ترکیب هوش مصنوعی در IVR برای بهبود تجربه مشتری

دیگر دوران سیستم‌های پاسخ صوتی تعاملی (IVR) خشک، یکنواخت و غالباً ناکارآمد به پایان رسیده است. در جهانی که سرعت حرف اول را می‌زند و هر مشتری انتظار تعاملی شخصی‌سازی شده و بی‌دردسر دارد، سیستم‌های سنتی IVR دیگر پاسخگو نیستند. اما، موج جدیدی از نوآوری با ورود هوش مصنوعی (AI) به این عرصه، در حال ایجاد انقلابی بزرگ است. دیگر IVR فقط یک دستگاه مسیریابی ساده نیست؛ بلکه با ادغام هوش مصنوعی در IVR این هم‌افزایی بی‌نظیر نه تنها فراتر از خودکارسازی صرف عمل می‌کند، بلکه با درک عمیق‌تر نیت مشتری و پیش‌بینی نیازهایش، تجربه مشتری را به سطحی بی‌سابقه از رضایت و کارایی ارتقا می‌بخشد.

تلفن گویای هوش مصنوعی چیست؟

پاسخ صوتی تعاملی یا IVR (Interactive Voice Response) فناوری‌ای است که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا مدیریت تماس‌ها را به‌طور خودکار انجام دهند. شاید با سیستم‌های سنتی IVR که مبتنی بر منو هستند، آشنا باشید. وقتی که با یک سرویس پشتیبانی تماس می‌گیرید و با یک خوش‌آمدگویی خودکار مواجه می‌شوید، احتمالاً با IVR تعامل داشته‌اید.

ایده اصلی ساده است. سیستم، تماس‌گیرنده را از طریق درختی از گزینه‌های منو هدایت می‌کند که می‌تواند با استفاده از صدا یا صفحه کلید تلفن خود، از بین آن‌ها انتخاب کند.

در نهایت، مشتری یا با استفاده از خدمات سلف سرویس به نیاز خود پاسخ می‌دهد یا تماس به یک کارشناس انسانی منتقل می‌شود.

نحوه کار هوش مصنوعی در IVR

هوش مصنوعی در IVR با استفاده از یک فرآیند چهار مرحله‌ای به تشخیص قصد تماس‌گیرنده و پاسخ به سوالات مشتری کمک می‌کند. این چهار مرحله شامل تشخیص خودکار گفتار، پردازش زبان طبیعی، منطق تصمیم‌گیری و تبدیل متن به گفتار است. در ادامه، هر یک از این مراحل را با جزئیات بیشتری بررسی می‌کنیم.

۱. تشخیص خودکار گفتار (ASR)

هنگامی که مشتری شروع به صحبت می‌کند، هوش مصنوعی صدا را پردازش کرده و آن را به متن تبدیل می‌کند. این فرآیند آنقدر سریع انجام می‌شود که تماس‌گیرنده هیچ تأخیری را حس نمی‌کند.

۲. پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP) فناوری پیشرفته‌ای است که به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد تا خواسته‌های تماس‌گیرنده را درک کند. پیشرفت‌های اخیر در NLP موفقیت مهمی برای سیستم‌های IVR فراهم کرده است.

سال‌ها درک دقیق گفتار به دلیل تغییرات لهجه، گویش و مکث‌ها یا تردیدهای طبیعی در گفتگوها دشوار بود. اما اکنون، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به شناسایی و درک طیف وسیعی از الگوهای گفتاری هستند.

۳. منطق تصمیم‌گیری و یکپارچه‌سازی

مرحله بعدی در فرآیند، «مغز عملیات» است. پس از شناسایی نیت تماس‌گیرنده، هوش مصنوعی از تمام منابع موجود برای یافتن پاسخ مناسب استفاده می‌کند. اگر جواب مناسب پیدا نشود، هوش مصنوعی می‌تواند تماس را به یک نماینده زنده که توانایی بیشتری در کمک به مشتری دارد، هدایت کند. این امر به بهبود کارآیی نمایندگان نیز کمک شایانی می‌کند.

در این مرحله، هوش مصنوعی با سایر سیستم‌های تجاری از طریق APIها تعامل دارد. به عنوان مثال، ممکن است از یکپارچه‌سازی CRM برای دسترسی به اطلاعات مربوط به سابقه تماس‌گیرنده با شرکت استفاده کند.

۴. تبدیل متن به گفتار (TTS)

در نهایت، وظیفه هوش مصنوعی این است که اطلاعات را به فرمی قابل استفاده برای تماس‌گیرنده تبدیل کند. به زبان ساده، هوش مصنوعی با تماس‌گیرنده صحبت می‌کند.

فناوری تبدیل متن به گفتار (TTS) برای تولید صدای طبیعی و شبیه به انسان استفاده می‌شود تا تماس‌گیرنده را در جریان امور قرار دهد و مکالمه را ادامه دهد.

مزایای هوش مصنوعی در IVR

تجهیز سیستم‌های پاسخ صوتی تعاملی (IVR) به هوش مصنوعی (AI) مزایای بی‌شماری به همراه دارد که فراتر از مدیریت ابتدایی تماس‌هاست. با به‌کارگیری هوش مصنوعی در IVR، شرکت‌ها می‌توانند تجربه مشتری را بهبود بخشند، کارایی عملیاتی را افزایش دهند و در نهایت، به رشد کسب‌وکار خود کمک کنند.

در ادامه، شش مزیت کلیدی و ملموس را که با تحول سیستم IVR خود به سمت هوش مصنوعی تجربه خواهید کرد، بررسی می‌کنیم:

• زمینه‌سازی بالا

هوش مصنوعی به سیستم IVR اجازه می‌دهد تا اطلاعات بیشتری از تماس‌گیرنده، مانند سابقه تعاملات یا اطلاعات مشتری، را پیش از اتصال به کارشناس جمع‌آوری کند. این زمینه‌سازی بالا به کارشناسان کمک می‌کند تا با آمادگی کامل به تماس‌ها پاسخ دهند و تجربه مشتری را بهبود بخشند.

• مسیریابی هوشمند و دقیق تماس

با استفاده از قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی می‌تواند نیت واقعی تماس‌گیرنده را تشخیص دهد و تماس را به دقیق‌ترین و مناسب‌ترین بخش یا کارشناس هدایت کند. این امر باعث کاهش زمان انتظار، افزایش رضایت مشتری و صرفه‌جویی در زمان کارشناسان می‌شود.

• تعاملات مداوم و بدون وقفه

هوش مصنوعی IVR قادر است مکالمات را به شکلی طبیعی و پیوسته مدیریت کند، حتی اگر نیاز به انتقال تماس به یک کارشناس انسانی باشد. این انتقال بدون وقفه و با حفظ تمام اطلاعات مکالمه انجام می‌شود که از تکرار مجدد اطلاعات توسط مشتری جلوگیری می‌کند.

• نظارت بر نیروی کار

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مربوط به تعاملات IVR و همچنین عملکرد کارشناسان انسانی را جمع‌آوری و تحلیل کنند. این قابلیت امکان نظارت بر عملکرد، شناسایی نقاط ضعف و قوت و بهینه‌سازی آموزش نیروی کار را فراهم می‌آورد.

• رشد و بهبود مداوم

یکی از ویژگی‌های برجسته هوش مصنوعی، قابلیت یادگیری مداوم است. سیستم IVR با هر تعامل جدید، هوشمندتر و کارآمدتر می‌شود. این بهبود مستمر به سیستم اجازه می‌دهد تا به طور خودکار به نیازهای در حال تغییر مشتریان و کسب‌وکار پاسخ دهد.

• اتصال پایدار

هوش مصنوعی در IVR به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته خدمات خود را ارائه دهند. این دسترسی دائمی به مشتریان، بدون نیاز به حضور کارشناس انسانی، به معنای اتصال پایدار و بدون وقفه است که رضایت و وفاداری مشتری را افزایش می‌دهد.

چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در IVR چیست؟

در حالی که مزایای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های IVR چشمگیر است، این فرآیند بدون چالش نیست. کسب‌وکارها باید از موانع احتمالی آگاه باشند تا بتوانند برنامه‌ریزی موفقی برای استقرار و بهینه‌سازی این فناوری داشته باشند. در اینجا به برخی از مهم‌ترین چالش‌ها می‌پردازیم:

1. عدم یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود

   یکی از بزرگترین چالش‌ها، اطمینان از یکپارچه‌سازی بی‌درنگ و مؤثر IVR مبتنی بر هوش مصنوعی با سیستم‌های موجود سازمان مانند CRM ،ERP، پایگاه‌های داده مشتری و ابزارهای پشتیبانی است. اگر این سیستم‌ها نتوانند به خوبی با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، هوش مصنوعی قادر نخواهد بود اطلاعات مورد نیاز برای ارائه پاسخ‌های دقیق و شخصی‌سازی شده را جمع‌آوری کند. این مشکل می‌تواند منجر به اطلاعات نادرست، نیاز به تکرار اطلاعات توسط مشتری، و در نهایت نارضایتی شود.

2. کیفیت پایین داده‌ها

   هوش مصنوعی به داده‌ها برای یادگیری و تصمیم‌گیری متکی است. اگر داده‌های ورودی کیفیت پایینی داشته باشند، نتایج حاصل از هوش مصنوعی نیز دقیق نخواهند بود. داده‌های ناقص، نادرست یا ناسازگار می‌توانند منجر به درک نادرست درخواست مشتری، ارائه پاسخ‌های اشتباه یا حتی مسیریابی غلط تماس‌ها شوند. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها فرآیندی زمان‌بر و پرهزینه است اما برای موفقیت هوش مصنوعی حیاتی است.

3. احتمال توهم

   “توهم” در هوش مصنوعی به وضعیتی گفته می‌شود که مدل AI اطلاعاتی را تولید می‌کند که واقعی یا دقیق نیستند، اما به نظر می‌رسد که کاملاً منطقی هستند. این اتفاق می‌تواند در IVR رخ دهد، به این معنی که هوش مصنوعی ممکن است پاسخی ارائه دهد که به نظر می‌رسد صحیح است اما در واقع اشتباه یا بی‌ربط است. این مسئله می‌تواند منجر به سردرگمی مشتری، اتلاف وقت و در موارد جدی‌تر، اطلاعات غلط و آسیب به اعتبار کسب‌وکار شود. کنترل و کاهش این توهمات نیازمند تنظیم دقیق مدل‌ها و بازبینی مداوم عملکرد آنهاست.

4. حفظ ثبات

   اطمینان از اینکه IVR مبتنی بر هوش مصنوعی به طور مداوم و در تمام تعاملات، پاسخ‌های یکسان و با کیفیتی ارائه می‌دهد، یک چالش بزرگ است. مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است با گذشت زمان یا با مواجهه با داده‌های جدید، تغییر کنند که این امر می‌تواند منجر به ناپایداری در عملکرد شود. همچنین، حفظ ثبات در لحن، سبک و دقت پاسخ‌ها در طول زمان و برای انواع مختلف سوالات، نیازمند نظارت مستمر، به‌روزرسانی مدل‌ها و فرآیندهای تضمین کیفیت است.

با درک و برنامه‌ریزی برای مقابله با این چالش‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند شانس موفقیت خود را در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در IVR افزایش دهند و از مزایای این فناوری پیشرفته بهره‌مند شوند.

سخن پایانی

در این مقاله به وضوح دیدیم که فناوری هوش مصنوعی در IVR، چگونه می‌تواند تجربه مشتری را متحول کرده و کارایی کسب‌وکارها را افزایش دهد. از مسیریابی هوشمند گرفته تا ارائه پشتیبانی ۲۴/۷، هوش مصنوعی IVR را به سطحی جدید ارتقا داده است.

آینده IVR با هوش مصنوعی روشن است؛ آینده‌ای که در آن تعاملات تلفنی بسیار شخصی‌تر، کارآمدتر و دلنشین‌تر خواهند بود. چالش‌هایی مانند یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و کیفیت داده‌ها همچنان وجود دارند، اما با رویکرد درست، قابل حل هستند. شرکت‌هایی مانند توکاتل در حال پیشگامی در این زمینه هستند و با به‌کارگیری هوش مصنوعی در مرکز تماس خود، به دنبال ارائه تجربه‌ای بی‌نظیر برای مشتریان شما هستند.