CTI論壇(ctiforum.com)(編譯/老秦):近幾年來,許多公司都非常關注客戶體驗的數字化轉型。然而,2019年,語音呼叫占到了入站聯絡中心互動的近75%,2020年,COVID-19大流行大大增加了對語音渠道的需求。
隨著大量滯留在家里的人們所產生的需求,數百萬員工被遣送回家,座席們轉向電話去做許多他們通常親自做的事情。在線購物激增,買家拿起電話到物流公司跟蹤發貨和處理退貨,醫療保健、金融服務和政府服務的通話量激增,因為在危機期間,越來越多的人依靠電話完成關鍵任務。
這一趨勢沒有減緩的跡象。Forrester Research在其對2021年的頂級客戶服務預測中指出,隨著移情成為中心舞臺,語音將成為服務的渠道。
在2020年,Forrester的公司客戶告訴分析師,那些因失業而需要修改公用事業、貸款和其他關鍵服務支付計劃的客戶已經將通話量推高了50%。雖然交互式語音應答(IVR)系統通過語音識別技術的改進,在理解口語方面已經有了很大的進步,但傳統的IVR系統笨重,自助自動化程度很低,高達80%的交互都交給了服務座席。
當我與領導們談論CX轉型時,最常被忽視的是語音技術在客戶服務和銷售中的作用。傳統上,IVR是一個聯絡中心的面孔,絕大多數被用作決策樹,將呼叫路由到合適的座席。
相比之下,數字和消息傳遞技術不僅被用于通過聊天和消息傳遞將客戶連接到聯絡中心座席,而且還通過會話式人工智能機器人驅動自動化。后者在一些公司引起了爭論,要求刪除電話號碼,將部分或全部客戶轉移到信息渠道,通過自動化降低聯絡中心的成本。然而,期望客戶從語音轉向數字是不現實的。問題不在于如何讓客戶遠離語音,而在于如何利用語音技術的進步與數字技術相結合,提高對口語的理解和處理能力,從而推動自助服務。
根據[24]7.ai委托的CX Reality Check報告,83%的公司計劃在不久的將來將語音與數字渠道相結合。要實現這一點,語音技術必須與基于文本的技術無縫融合,以提供良好的客戶體驗。這使公司能夠輕松地在數字和語音會話之間切換,并根據會話需要來回切換。
會話人工智能的最新進展改變了游戲。
在過去兩年中,語音識別和會話人工智能的進步使下一代語音接口能夠產生更自然和個性化的對話,并通過準確的意圖發現實現更高水平的自助服務。
有效實施會話人工智能意味著語音機器人可以為語音通話提供服務,而無需升級到座席,就像會話人工智能通過智能聊天機器人應用于商務信息,如蘋果商務聊天(AppleBusinessChat)和谷歌商務信息(Google Business Messaging)一樣。
讓我們更仔細地了解一下語音技術的一些最新進展,這些進展將使語音技術成為客戶與公司互動的可靠方式:
- 高級語音識別--在亞馬遜、谷歌和微軟的重大投資推動下,語音識別在過去幾年取得了顯著進步。通過最先進的自然語言理解和深度神經網絡語音識別,語音技術可以用來理解客戶,而不考慮語法、口音或背景噪音。
- 文本到語音--通過先進的文本到語音技術,公司可以創建和部署多語言和方言的類人、高質量提示,而不是每次想要做出改變時都必須雇用語音人才。這大大縮短了語音提示部署和更改的上市時間。
- 語音生物識別--呼叫驗證技術可以標記可疑的入站呼叫,以在欺詐開始前阻止欺詐。此外,語音生物特征可用于通過簡化的基于語音的身份驗證來驗證說話人。
- 意圖預測--當前IVR認可度如此之低的原因之一是,他們無法在呼叫前跟蹤其他渠道的客戶行程。這種了解和理解客戶在線行為的能力對于實現更好的語音自助服務至關重要。通過使用人口統計和行為信息,公司可以利用這種意圖來提供最佳的體驗。
- 多模式通話--隨著智能手機的普及,可以將可視輔助設備與語音通話相結合。客戶可以在智能手機上無縫、安全地輸入或查看信息,以提高通話的準確性和安全性。這提高了平均處理時間和法規遵從性。
- 會話生成器技術--新的低代碼工具技術使非技術資源能夠以與數字相同的方式快速構建語音對話旅程。這為公司提供了更大的靈活性和敏捷性來推出會話服務。
為了充分利用語音技術進行數字化轉型,公司必須確保技術完全集成到數據驅動的客戶體驗平臺中。這意味著有能力發現意圖,建立機器人的行動意圖,與客戶關系管理系統集成,以獲取上下文,監測性能和優化自然語言模型,并報告這些行動的效果實時。
公司開始將購買力轉向首席客戶官,他負責監督所有與客戶有關的技術。一些具有前瞻性思維的公司意識到,語音和數字渠道正在融合,并真正采取全渠道的方式。
隨著結構和技術的進步,語音不僅沒有消亡,而且在銷售和服務自動化方面也有著大膽而令人興奮的未來。
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作者:[24]7.ai首席運營官Rohan Ganeson
原文網址:https://www.speechtechmag.com/Articles/Editorial/Industry-Voices/Voice-Technology-is-Essential-to-Digital-Transformation-147054.aspx