Masa depan AI dalam layanan pelanggan

AI generatif, machine learning, dan AI agen kini menjadi komponen penting dari ekosistem pengalaman pelanggan, membantu perusahaan memberikan interaksi layanan pelanggan yang lebih cepat, lebih akurat, dan lebih personal. Secara global, bisnis mengakui kekuatan AI. Pengadopsi AI yang sudah matang (organisasi yang mengoperasikan atau mengoptimalkan layanan pelanggan yang didukung AI) melaporkan kepuasan pelanggan 17% lebih tinggi.¹

Layanan pelanggan saat ini jauh melampaui chatbot sederhana yang didukung AI dan halaman bantuan statis. Sistem ini menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami maksud, melakukan analisis sentimen secara real time dan menyesuaikan respons berdasarkan konteks dan sejarah. Algoritma yang mendasarinya terus belajar dari interaksi untuk meningkatkan akurasi dan relevansi dari waktu ke waktu.

Alat bantu AI terintegrasi dengan platform manajemen hubungan pelanggan (CRM) untuk mempersonalisasi dukungan pelanggan, secara proaktif menyelesaikan masalah, dan menghasilkan rekomendasi yang disesuaikan—seringkali bahkan sebelum pelanggan bertanya.

Peralihan dari layanan reaktif ke layanan prediktif tidak hanya meningkatkan efisiensi. Solusi ini membantu mengurangi churn pelanggan. Bila pelanggan terus-menerus merasa dipahami dan didukung, kemungkinan besar mereka akan tetap setia di era di mana pergantian merek dapat dilakukan dengan mudah.

Terlepas dari semua kemajuan, hubungan manusia masih penting. Tetapi cara kami mendukung agen menjadi berkembang. AI bukan lagi sekadar alat bantu—AI merupakan mitra real-time yang membantu agen merespons dengan lebih cepat, lebih akurat, dan lebih berempati.

AI generatif menyarankan tanggapan, merangkum interaksi masa lalu, dan menandai tindak lanjut, sementara AI agen dapat memicu alur kerja dan menyelesaikan masalah pelanggan umum secara mandiri. AI generatif memungkinkan agen manusia untuk berfokus pada apa yang mereka lakukan terbaik: memecahkan masalah kompleks dengan kecerdasan emosional.

Ketika AI terus maju, organisasi yang memimpin adalah mereka yang menggunakan AI untuk menjaga layanan pelanggan tetap manusia.

Ke depannya, berikut ini adalah enam tren layanan pelanggan (CS) berbasis AI yang akan membantu memberikan layanan pelanggan yang lebih baik di seluruh perjalanan pelanggan.

Masa depan layanan pelanggan sedang dibentuk oleh AI agen—sistem otonom yang melampaui respons tertulis untuk mengelola dan menyelesaikan tugas kompleks secara independen. Tidak seperti asisten AI tradisional yang memerlukan prompt, agen AI dapat menafsirkan tujuan tingkat tinggi dan menentukan langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapainya, beroperasi dengan campur tangan manusia yang minimal.

Dalam layanan pelanggan, agen AI telah melampaui otomatisasi yang biasa. Agen AI memanfaatkan kemampuan AI generatif untuk terlibat dalam percakapan yang terasa alami, dengan memberikan respons yang dipersonalisasi dan relevan dengan konteks. Mereka dapat mengambil keputusan, merancang alur kerja dan berinteraksi dengan berbagai alat seperti antarmuka program aplikasi (API) dan basis data. Misalnya, jika pelanggan melaporkan masalah penagihan, sistem AI agen dapat menganalisis akun, mengidentifikasi perbedaan, menerapkan koreksi, dan memberi tahu pelanggan—mengotomatiskan alur kerja pemecahan masalah umum.

Dengan menangani fungsi khusus seperti penagihan, penjadwalan atau dukungan teknis, AI agen mengurangi beban tugas berulang dan memungkinkan agen manusia untuk fokus pada interaksi pelanggan yang lebih bernuansa. Evolusi ini merupakan lompatan signifikan dalam operasi layanan pelanggan dan otomatisasi, memungkinkan resolusi yang lebih cepat dan pengalaman yang lebih personal.

Layanan mandiri berkembang pesat dari halaman FAQ statis menjadi pengalaman berbasis AI yang terus diperbarui yang mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan memberikan bantuan waktu nyata.

Di masa depan, bot yang didukung AI, termasuk tetapi tidak terbatas pada chatbot, akan menangani jangkauan interaksi yang lebih luas di seluruh saluran—menawarkan dukungan yang lebih intuitif dan mirip manusia. AI tidak hanya akan menanggapi pertanyaan yang ada. Sistem ini akan secara proaktif menganalisis interaksi pelanggan di seluruh panggilan telepon, email, dan media sosial untuk mengidentifikasi masalah yang muncul dan kesenjangan pengetahuan yang muncul.

AI generatif kemudian akan menggunakan insight ini bersama dengan buku petunjuk layanan pelanggan untuk membuat dan memperbarui respons yang bermanfaat dan dipersonalisasi sesuai kebutuhan. Hal ini menjaga konten layanan mandiri untuk pertanyaan umum pelanggan tetap segar dan relevan tanpa campur tangan manual. Evolusi berkelanjutan ini memperlancar perjalanan pelanggan dengan mengurangi frustrasi dan mempercepat waktu respons. Karena tugas yang lebih rutin diselesaikan secara mandiri, agen manusia dapat mendedikasikan keahlian mereka pada kasus rumit yang membutuhkan empati dan kreativitas.

Contoh nyata adalah Redi, asisten percakapan didukung AI untuk Virgin Money yang dapat diakses melalui aplikasi mobile bank, dikembangkan dengan bantuan pakar AI IBM® Consulting. Sejak diluncurkan, Redi telah memiliki lebih dari 2 juta interaksi dengan pelanggan Virgin Money, dan memiliki tingkat kepuasan pelanggan 94% di antara mereka yang disurvei.²

AI generatif mendorong gelombang AI percakapan berikutnya, bergerak melampaui balasan tertulis ke interaksi yang dinamis dan dipersonalisasi. Sistem masa depan akan dengan lancar mengadaptasi percakapan berdasarkan niat pengguna, nada emosional, interaksi masa lalu, dan data real-time seperti pembelian baru-baru ini atau status akun.

Dalam sistem respons suara interaktif (IVR) dan pusat kontak, ini berarti melewatkan langkah-langkah yang tidak perlu dan mengarahkan pelanggan yang frustrasi langsung ke agen langsung, secara signifikan mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan pengalaman keseluruhan. Untuk agen manusia, AI akan memberikan saran secara real-time, meringkas percakapan sebelumnya, dan menawarkan panduan berbasis analisis sentimen. Kemampuan ini akan membantu agen merespons lebih alami dan empatik.

Evolusi ini menciptakan dukungan yang lebih halus dan lebih cerdas yang terasa pribadi dan intuitif. Hal ini juga efektif dari segi biaya: AI percakapan yang berinteraksi langsung dengan pelanggan eksternal dapat mengurangi biaya per kontak sebesar 23,5% dan meningkatkan pendapatan tahunan rata-rata sebesar 4%.³

AI generatif berkembang menjadi mitra real-time yang memberdayakan agen layanan pelanggan dengan akses instan ke basis pengetahuan, riwayat pelanggan, dan tindakan yang direkomendasikan selama interaksi. Di luar percakapan, AI akan secara otomatis meringkas obrolan, memperbarui catatan, dan menandai tindak lanjut—meningkatkan efisiensi dan mengurangi kelelahan agen.

Faktanya, dalam studi IBM® Institute for Business Value (IBV), pengadopsi AI yang matang melaporkan skor kepuasan agen manusia 15% lebih tinggi.¹

AI tidak menggantikan agen manusia tetapi meningkatkannya. AI akan mendukung kemampuan mereka dalam menangani masalah yang sensitif atau kompleks dengan memberikan saran dan konteks secara real-time dan sadar akan sentimen. AIi memungkinkan agen berfokus pada apa yang mereka lakukan terbaik: memberikan empati, penilaian, dan dukungan bernuansa.

Personalisasi berbasis AI berkembang menjadi pengalaman layanan pelanggan yang sangat dipersonalisasi yang menyesuaikan layanan, nada, dan pesan berdasarkan perilaku, sentimen, dan konteks pelanggan langsung. 66% manajer layanan pelanggan global yang mengoptimalkan AI menggunakan AI generatif untuk meningkatkan personalisasi.⁴

Sistem masa depan tidak hanya akan mengingat data pelanggan di masa lalu, namun juga akan merespons apa yang dibutuhkan pelanggan saat ini dan menawarkan dukungan proaktif pada saat yang tepat. AI generatif akan lebih meningkatkan ini dengan menyusun pesan dan perjalanan yang disesuaikan secara real time, menggunakan insight real-time seperti kebiasaan dan preferensi menjelajah. Ini menciptakan interaksi yang lebih autentik dan tepat waktu yang memperdalam loyalitas dan hubungan pelanggan.

Karena sistem ini semakin terintegrasi dengan pengalaman pelanggan, menjaga praktik privasi data yang kuat akan menjadi sangat penting.

Layanan pelanggan bergeser dari pemecahan masalah reaktif ke pencegahan masalah proaktif. Machine learning canggih dan analisis prediktif akan memungkinkan AI untuk deteksi tanda-tanda peringatan dini—seperti perubahan dalam penggunaan produk, pola masalah yang muncul, atau perubahan sentimen pelanggan—sebelum masalah meningkat. Faktanya, 70% manajer layanan pelanggan global menggunakan AI generatif untuk menganalisis sentimen pelanggan di banyak pelanggan.⁴

Dengan menggunakan insight ini, tim dukungan dapat menjangkau secara proaktif, memberikan tips yang tepat waktu, atau bahkan menyelesaikan masalah secara mandiri di belakang layar. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi gesekan dan mencegah churn, tetapi juga membangun kepercayaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan, sehingga agen dapat berfokus pada interaksi yang kompleks dan bernilai tinggi.

Memberikan layanan pelanggan yang hebat mengharuskan organisasi untuk menggunakan setiap alat yang mereka miliki. Karena teknologi baru seperti AI menjadi lebih umum, organisasi harus mempertimbangkan untuk menerapkan AI di setiap unit bisnis dan tim layanan pelanggan.

IBM® telah membantu perusahaan menerapkan AI tepercaya di ruang ini selama lebih dari satu dekade, mengembangkan solusi di berbagai contoh penggunaan. AI generatif memiliki potensi lebih lanjut untuk mengubah layanan pelanggan dan lapangan secara signifikan dengan kemampuan untuk memahami pertanyaan kompleks dari pelanggan dan menghasilkan respons percakapan yang tetap mempertahankan sentuhan manusia.

IBM® Consulting menawarkan kemampuan konsultasi menyeluruh dalam hal desain dan layanan pengalaman, data, dan transformasi AI. Dengan menggunakan portofolio produk AI watsonx dan watsonx Assistant, solusi AI percakapan IBM® yang terdepan di pasar, kami bermitra dengan Anda melalui proses penciptaan nilai AI. Hal ini membantu meningkatkan AI percakapan, meningkatkan pengalaman agen, serta mengoptimalkan operasi pusat panggilan dan analisis data.