Di luar hal dasar: Enam tips untuk strategi layanan pelanggan yang luar biasa

Meningkatkan pengalaman pelanggan melalui layanan pelanggan adalah salah satu disiplin yang paling penting bagi organisasi mana pun karena satu alasan sederhana: tanpa pelanggan, organisasi akan hancur dalam semalam. Layanan pelanggan, terkadang disebut layanan pelanggan atau dukungan pelanggan, berkaitan dengan tindakan yang cepat dan jawaban yang tepercaya yang diambil oleh organisasi untuk memastikan kebutuhan pelanggan mereka terpenuhi.

Meskipun setiap interaksi pelanggan berbeda, organisasi yang ingin meningkatkan retensi pelanggan dan mengembangkan basis pelanggan mereka harus menciptakan strategi layanan pelanggan yang efektif. Namun, strategi ini tidak datang tanpa otomatisasi dan kecerdasan buatan (AI). Beragam bisnis kini mulai mengadopsi teknologi, seperti otomatisasi dan alat-alat yang didukung AI, untuk memberikan layanan yang cepat dan lancar. Menanggapi masukan pelanggan saja tidak lagi cukup—pelanggan kini mengharapkan bisnis untuk bersikap proaktif, responsif, dan selalu siap sedia.

Saat ini, layanan pelanggan telah melonjak menjadi prioritas utama CEO dalam hal AI generatif, menurut IBM Institute for Business Value (IBV). Kekuatan pendorongnya adalah pemangku kepentingan dengan hampir setengah CEO yang mengatakan mereka merasakan tuntutan dari pelanggan untuk mempercepat penggunaan teknologi baru.

Untuk memberikan layanan pelanggan terbaik, diperlukan penggabungan penyesuaian dengan aturan di seluruh organisasi tentang cara menanggapi masalah pelanggan dan menciptakan perpaduan terbaik antara personalisasi dan skalabilitas. Lebih jauh lagi, dengan kombinasi alat AI dan agen manusia, bisnis dapat menawarkan nilai tambah kepada pelanggan dan membangun strategi layanan pelanggan yang strategis.

Layanan pelanggan yang luar biasa menjadi lebih penting dari sebelumnya. Layanan yang buruk merupakan alasan utama konsumen berhenti membeli produk dari suatu perusahaan, menurut State of the Connected Customer Report yang diterbitkan Salesforce.  Berbagai organisasi setuju: mayoritas profesional layanan mengatakan bahwa ekspektasi pelanggan telah meningkat sejak sebelum pandemi.

Saat ini, pelanggan lebih cenderung beralih ke produk lain atau membatalkan keanggotaan dibandingkan waktu-waktu sebelumnya. Pandemi telah menimbulkan kehabisan stok, pembatalan pesanan, dan kondisi belanja yang sulit secara langsung, yang mengganggu pengalaman pelanggan biasa dan, sebagai akibatnya, loyalitas pelanggan menurun.

McKinsey menemukan bahwa 75% konsumen mencoba perilaku belanja baru selama pandemi, dan 39% memilih merek baru daripada merek favorit mereka sebelumnya. Tren ini bahkan lebih menonjol di kalangan Gen Z dan milenial, bukti bahwa memenuhi kebutuhan pelanggan menjadi semakin penting.

Meskipun pelanggan masih terpikat oleh banyak faktor, seperti harga produk, ketersediaan, dan kenyamanan, mereka juga ingin organisasi memahami masalah mereka. Selain itu, pelanggan ingin organisasi menyediakan cara sederhana bagi mereka untuk berkomunikasi secara langsung dan menerima jawaban tentang barang dan jasa mereka. Sekitar 70% pelanggan melaporkan bahwa mereka mengambil keputusan pembelian berdasarkan kualitas pengalaman layanan pelanggan, menurut Zendesk.

Dengan demikian, organisasi terkemuka terobsesi untuk memberikan pengalaman pelanggan yang sangat baik. Mereka harus memenuhi kebutuhan pelanggan mereka, siap untuk mengatasi setiap masalah yang muncul dalam sekejap dan melakukan segala sesuatu yang mungkin untuk memenuhi harapan pelanggan.

Perbedaan antara layanan pelanggan yang hebat, layanan pelanggan yang baik, dan layanan pelanggan yang buruk dapat berarti perbedaan antara mempertahankan pelanggan dan kehilangan pelanggan karena pesaing.

Strategi layanan pelanggan yang baik memerlukan bisnis untuk bersikap terbuka terhadap pengenalan teknologi baru dalam alur kerja mereka dan memahami bahwa pengembangan praktik baru membutuhkan waktu. Ada beberapa strategi yang dapat digunakan bisnis untuk membantu proses layanan pelanggan mereka berfungsi pada tingkat yang lebih tinggi dan membawa dukungan pelanggan pertama kepada pelanggan mereka.

Pelanggan saat ini lebih sadar akan nilai-nilai yang diberikan oleh organisasi tempat mereka membeli barang dan layanan. Mereka juga tahu bahwa mengganti solusi atau produk sangatlah mudah dilakukan jika mereka tidak mendapatkan apa yang mereka inginkan dari organisasi tersebut.

Singkatnya, organisasi harus menempuh segala upaya yang mungkin dilakukan untuk menarik dan mempertahankan pelanggan setia. Meskipun perkiraan bervariasi di setiap industri, telah terbukti secara luas bahwa biaya untuk merekrut pelanggan baru lebih tinggidaripada biaya untuk mempertahankan pelanggan yang sudah ada.

Visi layanan pelanggan suatu organisasi dapat menentukan cara bagi karyawan untuk memahami betapa pentingnya peran mereka dalam memberikan layanan pelanggan yang sangat baik.

Dengan demikian, organisasi harus lebih memperhatikan setiap titik kontak potensial dalam perjalanan pelanggan sebagai peluang untuk memperkuat nilai dan memastikan bahwa pelanggan merasa puas dengan pengalaman. Organisasi harus memberikan kejutan dan menyenangkan pelanggan yang ada dan bernilai tinggi dengan menanyakan bagaimana mereka dapat memberikan nilai lebih.

Beberapa contoh cara mereka dapat melakukan tindakan ini termasuk menyediakan edisi terbatas atau penawaran eksklusif atau memberikan kejutan dan menyenangkan pelanggan jika memungkinkan. Membuat pelanggan senang di awal akan mengurangi dampak jika terjadi kesalahan pada masa depan.

Meskipun perwakilan manusia tetap menjadi komponen penting dari setiap strategi layanan pelanggan, kemajuan teknologi seperti otomatisasi dan AI dapat membantu organisasi melayani lebih banyak pelanggan secara lebih efektif dan menyederhanakan operasi. Secara khusus, ada minat yang berkembang dalam pengoptimalan alur kerja yang menggunakan AI, atau otomatisasi cerdas. Agen AI dapat diintegrasikan ke dalam situs web dan aplikasi untuk meningkatkan efisiensi pusat panggilan dan mengurangi biaya.

AI dapat memberikan dukungan obrolan otomatis, rekomendasi skrip langsung untuk perwakilan dalam panggilan telepon dengan pelanggan, resolusi masalah prediktif, dan peningkatan lainnya yang membantu perwakilan layanan pelanggan melakukan pekerjaan mereka dengan lebih cepat dan lebih efektif.

Secara terpisah, AI dapat membantu meningkatkan produktivitas agen dengan menyediakan akses ke insight dan informasi relevan yang dapat mereka gunakan untuk menanggapi pertanyaan dengan lebih cepat. Dengan IBM® watsonx Orchestrate™, bisnis dapat membangun agen AI cerdas untuk layanan pelanggan yang memprioritaskan keamanan data dan melindungi informasi pelanggan.

Lebih rumit untuk mengelola dukungan pelanggan saat ini daripada sebelumnya. Kita telah melewati hari-hari saat pelanggan mencoba menghubungi organisasi secara individu melalui dua saluran dominan saat itu—saluran telepon layanan pelanggan atau dengan menulis surat.

Organisasi sering menerapkan strategi dukungan pelanggan di mana semua masalah layanan pelanggan masuk ke satu meja bantuan. Di sana, masalah tersebut dapat diarahkan ke perwakilan yang tersedia yang dapat mengatasi masalah berdasarkan keahlian atau ketersediaan mereka.

Sekarang, pelanggan memiliki berbagai saluran untuk menerima dan mengirim komunikasi, seperti media sosial berbasis teks, video online, ruang obrolan, forum bantuan, dan chatbot.

Dengan demikian, tim layanan pelanggan garda depan harus mahir dalam menangani masalah pelanggan secara real-time di mana pun masalah muncul. Tim-tim ini harus memahami bahwa pelanggan lain dapat dengan mudah melihat apakah suatu organisasi menanggapi pertanyaan pelanggannya dan mengetahui dengan pasti hal yang dikatakan oleh organisasi tersebut.

Pendekatan layanan pelanggan modern berarti banyak organisasi harus berinvestasi dalam inisiatif pengembangan talenta untuk mempersiapkan perwakilan layanan pelanggan untuk masa depan.

Sebagai contoh, layanan pelanggan saat ini berlangsung dalam lingkungan omnichannel di mana mereka mungkin perlu melakukan triase percakapan yang terjadi di beberapa saluran. Organisasi dapat meningkatkan waktu respons dengan menerapkan chatbot untuk memahami permintaan umum pelanggan.

Sementara strategi otomatisasi ini menghemat biaya, organisasi harus cepat beralih ke operator manusia di tim dukungan pelanggan jika chatbot tidak berhasil menyelesaikan masalah pelanggan itu. Mempertahankan standar layanan pelanggan tingkat tinggi sangatlah penting.

Yang memperumit permintaan ini adalah bahwa permintaan tersebut dilihat oleh ribuan, mungkin jutaan orang, yang pada gilirannya menimbulkan lebih banyak masalah layanan pelanggan melalui percakapan dari mulut ke mulut. Sebagai contoh, pelanggan yang mengeluh tentang produk yang segera gagal berfungsi hanya beberapa hari setelah pembelian dapat membuat beberapa calon pelanggan yang membaca pesan tersebut ragu-ragu membeli produk yang sama.

Situasi ini bisa berakibat dua sisi. Pelanggan yang mendiskusikan pengalaman positif yang mereka miliki dengan merek dapat membantu organisasi merekrut pelanggan baru.

Sedangkan banyak pelanggan mungkin lebih suka berbicara langsung dengan seorang representatif, ada juga yang lebih senang mencari dan menyelesaikan solusi masalah mereka sendiri. Oleh karena itu, organisasi sebaiknya berinvestasi dalam sumber daya pendidikan seperti pertanyaan yang sering diajukan (FAQ) dan basis data informasi yang lebih besar untuk menyediakan informasi yang melimpah bagi pelanggan yang lebih suka mencari jawaban sendiri.

Pendekatan ini meningkatkan kegunaan solusi untuk sebagian pelanggan dan mengurangi beberapa biaya keuntungan karena tidak mengharuskan perwakilan dukungan pelanggan untuk melakukan percakapan satu per satu yang mahal. Hal ini juga membebaskan agen dukungan lainnya untuk berurusan langsung dengan lebih banyak pelanggan yang lebih memilih untuk meminta perwakilan memandu mereka melalui solusi.

Sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) adalah cara yang bagus untuk mengetahui lebih banyak tentang pelanggan yang sudah ada dan pelanggan baru. CRM sangat penting bagi operasi layanan pelanggan untuk mengetahui apakah dan kapan pelanggan memiliki masalah, apakah masalah tersebut telah diselesaikan, dan langkah-langkah tindak lanjut yang diperlukan yang mungkin timbul.

Hal ini juga dapat menentukan apakah pelanggan tertentu membeli lebih banyak atau lebih sedikit produk dibandingkan sebelumnya, sehingga memungkinkan organisasi untuk menerapkan sumber daya yang tepat untuk memaksimalkan nilai. Namun, organisasi harus melindungi data pelanggan ini dengan cara apa pun, karena ada kewajiban hukum dan reputasi untuk menjaga informasi pelanggan.

Secara terpisah, teknologi AI dapat membantu mengembangkan loop umpan balik pelanggan yang andal yang membantu bisnis mengelola umpan balik pelanggan dengan cara yang ringkas. Alat otomatisasi dapat digunakan untuk membuat permintaan dan tanggapan masukan sederhana, yang membebaskan anggota tim layanan pelanggan untuk mengatasi masalah yang lebih mendesak.

Tidak ada strategi layanan pelanggan yang lengkap tanpa metrik, KPI, dan pengukuran berkelanjutan. Organisasi harus memiliki indikator kinerja utama (KPI) yang tepat untuk kepuasan pelanggan dan harus melacaknya secara rutin.

Organisasi harus memastikan bahwa mereka memiliki tujuan layanan pelanggan yang ditetapkan dengan baik dan dapat dicapai. Cara yang baik untuk melakukannya adalah dengan menggunakan kerangka kerja SMART (spesifik, terukur, dan dapat dicapai dalam jangka waktu yang wajar), yang memastikan tujuan memiliki target yang konkret. Dengan cara ini, organisasi dapat dengan mudah menilai apakah mereka berhasil atau tidak.

Misalnya, hampir tidak mungkin untuk memastikan kebahagiaan pelanggan 100% sempurna. Dan juga tidak mungkin setiap pelanggan yang mengadukan masalah kepada petugas layanan pelanggan akan meninggalkan interaksi tersebut dengan puas. Pertama-tama, mereka harus membandingkan kinerja organisasi di area-area utama ini, menetapkan target spesifik untuk perbaikan dan melacak kemajuan.

Meskipun setiap organisasi memiliki tolok ukur dan tujuan unik yang berbeda, berikut adalah beberapa metrik yang dapat mereka ukur untuk menentukan tujuan SMART tersebut.

• Waktu respons pertama yang ditingkatkan: Organisasi harus melacak seberapa cepat anggota tim layanan pelanggan mereka dapat mengidentifikasi dan merespons masalah layanan pelanggan.
• Waktu penyelesaian: Sayang sekali, hanya sedikit masalah layanan pelanggan yang dapat diselesaikan segera, dan beberapa memerlukan waktu beberapa hari, beberapa minggu, atau bahkan lebih lama untuk diselesaikan. Sebuah studi baru-baru ini menemukan hampir 60% eksekutif merasa kontak pertama mereka dengan pelanggan buruk atau kurang memadai. Oleh karena itu, organisasi harus melacak lama waktu yang dibutuhkan untuk memastikan bahwa masalah pelanggan telah diatasi dan pelanggan merasa puas.
• Skor kepuasan pelanggan (CSAT): Untuk memahami keberhasilan strategi layanan pelanggan, organisasi dapat membuat dan melacak survei kepuasan pelanggan yang dapat membantu organisasi lebih memahami hal yang dipikirkan dan dirasakan oleh pelanggan mereka. Melakukan hal tersebut memastikan organisasi tahu apakah mereka unggul dalam memberikan nilai pelanggan atau gagal. Organisasi sering kali mengidentifikasi skor ini melalui survei.
• Net promoter score (NPS) : Skor ini menanyakan kepada pelanggan mengenai seberapa besar kemungkinan mereka akan merekomendasikan suatu produk atau layanan kepada jaringan mereka. Ini adalah titik data yang kuat untuk menunjukkan bahwa organisasi memberikan begitu banyak nilai kepada pelanggannya. Salah satu tanda utama dari nilai ini adalah ketika pelanggan individu secara sukarela menceritakan kepada teman, keluarga, atau rekan kerja mereka betapa mereka menikmati solusi yang ditawarkan oleh organisasi tersebut.
• Tingkat retensi pelanggan: Memahami apakah pelanggan terus membeli solusi organisasi sangat penting untuk mengukur kesehatan organisasi secara keseluruhan. Tingkat retensi yang tinggi merupakan indikator positif dari kepuasan dan loyalitas pelanggan, yang menunjukkan bahwa organisasi memenuhi atau melampaui harapan pelanggannya.

Organisasi harus terus berinvestasi dalam layanan pelanggan yang kuat untuk memastikan bahwa mereka mempertahankan pelanggan mereka yang sudah ada dan mendapatkan pelanggan yang baru baik melalui referensi atau dari mulut ke mulut yang positif. Menyediakan layanan pelanggan yang lebih baik dibandingkan pesaing adalah salah satu cara untuk mengembangkan bisnis dan mempertahankan reputasi yang kuat. Dengan mengikuti pedoman sebelumnya, organisasi dapat berkembang di pasar digital yang semakin kompetitif.

AI diperkirakan tidak akan hilang dalam waktu dekat. Bahkan, 85% eksekutif mengatakan bahwa AI generatif akan berinteraksi langsung dengan pelanggan dalam dua tahun ke depan, menurut IBM Institute of Business Value (IBV). Meskipun bisnis sangat ingin menerapkan gen AI, penting bagi para pemimpin bisnis untuk bersabar dan tidak membiarkan AI memberikan hasil yang kurang ideal.

IBM telah membantu perusahaan menerapkan AI tepercaya di ruang ini selama lebih dari satu dekade. AI generatif memiliki potensi lebih lanjut untuk mengubah layanan pelanggan dan lapangan secara signifikan dengan kemampuan untuk memahami pertanyaan yang kompleks dan menghasilkan respons percakapan yang lebih mirip manusia.

IBM watsonx Orchestrate adalah solusi yang dapat membangun agen AI untuk layanan pelanggan pada antarmuka intuitif IBM tanpa harus menulis kode. Pelanggan saat ini mengharapkan layanan yang luar biasa, dan hal itu tidak bisa terwujud tanpa kolaborasi antara kecerdasan buatan (AI) dan agen manusia.