AI駆動の仮想エージェントは、人間のエージェントよりも多くのソフトドリンクを販売しています

AIは、人間のタスクを自動化および簡素化するためにここにあります。その固有の特徴は、パフォーマンスを向上させ、ビジネスの成果を高めます。結果は多くの人を驚かせました。

最近の数か月にわたる実験では、a ピザブランド Twilioが開発したAI搭載の仮想エージェントをテストし、顧客の注文を処理できるようにしました。

AIMとの会話で、 クリストファー・コノリー、顧客エンゲージメントおよびコミュニケーションプラットフォームであるTwilioのソリューションエンジニアリングディレクターは、AIが顧客のやり取りに対応しているだけでなく、人間のエージェントを上回ることがあることについての洞察を共有しました。

傑出した調査結果の中で、AIエージェントは、魅力ではなく、粘り強く恥知らずなアップセラー戦略のために、人間のカウンターパートよりも多くのソフトドリンクを販売していました。

スーパーバイザーを持つ仮想エージェント

Twilioの新しい観測可能性ツールからの実際のデータは、仮想エージェントが正しく監視すると、アップセリングと顧客満足度の両方を改善できることが明らかになりました。同社は、AIエージェントを使用すると、販売と話すことを要求する顧客に対する25倍の速い回答、エスカレーションなしでサービスチケットの解決策の75％、および以前の3.1倍の変換率が得られることを共有しました。

Twilioの新しい会話リレー‘機能は、AIの展開における長年の死角に取り組むことを目的としています。これは、ライブに行った後の仮想エージェントの振る舞いです。最初に内部で発表され、現在ではより広範な開発者エコシステムと共有されているこのシステムにより、企業はリアルタイムでAIエージェントを観察および分析することができます。

コノリーは言った 標的 このツールは、Twilioまたは外部プラットフォームに基づいて構築されていても、仮想エージェント間で機能し、会話のインテリジェンスと統合して深い行動の洞察を提供します。

Twilioの機械学習チームは、プラットフォームの顧客から要求された日常のユースケース用に専用の6つの専門的なAIエージェント観測可能性言語演算子をオープンソースしました。 「これらのオペレーターにより、ユーザーはエージェントの中断、幻覚イベント、会話の流れエラーなどの信号を抽出できます」とコノリーは言いました。

安全性と信頼性を確保するために、Twilioはマルチモデルセットアップを使用します。このセットアップでは、1つの大規模な言語モデルが別の言語モデルをチェックします。

「私たちは、1つのLLMを別のLLMチェックで事実上チェックしました」と彼は強調しました。この内部ネットワークは検出できます 幻覚、タスクが完了していることを確認し、途中で予測的な顧客満足度スコアを生成します。

コノリーは、規制された産業の政府、銀行、および保険会社が、AIが自律的すぎることを懸念していると指摘しました。彼らは、AIが割り当てられたタスクを実行するときに不適切なアドバイスを提供したり、繰り返しループで立ち往生したりすることを心配しています。私たちのソリューションは、これらの懸念に対処しています。

主にスピーチを検索可能なテキストに変換する従来のコール分析とは異なり、TwilioのシステムはLLMSの可能性をタップして、会話から意味とコンテキストを導き出します。

彼の観察から、コノリーは次のように述べています。「私たちが見ているシフトは、NLPを使用してテキストに変えてタグ付けを行うだけでなく、LLM機能を質問に追加するように追加できるようになりました。」

独自の言語モデルを持参してください

仮想エージェントへの同社のアプローチには、Conversation Relayと呼ばれるものを通じて、柔軟な「独自の言語モデルを持ち込む」（Byolm）戦略が含まれます。 Azure、Openai、Groq、Hugging Faceなどのさまざまなプラットフォームのサンプル統合を提供し、顧客が好みのLLMをプラグインできるようにします。

このアプローチは、自動音声認識（ASR）のような複雑な音声関連のタスクを処理したり、テキストからスピーチ（TTS）を処理したりするため、人気があります。 evelenlabs そして ディープグラム、および文のエンドポイント、Twilioを介して、LLMの選択肢を開いたままにします。

ただし、場合によってはLLMオプションを直接提供します。これらのシナリオでは、現在サポートを提供しています Openaiのモデル。コミュニケーションインフラストラクチャを簡素化し、独自の言語モデルを開発するのではなく、さまざまなテクノロジーを接続することに焦点を当てています。

これはすべて、明確なデータ使用ポリシーに準拠していると同社は主張しています。 「顧客は本当に同意を大切にしています。それは私たちのすべてのデータ、すべてのテストにあります。同意は常に必要です」とコノリーは付け加えました。

透明性を支援するために、TwilioはAIを公開します栄養ラベル」モデルがどのように動作し、どこで人間がループに関与しているかを説明します。

「恥知らずな」アップセラー、ピザビジネスのAI

AIエージェントが地上でどのように機能するかを確認するために、顧客エンゲージメントプラットフォームはピザ配信チェーンと提携して、ライブ注文環境で仮想エージェントと人間エージェントを比較しました。実験は数ヶ月間実行され、自動化の予期せぬ利点が明らかになりました。

同社は、ピザを注文するのに必要な会話の数を観察しました。コノリーは、仮想エージェントが導入されたときにターン数が増加すると説明しました。彼は、仮想エージェントが実行するように求められたアップセルの挿入とタスクのためにこれを推論しました。より長い相互作用にもかかわらず、顧客満足度は安定したままであり、実際に注文あたりの収益は増加しました。

最も注目すべきは、1つの製品が際立っていたことです。 「仮想エージェントは、人間のエージェントよりも多くのソフトドリンクを販売しています」とコノリーは明らかにしました。 「仮想エージェントは恥知らずです」と彼は指摘し、彼らは繰り返し尋ねることを気にしないと付け加え、アドオンドリンクやスナックを押し進めました。

対照的に、人間のエージェントは、繰り返されるアップセルプロンプトを避ける傾向があることがよくありました。 「彼らは注文を乗り越えて、次の注文に進みたいだけです」と彼は言いました。

Domino’sのようなフードブランドだけでなく、TwilioはAIを搭載した会話リレー機能も金融サービスプロバイダーとテストしました。たとえば、医療クライアントが自動化された患者コミュニケーションを通じて請求を合理化し、音声支払いを安全にするために、CEDARでテストしました。さらに、オランダの多国籍および金融サービス会社であるINGは、Twilioの声、チャット、ビデオツールをAPIと統合して、コンタクトセンターの相互作用を強化します。

先を見据えて、コノリーはAIを見ます 音声エージェント より人間のようになり、反応するようになります。 「Openaiには、私たちが協力しているリアルタイムAPIがあります。Geminiは同じです。Googleは同じです」と彼は言いました。