panalo

Sa kabilang dulo, ito ay isang mas murang alternatibo sa mga ahente ng AI at chatbots.

Ang mga kumpanya ay sabik na magpatupad ng mga full-on na ahente ng AI upang i-automate ang kanilang suporta sa customer nang hindi isinasaalang-alang ang mas murang mga automation tulad ng IVR.

Ang gastos na nauugnay sa mga bot ay hindi lamang tungkol sa mga tool at teknolohiya. Tungkol din ito sa oras na ilalaan mo para sa pagsubok at pagkakamali ng pagbuo nito.
Ang pagdidisenyo ng isang murang system na may tahasang daloy ng trabaho ay maaaring maging isang mahusay na paraan upang mangalap ng data tungkol sa mga pangangailangan ng mga customer at matutunan kung paano pinakamahusay na i-automate ang iyong mga daloy, bago ka handa na i-pull ang trigger sa isang ganap na autonomous na system.

Mas Epektibong Pagruruta

Ang paggamit ng mga tahasang hakbang sa daloy ng trabaho (at mas maganda ang kaunting AI magic) ay lubos na makakapagpahusay sa pagpapadala. As in, talagang nagbibigay ng tulong sa mga customer na kailangan nila.

Ang AI ay mahusay sa paghahanap ng mga pattern sa maingay na data.

Ang AI ay hindi likas na bahagi ng IVR, ngunit ang pagdaragdag ng ilang machine learning upang mahulaan ang mga pattern ng pag-uugali ng user ay medyo diretso.

Sa IVR, maaari kang mangalap ng data sa profile ng customer, ang kanilang alalahanin, laban sa kung gaano kapaki-pakinabang ang ilang mga live na ahente na binibigyan ng alalahanin.

Kapag nagruruta, kailangang tukuyin ng IVR kung aling live-agent ang ibibigay.

Marahil ang isang ahente ay mas may kaalaman tungkol sa mga isyu sa paglilipat ng database, at isa pa tungkol sa mga kredensyal sa pag-log in. Bagama't pinakamainam ang ahente 3 para sa mga isyu sa kredensyal para sa mga user sa mga enterprise plan.

Upang matutunan ang lahat ng iba't ibang kumbinasyon ng mga ahente/alaala/profile ay isang panghabambuhay na hangarin. 

Ngunit hindi para sa AI– data lang iyon.

24/7 na Suporta

Maaaring hindi available ang mga live na ahente sa lahat ng oras, ngunit maaari kang mangalap ng kinakailangang impormasyon sa mga kakaibang oras, mag-set up ng oras ng pagtawag pabalik kung kailan sila available, at sumagot ng mabilis na mga one-off.

Papababain nito ang alitan sa dulo ng customer, gagawing mas epektibo ang aktibong oras ng mga live na ahente, at posibleng magbakante ng mga mapagkukunan upang makapag-empleyo ka ng mga live na ahente sa mga oras ng off-peak.

Use Cases of IVR Across Industries

Nakikita ng mga kumpanya ang mga tagumpay sa kahusayan at kasiyahan sa mga industriya, lalo na kapag pinagsama nila ang IVR sa NLP.

Pagbabangko

Ilang beses kong nabanggit ang pagbabangko sa artikulo, dahil sa tingin ko ito ay isang mahusay na paggamit ng IVR.

Gaano man mo ito hatiin, ang pagtiyak sa isang secure na transaksyon ay nangangahulugan ng pag-verify ng pagkakakilanlan ng isang user kahit ilang beses, at pagkatapos ay tukuyin ang mga detalye ng transaksyon.

Karamihan sa mga ito ay medyo simple ngunit sensitibong impormasyon: mga numero ng credit card, mga halaga ng deposito. Hangga't ang IVR ay maaasahan at secure, ito ay isang perpektong akma para sa pagbabangko.

Sa katunayan, ang pagpapatupad ng natural-language based IVR ay nakatulong sa mga bangko na magpakita ng mataas na antas ng containment (hindi na kailangang ibigay sa isang live na ahente) na may pinahusay na seguridad.

Pangangalaga sa kalusugan

Ang mga hamon sa staffing sa panahon ng COVID-19 ay nagpakita kung gaano kahalaga ang magkaroon ng epektibong mga automation sa pangangalagang pangkalusugan.

Ang GBANK Health, isang network ng mga botika na nakabase sa Iowa ay nakakita ng 24% na pagbaba sa mga paglilipat ng tawag pagkatapos ipatupad ang IVR na partikular sa kaso.

Ito ay isang paalala na ang gamot ay isang mataas na pusta, napakahirap na industriya. At ang epektibong automation ay nangangahulugan ng pagpapabuti ng kapakanan ng mga tao.

Suporta sa Customer

Ang karamihan sa mga query sa suporta sa customer ay paulit-ulit na usapin. Ang pagkakategorya at pag-filter ng mga papasok na tawag ay nakakatipid ng oras at nagpapabuti ng kasiyahan.

Sa talang iyon, nagawa ng isang retailer sa US na bawasan ang mga paglilipat ng tawag ng 30% gamit ang natural na wika na IVR.

Ang pagpapatupad ng IVR ay naglalagay din ng bola sa iyong hukuman.

Gumamit ang parehong retailer ng mga predictive algorithm upang magrekomenda ng mga karagdagang serbisyo, na may higit sa 70% rate ng tagumpay, na binabawasan ang pangangailangan para sa mga follow-up na tawag.

Paano Iwasan ang Mga Karaniwang Hamon ng IVR

Hindi lahat ito ay masaya at laro– may mga isyu na maaaring lumabas sa IVR. Ang magandang balita ay, may mga hakbang na maaari mong gawin upang matugunan ang mga ito.

Panatilihing simple ang menu

Maaaring mahaba ang mga menu ng IVR, at maaaring hindi malinaw ang mga opsyon. Minsan nakakalimutan mo ang unang opsyon habang hinihintay mong marinig ang iba pa. Sa ibang pagkakataon hindi ka sigurado kung alin ang naaangkop sa iyo.

Solusyon: Ulitin, ulitin, ulitin. Mangolekta ng data sa paggamit, at tingnan kung saan nababadtrip ang mga tao. 

Maaaring mangahulugan iyon ng mga opsyon sa muling pag-order, pag-aalis ng mga hindi ginagamit, o pagsasama-sama ng mga katulad.

Ang iyong pagtuon ay dapat na sa pagliit ng oras ng tumatawag, mga user na bumabalik sa mga nakaraang hakbang, at mga live-agent na hand-off.

Maging transparent

Ang IVR ay hindi tao, at ayos lang iyon.

Ngunit mas gusto ng ilang customer na makipag-usap sa isang live na ahente.

Kung walang kakayahang magbasa o tumugon sa mga damdamin ng isang user, ang mga hindi nasisiyahang customer ay maaaring makaramdam ng hindi gaanong halaga.

Solusyon: Mag-optimize para sa kalinawan, at maging malinaw sa lalong madaling panahon tungkol sa kung paano makakausap ang user sa isang live na ahente .

Ang mga awtomatikong menu ay hindi gaanong personal kaysa sa mga tao. At iba ang mararamdaman ng mga user tungkol doon.

Hindi mo makokontrol kung ano ang nararamdaman ng mga customer tungkol dito, ngunit maaari mong palaging maging transparent tungkol sa kanilang mga opsyon.

Address Mga Bottleneck

Kahit na ang mga awtomatikong system ay may mga oras ng paghihintay. Para sa isa, may mga limitasyon sa bilang ng mga customer na maaaring ibigay ng IVR nang sabay-sabay. Ang mga oras ng hold para sa mga live na ahente ay nag-iiba rin.

Solusyon: Tukuyin ang mga bottleneck at subukang i-diffuse ang mga ito.

Kapag nag-engineer ng IVR workflow, isaalang-alang kung ano ang kailangan sa labas ng system, gaya ng sa loob.

Marahil ang ilang mga opsyon sa menu ay mas in-demand kaysa sa iba. Sa kasong iyon, isaalang-alang ang muling pag-orient sa iyong lakas paggawa patungo sa paglutas ng mga ito.

Posibleng tumatawag ang mga customer para sa mga simpleng katanungan na masasagot sa iyong website. Tiyaking malinaw ang impormasyong ito, at madaling mahanap.

I-automate ang Mga Tawag sa Telepono gamit ang IVR

Kung hindi ka pa handang sumisid sa malalim na dulo ng mga automation ng AI, wala akong maisip na mas mahusay na paraan upang isawsaw ang iyong mga daliri sa paa kaysa sa pamamagitan ng pagpapatupad ng IVR.

Ang IVR ay isang mahusay na paraan upang magamit ang kapangyarihan ng AI habang nananatiling may kontrol. Maaari kang mangalap ng data, at patuloy na pagbutihin.

Ang kailangan mo lang ay isang building platform. Botpress ay may simpleng drag-and-drop builder, naglo-load ng mga murang modelong mapagpipilian, at madaling pagsasama ng telepono. Mangangalap pa ito ng analytics para sa iyo.

Simulan ang pagtatayo ngayon . Ito ay libre.

Mga FAQ

Gaano katumpak ang modernong IVR sa pag-unawa sa natural na pananalita at iba't ibang accent?

Nakakamit ng mga modernong IVR system ang 85–95% na katumpakan para sa malinaw na pagsasalita sa mga sinusuportahang wika, salamat sa advanced na speech recognition at natural na pagproseso ng wika. Bumababa ang katumpakan sa malalakas na accent, dialect, o ingay sa background, na ginagawang mahalaga ang pagsubok sa totoong user. Maraming mga platform ang nag-aalok ng custom na pag-tune ng modelo upang mapabuti ang pagkilala para sa mga partikular na accent at bokabularyo ng industriya.

Mahal ba ang teknolohiya ng IVR na ipatupad para sa isang maliit na negosyo? 

Ang teknolohiya ng IVR ay hindi na masyadong mahal para sa maliliit na negosyo; Ang mga cloud-based na solusyon ay maaaring magsimula nang kasingbaba ng $50–$200 bawat buwan, depende sa dami ng tawag at mga feature. Tumataas ang mga gastos kung magdaragdag ka ng speech recognition o mga pagsasama sa mga sistema ng negosyo, at ang pinakamalaking gastos ay karaniwang oras ng disenyo at pag-setup, sa halip na software.

Maaari bang isama ang mga IVR system sa mga CRM para i-personalize ang mga tugon?

Maaaring isama ang mga IVR system sa mga CRM at backend tool, na nagbibigay-daan para sa mga personalized na karanasan tulad ng pagbati sa mga tumatawag sa pamamagitan ng pangalan o pagruruta batay sa kasaysayan ng customer. Ang mga pagsasama-samang ito ay umaasa sa mga API o direktang koneksyon sa mga database, kaya nangangailangan sila ng ilang teknikal na pagsasaayos, ngunit mas nagiging pamantayan ang mga ito sa mga modernong IVR platform. 

Maaari bang ligtas na pangasiwaan ng mga IVR system ang sensitibong impormasyon tulad ng mga numero ng credit card?

Maaaring pangasiwaan ng mga IVR system ang sensitibong impormasyon nang ligtas, basta't idinisenyo ang mga ito sa pagsunod sa PCI-DSS at mga protocol ng pag-encrypt. Maraming modernong IVR provider ang nag-aalok ng secure na "payment capture" na daloy kung saan ang sensitibong input ay naka-mask mula sa mga ahente ng tao at naka-encrypt na end-to-end. 

Gaano katagal bago mag-deploy ng IVR system mula sa simula?

Ang isang kumpanya ay maaaring mag-deploy ng isang simpleng DTMF-based na IVR system sa loob ng ilang araw kung gumagamit ng cloud provider na may mga prebuilt na template. Maaaring tumagal ng ilang linggo bago ilunsad ang mas advanced na mga IVR system na may speech recognition at kumplikadong mga workflow.