自動音声応答: 顧客サービスのダイナミクスに革命を起こす

Interactive Voice Response (IVR) は、ユーザーや顧客を電話で支援するテクノロジーです。

事前に録音された自動メッセージを使用して機能するため、専門家が立ち会わなくてもカスタマー サービスへの電話に対応できます。

通常、顧客が IVR システムを操作するときは、スマートフォンのキーパッドを使用してテクノロジーを操作し、クエリに対する解決策を見つける必要があります。

IVR システムは長年にわたって存在しており、顧客の通話を処理するために使用される比較的古いテクノロジーとして機能しています。 しかし、人工知能の台頭により、このテクノロジーはより便利で洗練されたツールになるように変化し始めています。 それがこの記事で議論したいことです。

人工知能により、IVR システムは顧客のリクエストに適応する、より自然で流動的な言語を使用できるようになりました。 IVR システムのこの進化により、Voicebot と呼ばれる新しい顧客サービス サポートが登場しました。

しかし、この最新の進化を理解するには、IVR システム、その機能、顧客サービスにおける役割を徹底的に理解することが重要です。

自動音声応答の仕組み

あなたも、少なくとも 1 度は次のような状況、またはこれによく似た状況に陥ったことがあると思います。荷物に関する問題を解決するために、会社のカスタマー サービスの電話番号に電話したとします。 一方では、人間ではない自動音声があなたを歓迎し、電話の理由に基づいて特定の番号を押すように指示し、続いてそれぞれの原因に対応する番号を教えてくれます。 電話の理由に対応する番号を特定したら、それを選択すると、自動音声で解決策が提示されるか、エージェントにつながります。

おなじみですね？ これは、自動音声応答 (IVR) サービスがどのようなものかを示す明確な例です。 ただし、多くの場合、キーパッドを使用する代わりに、音声で必要な内容を指定することもできます。

いずれにせよ、これは顧客サービス専門家の作業を解放し、容易にする非常に便利な方法です。

自動音声応答の用途

原則として、企業はさまざまな目的で顧客が利用できる対話型音声応答を提供します。

• 通話をフィルタリングし、その問題を担当するオペレーターに自動的に割り当てます。
• 顧客サービスを合理化し、よくある質問や簡単な質問への回答時間を短縮します。
• カスタマー サービス専門家の負担を軽減し、より複雑な問い合わせに専念できるようにします。
• 対話型音声応答は真にコスト効率が高いため、企業の顧客サービスのコストがより経済的になります。
• IVR (自動音声応答) は、選択した言語で顧客を支援するようにプログラムできるため、さまざまな言語でのサービスが容易になります。
• カスタマーサービスの対象範囲を拡大し、夜間、早朝、休日などオペレーターが不在の時間帯でもサポートを受けられるようにします。 これには週末や休日も含まれます。
• この種のテクノロジーが適切に実装されていれば、顧客サービスにおける人的エラーが減少します。
• 本人確認が必要な問い合わせ対応時のカスタマーサービスをより安全にします。

自動音声応答を最も多く使用している業界

病院や医療センター、学術機関、顧客サービス部門を持つ企業、銀行は、歴史的にこの種のテクノロジーを最も多く使用してきた部門です。

ボイスボットと自動音声応答の違い

自動音声応答とボイスボットの主な違いは、一方は人工知能を使用して開発され、もう一方は人工知能を使用しないことです。

自動音声応答 (IVR) は、長年にわたり使用され続けていることが実証されているように、本当に便利です。 ただし、次のような欠点があります。

• 非個人的なコミュニケーション:多くの顧客は、カスタマー サービスに電話したり、「機械」が対応することを嫌います。 それはフラストレーションを引き起こし、満足度のレベルに影響を与える非常に否定的な経験につながる可能性があります。 さらに、企業が人間との直接の接触を提供しないと、多くの顧客は無視されたり、過小評価されていると感じます。
• わかりにくいオプション:特定の番号を押して目的のオプションを選択することは、最初は簡単そうに見えますが、場合によってはそうではなく、ユーザーが何をしなければならないのか理解できません。 音声システムの場合、これはさらに悪化します。対話型音声応答では意味が理解できず、役に立たない場合があるため、顧客は要求を口頭で伝える必要があります。
• 待ち時間が長い: IVR の目的の 1 つは、ユーザーの質問に迅速に答えることでユーザーの待ち時間を短縮することですが、必ずしもこれが達成できるとは限らず、顧客を人間に転送するまでに必要以上に長く電話を掛け続けることになります。

人工知能を使って開発された対話型音声応答であるボイスボットの登場により、これらの問題の多くは解決または軽減されました。 実際、これは現在人間と話すのに最も近い方法です。

ボイスボットはもはや、ユーザーを歓迎し、さまざまなオプションを提供し、自動応答を提供してから切断するだけの機械ではありません。 このテクノロジーは、流動的な会話を維持し、パーソナライズされた効率的な応答を提供し、さらにはユーザーの欲求や感情を識別することができます。

しかし、それだけではありません。 人工知能との連携のおかげで、対話のたびに改善され、継続的な学習プロセスが行われ、各対話が前回よりも優れたものになります。

ボイスボットはチャットボットに似ていると言えますが、口頭形式です。 そして、どちらもすでに導入している多数の企業で優れた効率性を実証しています。

現時点では、ボイスボットと IVR の両方のテクノロジーが共存しており、電話をかけるカスタマー サービス センターに応じて、どちらかが発生する可能性があります。 ただし、対話型音声応答がボイスボットに徐々に置き換えられ、最終的には消滅することをすべて示しています。

人工知能が対話型音声応答に革命を起こす方法

人工知能を対話型音声応答に適用すると、ボイスボットが生まれます。ボイスボットは、次のような方法であらゆる企業の口頭顧客サービスに革命をもたらしたテクノロジーです。

• より正確な応答の提供:ボイスボットを使用すると、混乱を招く可能性がある選択肢を選択するためにオプションのメニューを注意深く聞く必要がありません。 ボイスボットは、あなたの声を聞くだけで、あなたが必要なことを理解して支援し、会話に近いエクスペリエンスを作り出します。
• カスタマー サービス専門家の作業をさらに軽減:自動音声応答 (IVR) では、多くのエラーが発生し、ユーザーが混乱することがよくあります。 つまり、専門家はこれらの問題を解決する必要があり、意図したとおりに作業負荷を完全に削減することはできません。 ボイスボットは、ユーザーがよりよく理解できるより洗練されたテクノロジーであるため、エラーが減少します。 さらに、ボイスボットはより複雑な質問に応答できるため、エージェントの作業をさらに軽減できます。
• データ分析の実施:ボイスボットを可能にするこの人工知能は、ユーザーとより人間的に対話できるだけでなく、ユーザーの対話を分析して顧客の行動やニーズに関する貴重な情報を企業に提供することもできます。 これはサービス向上に非常に役立ちます。
• よりパーソナライズされたサービスの提供:ボイスボットは、状況をよりよく理解するだけでなく、会話をパーソナライズすることもできます。 これは、相手が特定のデータを提供した後に誰が電話をかけてきたのかを検出し、顧客のデータベースの情報を使用してニーズに応じた対応をさらに調整できることを意味します。

ただし、やるべきことはまだたくさんあり、ボイスボットはさらに完成される可能性があります。 一方で、人間の言語は複雑であり、この種のテクノロジーは特定の状況や概念を解釈するのに苦労することがあり、IVR システムほどではありませんが、ユーザーにフラストレーションを引き起こします。

一方で、ボイスボットにとってセキュリティは依然として懸案となっている。 多くの場合保証されているにもかかわらず、ユーザーはデータを提供する際にこの種のテクノロジーをまだ完全には信頼していません。