Cos’è l’Interactive Voice Response?

“Se vuoi parlare con una persona, di’ ‘umano’.”

“Umano.”

“Spiacente, non ho trovato un’opzione corrispondente a ‘Cuban’. Se vuoi parlare…”

Sospira.

La reputazione dei sistemi IVR (Interactive Voice Response) è ormai compromessa.

E, insomma, è vero; si possono tranquillamente considerare il brutto anatroccolo della famiglia degli agenti vocali AI.

Sono ingombranti, datati e poco pratici. In un’epoca in cui le applicazioni più sofisticate sono disponibili sui nostri telefoni, parlare con un robot sembra il modo meno comodo di usare questi potenti dispositivi tascabili.

Perché sto ancora scrivendo questo articolo?

Oh, sì. [schiarisce la voce].

…ma come appassionato di tecnologie vocali e amante del design applicativo elegante, ho alcune considerazioni a favore dei flussi telefonici automatizzati.

È la barriera d’ingresso più bassa per il supporto clienti, e le tecnologie di supporto– NLP (natural language processing) e ASR (automatic speech recognition) sono molto migliorate.

Con il design giusto, parole chiave fraintese e menu infiniti possono diventare un ricordo del passato.

Quindi vieni con me in questo viaggio: ti guiderò tra le parti del sistema, come vengono usate oggi e ti mostrerò alcuni vantaggi unici di questa tecnologia.

Perché anche se hai sicuramente pensato all’IVR, scommetto che non ci hai mai davvero pensato a fondo.

Cos’è l’IVR?

L’IVR (risposta vocale interattiva) è un sistema telefonico automatizzato che le aziende usano come menu per guidare i clienti durante le chiamate di supporto. Questi sistemi possono rispondere a domande frequenti, svolgere compiti di base e trasferire la chiamata a un operatore.

L’IVR elimina l’agente umano dalle richieste di base, dall’inoltro e dalla raccolta di informazioni nelle fasi iniziali, riservando gli operatori ai casi più complessi o delicati.

Con una libreria di messaggi (di solito preregistrati) e la capacità di leggere l’input degli utenti, questi agenti digitali riescono a gestire buona parte del lavoro manuale dell’assistenza clienti.

Come leggono gli input degli utenti i sistemi IVR?

I sistemi tradizionali usavano il DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency) per leggere l’input dell’utente. In questo caso, i tasti del tastierino corrispondono alle opzioni.

(Ed è il motivo per cui i diversi numeri sulla tastiera producono suoni diversi).

Sai, “Per l’inglese, premi 1”.

Alcuni lo usano ancora. Ma, nella maggior parte dei casi, le cose sono diventate decisamente più piccanti 🌶️.

Con i progressi nella tecnologia vocale, questi sistemi possono integrare meccanismi molto più potenti per riconoscere parole chiave o persino eseguire l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre significato e sentiment dal discorso dell’utente.

Come funziona l’IVR?

1. Chiamata iniziale

Il flusso IVR viene avviato quando un cliente chiama una linea telefonica dedicata.

2. Saluto e Menu

Il cliente viene accolto con una serie di opzioni. Anche queste opzioni sono preregistrate.

Questi possono includere qualsiasi cosa, dal controllo del saldo bancario, a semplici FAQ sulle politiche aziendali, o la raccolta di informazioni preliminari prima di passare a un operatore.

3. Input utente

L’utente seleziona un’opzione. Esistono diversi modi in cui il sistema può leggere l’input dell’utente.

Dual-Tone Multi-Frequency (DTMF)

DTMF è un classico. È semplice e inequivocabile. Comprensibilmente, è meno apprezzato: se fai una telefonata, vuoi parlare.

D’altra parte, è il modo meno impegnativo in termini di risorse per raccogliere input dagli utenti.

È molto usato nei servizi pubblici – istituzioni che non hanno ancora costruito un portale di assistenza completo e che prevedono comunque che le richieste arrivino a un operatore.

Riconoscimento dei comandi vocali

Qui l’utente deve pronunciare la parola associata all’opzione scelta, ad esempio: “se vuoi controllare il saldo del conto, di’ ‘saldo’.”

Questa tecnologia ha compiuto notevoli progressi negli ultimi decenni da quando è apparsa sul mercato.

Forse sei abituato a un riconoscimento poco preciso e frustrante (come nell’esempio introduttivo), ma ciò dipende più dai vecchi sistemi IVR che dalle reali capacità del riconoscimento vocale.

Riconoscimento Automatico del Parlato (ASR) e NLP

I sistemi più avanzati possono scegliere il riconoscimento vocale completo con sistemi NLP.

In questo caso l'utente esprime la propria scelta in linguaggio naturale e algoritmi basati su reti neurali profonde vengono utilizzati per trascrivere e classificare l'input, ad esempio: “Sì, ehm, vorrei fare un deposito”.

Sistemi relativamente poco potenti possono eseguire modelli ASR e NLP in modo abbastanza rapido e preciso, e le aziende stanno ottenendo risultati estremamente positivi con questa configurazione.

4. Instradamento

A seconda della struttura del sistema e della risposta del cliente, quest’ultimo verrà indirizzato al passaggio successivo.

Potrebbe essere richiesto di inserire informazioni personali, come un numero di carta di credito o una data di nascita. Potrebbero anche essere indirizzati a un menu successivo con opzioni più specifiche.

IVR vs. agenti vocali AI

Quindi, se aggiungi un’interfaccia vocale a un chatbot di assistenza clienti, diventa un sistema IVR?

Direi di sì, tecnicamente.

Sebbene gli IVR si riferiscano a sistemi con flusso predefinito e messaggi preregistrati.

In questo caso, l’agente utilizza un messaggio preregistrato per invitare l’utente a selezionare una delle opzioni disponibili e lo indirizza di conseguenza.

Nel caso di un agente vocale AI, l’utente parla con l’agente e le risposte vengono generate dinamicamente. L’agente decide autonomamente quando attivare uno strumento, se necessario.

Un IVR utilizza messaggi preregistrati e input utente rigidi per guidare l’utente in un flusso. L’utente riceve una serie di opzioni a ogni passaggio e deve selezionare quella appropriata.

Un agente vocale AI, invece, ha accesso a determinati strumenti e la capacità di interpretare l’input dell’utente per decidere quale utilizzare. Inoltre, genera risposte dinamicamente, invece di riprodurre messaggi preregistrati.

Quando conviene usare l’IVR invece di un agente vocale?

Domanda scomoda: perché usare un sistema vocale passo-passo quando abbiamo agenti conversazionali autonomi e fluidi a disposizione?

E se già usi l'AI per categorizzare l'intento dell'utente in un IVR, perché non passare a un sistema completamente autonomo?

Sono felice che tu l'abbia chiesto.

Quando hai un budget limitato

Escludendo il riconoscimento vocale (presente in entrambi i sistemi), l'uso dell'AI nell'IVR consiste nel classificare l'enunciato dell'utente come uno dei n esempi (di solito più di 10).

Gli agenti autonomi, invece, effettuano più chiamate LLM (large language model) per determinare l’intento dell’utente, comporre una risposta e usare text-to-speech (TTS) per generare l’audio associato, il che può essere costoso e aumentare i tempi di risposta.

Questo costo aggiuntivo è spesso necessario; ad esempio, potresti avere una policy aziendale molto lunga o una pagina FAQ, e centinaia di possibili domande dai clienti.

Predefinirle e, peggio ancora, costringere i clienti ad ascoltare un menu registrato per trovare la loro domanda, sarebbe impraticabile. In questo caso, la scelta migliore è un agente.

Quando il tuo flow non è completamente definito

Gli agenti autonomi sono più potenti, ma meno prevedibili.

Ricorda, prendono decisioni in autonomia. Questo significa che a ogni passaggio viene eseguita una serie di operazioni, rendendo gli errori difficili da individuare.

Lo so perché ci ho passato ore a fare debug.

Va bene così. Fa parte dello sviluppo, ma è meglio investire tempo solo quando sei certo che dati, struttura dei flussi e necessità siano già definiti.

E l’IVR è un ottimo modo per mettere in ordine tutti questi elementi.

Definire esplicitamente i passaggi e guidare gli utenti uno alla volta è un modo molto più utile di organizzare i dati e comprendere il flusso.

Ritengo che l’IVR abbia i suoi punti di forza e possa gestire meglio le questioni semplici rispetto a un agente AI completo.

Ma, se non altro, puoi considerarlo come un passo verso l’automazione completa.

Vantaggi dell’IVR

I sistemi IVR sono così diffusi per un motivo.

E anche se oggi esistono tecnologie di supporto clienti vocali più avanzate, credo che l’IVR meriti ancora attenzione.

Sicurezza

Parliamo così tanto di ciò che l’AI fa bene quanto gli esseri umani che spesso dimentichiamo tutti i modi in cui ci supera.

Uno di questi è il riconoscimento vocale. Ad esempio: “Ehi, questa è la voce di Tom” rispetto a “Questa non è la voce di Tom”.

Per questioni sensibili, come finanza o dati personali, un flusso vocale automatizzato consente alle aziende di verificare la voce dell’interlocutore rispetto all’identità, rilevando frodi che altrimenti passerebbero inosservate.

Miglioramento della CX

Quando non hai abbastanza personale per rispondere a tutte le chiamate in arrivo, hai bisogno di qualcosa che colmi il vuoto.

Ricevere aiuto è meglio che restare in attesa.

Gli operatori umani sono preziosi. Ma operatori che sono stati informati sulle esigenze del cliente in arrivo e assegnati in base alla loro competenza, sono l’ideale.

Costi inferiori

Questa questione ha due aspetti.

In primo luogo, delegare le richieste di assistenza più semplici è sempre un risparmio. I clienti con domande semplici non hanno bisogno di un servizio particolarmente personalizzato, e l’IVR può svolgere compiti semplici o fornire risposte rapide.

È una situazione vantaggiosa per tutti

Dall’altro lato, è un’alternativa più economica rispetto ad agenti AI e chatbot.

Le aziende sono ansiose di implementare agenti AI completi per automatizzare il supporto clienti senza considerare automazioni più economiche come l’IVR.

Il costo dei bot non riguarda solo strumenti e tecnologia. Conta anche il tempo che dedichi alla sperimentazione e al perfezionamento.
Progettare un sistema economico con un flusso di lavoro esplicito può essere un ottimo modo per raccogliere dati sulle esigenze dei clienti e capire come automatizzare al meglio i tuoi flussi, prima di passare a un sistema completamente autonomo.

Routing più efficace

Utilizzare passaggi espliciti nei flussi di lavoro (e magari un pizzico di AI) può migliorare notevolmente la gestione delle richieste. Ovvero, offrire davvero ai clienti l’aiuto di cui hanno bisogno.

L’AI è molto efficace nell’individuare schemi in dati rumorosi.

L’IA non è una componente intrinseca dell’IVR, ma aggiungere un po’ di machine learning per prevedere i comportamenti degli utenti è relativamente semplice.

Con l’IVR puoi raccogliere dati sul profilo del cliente, sul suo problema e su quanto siano utili determinati operatori in base alla richiesta.

Durante l’instradamento, l’IVR deve determinare a quale operatore passare la conversazione.

Magari un agente è più esperto di migrazioni di database e un altro di credenziali di accesso. Tuttavia, l’agente 3 è il più adatto per i problemi di credenziali degli utenti con piani enterprise.

Imparare tutte le possibili combinazioni di agenti, esigenze e profili richiederebbe una vita intera.

Ma non per l’IA – quello è solo un dato.

Supporto 24/7

Gli operatori umani potrebbero non essere disponibili 24 ore su 24, ma puoi raccogliere le informazioni necessarie anche in orari insoliti, fissare un orario per essere ricontattato quando saranno disponibili e rispondere a richieste rapide.

Questo ridurrà l’attrito per il cliente, renderà più efficace il tempo degli operatori e potenzialmente libererà risorse per impiegare operatori anche nelle ore di minor traffico.

Casi d’uso dell’IVR nei vari settori

Le aziende stanno ottenendo maggiore efficienza e soddisfazione in diversi settori, soprattutto combinando IVR e NLP.

Bancario

Ho citato il settore bancario un paio di volte nell’articolo, perché penso sia un ottimo esempio di utilizzo dell’IVR.

In qualsiasi modo la si guardi, garantire una transazione sicura significa verificare l'identità dell'utente almeno un paio di volte e poi specificare i dettagli della transazione.

La maggior parte di queste sono informazioni relativamente semplici ma sensibili: numeri di carta di credito, importi dei depositi. Finché l’IVR è affidabile e sicuro, è perfetto per il settore bancario.

L’implementazione di IVR basati sul linguaggio naturale ha aiutato le banche a raggiungere alti livelli di contenimento (senza necessità di passare a un operatore umano) con maggiore sicurezza.

Sanità

Le difficoltà di personale durante il COVID-19 hanno dimostrato quanto fosse importante avere automazioni efficaci in ambito sanitario.

GBANK Health, una rete di farmacie in Iowa, ha registrato una riduzione del 24% nei trasferimenti di chiamata dopo aver implementato un IVR specifico per i casi.

Questo ricorda che la medicina è un settore ad alto rischio e sotto pressione. Un’automazione efficace significa migliorare il benessere delle persone.

Customer Support

La maggior parte delle richieste di assistenza clienti riguarda questioni ricorrenti. Categorizzare e filtrare le chiamate in entrata fa risparmiare tempo e migliora la soddisfazione.

A tal proposito, un rivenditore statunitense è riuscito a ridurre del 30% i trasferimenti di chiamata grazie a un IVR in linguaggio naturale.

Implementare un IVR ti mette anche in una posizione di vantaggio.

Lo stesso rivenditore ha utilizzato algoritmi predittivi per raccomandare servizi aggiuntivi, con un tasso di successo superiore al 70%, riducendo la necessità di chiamate di follow-up.

Come evitare le sfide più comuni dell’IVR

Non è tutto divertimento e svago: ci sono problemi che possono sorgere con l’IVR. La buona notizia è che ci sono azioni che puoi intraprendere per affrontarli.

Mantieni il menu semplice

I menu IVR possono essere lunghi e le opzioni poco chiare. A volte si dimentica la prima opzione mentre si ascoltano le altre. Altre volte non si sa quale sia quella giusta.

Soluzione: Itera, itera, itera. Raccogli dati sull'utilizzo e osserva dove gli utenti incontrano difficoltà.

Questo può significare riordinare le opzioni, eliminare quelle inutilizzate o unificare quelle simili.

Il tuo obiettivo dovrebbe essere ridurre al minimo il tempo dell’utente al telefono, il ritorno a passaggi precedenti e il trasferimento a operatori umani.

Sii trasparente

L’IVR non è umano, e va bene così.

Ma alcuni clienti preferiranno parlare con un operatore.

Senza la capacità di leggere o rispondere alle emozioni degli utenti, i clienti insoddisfatti possono sentirsi trascurati.

Soluzione: Ottimizza per la chiarezza e spiega il prima possibile come parlare con un operatore umano.

I menu automatici sono in definitiva meno personali delle persone vere. E gli utenti lo percepiranno.

Non puoi controllare come i clienti si sentono, ma puoi sempre essere trasparente sulle loro opzioni.

Affronta i colli di bottiglia

Anche i sistemi automatizzati hanno tempi di attesa. Ad esempio, ci sono limiti al numero di clienti che l’IVR può gestire contemporaneamente. Anche i tempi di attesa per gli operatori umani variano.

Soluzione: Identifica i colli di bottiglia e cerca di risolverli o attenuarli.

Quando progetti un flusso IVR, considera ciò che serve anche fuori dal sistema, non solo al suo interno.

Magari alcune opzioni di menu sono più richieste di altre. In tal caso, valuta di riorientare la tua forza lavoro verso la risoluzione di queste richieste.

È possibile che i clienti chiamino per richieste semplici che potrebbero trovare già sul tuo sito. Assicurati che queste informazioni siano chiare e facilmente accessibili.

Automatizza le chiamate telefoniche con IVR

Se non sei ancora pronto a tuffarti nelle automazioni IA più avanzate, non c’è modo migliore per iniziare che implementare un IVR.

L’IVR è un ottimo modo per sfruttare la potenza dell’AI mantenendo il controllo. Puoi raccogliere dati e migliorare continuamente.

Tutto ciò che serve è una piattaforma di sviluppo. Botpress offre un builder drag-and-drop semplice, tanti modelli economici tra cui scegliere e integrazione telefonica facile. Raccoglie anche le analytics per te.

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Domande frequenti

Quanto è precisa l'IVR moderna nel comprendere il linguaggio naturale e i diversi accenti?

I moderni sistemi IVR raggiungono un’accuratezza dell’85–95% per discorsi chiari nelle lingue supportate, grazie al riconoscimento vocale avanzato e all’elaborazione del linguaggio naturale. L’accuratezza cala con accenti marcati, dialetti o rumore di fondo, quindi i test con utenti reali sono essenziali. Molte piattaforme offrono la personalizzazione dei modelli per migliorare il riconoscimento di accenti specifici e vocabolario settoriale.

La tecnologia IVR è costosa da implementare per una piccola impresa?

La tecnologia IVR non è più proibitiva per le piccole imprese; le soluzioni cloud partono da 50–200 $ al mese, a seconda del volume di chiamate e delle funzionalità. I costi aumentano se aggiungi riconoscimento vocale o integrazioni con sistemi aziendali, e la spesa maggiore è solitamente la progettazione e configurazione, non il software.

I sistemi IVR possono integrarsi con i CRM per personalizzare le risposte?

I sistemi IVR possono integrarsi con CRM e strumenti backend, consentendo esperienze personalizzate come salutare i chiamanti per nome o instradare in base alla cronologia del cliente. Queste integrazioni si basano su API o connessioni dirette ai database, quindi richiedono una certa configurazione tecnica, ma stanno diventando sempre più standard nelle moderne piattaforme IVR.

I sistemi IVR possono gestire in modo sicuro informazioni sensibili come i numeri di carta di credito?

I sistemi IVR possono gestire informazioni sensibili in modo sicuro, purché progettati con conformità PCI-DSS e protocolli di crittografia. Molti fornitori IVR moderni offrono flussi di “cattura pagamento” sicuri in cui i dati sensibili sono nascosti agli agenti umani e crittografati end-to-end.

Quanto tempo serve per implementare un sistema IVR da zero?

Un’azienda può implementare un semplice sistema IVR basato su DTMF in pochi giorni utilizzando un provider cloud con template predefiniti. Sistemi IVR più avanzati, con riconoscimento vocale e workflow complessi, possono richiedere alcune settimane per essere lanciati.