什么是会话式 IVR 及其与标准 IVR 的区别？
已发表: 2022-08-30人工智能 (AI) 是商业通信领域中最具影响力的因素之一——客户希望与使用它的企业进行互动。
人工智能已经改变了客户与公司的联系方式，对话式 IVR 等呼叫中心功能越来越受欢迎。
但究竟什么是对话式 IVR（交互式语音响应）以及它是如何工作的？ 它与标准 IVR 有何不同？
继续阅读以获得答案，并了解对话式 IVR 的好处、用例等。
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- 什么是会话式 IVR？
- 对话式 IVR 如何工作？
- 对话式 IVR 和标准 IVR 有什么区别？
- 对话式 IVR 相对于标准 IVR 的优势
- 对话式 IVR 用例
- 对话式 IVR 常见问题解答
什么是会话式 IVR？
对话式 IVR 是一种由人工智能驱动的电话系统功能，它使用自然语言理解来处理客户请求并提供基于语音的自动化客户自助服务，而无需现场座席。
对话式 IVR 使呼叫者无需使用 DTMF 按键音或简短、断断续续的短语来浏览呼叫菜单和子菜单。
相反，呼叫者与 IVR 系统交谈，就像他们与人工座席交谈一样——使用完整的句子和自然语言来解释他们呼叫的原因。 然后，对话式 AI 工具会提供相关回复，询问其他澄清问题，或在需要时将其路由给现场代表。
对话式人工智能可能以支持自动聊天机器人消息传递而闻名，但它在用作基于语音的虚拟代理时同样有效。 您可能熟悉亚马逊的 Alexa 或 Apple 的 Siri 等流行的语音助手应用程序。
顾名思义，对话式 IVR 系统与呼叫者进行免提双向对话，收集基本信息以提供便捷但个性化的支持。
尽管对话式人工智能可以将呼叫者路由到现场客户服务代表，但它的目标是消除与一个人交谈的需要。
对话式 IVR 如何工作？
对话式 IVR 通过使用对话式 AI 技术和组件来实时分析和响应客户的语音命令，随着时间的推移为客户创造越来越个性化的体验。
机器学习、自然语言理解、自然语言处理和自然语言生成是最重要的会话 AI 组件。
对话式人工智能通过分析客户语言和意图、对话上下文和用户情绪，当然还有客户输入（对 IVR 提示的口头响应）来创建类人交互。
对话式 IVR 使用机器学习不断发展以满足客户需求。 机器学习是一种基于人工智能的自动化系统，可根据客户反馈和强化调整自己的算法——这意味着无需手动更新或输入。
自然语言处理 (NLP)负责确定使用的语言并“翻译”客户所说的最基本含义。
自然语言理解 (NLU)真正分析客户陈述的含义，这意味着它评估客户意图。 这也是允许客户使用自己的话并自然地说话的原因。 这样，客户可以用多种方式表达相同的问题或提出请求，而对话式 AI 工具仍然会理解他们想要什么。
最后，自然语言生成 (NLG)生成并提供对客户查询的语音响应。
对话式 IVR 和标准 IVR 有什么区别？
对话式 IVR 与标准（传统）之间的主要区别在于，前者实际上提供了即时的自动化客户支持，而后者通过一系列子菜单或呼叫菜单提示引导呼叫者，然后最终将他们与现场座席、语音信箱、或预先录制的消息。
因为它使用会话式 AI、机器学习和 NLU，会话式 IVR 可以“理解”客户的语音命令和查询，并提供即时、准确的响应。
标准 IVR 使用语音识别——这意味着它只能“理解”和处理基本的预编程触发词和短语。
上图说明了标准 IVR 呼叫流程。
标准呼叫中心 IVR 依靠自动话务员通过预先构建的呼叫流路径启动呼叫路由，并且它可以提供的支持仅限于预先录制的脚本。 这意味着在标准 IVR 编程响应范围之外提出更复杂请求的呼叫者无法始终获得他们需要的帮助。 标准 IVR 工具将无法帮助他们。
另一方面，对话式 IVR使用机器学习根据客户意图、情绪分析和过去对话中的数据提供基于上下文的个性化响应。
即使对话式 AI 平台不了解客户的要求，它也可以提出其他问题，并分析和存储数据，以便在未来提供更好的建议。
简而言之？
对话式 AI 使用得越多，它就会变得越智能、越准确。
下表突出显示了对话式 IVR 和标准 IVR 之间的其他差异。
| 对话式 IVR | 标准 IVR |
| 提供即时响应，专注于自助服务，无需现场代理 | 通常将呼叫者导航到嵌套子菜单，经常需要实时代理支持 |
| 自然语言理解、机器学习和对话式人工智能以类似人类的方式理解/响应客户 | 使用自然语言处理（语音识别）和自动话务员相应地路由呼叫或播放预先录制的响应 |
| – 客户可以用多种方式、完整的句子以及通常使用不同的语言来表达请求 – 不限于特定的单词/短语 | 支持仅限于预先编程的触发词/短语和预先录制的脚本 |
| 在需要时将呼叫重定向到实时代理，但存储来自所有客户对话的数据，以通过无代码自动化改进自身 | 更新标准 IVR 响应很复杂，需要重新编程、呼叫流程编辑和重新录制菜单提示 |
| 可提供 24/7 实时支持 | 支持时间取决于现场代理时间表 |
– 为细微和更复杂的主题提供基于对话的支持 – 机器学习意味着对话式 IVR 在每次对话时变得更智能/更准确 | – 支持仅限于工具已编程以理解和响应的主题、关键字和短语 – 不相关、不准确的自动化支持的可能性更高 |
客户交互示例：标准与对话式 IVR
为了更好地了解标准 IVR 和对话式 IVR 的不同之处，请查看以下示例对话，这些对话显示了客户向您的公司电话号码拨打电话时会发生什么。
示例标准 IVR 交互
IVR 问候语：您好，欢迎来到 Y 公司。如果您知道您方的分机，请现在说或输入。 对于西班牙语，请说或按 2。有关更多信息，请按井号键或说“更多信息”。
客户：查看账户余额。
IVR：对不起，我没听懂。 对于销售，请按 1。对于客户服务，请按 2。对于营业时间和地点，请按 3。对于帐单，请按 4。要重复这些选项，请按 6。
客户：与代表交谈。
IVR：在将您联系到代表之前，我们需要您提供更多信息。
客户：计费。
IVR：您已联系到帐单部门。 我们所有的代理商目前都在协助其他客户。 大约等待时间为 23 分钟。 请保持在线或稍后再打。
对话式 IVR 交互示例
IVR 问候语：您好，您已联系到 Y 公司。请说明您来电的原因。
客户：我需要知道我的账户余额是多少。
IVR 问候语：您想查看您当前的帐户余额，对吗？
顾客：是的。
IVR 问候语：以 -0893 结尾的账户余额为 1,237.17 美元。 今天还有什么可以帮助你的吗？
顾客：没有。
如您所见，对话式 IVR 软件可以处理比标准 IVR 更细致、更复杂的请求，同时还提供更快、更个性化的响应。
对话式 IVR 相对于标准 IVR 的优势
标准 IVR 让交互式语音应答软件名声不佳，但对话式 IVR 的进步消除了大多数客户的挫败感，同时为企业提供了我们将在下面探讨的令人难以置信的好处。
成本效益
Gartner 的一项研究发现，虽然实时支持渠道（包括实时电话支持）平均每位联系人的成本为 8.01 美元，但自助服务渠道和会话 IVR 等工具将这些成本削减至每位联系人仅 0.10 美元。
对话式 IVR 还提供 24/7 实时支持，这意味着企业主无需雇用额外的座席来管理大量呼入电话。
即使现场座席需要与客户交谈，他们仍然有更多的空闲时间来拨打销售电话、跟进潜在客户并完成其他任务，从而全面提高呼叫中心的工作效率。
自动化自助服务
虽然 70% 的客户目前使用自助服务来提供客户支持，但只有 9% 的自助服务交互在自助服务应用程序中得到完全解决。
客户经常使用标准 IVR 工具连接到正确的现场代理来协助他们，但对话式 IVR 旨在在第一次联系时完全解决客户支持问题。
对话式语音响应系统还通过与 CRM 软件集成、提取现有客户数据和帐户历史记录以根据先前的交互提供个性化支持来加快和改善自助服务体验。
改善客户体验
当今的客户期望非常高，但优化客户体验会带来巨大的回报。
超过一半的消费者希望企业利用新技术和新的沟通渠道——但超过 40% 的客户仍然更喜欢通过电话解决支持问题。
对话式 IVR 是对全渠道客户服务的完美补充，提供直观、用户友好和快速的方式来提供个性化的客户支持。 它还减少或消除了客户等待和呼叫处理时间，从而轻松提高客户满意度。
最后，对话式 IVR 体验收集了基本的 KPI 和指标，为您的目标市场提供了宝贵的洞察力，并突出了进一步简化支持流程和提高客户参与度的新机会。
更快地为客户服务
Vonage 的一项研究发现，46% 的消费者认为不可跳过、冗长的预录通话菜单是传统 IVR 系统最糟糕的事情之一。
对话式 IVR 消除了多级 IVR 呼叫菜单，而是让客户完全控制呼叫方向。
自动回复通常仅限于澄清问题或直接回答，客户可以在需要时轻松“打断”语音菜单。 最重要的是，客户可以随时要求与现场代理交谈。
对话式 IVR 显着提高了首次联系解决率，防止客户在回拨和电话标签上浪费更多时间。
可跨多个区域扩展
鉴于 15% 的客户更喜欢用他们的母语与代表交流，对话式 IVR 提供多语言支持这一事实是一个巨大的好处。
这为您的企业提供了高水平的国际可扩展性，为您打开了新市场。
对话式 IVR 用例
流行的会话式 IVR 用例包括：
- 市场营销：客户数据收集、目标市场研究、洞察客户购买周期、客户满意度和消费者期望
- 银行业务：账户余额、用户验证、可疑活动警报、支付账单
- 航空旅行：接收航班更新、跟踪航班、预订/重新预订机票、更改座位、注册旅行通知、添加/编辑乘客、查看安全警报
- 技术支持：提供实时客户支持，安排回拨，并允许用户提交错误报告
- 服务提供商：安排和管理约会，提供定价和服务信息，收款
对话式 IVR 常见问题解答
下面，我们回答了一些最重要的 IVR 常见问题解答。