Nästa generations kundtjänstlösningar: självlärande system som kan kommunicera på ett autentiskt sätt

[KRÖNIKA] Kundtjänst-lösningar har redan genomgått flera utvecklingsfaser.

Arun Mani, Freshworks

Idag används ofta äldre lösningar i kombination med mer avancerade lösningar som är anpassade för en modern och framtidssäkrad affärsverksamhet. Många stora företag använder dyra men inflexibla telefonisystem, medan vissa företag använder mer snabbrörliga och molnbaserade system. Det är därför naturligt att dagens IVR-system (Interactive Voice Response) som på olika sätt möjliggör att en människa interagerar med en dator via röst eller tangentval, fortfarande är mycket populärt. Samtidigt växer en ny typ av system som är ännu bättre anpassade för det moderna företaget och den moderna kunden fram.

Det ser alltmer ut som att så kallade Speech-Enabled IVR är nästa steg inom kundtjänstevolutionen. Det handlar om en utveckling där röstigenkänning och taltolkning utnyttjas på ett smart sätt. Och tiden är definitivt inne för denna utveckling! Smarta assistenter som Google Home och Alexa får en hel del mediautrymme och det beror inte bara på en hype, utan framförallt på att många redan använder dem i sin vardag. Genom att dra lärdom av detta behov som uppenbarligen finns hos privatpersoner kan även företag utveckla sättet som de kommunicerar på med sina kunder via kundtjänst. Här kommer de nya och avancerade IVR-systemen in i bilden.

IVR-system med stöd för taltolkning och röstigenkänning effektiviserar traditionella IVR-system på två sätt. För det första eliminerar de kraven på att kunden via knapptryckningar tvingas välja ärendekategori – vilket visserligen inte är särskilt komplicerat, men kan vara både onödigt tidskrävande och irriterande. För det andra slipper kunden lyssna på en mängd förinspelade menyalternativ, vilket för den genomsnittliga kunden är en tålamodskrävande process oberoende av var han eller hon befinner sig på kundresan.

Om man tanker efter så inser man snabbt att IVR-system med stöd för taltolkning och röstigenkänning inte bara gör telefonisystemen snabbare och mer naturliga att interagera med – de gör dem även vänligare!

När en person ringer ett IVR-system med stöd för taltolkning och röstigenkänning möts de direkt av en fråga istället för en röst som läser upp en rad menyalternativ. Naturligtvis är en fråga ett bättre sätt att inleda en dialog än att spela upp en förinspelad monolog. Det är trevligare och det är dessutom mer likt hur vi människor normalt kommunicerar. Det är också en fördel för den som ringer att proaktivt få en fråga om sitt ärende tidigt i konversationen.

Men finns det fler faktorer som gör moderna IVR-lösningar mer attraktiva än de traditionella IVR-lösningarna? Tänk bara på hur vi organiserar våra telefonlösningar. Naturligtvis har vi ramverk för att minimera antalet menyval och vi ger högre prioritet till de vanligaste ärendena osv. Men vi måste hela tiden gå tillbaka till IVR-systemet för att konfigurera dem enligt feedback från kunderna. Avancerade IVR-lösningar med taltolkning och röstigenkänning löser detta på ett smidigt sätt. Tack vare att språket automatiskt bearbetas och hela tiden bidrar till löpande förbättringar ska de moderna systemen kunna vara självlärande och bli mer och mer relevanta för varje telefonsamtal.

System som beter sig som levande människor snart här

Men är dessa avancerade och framåtblickande system tillgängliga redan nu? Eller håller vi fortfarande på att utveckla dem? De flesta systemen på marknaden baseras på en mängd ord som lagrats för ändamålet. Det kombineras med en mänsklig förståelse för kundens problem och med möjligheterna för bearbetning av tal- och röstfunktioner.

Det låter kanske för bra för att vara sant, men med AI- och maskininlärning på stark frammarsch är framtidens lösningar mycket närmare än många tror. En del kallar dem till och med för diskussionsbaserade lösningar (Conversational IVR) och ser den potential som lösningarna har att i princip helt kunna ersätta mänsklig inblandning. Tänk dig ett system som kan tala som en levande människa och dessutom skala upp sig självt via självinlärning i takt med att nya behov uppstår. Det är en svårslagen kombination!

/Arun Mani, Freshworks