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从IVR到IVA的曲折路径

2019-12-11 10:18:08   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  CTI论坛(ctiforum.com)(编译/老秦):数十年来,公司一直在交互式语音响应(IVR)系统上投资数十亿美元,该系统旨在简化业务流程并加快客户服务速度。最新的技术进步正在带来一种替代产品,即智能虚拟助手(IVA),有望将系统功能推向新的高度。但是,从旧到新的道路上布满了潜在的陷阱,因此组织需要对IVA功能保持现实的认知。
  IVR的历史可以追溯到几十年前。该技术在1990年代占据了主导地位,当时呼叫中心真正开始从长期的按键系统转变为可以将具有传统设计的语音和数据系统连接起来的系统。
  与现场联络中心座席相比,IVR具有多个优势:IVR可以24/7全天候工作,它们的成本通常低于联络中心工作人员,并且性能更稳定。它们很好地完成了某些功能,例如初始路由。在这种情况下,呼叫者被系统识别出他想要的服务,然后系统将其发送给适当的一方。
  然而,IVR技术常常获得比赞扬更多的抱怨。“我的妻子讨厌IVR;她开始对他们大喊大叫。”语音技术提供商Nuance Communications的认知创新小组业务总监Ken Arakelian说。
  这些问题主要源于IVR的基础技术和设计。IVR系统是在计算机处理能力远不如今天的时候建立的。因此,其功能受到了限制。结果,概述调用如何进行的脚本会产生问题。管理咨询和市场研究公司Everest Group的执行副总裁兼杰出分析师Sarah Burnett说:“IVR是基于规则的系统,因此它们为消费者提供的选择范围非常有限。”
  系统应该以客户友好的方式进行设计,但大多数情况并非如此。编写脚本的人或团体的想象力限制了功能。“有时候,公司需要对呼叫处理过程进行更彻底的思考,”Burnett解释说。
  大多数IVR的另一个设计缺陷是,它们更多地集中在公司从系统中获得的需求,而不是消费者的需求。在最坏的情况下,系统会将用户指向某个网站,然后挂断电话,使消费者感到非常沮丧。
  在其他情况下,公司要求其IVR系统做太多事情。IVR可以回答简单的是或否问题,也可以快速提取数据,例如经常账户余额。“如果问题的答案取决于许多因素,IVR有时会失败,”Arakelian感叹。“确定保险单是否可以支付膝关节置换手术的费用取决于客户是否有免赔额,医生是否在网络内或不在网络内等因素。IVR并不擅长处理这类查询。”
  资金不足
  行政决策加剧了IVR的限制。管理层通常将系统视为降低成本的一种方式。IVA供应商Interactions的首席市场官Jim Freeze说:“IVR的主要目标是呼叫转移和控制,将查询从按小时付费的付费座席转移到机器上。”
  在联络中心,领导者经常承担着保持成本尽可能低的任务。“从历史上看,一旦运行良好,公司就很少在系统上进行投资,”市场研究和咨询服务提供商DMG Consulting总裁Donna Fluss说。如果一家公司确定其IVR正在正确处理其88%的呼叫,则它不会继续投资将其仅提高几个百分点。
  值得一提的是,企业通常会为最初的IVR实施分配资金,但随后却不花钱定期更新系统。结果,它们落后于永无止境的技术进步。
  最终结果?公司及其客户的目标有时不一致,并且系统对用户不友好。呼叫者在试图解决自己的问题时不得不重复其姓名和地址等个人信息是一种常见的烦恼。另外,公司几乎没有提供绕过菜单的方法。客户感到被困,变得生气而不是快乐参与。
  尽管如此,尽管存在许多缺陷,但由于IVR已成为客户支持不可或缺的组成部分,因此直到今天,公司仍继续严重依赖它们。但是要持续多久?从长远来看,随着公司为更加现代的语音接口放松一些钱包的费用,这些系统将被淘汰。[24]7.ai产品策略高级总监亚当·鲁宾(Adam Rubin)说:“随着新的消费者语音系统的出现,公司将语音视为一个很好的客户界面。”
  聊天机器人代表了新解决方案的第一波浪潮。IVR系统和以前的选项之间的区别是用户界面。早期的系统依靠按键电话。新系统可以识别用户的语音。随着处理能力的提高,语音识别精度也得到了提高,并且公司已经在其联络中心应用中添加了此类功能。
  然而,像IVR一样,聊天机器人也让客户不知所措:根据普华永道的调查,有71%的美国人更愿意与人互动,而不是聊天机器人或其他一些自动化流程。为什么?“在许多情况下,聊天机器人并不聪明;实际上,很多都非常愚蠢。”Fluss说。
  基于消费者的语音解决方案的日益普及创造了淘金热,从而催生了新的语音应用供应商。“每个人及其兄弟,母亲,父亲,继子女,阿姨和叔叔似乎都在开发聊天机器人,”Fluss补充说。
  市场从少数高度专注的IVR公司迅速发展到大量的聊天机器人供应商。在消费市场上,聊天机器人已被用于简单的功能:例如,拨打特殊号码的粉丝可能会与他们最喜欢的电影明星“交谈”。这样的用例已经渗入到期望更高的商业世界里。
  使问题复杂化的是,系统功能被超卖了。“有些公司认为AI是神奇的:他们所要做的就是将聊天机器人扔到问题堆里,AI会迅速解决它,”Arakelian说。
  这些解决方案之间的复杂程度差异很大。Rubin说:“许多聊天机器人似乎都是在30分钟内建成的。”他指出,基于消费者的系统极大地简化了语音应用程序的开发,几乎使任何人都可以快速启动并运行具有基本功能的系统。
  同样在某些情况下,公司没有从错误中吸取教训。像IVR一样,某些聊天机器人为用户提供了一系列狭窄定义的选项。如果他们需要其他东西,系统就会变得混乱并盘旋。毫不奇怪,由于系统应该是智能的,因此期望值要高一些,因此消费者结束交互的过程会非常激烈。
  下一波
  IVA代表了旅程的下一个里程碑。最近,公司改变了他们对联络中心技术的看法。Frost&Sullivan的报告显示,客户服务不是成本转移,而是许多人将其视为收入来源或收入抑制器:经过一次令人沮丧的互动之后,77%的客户已准备好转换公司。在某些情况下,公司现在将重点放在不良客户服务的总成本上,而不是短期减少人事费用。
  此外,语音识别功能也在不断改进,许多系统提供了对话式AI功能,与传统的语音响应相比,这些功能被认为更加灵活和开放。“IVA提出的第一个问题是'我将如何帮助您?'”Interactions的Freeze解释道。
  仍然存在阻碍企业实现如此崇高目标的障碍。尽管对话式Al的应用程序是无限的,并且计算机在许多领域都变得更好,但它们并不是人类。Burnett说:“人类对一个问题可以给出不同的答案,并且含义相同。”他指出,有时候,IVA不会建立这种联系,或者对话会朝着他们不理解的方向发展。
  公司确实有一些选择可以解决这些缺点。它们可以限制系统处理的查询类型。如果用户输入一个看似简单的问题,则IVA会处理该问题。如果用户的问题是复杂的问题,则可以将该交互路由到座席。
  一方面,交互采用了一种新颖的方法来解决该问题:人工座席随时待命,并且,如果IVA对话进入未知区域,该坐席会介入,做出响应,并且最终用户永远都不知道自己与之互动的是人而不是机器。
  成本是另一个障碍。会话系统非常昂贵。虽然一家公司可以免费或仅花费几千美元安装和运行一个小型,简单的聊天机器人,但更复杂的对话式AI系统通常以数十万美元起价,并可以迅速跃升至数百万美元。
  然后很难找到愿意支持这种大量投资的高管。Nuance的Arakelian指出:“许多公司没有任何人负责客户体验。”这样的人需要对公司的业务有足够的了解,才能发现改善的客户服务所带来的好处。
  但是,即使有人担任客户体验官或类似头衔的角色,大多数公司的组织方式也无法提供全面,一致的客户服务。业务部门在孤岛中运作。为了提高效率,公司将部门划分为不同的职能,这些职能通常很少或根本不了解或与其他团队进行协作交互。当任务从一组转移到另一组时,这些分隔符会产生摩擦,即使不是非常痛苦的过渡点。
  同时,客户看到的是一家公司,而不是一些单独的部门。他们希望他们的供应商了解他们是谁以及他们为什么打电话。要说服经理像客户一样可视化公司,可能会充满挑战。“说服经理们解决客户服务问题的最佳方法之一就是让他们使用组织的服务,”Arakelian建议。
  “打开他们的网页,让他们逐步完成订购新手机的过程。然后,孤岛问题传到了他们自己的手里,他们感到了客户的痛苦。”
  一些公司在打破传统障碍和使用新技术改善语音交互方面取得了巨大进步。医疗保健公司开始部署医疗虚拟助手(MVA),该软件可以收集有关患者保险,人口统计,处方和病史的信息。
  其他企业已将IVA集成到其全渠道计划中。[24].ai的Rubin回忆说:“一家连锁酒店使用IVA来监视交易,识别出生气的顾客,并将他们转移到与座席的交互中以提供即时服务。”
  互动式语音解决方案过去无法解决。该技术使公司能够减少人员支出,但有时会牺牲优质的客户服务。随着人工智能和机器学习的发展,新的解决方案正在出现,有望更有效地平衡这两个业务驱动因素。如果他们成功了,这项技术也许有一天可以摆脱它的恶名。
  自动化,编排,人工智能,机器学习和深度学习之间的差异
  多年来,软件承担了人类曾经执行的更多工作。最初,个人必须打卡,然后计算机才能读取卡来执行特定任务。如今,不必总是告诉机器要做什么。某些系统可以自行决策,并根据从先前的互动中学到的知识来执行某些任务。但并非所有技术都相同:
  • 自动化是计算机智能的最简单形式,其中计算机系统完成一项特定任务。例如,如果座席的呼叫超过预定义的时间段,则联络中心程序可能会自动向经理发送警报。
  • 编排是该过程的下一步。在这里,系统自动完成一些任务。例如,应用程序可能会从数据库中提取客户的购买历史记录,并在通话开始时将其显示给业务代表。
  • 人工智能是一个出现于1950年代的术语,用于描述计算机采取的与人类具有相同推理特性的动作。自然语言处理(NLP)是一种应用程序。
  • 机器学习是一个研究领域,使计算机无需进行显式编程即可学习。这种技术通常被称为“无监督”编程,因为该技术可以找到模式,建立见解并自动对这些见解进行操作。可以识别本地方言的NLP解决方案就是此类功能的一个示例。
  尽管各种术语有助于理解这些解决方案的工作方式,但是它们缺乏精确度,因此重叠是常见的。此外,随着技术的进一步发展,新术语肯定会出现。
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  作者:Paul Korzeniowski
  原文网址:https://www.destinationcrm.com/Articles/Editorial/Magazine-Features/The-Meandering-Path-from-IVRs-to-IVAs-134374.aspx
 
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