Las expectativas de servicio al cliente han cambiado drásticamente en los últimos años y cada vez más personas esperan obtener ayuda más rápido que nunca.
Una solución IVR (respuesta de voz interactiva) en lenguaje natural es un sistema automatizado que permite a las personas que llaman hablar de forma conversacional y libre para interactuar con el sistema, utilizando reconocimiento de voz e inteligencia artificial para comprender y procesar solicitudes.
Esta tecnología se basa en el reconocimiento automatizado del habla (ASR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para interpretar lo que necesitan las personas que llaman; a partir de ahí, el IVR en lenguaje natural puede proporcionar respuestas relevantes y enrutar las llamadas según la intención de la persona que llama. Es posible que haya oído que lo describen como un IVR conversacional; es lo mismo.
A diferencia de los IVR tradicionales, que se basan en opciones de menú rígidas y entradas de teclado, los IVR de lenguaje natural permiten una experiencia de usuario más intuitiva y flexible. Al principio la gente dudaba en adoptar esto, pero hoy en día es la nueva normalidad en la industria de servicio al cliente a medida que cada vez más proveedores de software para centros de llamadas están ofreciendo la función.
En teoría, es beneficioso para todos. Por un lado, los clientes pueden expresar sus necesidades con palabras que les resulten naturales en lugar de navegar por un menú y, por otro, los agentes pueden ahorrar un tiempo valioso al no tener que hablar con personas que en realidad no necesitan la ayuda de un ser humano. ayuda.
Sin embargo, echemos un vistazo más de cerca, porque la configuración inicial y la capacitación continua seguramente serán más costosas que un IVR normal.
IVR en lenguaje natural frente a un IVR normal
Aquí hay un desglose simplificado de la tecnología IVR tradicional y dónde un IVR en lenguaje natural va más allá:
IVR tradicional
- Se basa en indicaciones predefinidas y opciones de menú.
- Requiere que los usuarios presionen botones o pronuncien frases específicas para navegar.
- Requiere que los usuarios sigan un conjunto fijo de opciones.
- Utiliza respuestas escritas y reconocimiento de voz básico.
IVR en lenguaje natural
- Permite a los usuarios hablar en lenguaje natural.
- Reconoce, interpreta y responde a una amplia variedad de entradas conversacionales.
- Permite a los usuarios participar en diálogos más abiertos.
- Se adapta a diferentes respuestas de los usuarios según el contexto.
- Solicita a los usuarios preguntas aclaratorias en lugar de empezar de nuevo.
Los sistemas IVR tradicionales son increíblemente útiles, pero no importa cuán complejos los hagas, son esencialmente menús de navegación pregrabados. Los clientes llaman, escuchan una serie de opciones de menú y luego presionan un número que corresponde a su elección.
IVR en lenguaje natural permite a los clientes interactuar utilizando su forma natural de hablar en lugar de tener que decir un montón de frases predeterminadas o marcar una serie de números. Esto ayuda a mejorar la satisfacción del cliente (ya que a nadie le gusta pelear con menús automáticos) y brinda a los administradores del sistema telefónico un grado mucho mayor de libertad para configurar flujos de llamadas IVR.
Cómo funciona el IVR en lenguaje natural (en detalle)
IVR en lenguaje natural funciona combinando reconocimiento de voz complejo y detección de patrones. Cuando un cliente dice algo al IVR, el IVR reconoce algunas de las palabras o frases que dijo y sabe (o adivina) cómo responder en función de los parámetros de decisión que puede configurar con anticipación. Este proceso se basa en varias tecnologías clave, incluidas ASR, PNL, comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG).
Primero, el sistema utiliza ASR para detectar que se está hablando y convertirlo en texto.
A continuación, el componente NLU analiza el texto transcrito, identificando la intención detrás de las palabras: si la persona que llama quiere concertar una cita, hacer una pregunta o solicitar información. Este paso es crucial, ya que implica extraer significado del discurso y comprender el contexto de la solicitud.
Finalmente, NLG se emplea para generar una respuesta similar a la humana, elaborando una respuesta que suene natural y relevante para la conversación, basada en patrones que el sistema ha aprendido a través de datos de entrenamiento.
Obtenga más información sobre cómo IA en centros de llamadas está revolucionando la tecnología conversacional como el IVR de lenguaje natural. Está transformando la experiencia de servicio al cliente al proporcionar interacciones más eficientes, intuitivas y personalizadas.
Ejemplo de IVR en lenguaje natural
Usemos un ejemplo simple del mundo real de una persona que llama recibida por un IVR y dice: “Quiero (sic) programar una cita”.
El IVR en lenguaje natural utiliza ASR y NLP para interpretar la solicitud. El sistema reconoce la intención detrás de la frase (querer concertar una cita) y pregunta a la persona que llama si está en lo cierto. “Entonces le gustaría programar una cita, ¿tengo ese derecho?”
Una vez que se confirma la solicitud, el IVR dirige la llamada al siguiente paso apropiado, como programar con un representante disponible u ofrecer opciones para franjas horarias (si su IVR está integrado con su software de programación de citas).
Esta es una mejora para las personas que llaman, quienes normalmente tendrían que escuchar un saludo pregrabado con información básica y un menú de opciones.
Pero, ¿qué pasa si alguien que llama dice algo inusual, como por ejemplo: “Dejé mi billetera en mi última cita”?
Sí, es posible que el sistema lleve por error a la persona que llama a un nuevo programador de citas. Pero normalmente un IVR se configura para confirmar que ha entendido la solicitud de la persona que llama antes de enrutar la llamada. Si el IVR no puede interpretar la solicitud, podría desencadenar la intervención de un agente o dirigir a la persona que llama a un menú básico de tonos.
Como puede ver en este ejemplo, un IVR en lenguaje natural será excesivo para una pequeña empresa con relativamente pocas opciones para que naveguen las personas que llaman. La programación sencilla se puede realizar mediante la tecnología IVR tradicional.
Pero considere un centro de contacto para un hospital, donde hay cientos de opciones diferentes y es posible que quienes llaman no sepan exactamente lo que necesitan. En este caso, el IVR en lenguaje natural puede ahorrarles a quienes llaman un montón de frustración y enrutar muchas llamadas comunes que normalmente requerirían un ser humano para resolverlas.
Pros y contras del IVR en lenguaje natural
Aunque existen algunos beneficios claros, es fundamental sopesar tanto las ventajas como los posibles inconvenientes antes de implementar esta tecnología. A continuación se presentan algunos pros y contras clave a considerar.
Ventajas del IVR en lenguaje natural:
- Experiencia de usuario mejorada: Los IVR de lenguaje natural permiten a los usuarios hablar libremente, lo que hace que la interacción sea más intuitiva y menos rígida que los sistemas tradicionales basados en menús.
- Mayor eficiencia: Al comprender diversos patrones e intenciones del habla, los IVR de lenguaje natural pueden enrutar llamadas más rápido y reducir los altos tiempos de cola de llamadas.
- Mejor manejo de errores: Estos sistemas pueden manejar respuestas ambiguas solicitando a los usuarios una aclaración, lo que reduce la frustración y el abandono de llamadas.
- Mejora continua: La IA y el aprendizaje automático permiten que el sistema aprenda de cada interacción, mejorando gradualmente su capacidad para comprender diversas entradas de lenguaje y proporcionar respuestas más precisas con el tiempo.
Contras del IVR en lenguaje natural:
- Mayor costo de implementación: La tecnología avanzada, como la IA y la PNL, encarece la configuración inicial en comparación con los IVR tradicionales.
- Formación y mantenimiento: Si bien el sistema mejora con el tiempo, todavía requiere actualizaciones periódicas y reentrenamiento para adaptarse a nuevos patrones de habla, jerga y acentos regionales, lo que puede consumir muchos recursos.
- Posibilidad de malentendidos: A pesar de los avances tecnológicos, los IVR en lenguaje natural aún pueden malinterpretar entradas complejas o ambiguas, lo que genera respuestas incorrectas o la necesidad de derivarlas a agentes humanos.
- Falta de familiaridad: Algunos usuarios pueden estar más acostumbrados a los IVR tradicionales basados en menús y pueden encontrar los IVR en lenguaje natural confusos o menos predecibles.
Los IVR de lenguaje natural tienen un precio de etiqueta más alto y gastos continuos, pero ofrecen beneficios significativos en términos de experiencia de usuario y eficiencia. Al permitir que las personas que llaman hablen con naturalidad y reciban respuestas rápidas y precisas, estos sistemas pueden reducir los tiempos de espera, mejorar el manejo de errores y adaptarse continuamente a los cambios en el comportamiento de los usuarios.
Escenarios donde se justifica un IVR en lenguaje natural
En entornos donde las interacciones rápidas e intuitivas son esenciales y el volumen de llamadas justifica la inversión, los IVR en lenguaje natural pueden ser increíblemente útiles, ya que mejoran tanto la satisfacción del cliente como la eficiencia operativa.
Aquí hay cinco ejemplos del mundo real de organizaciones que pueden beneficiarse del uso de un IVR en lenguaje natural:
- Programación de citas para proveedores de atención médica: Un centro de atención médica puede utilizar un IVR de lenguaje natural para permitir a los pacientes reservar, reprogramar o cancelar citas. El sistema entiende frases como “Necesito reprogramar mi cita para el próximo martes” y ajusta el calendario en consecuencia.
- Atención al cliente de telecomunicaciones para consultas de facturación: Una empresa de telecomunicaciones puede implementar un IVR en lenguaje natural para manejar preguntas comunes sobre facturación. Los clientes pueden decir cosas como “¿Cuál es mi saldo actual?” o “¿Cuándo vence mi factura?” y el sistema recupera la información apropiada de la cuenta.
- Reservas y modificaciones de hotel: Una cadena hotelera puede utilizar un IVR en lenguaje natural para gestionar reservas, cancelaciones y modificaciones de habitaciones. Los clientes pueden simplemente decir: “Quiero cambiar mi reserva de la próxima semana a la siguiente” y el sistema actualiza la reserva en tiempo real.
- Gestión de cuentas bancarias: Un banco podría utilizar un IVR en lenguaje natural para que los clientes consulten sobre los saldos de las cuentas, el historial de transacciones o inicien transferencias de dinero. Los usuarios pueden decir cosas como “Transferir $200 a mi cuenta de ahorros” y el IVR entiende la solicitud y la procesa.
- Seguimiento y soporte de pedidos minoristas: Una empresa de comercio electrónico puede utilizar un IVR en lenguaje natural para ayudar a los clientes a realizar un seguimiento de los pedidos o iniciar devoluciones. Un cliente puede decir: “¿Dónde está mi pedido n.º 12345?” y el sistema obtiene los detalles de seguimiento para proporcionar una actualización.
Los IVR en lenguaje natural son especialmente útiles cuando las interacciones con los clientes requieren personalización, flexibilidad en la redacción o un lenguaje coherente. Pueden procesar entradas variadas, lo que permite a los clientes expresar solicitudes de diferentes maneras y al mismo tiempo ofrecer respuestas precisas. Cuando las tareas implican un lenguaje sencillo y rutinario, como pagar el saldo de una cuenta o rastrear un pedido, los IVR en lenguaje natural pueden manejar solicitudes de manera rápida y eficiente, lo que reduce la necesidad de derivarlas a agentes humanos y mejora la coherencia general del servicio.
Para algunas de estas consultas complejas, un El IVR visual realmente puede ayudar a las personas que llaman. Podrías utilizarlo como alternativa o complemento al IVR en lenguaje natural.
¿Es un IVR en lenguaje natural adecuado para usted?
La IVR en lenguaje natural puede resultar muy eficaz para los centros de llamadas con grandes volúmenes de consultas rutinarias y de baja complejidad. Destaca en la automatización de tareas que de otro modo ocuparían a los agentes, lo que lo hace especialmente valioso para entornos donde las personas que llaman necesitan respuestas rápidas y consistentes o donde los agentes tienen distintos niveles de experiencia.
Al mismo tiempo, si tiene un centro de llamadas que se ocupa casi exclusivamente de problemas complejos o casos extremos de alto riesgo, tener IVR en lenguaje natural podría causar más daño que bien. Los servicios de atención médica de emergencia o de reclamos de seguros, por ejemplo, pueden no querer someter a las personas a conversaciones con un robot cuando ya están estresadas.
De manera similar, si tiene un volumen de llamadas muy bajo o si sus clientes sólo tienen motivos sencillos para llamar, es posible que pueda salir airoso siguiendo las mejores prácticas de IVR y utilizando un breve menú de autoservicio. Un IVR en lenguaje natural, en este caso, podría resultar excesivo.
