任何一个呼叫中心都离不开IVR(Interactive Voice Response)，即互动式语音应答系统。它作为呼叫中心的门户，最初被赋予的作用有两点：一是初步甄别客户的需求，通过不同的按键设置导流客户需求；二是通过提供自动语音服务来降低日益增加的人工成本。
从IVR进入呼叫中心领域到2012年约二十多年的时间里，所有的呼叫中心管理者都是按照以上两点考虑去规划和设计自己的IVR架构，这期间呼叫中心的管理水平以及客户体验也因此而产生飞速的发展，一方面对于客户而言，很多业务都可以通过自助方式办理，真正体验到了呼叫中心全天候的业务优势；另一方面对于呼叫中心的管理者而言，大量相对简单、适合人机对话的业务被自动方式取代，所需要的人工服务成本大大降低，节省下来的人力资源可以用于更有价值的业务，同时诸如自助服务占比”等KPI指标也应运而生，被列入呼叫中心管理和考核体系。这样的情况一方面促进了客户体验和呼叫中心管理水平的提高；另一方面随着时间的推进，它的负面作用也逐渐显现，那就是IVR的结构越来越复杂、层级越来越深。现在你拨打任何一个客服中心，无论他是银行业、保险业、电信业或其他行业，大概都会听到一个庞杂的IRV语音提示系统，注意这里我用了系统”这个词。之所以用这个词，一方面是说明它的复杂性，如果你不是一个经常拨打的老手，你真的很不容易找到自己想要找的东西；另一方面如果抛开客户体验单纯从呼叫中心业务管理层面去看，这样的IVR真的非常完美，它承载了很多自助功能，具备完美的逻辑体系和严谨的语音提示。这时IVR的应用似乎走入了一个误区，即自身不断增加的复杂性和客户体验之间产生了不可调和的矛盾，这样的IVR对客户、对客户体验而言成了一个深不可测的黑匣子，这个黑匣子的完美逻辑让客户产生了莫大的迷惘甚至是恐惧：客户开始不知道如何找到自己需要的东西了，大量的客户因为不愿意在IVR中漫游而重新选择人工服务。
2012—2103年是个更大的分水岭，这一时期移动互联网方兴未艾，给人们的生活、工作产生巨大的、革命性的影响的同时也对社会的普遍风气产生了深远影响。时间进一步碎片化，越来越崇尚随时随地，生活工作节奏进一步加快，人们的容忍度似乎也在降低：去营业厅办理业务，对排队等候时间没法容忍；拨打客服热线，对人工服务等候时间没法容忍。这种情况下对于呼叫中心的IVR而言就会走入一个死胡同：无论怎么优化、怎么搞扁平化，客户都会认为它是如此复杂。道理很简单，业务种类的多样性以及呼叫中心管理者对IVR作用的定位都决定了IVR不可能太简单，而客户早就失去了耐性。
在这期间，IVR的整体架构其实也在不断演进，从最初适用于所有客户的通用架构细分到可以分别对不同客户群体设置的灵活的架构体系。可这样的细分方式大多数情况下是基于一个相对静态的状况，例如客户的品牌、客户使用产品的类型等，和互联网渠道千人千面”的接触规划相比，细分和个性化的程度显然是大大的落后了。
面对客户需求的这种变化，呼叫中心的运营管理者应该如何应对？
笔者认为要对IVR的能力有清醒的认识。虽然互联网渠道异常活跃，可对于诸如银行、保险、电信等行业而言呼叫中心仍然是主要渠道，既然是这样，IVR的作用就不能被替代，关键在于怎样改变从而让用户自己在庞杂的IVR体系中进行选择的现状，也就是说让呼叫中心的IVR具备一定的判断”能力，把客户需要的主动推给客户，降低客户满足需求的成本。
试想一想，客户拨打呼叫中心，绝大多数情况下他都会有一个或几个明确的目的，比如说查手机话费、查银行卡交易情况等，如果在客户接通呼叫中心时系统就能够知道客户的拨打目的从而直接把他需要的结果或者查询路径告诉他，是不是很神奇？客户体验是不是会爆棚呢？
这是一个寻找和确定客户需求并匹配产品或者功能的过程，也是通常所说的场景化思考和设计过程。举一个电信行业的具体的、最简单的应用场景来说明整个过程：
第一步，发现客户需求。
通过分析呼叫中心人工话务量发现每月23—24日都有大量客户来电咨询自己手机的欠费情况，而IVR中虽然有当月欠费查询的功能，但和进入人工台的咨询量相比自助使用量非常少，而且大多数客户就是查询欠费，需求非常简单。
第二步，分析客户需求的合理性。
该公司每月从20日开始对欠费客户进行催缴，25日开始陆续进行停机，因此客户在23—24日这个期间准备缴费，所以了解自己的欠费情况属于刚需，而IVR中虽然有查询欠费的自助功能，但因为涉及架构原因层级较深，对于不熟悉的客户而言难以准确找到。
第三步，设计业务场景。
针对以上客户需求进行业务场景设计：客户拨打热线——客服系统获取主叫号码——客服通过支撑系统判断客户是否欠费——如果欠费就获取客户欠费数据——IVR直接向用户语音播报：您的当月应缴费用为**元，缴费请按1，其他服务请按2。
这是一个非常简单的业务流程，它把过去要由客户在IVR中寻找有关功能的成本或等待转入人工座席、和座席人员沟通的成本转嫁给系统之间通过的数据交互，有效提高了获取答案的效率，给客户体验带来极大提升，同时又有效控制了该类问题的人工话务量，这样的思路可以应用于很多更加复杂的场景。
通过分析客户业务状态的变化，判断客户此次拨打呼叫中心的具体需求，并且有针对性地提供有关功能，这样的IVR已经初步具备了判断”的能力，在客户体验的层面已经在智能化改造的路上跨出了关键一步！
