Etkileşimli Sesli Yanıt (IVR) nedir?

“Bir insanla konuşmak isterseniz, ‘insan’ deyin.”

“İnsan.”

“Üzgünüm, ‘Küba’ ile eşleşen bir seçenek bulamadım. Bir insanla konuşmak isterseniz…”

İç çeker.

Etkileşimli Sesli Yanıt (IVR) sistemlerinin itibarı artık oldukça zedelenmiş durumda.

Ve, yani, haklısınız; onları Yapay Zeka sesli asistan ailesinin çirkin üvey çocuğu olarak adlandırabilirsiniz.

Hantal, eski ve pratik değil. Akıllı telefonlarımızdan en gelişmiş uygulamalara erişebildiğimiz bir çağda, bir robotla sesli görüşme yapmak en az kullanışlı seçenek gibi geliyor.

Peki neden hâlâ bu makaleyi yazıyorum?

Ah, evet. [boğazını temizler].

…ama bir konuşma teknolojileri meraklısı ve şık uygulama tasarımlarının savunucusu olarak, otomatik telefon akışlarının lehine birkaç görüşüm var.

Müşteri desteği için en düşük giriş engelini sunar ve destekleyici teknolojiler– NLP (doğal dil işleme) ve ASR (otomatik konuşma tanıma)– oldukça gelişti.

Doğru tasarımla, yanlış anlaşılan anahtar kelimeler ve bitmek bilmeyen menüler geçmişte kalabilir.

O halde gelin, sizi sistemin bölümlerinde gezdireyim, bugün nasıl kullanıldıklarını anlatayım ve bu teknolojinin bazı benzersiz avantajlarını vurgulayayım.

Çünkü IVR’ı düşündüğünüzden eminim, ama IVR’ı gerçekten düşündüğünüzü sanmıyorum.

IVR nedir?

IVR (etkileşimli sesli yanıt), işletmelerin müşterileri destek çağrılarında yönlendirmek için kullandığı otomatik bir telefon sistemidir. Bu sistemler sıkça sorulan soruları yanıtlayabilir, temel işlemleri gerçekleştirebilir ve gerektiğinde canlı temsilciye aktarım yapabilir.

IVR, temel sorgulama, yönlendirme ve bilgi toplama gibi işlemlerden canlı temsilciyi çıkarır ve onları daha karmaşık veya hassas durumlar için ayırır.

Genellikle önceden kaydedilmiş mesajlardan oluşan bir kütüphane ve kullanıcı girişini okuma yeteneğiyle, bu dijital asistanlar müşteri desteğinin önemli bir kısmındaki manuel işleri devralabilir.

IVR Sistemleri Kullanıcı Girişini Nasıl Okur?

Geleneksel sistemler, kullanıcı girişini okumak için (Çift Tonlu Çoklu Frekans) DTMF kullanır. Yani tuş takımındaki tuşlar seçeneklere karşılık gelir.

(Ve bu yüzden tuş takımındaki farklı tuşlar farklı sesler çıkarır).

Biliyorsunuz, “İngilizce için 1’e basın”.

Bazı sistemler hâlâ bunu kullanıyor. Ama çoğunlukla işler artık çok daha renkli 🌶️.

Konuşma teknolojisindeki gelişmelerle, bu sistemler artık anahtar kelimeleri tanıyabilen veya kullanıcının konuşmasından anlam ve duygu çıkarabilen doğal dil işleme (NLP) gibi çok daha güçlü mekanizmalar entegre edebiliyor.

IVR nasıl çalışır?

1. İlk Çağrı

Bir müşteri belirli bir telefon hattını aradığında IVR akışı başlar.

2. Karşılama ve Menü

Müşteri, bir dizi seçenekle karşılanır. Yine, bu seçenekler önceden kaydedilmiştir.

Bunlar, bankacılıkta hesap bakiyesi sorgulama, şirket politikaları hakkında basit SSS’ler veya canlı temsilciye aktarılmadan önce ön bilgi toplama gibi işlemleri içerebilir.

3. Kullanıcı Girişi

Kullanıcı bir seçenek seçer. Sistem, kullanıcı girişini okumak için birkaç farklı yöntem kullanabilir.

Çift Tonlu Çoklu Frekans (DTMF)

DTMF klasik bir yöntemdir. Basit ve net. Anlaşılır şekilde, artık daha az tercih ediliyor– çünkü arama yapan biri konuşmak ister.

Öte yandan, kullanıcı girişini toplamanın en az kaynak gerektiren yoludur.

Genellikle devlet hizmetlerinde kullanılır– henüz tam kapsamlı bir yardım portalı oluşturmamış ve başvuruların sonunda yine de canlı temsilciye ulaşmasını bekleyen kurumlar.

Konuşma Komutu Tanıma

Burada kullanıcıdan seçtiği seçeneğe karşılık gelen kelimeyi söylemesi istenir; örneğin, “hesap bakiyenizi öğrenmek istiyorsanız ‘bakiye’ deyin.”

Bu teknoloji, sahneye çıktığı son birkaç on yılda önemli ilerlemeler kaydetti.

Girişteki örnekte olduğu gibi sinir bozucu, düşük doğruluklu tanımaya alışık olabilirsiniz, ancak bu daha çok eski IVR sistemlerinden kaynaklanır, konuşma komutu tanımanın yeteneklerinden değil.

Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) ve NLP

Gelişmiş sistemler, tam konuşma tanıma ve NLP sistemlerini tercih edebilir.

Burada kullanıcı seçeneğini doğrudan kendi cümleleriyle söyler ve derin sinir ağı tabanlı algoritmalar, kullanıcının girişini yazıya döker ve sınıflandırır; örneğin, “Evet, şey, bir para yatırmak istiyorum”.

Görece az kaynakla çalışan sistemler bile hızlı ve doğru ASR ve NLP modelleriyle oldukça iyi sonuçlar verebiliyor ve şirketler bu kurulumla son derece olumlu sonuçlar alıyor.

4. Yönlendirme

Sistemin yapısına ve müşterinin yanıtına bağlı olarak, müşteri bir sonraki adıma yönlendirilir.

Kredi kartı numarası veya doğum tarihi gibi kişisel bilgileri girmesi istenebilir. Ayrıca daha spesifik seçeneklerin olduğu bir sonraki menüye de aktarılabilir.

IVR’lar ve Yapay Zeka Sesli Asistanlar

Bir müşteri destek sohbet botunun üzerine sesli bir katman eklediğinizde, bu onu bir IVR sistemi mi yapar?

Sanırım, teknik olarak.

Ancak IVR’lar genellikle önceden tanımlanmış akışa ve önceden kaydedilmiş mesajlara sahip sistemleri ifade eder.

Bu durumda, asistan kullanıcıya bir dizi seçenekten birini seçmesi için önceden kaydedilmiş bir mesaj ile yönlendirme yapar ve kullanıcıyı buna göre yönlendirir.

Yapay zeka sesli asistanda ise kullanıcı doğrudan asistana konuşur ve yanıtlar dinamik olarak üretilir. Asistan, hangi aracı ne zaman kullanacağına kendi başına karar verir.

IVR, kullanıcıları bir akışta yönlendirmek için önceden kaydedilmiş mesajlar ve katı kullanıcı girişi kullanır. Kullanıcıya her adımda bir dizi seçenek sunulur ve uygun olanı seçmesi gerekir.

Yapay zeka sesli asistan ise belirli araçlara erişebilir ve kullanıcının girişini yorumlayarak hangisini kullanacağına karar verebilir. Ayrıca yanıtları dinamik olarak üretir, önceden kaydedilmiş mesajları oynatmak yerine.

IVR’ı sesli asistana göre ne zaman tercih etmelisiniz?

Asıl soru şu: Elimizde sorunsuz, otonom, sohbet tabanlı asistanlar varken neden adım adım ilerleyen sesli bir sisteme ihtiyaç duyalım?

Ve zaten IVR’da kullanıcının niyetini kategorize etmek için yapay zeka kullanıyorsanız, neden tamamen otonom bir sisteme geçmiyorsunuz?

İyi ki sordunuz.

Bütçeniz kısıtlıysa

Konuşma tanıma hariç (ki her iki sistemde de bulunur), IVR’daki yapay zeka kullanımı, kullanıcının ifadesini n örnekten biri olarak kategorize etmeye dayanır (genellikle >10).

Otonom asistanlar ise, kullanıcının niyetini belirlemek, yanıt oluşturmak ve metinden sese (TTS) ile ilgili sesi üretmek için birden fazla LLM (büyük dil modeli) çağrısı yapar; bunların hepsi maliyetli olabilir ve yanıt süresini artırabilir.

Bu ek maliyet bazen gereklidir; örneğin, çok uzun bir şirket politikası veya SSS sayfanız ve müşterilerden gelen yüzlerce olası soru olabilir.

Bunları önceden tanımlamak ve, aman tanrım, müşterilere sorularını bulmaları için kaydedilmiş bir menüyü dinletmek mümkün olmaz. Bu durumda asistan açık ara daha iyi bir seçimdir.

Akışınız tamamen tanımlı değilse

Otonom asistanlar daha güçlüdür, ancak daha az öngörülebilirdir.

Unutmayın, kendi kararlarını kendileri verirler. Yani her adımda bir dizi işlem çalışır ve hataları ayıklamak zorlaşır.

Bunu biliyorum çünkü saatlerce hata ayıklamak zorunda kaldım.

Bu sorun değil. Geliştirmenin bir parçası, ancak zaman yatırımı en iyi, veri, iş akışı yapısı ve ihtiyaçların zaten net olduğu durumlarda yapılır.

Ve IVR, tüm bu unsurları bir araya getirmenin harika bir yoludur.

Adımları açıkça tanımlamak ve kullanıcıları tek tek yönlendirmek, verilerinizi düzenlemenin ve akışınızı anlamanın çok daha faydalı bir yoludur.

IVR'ın kendi güçlü yönleri olduğunu ve basit konularda tam teşekküllü bir yapay zeka asistanından daha iyi çözümler sunabileceğini savunuyorum.

Ama en azından, bunu tam otomasyona geçişte bir basamak olarak görebilirsiniz.

IVR'ın Faydaları

IVR sistemlerinin bu kadar yaygın olmasının bir nedeni var.

Ve artık daha gelişmiş, sesli müşteri destek teknolojileriyle yaşıyor olsak da, IVR'ın hâlâ değerlendirmeye değer olduğunu düşünüyorum.

Güvenlik

Yapay zekanın insanlar kadar iyi neler yaptığına odaklanırken, bizi aştığı tüm yolları çoğu zaman unutuyoruz.

Bunlardan biri de ses tanıma. Yani, "evet, bu Tom'un sesi" ile "bu Tom değil" arasındaki fark gibi.

Finans veya kişisel bilgiler gibi hassas konularda, otomatik bir sesli akış şirketlere konuşmacının sesini kimliğiyle eşleştirme imkânı verir ve aksi halde tespit edilemeyecek dolandırıcılıkları yakalayabilir.

Daha İyi Müşteri Deneyimi

Her gelen çağrıyı yanıtlayacak kadar personeliniz yoksa, bu açığı kapatacak bir şeye ihtiyacınız var.

Yardım almak, beklemede kalmaktan iyidir.

Canlı temsilciler harikadır. Ama gelen müşterinin ihtiyaçları hakkında bilgilendirilmiş ve uzmanlıklarına göre yönlendirilmiş canlı temsilciler, işte bu ideal olan.

Daha Düşük Maliyetler

Bu durum iki yönlü.

Öncelikle, müşteri hizmetlerindeki basit konuları devretmek her zaman maliyetten tasarruf sağlar. Basit soruları olan müşteriler için özel bir hizmet gerekmez; IVR basit görevleri yerine getirebilir veya hızlı yanıtlar sunabilir.

Herkes için kazançlı bir durum

Öte yandan, IVR yapay zeka asistanları ve sohbet botlarına göre daha ucuz bir alternatiftir.

Şirketler, IVR gibi daha uygun maliyetli otomasyonları düşünmeden, müşteri desteklerini tamamen otomatikleştirmek için yapay zeka asistanlarını uygulamaya hevesli.

Botlarla ilgili maliyet sadece araçlar ve teknolojiyle ilgili değildir. Aynı zamanda, onu oluştururken harcadığınız deneme-yanılma süresini de kapsar.
Açık bir iş akışıyla düşük maliyetli bir sistem tasarlamak, müşterilerin ihtiyaçları hakkında veri toplamak ve akışlarınızı en iyi nasıl otomatikleştireceğinizi öğrenmek için harika bir yol olabilir, tam otomatik bir sisteme geçmeye hazır olmadan önce.

Daha Etkili Yönlendirme

Açık iş akışı adımlarını (ve ideal olarak biraz yapay zeka desteğini) kullanmak, yönlendirmeyi büyük ölçüde iyileştirebilir. Yani, müşterilere gerçekten ihtiyaç duydukları yardımı sağlamak gibi.

Yapay zeka, karmaşık verilerde desen bulmada çok iyidir.

Yapay zeka IVR'ın doğal bir parçası değildir, ancak kullanıcı davranış kalıplarını tahmin etmek için biraz makine öğrenimi eklemek oldukça kolaydır.

IVR ile müşterinin profili, sorunu ve belirli canlı temsilcilerin bu sorunlarda ne kadar yardımcı olduğu gibi verileri toplayabilirsiniz.

Yönlendirme sırasında, IVR hangi canlı temsilciye aktarım yapılacağını belirlemelidir.

Belki bir temsilci veritabanı geçişiyle ilgili konularda daha bilgili, diğeri ise giriş bilgileriyle ilgili konularda daha bilgili. Ancak üçüncü temsilci, kurumsal planlardaki kullanıcıların giriş bilgileriyle ilgili sorunlarında en iyisidir.

Tüm bu temsilci/sorun/profil kombinasyonlarını öğrenmek ömür boyu sürecek bir iş olurdu.

Ama yapay zeka için değil– bu sadece veridir.

24/7 Destek

Canlı temsilciler her zaman müsait olmayabilir, ancak gerekli bilgileri günün her saatinde toplayabilir, uygun olduklarında geri arama zamanı ayarlayabilir ve hızlı yanıtlar verebilirsiniz.

Bu, müşterinin yaşadığı zorlukları azaltır, canlı temsilcilerin aktif zamanını daha verimli kılar ve kaynakları serbest bırakarak yoğun olmayan saatlerde de canlı temsilci çalıştırabilmenizi sağlar.

IVR'ın Sektörlerdeki Kullanım Alanları

Şirketler, özellikle IVR'ı doğal dil işleme ile birleştirdiklerinde, sektörler genelinde verimlilik ve memnuniyette artış görüyor.

Bankacılık

Makalede birkaç kez bankacılıktan bahsettim, çünkü IVR'ın burada çok iyi bir kullanım alanı olduğunu düşünüyorum.

Nasıl bakarsanız bakın, güvenli bir işlem sağlamak için bir kullanıcının kimliğini birkaç kez doğrulamak ve ardından işlemin ayrıntılarını belirtmek gerekir.

Bunların çoğu nispeten basit ama hassas bilgilerdir: kredi kartı numaraları, yatırılacak tutarlar. IVR güvenilir ve güvenli olduğu sürece, bankacılık için mükemmel bir çözümdür.

Aslında, doğal dil tabanlı IVR uygulamak, bankaların yüksek düzeyde çözüm oranı (canlı temsilciye aktarmaya gerek kalmadan) göstermesine ve güvenliği artırmasına yardımcı oldu.

Sağlık

COVID-19 dönemindeki personel sıkıntıları, sağlık sektöründe etkili otomasyonların ne kadar önemli olduğunu gösterdi.

Iowa merkezli eczanelerden oluşan GBANK Health ağı, vaka bazlı IVR uyguladıktan sonra çağrı aktarımlarında %24 azalma gördü.

Bu, tıbbın yüksek riskli ve yoğun bir sektör olduğunu hatırlatıyor. Ve etkili otomasyon, insanların refahını artırmak anlamına gelir.

Müşteri Desteği

Müşteri destek taleplerinin çoğu tekrarlayan konulardır. Gelen çağrıları kategorize etmek ve filtrelemek zaman kazandırır ve memnuniyeti artırır.

Bu bağlamda, bir ABD perakendecisi doğal dil IVR ile çağrı aktarımlarını %30 azalttı.

Bir IVR uygulamak da kontrolü size verir.

Aynı perakendeci, ek hizmetler önermek için tahmine dayalı algoritmalar kullandı ve %70'in üzerinde başarı oranı elde ederek takip çağrılarına olan ihtiyacı azalttı.

IVR'ın Yaygın Sorunlarından Nasıl Kaçınılır?

Her şey güllük gülistanlık değil– IVR ile bazı sorunlar ortaya çıkabilir. İyi haber şu ki, bunları çözmek için atabileceğiniz adımlar var.

Menüyü basit tutun

IVR menüleri uzun olabilir ve seçenekler net olmayabilir. Bazen ilk seçeneği, diğerlerini dinlerken unutursunuz. Bazen de hangisinin size uygun olduğundan emin olamazsınız.

Çözüm: Tekrarlayın, tekrarlayın, tekrarlayın. Kullanım verilerini toplayın ve insanların nerede takıldığını gözlemleyin.

Bu, seçeneklerin sırasını değiştirmek, kullanılmayanları kaldırmak veya benzer olanları birleştirmek anlamına gelebilir.

Odak noktanız, arayanın harcadığı zamanı, kullanıcıların önceki adımlara dönmesini ve canlı temsilciye aktarımları en aza indirmek olmalı.

Şeffaf olun

IVR insan değildir ve bu sorun değil.

Ama bazı müşteriler canlı bir temsilciyle konuşmayı tercih edecektir.

Kullanıcının duygularını okuyup yanıtlayamadığı için, memnuniyetsiz müşteriler kendilerini değersiz hissedebilir.

Çözüm: Açıklık için optimize edin ve kullanıcının canlı bir temsilciyle nasıl konuşabileceğini mümkün olduğunca erken ve açıkça belirtin.

Otomatik menüler, nihayetinde insanlar kadar kişisel değildir. Ve kullanıcılar bununla ilgili farklı hissedeceklerdir.

Müşterilerin bu konuda ne hissedeceğini kontrol edemezsiniz, ama her zaman seçenekleri konusunda şeffaf olabilirsiniz.

Darboğazları Giderin

Otomatik sistemlerde bile bekleme süreleri olabilir. Birincisi, IVR'ın aynı anda hizmet verebileceği müşteri sayısında sınırlar vardır. Canlı temsilciler için bekleme süreleri de değişkenlik gösterir.

Çözüm: Darboğazları tespit edin ve bunları hafifletmeye çalışın.

Bir IVR iş akışı tasarlarken, sistemin dışında ihtiyaç duyulanları da en az içerideki kadar göz önünde bulundurun.

Belki bazı menü seçenekleri diğerlerinden daha fazla talep görüyor. Bu durumda, iş gücünüzü bu sorunları çözmeye yönlendirmeyi düşünün.

Müşteriler, web sitenizde kolayca yanıtlanabilecek basit sorular için arıyor olabilir. Bu bilgilerin açık ve kolay bulunabilir olduğundan emin olun.

IVR ile Telefon Aramalarını Otomatikleştirin

Yapay zeka otomasyonlarına hemen geçmeye hazır değilseniz, IVR uygulamak başlangıç için daha iyi bir yol düşünemiyorum.

IVR, yapay zekanın gücünden faydalanırken kontrolü elinizde tutmanın harika bir yoludur. Veri toplayabilir ve sürekli iyileştirme yapabilirsiniz.

Tek ihtiyacınız olan bir oluşturma platformu. Botpress, kolay sürükle-bırak arayüzü, seçebileceğiniz uygun maliyetli modelleri ve kolay telefon entegrasyonu ile size yardımcı olur. Hatta sizin için analizleri de toplar.

Hemen oluşturmaya başlayın. Ücretsiz.

Sıkça Sorulan Sorular

Modern IVR sistemleri, doğal konuşmayı ve farklı aksanları ne kadar iyi anlayabiliyor?

Gelişmiş konuşma tanıma ve doğal dil işleme sayesinde, modern IVR sistemleri desteklenen dillerde net konuşma için %85–95 doğruluk oranına ulaşır. Güçlü aksanlar, lehçeler veya arka plan gürültüsü olduğunda doğruluk düşer; bu nedenle gerçek kullanıcı testleri önemlidir. Birçok platform, belirli aksanlar ve sektör terimleri için tanıma iyileştirmesi amacıyla özel model ayarı sunar.

IVR teknolojisini küçük bir işletme için uygulamak pahalı mıdır?

IVR teknolojisi artık küçük işletmeler için aşırı pahalı değil; bulut tabanlı çözümler, çağrı hacmine ve özelliklere bağlı olarak aylık 50–200 dolar gibi düşük bir fiyattan başlayabiliyor. Konuşma tanıma veya iş sistemleriyle entegrasyon eklenirse maliyetler artar ve genellikle en büyük masraf yazılım değil, tasarım ve kurulum süresidir.

IVR sistemleri, yanıtları kişiselleştirmek için CRM'lerle entegre olabilir mi?

IVR sistemleri, CRM'ler ve arka uç araçlarla entegre edilebilir; bu sayede arayanları isimleriyle karşılamak veya müşteri geçmişine göre yönlendirme yapmak gibi kişiselleştirilmiş deneyimler sunulabilir. Bu entegrasyonlar API'ler veya doğrudan veritabanı bağlantılarıyla sağlanır, bu nedenle bazı teknik yapılandırmalar gerektirir, ancak modern IVR platformlarında giderek daha yaygın hale gelmektedir.

IVR sistemleri kredi kartı numaraları gibi hassas bilgileri güvenli bir şekilde işleyebilir mi?

IVR sistemleri, PCI-DSS uyumluluğu ve şifreleme protokolleriyle tasarlandığında hassas bilgileri güvenli bir şekilde işleyebilir. Birçok modern IVR sağlayıcısı, hassas bilgilerin insan temsilcilerden gizlendiği ve uçtan uca şifrelendiği güvenli 'ödeme alma' akışları sunar.

Sıfırdan bir IVR sistemi kurmak ne kadar sürer?

Bir şirket, önceden hazırlanmış şablonlara sahip bir bulut sağlayıcı kullanıyorsa, basit bir DTMF tabanlı IVR sistemini birkaç gün içinde devreye alabilir. Konuşma tanıma ve karmaşık iş akışlarına sahip daha gelişmiş IVR sistemlerinin kullanıma alınması ise birkaç hafta sürebilir.