将来のIVRはAIベースのオムニチャネル・ボットによって駆動

普及しているIVR

最小限のコストで最大限の顧客満足度を実現することは、カスタマーサービスを提供する方たちにとって最大の目標といえるかもしれません。

その実現のための一つの取り組みとして、多くの企業ではIVR（Interactive Voice Response）技術を採用しています。

事前録音された音声案内と電話機のキーパッドのデュアルトーンマルチ周波数（DTMF）を活用して頻繁に実行される電話を使用した処理を自動化します、

よくある例として、「オペレーターに話すために3を押してください…」といった内容です。

このような例をはじめ、IVRの最も一般的な用途には、サービス選択の自動化、発信者の識別、セルフサービス、発信者の準備などがあります。

IVRを使用することは通話者にとって一般的に有用ではありますが、長いメニューオプションを聞かされると、カスタマーエクスペリエンスが大幅に低下します。

この記事では、IVRを今最大限に活用する方法と、IVRの将来についてを検討しています。

IVRはサービスの選択、発信者の識別、セルフサービス、発信者の準備を自動化することで、引き続きカスタマーサービスにおいて重要な役割を果たしていきます。

しかし、IVRの将来は、ロボティク・プロセス・オートメーション（RPA）と人が扱う業務を組み合わせることにあります。

ロボティク・プロセス・オートメーション（RPA）はボットと組み合わせ、ボットで様々なチャネルにセルフサービスオプションを提供し、エージェントと話すためのエスカレーションをおこないます。

IVRが発信者に提供できる最大のメリットは、サービス待ち時間が短縮されることです。

コールをルーティングしている間エージェントに繋がるまで保留音を延々と聞かさせるのではなく、IVRのセルフサービスオプションを案内し、発信者のニーズに最もよく対応できるカスタマーサービスエージェントに転送できます。

発信者視点で、IVRには幾つかの問題があります。

発信者はすべてのオプションを聞く必要があり、選択するオプションを覚えておく必要もあります。

発信者がどの番号を押すか忘れてしまうと、もう一度しかも最初からメニュー全体を聞く必要があります。

さらに、発信者はDTMFボタンを選択する際に耳から受話器ないしは電話機を離すことになり、次のオプションを最初から全て聞きとることができず、やむなくすべてのメニューをもう一度再生する必要が生じることあります。

これは発信者の時間を大いに無駄にし、感情を劇的に逆撫ですることになりかねません。

ボットは、セルフサービスを提供するメッセージングチャネルに使用されています。

これらのサービスは、ライブエージェントとの接続ができないため、平均的なな顧客満足度を達成するさえできず、カスタマーサービス用のアプリケーションとして適していません。

しかしながら、ボットをどのように活用するかがキーとなってきます。

コグニティブ技術について考えてみましょう。

ボットは、Amazon AlexaやGoogle HomeのSpeech-text機能を使用して、オムニチャネルとすることが可能です。
ボットは、発信者のインテントとサブジェクトを認識するために、自然言語の理解に人工知能（AI）を活用して、発信者が最初の文章で必要なものを正確に言うことができます。ボットを使用すると、IVRは最初にすべてのオプションを再生する必要がなくなり、組織は常に発信者が何を求めているかを知ることができます。
ボットは発信者が得たい答えへと導きます。ボットはAIによって認識されたインテントとサブジェクトから回答を導き出します。これを実現するために、ボットは判断に必要な十分な情報を幾つかの質問します。また、同時にエージェントに接続するための閾値を設定します。

すべてを自動化することは不可能であるため、人との繋がりは、カスタマーサービスを提供するビジネスにとって不可欠です。

Bright Patternが考えるIVRのビジョンでは、オムニチャンネルのボットとライブエージェントを組み合わせ、より重要な事柄は人間が処理します。

お客様は、セルフサービスやボットから、必要なあらゆる種類のメディアのエージェントにシームレスに移動することができます。

また、組織はサービスやカスタマーエクスペリエンスのを提供する意味のあるデータを収集できます。

Bright PatternとIBM Watson Conversations、Amazon Lexとの統合により、ポイントアンドクリックツールを使用して、簡単にボットを構築することが可能です。

Bright Patternがどのように認知技術を使用してコンタクトセンターに権限を与えるか「https://BrightPattern.info」をご覧下さい。