Trả lời thoại tự động (Interactive Voice Response) là gì?

“Nếu bạn muốn nói chuyện với nhân viên, hãy nói ‘nhân viên’.”

“Nhân viên.”

“Xin lỗi, tôi không tìm thấy lựa chọn phù hợp với ‘Cuban’. Nếu bạn muốn nói chuyện…”

Thở dài.

Danh tiếng của các hệ thống trả lời thoại tự động (IVR) giờ đây đã bị ảnh hưởng nặng nề.

Và, thực ra cũng hợp lý; bạn hoàn toàn có thể coi chúng là 'đứa con ghẻ' của gia đình tác nhân thoại AI.

Chúng cồng kềnh, lỗi thời và thiếu thực tiễn. Trong thời đại mà các ứng dụng tinh vi nhất đều có trên điện thoại, việc trò chuyện với robot qua điện thoại lại trở thành lựa chọn bất tiện nhất.

Vậy tại sao tôi vẫn viết bài này?

À, đúng rồi. [hắng giọng].

…nhưng với tư cách là người yêu thích công nghệ giọng nói và đam mê thiết kế ứng dụng mượt mà, tôi có vài góc nhìn tích cực về các luồng thoại tự động.

Đây là rào cản thấp nhất để triển khai hỗ trợ khách hàng, và các công nghệ hỗ trợ như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận diện giọng nói tự động (ASR) đã phát triển vượt bậc.

Với thiết kế phù hợp, các từ khóa bị nghe nhầm và menu bất tận sẽ chỉ còn là quá khứ.

Hãy cùng tôi khám phá các thành phần của hệ thống, cách chúng được sử dụng hiện nay và những lợi thế riêng biệt của công nghệ này.

Bởi vì dù bạn đã từng nghe về IVR, tôi cá là bạn chưa từng thực sự nghĩ về IVR.

IVR là gì?

IVR (trả lời thoại tự động) là hệ thống điện thoại tự động mà doanh nghiệp dùng làm menu để hướng dẫn khách hàng trong các cuộc gọi hỗ trợ. Hệ thống này có thể trả lời các câu hỏi thường gặp, thực hiện tác vụ cơ bản và chuyển tiếp cho nhân viên hỗ trợ.

IVR giúp loại bỏ nhân viên khỏi các tác vụ truy vấn, phân luồng và thu thập thông tin cơ bản, dành nhân viên cho các trường hợp phức tạp hoặc nhạy cảm hơn.

Với thư viện các thông báo (thường là ghi âm sẵn) và khả năng nhận diện đầu vào của người dùng, các tác nhân số này có thể giảm đáng kể khối lượng công việc thủ công trong hỗ trợ khách hàng.

Hệ thống IVR đọc đầu vào người dùng như thế nào?

Các hệ thống truyền thống sử dụng DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency) để nhận diện đầu vào. Tức là các phím trên bàn phím số tương ứng với các lựa chọn.

(Và đó là lý do các phím số phát ra âm khác nhau).

Bạn biết đấy, kiểu như “Để chọn tiếng Anh, nhấn phím 1”.

Một số hệ thống vẫn dùng cách này. Nhưng phần lớn, mọi thứ đã trở nên thú vị hơn nhiều 🌶️.

Với sự phát triển của công nghệ giọng nói, các hệ thống này có thể tích hợp cơ chế mạnh mẽ hơn để nhận diện từ khóa, thậm chí chạy xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu ý nghĩa và cảm xúc từ lời nói của người dùng.

IVR hoạt động như thế nào?

1. Cuộc gọi bắt đầu

Luồng IVR bắt đầu khi khách hàng gọi vào số điện thoại chuyên dụng.

2. Chào hỏi và menu

Khách hàng được chào hỏi và nghe các lựa chọn. Các lựa chọn này đều là ghi âm sẵn.

Chúng có thể bao gồm kiểm tra số dư tài khoản ngân hàng, trả lời các câu hỏi thường gặp về chính sách công ty, hoặc thu thập thông tin ban đầu trước khi chuyển cho nhân viên.

3. Đầu vào của người dùng

Người dùng chọn một lựa chọn. Có một số cách hệ thống có thể nhận diện đầu vào của người dùng.

Dual-Tone Multi-Frequency (DTMF)

DTMF là một phương pháp kinh điển. Nó đơn giản và rõ ràng. Dễ hiểu khi nó ít được ưa chuộng hơn – khi gọi điện thoại, ai cũng muốn được nói chuyện.

Tuy nhiên, đây là cách thu thập đầu vào ít tốn tài nguyên nhất.

Nó vẫn được dùng nhiều cho các dịch vụ công – những nơi chưa xây dựng cổng hỗ trợ đầy đủ và dự kiến cuối cùng vẫn phải chuyển sang nhân viên hỗ trợ trực tiếp.

Nhận diện lệnh thoại

Đây là khi người dùng được yêu cầu nói từ khóa tương ứng với lựa chọn, ví dụ: “Nếu bạn muốn kiểm tra số dư, hãy nói ‘số dư’.”

Công nghệ này đã tiến bộ đáng kể trong vài thập kỷ qua.

Bạn có thể từng gặp phải hệ thống nhận diện kém chính xác (như ví dụ ở phần đầu), nhưng đó là do IVR cũ chứ không phải do công nghệ nhận diện lệnh thoại.

Nhận diện giọng nói tự động (ASR) và NLP

Các hệ thống hiện đại có thể sử dụng nhận diện giọng nói toàn diện kết hợp với NLP.

Tức là người dùng nói lựa chọn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và thuật toán dựa trên mạng nơ-ron sâu sẽ chuyển đổi và phân loại đầu vào, ví dụ: “Ờ, tôi muốn nạp tiền”.

Ngay cả các hệ thống không quá mạnh cũng có thể chạy mô hình ASR và NLP khá nhanh và chính xác, và nhiều công ty đã thấy kết quả rất tích cực với cách này.

4. Chuyển hướng

Tùy vào cấu trúc hệ thống và phản hồi của khách hàng, khách sẽ được chuyển sang bước tiếp theo.

Họ có thể được yêu cầu nhập thông tin cá nhân như số thẻ hoặc ngày sinh. Hoặc được chuyển sang menu tiếp theo với các lựa chọn cụ thể hơn.

IVR và tác nhân thoại AI khác nhau thế nào?

Vậy nếu bạn thêm lớp nhận diện giọng nói lên trên chatbot hỗ trợ khách hàng, liệu nó có thành hệ thống IVR không?

Có thể nói là về mặt kỹ thuật là vậy.

Tuy nhiên, IVR thường chỉ dùng để chỉ các hệ thống có luồng định sẵn và thông báo ghi âm trước.

Trong trường hợp này, tác nhân sử dụng thông báo ghi âm để yêu cầu người dùng chọn một trong các lựa chọn, rồi chuyển hướng tương ứng.

Còn với tác nhân thoại AI, người dùng nói chuyện trực tiếp với tác nhân và phản hồi được tạo ra động. Tác nhân tự quyết định khi nào sử dụng công cụ nào, nếu cần.

IVR sử dụng các thông báo ghi âm sẵn và đầu vào cứng nhắc để hướng dẫn người dùng qua một quy trình. Ở mỗi bước, người dùng được đưa ra một loạt lựa chọn và phải chọn lựa chọn phù hợp.

Ngược lại, tác nhân thoại AI có thể sử dụng các công cụ nhất định và hiểu đầu vào để quyết định nên dùng công cụ nào. Phản hồi cũng được tạo ra động thay vì phát lại ghi âm.

Khi nào nên dùng IVR thay vì tác nhân thoại AI?

Vấn đề lớn: tại sao phải dùng hệ thống thoại từng bước khi đã có tác nhân hội thoại tự động mượt mà?

Và nếu bạn đã dùng AI để phân loại ý định người dùng trong IVR, sao không chuyển hẳn sang hệ thống tự động hoàn toàn?

Rất vui vì bạn đã hỏi.

Khi bạn có ngân sách hạn chế

Không tính phần nhận diện giọng nói (có ở cả hai hệ thống), AI trong IVR chủ yếu dùng để phân loại phát ngôn người dùng thành 1 trong n lựa chọn (thường >10).

Tác nhân tự động thì phải gọi nhiều lần tới LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) để xác định ý định, tạo phản hồi, và dùng chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) để tạo âm thanh, tất cả đều tốn chi phí và tăng thời gian phản hồi.

Chi phí tăng thêm này là cần thiết trong một số trường hợp, ví dụ bạn có chính sách công ty hoặc trang FAQ rất dài, và hàng trăm câu hỏi có thể phát sinh từ khách hàng.

Việc định nghĩa trước tất cả các trường hợp, và bắt khách hàng phải nghe hết menu ghi âm để tìm câu trả lời là điều không khả thi. Khi đó, tác nhân AI là lựa chọn hợp lý.

Khi luồng của bạn chưa được xác định rõ

Tác nhân tự động mạnh mẽ hơn, nhưng ít dự đoán được hơn.

Hãy nhớ, chúng tự quyết định. Nghĩa là mỗi lượt sẽ có nhiều thao tác, khiến việc dò lỗi trở nên khó khăn.

Tôi biết vì tôi từng mất hàng giờ để dò lỗi chúng.

Điều này không sao cả. Đó là một phần của phát triển, nhưng nên dành thời gian này khi bạn chắc chắn dữ liệu, cấu trúc luồng và nhu cầu đã rõ ràng.

Và IVR là một cách tuyệt vời để sắp xếp tất cả các yếu tố đó một cách hợp lý.

Việc xác định rõ từng bước và hướng dẫn người dùng từng bước một là cách tổ chức dữ liệu và hiểu luồng của bạn hiệu quả hơn nhiều.

Tôi vẫn cho rằng IVR có những điểm mạnh riêng và có thể xử lý tốt các vấn đề đơn giản hơn so với một trợ lý AI hoàn chỉnh.

Nhưng, nếu không gì khác, bạn có thể xem nó như một bước đệm hướng tới tự động hóa hoàn toàn.

Lợi ích của IVR

Hệ thống IVR phổ biến như vậy là có lý do.

Và dù chúng ta đang sống trong thời đại có nhiều công nghệ hỗ trợ khách hàng bằng giọng nói tiên tiến hơn, tôi cho rằng IVR vẫn rất đáng để cân nhắc.

Bảo mật

Chúng ta thường quá tập trung vào việc AI làm được tốt như con người mà quên mất những điểm mà nó còn vượt trội hơn.

Một trong số đó là nhận diện giọng nói. Ví dụ, “à, đó là giọng của Tom” so với “đó không phải giọng của Tom”.

Đối với các vấn đề nhạy cảm như tài chính hoặc thông tin cá nhân, một luồng thoại tự động cho phép doanh nghiệp xác minh giọng nói của người gọi với danh tính của họ, giúp phát hiện gian lận mà có thể bị bỏ qua.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Khi bạn không có đủ nhân viên để trả lời mọi cuộc gọi đến, bạn cần một giải pháp để hỗ trợ thay thế.

Được hỗ trợ luôn tốt hơn là phải chờ máy.

Nhân viên trực tổng đài rất tuyệt vời. Nhưng nhân viên được cung cấp trước thông tin về nhu cầu của khách hàng và được phân công dựa trên chuyên môn thì càng lý tưởng hơn.

Giảm chi phí

Điểm này có hai mặt.

Thứ nhất, giảm tải các vấn đề đơn giản trong chăm sóc khách hàng luôn giúp tiết kiệm chi phí. Khách hàng với các câu hỏi đơn giản không cần dịch vụ cá nhân hóa, và IVR có thể xử lý nhanh các tác vụ này.

Đôi bên đều có lợi

Mặt khác, đây cũng là giải pháp rẻ hơn so với các trợ lý AI hay chatbot.

Nhiều doanh nghiệp muốn triển khai trợ lý AI để tự động hóa hỗ trợ khách hàng mà không cân nhắc các giải pháp tự động hóa rẻ hơn như IVR.

Chi phí liên quan đến bot không chỉ là công cụ và công nghệ. Nó còn là thời gian bạn dành ra để thử nghiệm và xây dựng nó.
Thiết kế một hệ thống chi phí thấp với quy trình rõ ràng có thể là cách tuyệt vời để thu thập dữ liệu về nhu cầu khách hàng và học cách tự động hóa luồng của bạn một cách tốt nhất, trước khi bạn sẵn sàng chuyển sang hệ thống hoàn toàn tự động.

Chuyển tuyến hiệu quả hơn

Sử dụng các bước quy trình rõ ràng (và lý tưởng là một chút AI) có thể cải thiện đáng kể việc phân phối cuộc gọi. Tức là, thực sự giúp khách hàng nhận được hỗ trợ phù hợp.

AI rất giỏi phát hiện các mẫu trong dữ liệu phức tạp.

AI không phải là thành phần bắt buộc của IVR, nhưng bổ sung học máy để dự đoán hành vi người dùng là khá đơn giản.

Với IVR, bạn có thể thu thập dữ liệu về hồ sơ khách hàng, vấn đề họ gặp phải, và mức độ hỗ trợ của từng nhân viên đối với từng loại vấn đề.

Khi chuyển tuyến, IVR cần xác định nên chuyển cho nhân viên nào.

Có thể một nhân viên hiểu rõ về vấn đề di chuyển cơ sở dữ liệu, người khác lại chuyên về thông tin đăng nhập. Dù vậy, nhân viên số 3 lại xử lý tốt nhất các vấn đề đăng nhập cho khách hàng doanh nghiệp.

Để học hết các tổ hợp giữa nhân viên/vấn đề/hồ sơ khách hàng sẽ mất cả đời.

Nhưng với AI thì đó chỉ là dữ liệu mà thôi.

Hỗ trợ 24/7

Nhân viên trực tổng đài không thể làm việc suốt ngày đêm, nhưng bạn có thể thu thập thông tin cần thiết vào bất kỳ thời điểm nào, hẹn lại cuộc gọi khi họ có mặt, và trả lời nhanh các câu hỏi đơn giản.

Điều này giúp giảm phiền toái cho khách hàng, tăng hiệu quả thời gian làm việc của nhân viên, và có thể giải phóng nguồn lực để bố trí nhân viên vào giờ thấp điểm.

Các trường hợp sử dụng IVR trong nhiều ngành

Nhiều doanh nghiệp đang ghi nhận hiệu quả và sự hài lòng tăng lên ở nhiều lĩnh vực, đặc biệt khi kết hợp IVR với NLP.

Ngân hàng

Tôi đã nhắc đến ngành ngân hàng vài lần trong bài viết này, vì tôi nghĩ đây là một ví dụ điển hình cho IVR.

Dù bạn làm theo cách nào, đảm bảo giao dịch an toàn luôn đồng nghĩa với việc xác minh danh tính người dùng vài lần, rồi xác định chi tiết giao dịch.

Hầu hết các thông tin này đều đơn giản nhưng nhạy cảm: số thẻ tín dụng, số tiền gửi. Miễn là IVR đáng tin cậy và an toàn, nó rất phù hợp cho ngân hàng.

Thực tế, triển khai IVR dựa trên ngôn ngữ tự nhiên đã giúp các ngân hàng giữ chân khách hàng trong hệ thống (không cần chuyển cho nhân viên trực tiếp) đồng thời tăng cường bảo mật.

Y tế

Những khó khăn về nhân sự trong thời kỳ COVID-19 cho thấy tự động hóa hiệu quả trong y tế quan trọng như thế nào.

GBANK Health, một hệ thống nhà thuốc tại Iowa, đã giảm 24% số cuộc gọi chuyển tiếp sau khi triển khai IVR theo từng trường hợp cụ thể.

Điều này nhắc nhở rằng y tế là ngành có áp lực cao và rủi ro lớn. Tự động hóa hiệu quả đồng nghĩa với việc nâng cao sức khỏe cộng đồng.

Hỗ trợ Khách hàng

Phần lớn các yêu cầu hỗ trợ khách hàng đều lặp lại. Phân loại và lọc các cuộc gọi đến giúp tiết kiệm thời gian và tăng sự hài lòng.

Về vấn đề này, một nhà bán lẻ tại Mỹ đã giảm 30% số cuộc gọi chuyển tiếp nhờ IVR ngôn ngữ tự nhiên.

Triển khai IVR cũng giúp bạn chủ động kiểm soát tình hình.

Nhà bán lẻ này còn sử dụng thuật toán dự đoán để đề xuất thêm dịch vụ, với tỷ lệ thành công trên 70%, giảm nhu cầu gọi lại.

Cách tránh các thách thức thường gặp của IVR

Không phải lúc nào cũng suôn sẻ – IVR cũng có thể gặp vấn đề. Tin tốt là bạn có thể chủ động giải quyết chúng.

Giữ menu đơn giản

Menu IVR có thể dài và các lựa chọn không rõ ràng. Đôi khi bạn quên mất lựa chọn đầu tiên khi chờ nghe hết các tùy chọn. Có lúc lại không chắc lựa chọn nào phù hợp với mình.

Giải pháp: Lặp lại, lặp lại, lặp lại. Thu thập dữ liệu về cách sử dụng và xem người dùng gặp khó khăn ở đâu.

Điều đó có thể đồng nghĩa với việc sắp xếp lại thứ tự, loại bỏ các lựa chọn không dùng đến, hoặc gộp các lựa chọn tương tự.

Bạn nên tập trung vào việc giảm thời gian gọi, hạn chế người dùng quay lại các bước trước và giảm chuyển tiếp cho nhân viên.

Hãy minh bạch

IVR không phải là con người, và điều đó hoàn toàn ổn.

Nhưng một số khách hàng vẫn thích nói chuyện với nhân viên trực tiếp.

Vì không thể đọc hoặc phản hồi cảm xúc của người dùng, khách hàng không hài lòng có thể cảm thấy không được coi trọng.

Giải pháp: Tối ưu hóa sự rõ ràng, và minh bạch càng sớm càng tốt về cách để khách hàng nói chuyện với nhân viên trực tiếp.

Menu tự động cuối cùng vẫn kém cá nhân hơn con người. Và người dùng sẽ có cảm nhận khác nhau về điều đó.

Bạn không thể kiểm soát cảm xúc khách hàng, nhưng luôn có thể minh bạch về các lựa chọn của họ.

Giải quyết điểm nghẽn

Ngay cả hệ thống tự động cũng có thời gian chờ. Ví dụ, số lượng khách hàng mà IVR có thể phục vụ cùng lúc là có hạn. Thời gian chờ cho nhân viên trực tiếp cũng thay đổi.

Giải pháp: Xác định các điểm nghẽn và tìm cách giảm tải chúng.

Khi xây dựng quy trình IVR, hãy cân nhắc cả những gì cần thiết bên ngoài hệ thống, không chỉ bên trong.

Có thể một số lựa chọn trong menu được sử dụng nhiều hơn. Khi đó, hãy cân nhắc điều chỉnh nguồn lực để giải quyết các vấn đề này.

Có thể khách hàng gọi chỉ để hỏi những thông tin đơn giản có thể tìm thấy trên website. Hãy đảm bảo thông tin này rõ ràng và dễ tìm.

Tự động hóa cuộc gọi điện thoại với IVR

Nếu bạn chưa sẵn sàng triển khai tự động hóa AI toàn diện, tôi không nghĩ có cách nào tốt hơn để bắt đầu thử nghiệm bằng việc triển khai IVR.

IVR là cách tuyệt vời để tận dụng sức mạnh AI mà vẫn kiểm soát được quy trình. Bạn có thể thu thập dữ liệu và liên tục cải tiến.

Tất cả những gì bạn cần là một nền tảng xây dựng. Botpress có trình dựng kéo-thả đơn giản, nhiều mô hình chi phí thấp để lựa chọn, và tích hợp điện thoại dễ dàng. Thậm chí còn thu thập phân tích cho bạn.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống IVR hiện đại hiểu lời nói tự nhiên và các giọng khác nhau chính xác đến mức nào?

Các hệ thống IVR hiện đại đạt độ chính xác 85–95% với giọng nói rõ ràng ở các ngôn ngữ được hỗ trợ, nhờ công nghệ nhận diện giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến. Độ chính xác giảm với giọng vùng miền mạnh, phương ngữ hoặc tiếng ồn nền, nên việc kiểm thử thực tế là rất quan trọng. Nhiều nền tảng cho phép tùy chỉnh mô hình để cải thiện nhận diện cho từng giọng và từ vựng ngành.

Công nghệ IVR có đắt đỏ để triển khai cho doanh nghiệp nhỏ không?

Công nghệ IVR giờ đây không còn quá đắt đỏ đối với các doanh nghiệp nhỏ; các giải pháp dựa trên đám mây có thể bắt đầu chỉ từ 50–200 đô la mỗi tháng, tùy thuộc vào lưu lượng cuộc gọi và các tính năng. Chi phí sẽ tăng nếu bạn bổ sung nhận diện giọng nói hoặc tích hợp với hệ thống doanh nghiệp, và khoản chi lớn nhất thường là thời gian thiết kế và thiết lập, chứ không phải phần mềm.

Hệ thống IVR có thể tích hợp với CRM để cá nhân hóa phản hồi không?

Hệ thống IVR có thể tích hợp với CRM và các công cụ backend, cho phép tạo trải nghiệm cá nhân hóa như chào khách hàng theo tên hoặc chuyển hướng dựa trên lịch sử khách hàng. Những tích hợp này dựa vào API hoặc kết nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu, nên cần một số cấu hình kỹ thuật, nhưng ngày càng trở nên tiêu chuẩn trong các nền tảng IVR hiện đại.

Hệ thống IVR có thể xử lý an toàn các thông tin nhạy cảm như số thẻ tín dụng không?

Hệ thống IVR có thể xử lý thông tin nhạy cảm một cách an toàn, miễn là được thiết kế tuân thủ PCI-DSS và các giao thức mã hóa. Nhiều nhà cung cấp IVR hiện đại cung cấp quy trình “thu thập thanh toán” an toàn, trong đó dữ liệu nhạy cảm được ẩn khỏi nhân viên và được mã hóa từ đầu đến cuối.

Mất bao lâu để triển khai một hệ thống IVR từ đầu?

Một công ty có thể triển khai hệ thống IVR đơn giản dựa trên DTMF chỉ trong vài ngày nếu sử dụng nhà cung cấp đám mây với các mẫu dựng sẵn. Các hệ thống IVR nâng cao hơn với nhận diện giọng nói và quy trình phức tạp có thể mất vài tuần để ra mắt.