Tren layanan pelanggan teratas

Retensi pelanggan semakin rapuh, didorong oleh pergeseran perilaku, pengaruh sosial, dan kemudahan untuk berpindah merek. Terlebih lagi, organisasi harus selalu mengikuti perubahan dalam pengalaman layanan pelanggan demi meningkatkan kepuasan pelanggan, mengumpulkan masukan dari pelanggan dan memenuhi kebutuhan pelanggan yang semakin meningkat.

Sebuah studi Gartner tahun 2025 menemukan bahwa 51% pemimpin layanan dan dukungan memprioritaskan peningkatan pendapatan penjualan lebih dari yang mereka lakukan tahun lalu.¹ Layanan pelanggan adalah komponen penting dari strategi ini. Layanan pelanggan yang baik dapat memperkuat loyalitas merek, sedangkan layanan yang buruk dapat mengikis kepercayaan dan retensi. Memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa sambil menghormati privasi data adalah cara terbaik untuk mempertahankan keunggulan kompetitif organisasi.

Kecerdasan buatan (AI) dengan cepat membentuk kembali pengalaman layanan pelanggan. Konsumen saat ini mengharapkan respons yang cepat dan resolusi yang mulus dan semakin nyaman dengan, dan terkadang bahkan lebih suka, dukungan yang didukung AI. Teknologi seperti chatbot cerdas, analisis prediktif, dan agen AI yang canggih memungkinkan bisnis memenuhi ekspektasi yang meningkat dengan kecepatan yang lebih besar, pengalaman yang dipersonalisasi, dan efisiensi.

Layanan pelanggan teratas menuntut lebih dari sekadar responsif—layanan pelanggan teratas ini membutuhkan kecerdasan, personalisasi, dan pandangan ke depan. Berikut ini adalah beberapa tren dan teknologi baru terkini yang membentuk dunia masa depan layanan pelanggan.

AI memungkinkan respons yang lebih cepat, dukungan yang lebih cerdas, dan pengalaman yang lebih personal. Faktanya, pengadopsi AI yang matang (organisasi yang mengoperasikan atau mengoptimalkan AI ke dalam fungsi layanan pelanggan mereka) melaporkan persentase kepuasan pelanggan 17% lebih tinggi.²

Peran AI dalam dukungan pelanggan berkembang pesat, dengan kemajuan yang jelas dalam kemampuan. Chatbot dasar terus menangani pertanyaan rutin berbasis aturan, menawarkan respons cepat untuk pertanyaan sederhana. Asisten virtual yang lebih canggih, yang didukung oleh AI generatif dan model bahasa besar (LLM), dapat memberikan respons yang alami dan sesuai konteks serta mengelola berbagai tugas satu langkah yang lebih kompleks.

Yang paling terdepan adalah AI agen—agen otonom yang melampaui percakapan. Agen AI dapat memutuskan, merancang alur kerja, dan terhubung dengan alat eksternal seperti antarmuka pemrograman aplikasi (API), basis data, atau bahkan agen AI lainnya untuk menyelesaikan masalah kompleks melalui algoritma canggih. Agen khusus ini dioptimalkan untuk fungsi spesifik—seperti penagihan, penjadwalan, atau pemecahan masalah—dan merupakan lompatan besar berikutnya dalam otomatisasi layanan pelanggan.

Bahkan di dunia teknologi maju, koneksi manusia itu penting. Pelanggan masih beralih ke agen langsung untuk masalah sensitif, mendesak, atau bernuansa. Melatih dan memberdayakan agen layanan dengan kecerdasan emosional dan empati sama pentingnya dengan mengoptimalkan tumpukan teknologi.

AI semakin digunakan untuk menambah dan meningkatkan kinerja mereka, bukan menggantikan agen layanan pelanggan. Penelitian oleh National Bureau of Economic Research (NBER) menunjukkan bahwa ketika tenaga profesional dukungan pelanggan diberikan akses ke agen AI, produktivitas mereka rata-rata meningkat 14%.³

Platform dukungan saat ini melengkapi agen manusia dengan rekomendasi real-time, tanggapan yang disarankan, dan konteks historis berdasarkan analisis sentimen saat dibutuhkan. Dengan mengurangi beban kognitif dan merampingkan pengambilan keputusan, AI memungkinkan agen untuk fokus pada apa yang mereka lakukan terbaik: menunjukkan empati, melakukan penilaian, dan membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat.

Sistem Advanced AI dapat membantu tugas pascainteraksi, seperti meringkas percakapan, menyelesaikan catatan manajemen hubungan pelanggan (CRM) secara otomatis, dan menandai tindak lanjut. Akibatnya, AI meningkatkan hasil pelanggan dan meningkatkan peran profesional dukungan, mengubah interaksi layanan pelanggan menjadi peluang untuk interaksi pelanggan.

Pengenalan suara didukung AI mengubah dukungan telepon tradisional. Pelanggan sekarang dapat menjelaskan masalah mereka dalam bahasa sederhana, bukan menavigasi menu “tekan 1” yang membuat frustrasi. Sistem pengenalan suara interaktif (IVR) modern menggunakan AI percakapan untuk memahami dan merespons secara alami dan menjadikan pengalaman lebih cepat, lebih intuitif, dan tidak terlalu membuat stres.

Peningkatan ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan tetapi juga mengoptimalkan operasi pusat kontak. Salah satu bank besar di Inggris, misalnya, mengalami peningkatan kepuasan sebesar 150% untuk beberapa jawaban setelah menerapkan natural language understanding dalam sistem pendukungnya.⁴

Interaksi yang lebih personal mencerminkan masa depan layanan pelanggan, di mana setiap momen disesuaikan dengan individu. 66% manajer layanan pelanggan global yang mengoptimalkan AI menggunakan AI generatif untuk meningkatkan personalisasi.² Hiper-personalisasi membawa layanan pelanggan ke tingkat berikutnya dengan menggunakan data real-time dan AI untuk membuat setiap interaksi terasa lebih relevan.

Tidak seperti personalisasi tradisional, yang menggunakan informasi dasar dari masa lalu, hiper-personalisasi lebih pintar dan lebih proaktif. Hal ini lebih dari sekadar menggunakan nama pelanggan atau pembelian sebelumnya—tim layanan sekarang memanfaatkan preferensi pelanggan, perilaku browsing, dan insight lainnya untuk menawarkan bantuan dan saran yang tepat waktu. Pendekatan ini membantu perusahaan menawarkan dukungan atau rekomendasi tepat pada saat yang paling membantu, membangun hubungan yang lebih kuat dan membuat layanan yang dipersonalisasi terasa lebih autentik.

Pelanggan saat ini tidak berpikir dalam saluran—mereka berpikir dalam pengalaman. Mereka mungkin memulai dengan obrolan web, menindaklanjuti melalui email dan menyelesaikan percakapan melalui telepon, tetapi mengharapkan seluruh interaksi terasa seperti satu rangkaian yang berkesinambungan.

Ini berarti tim layanan pelanggan perlu mengatur interaksi pelanggan di seluruh pusat panggilan, teks, media sosial, dan email. Konteks penuh perlu dipertahankan di semua titik kontak ini sehingga pelanggan tidak perlu mengulang atau mundur.

Untuk mencapai tingkat kelancaran ini, diperlukan lebih dari sekadar menyediakan dukungan omnichannel— dibutuhkan koordinasi yang cermat serta pemantauan metrik secara konsisten di balik layar. Sistem dukungan harus mampu mengintegrasikan data pelanggan, riwayat interaksi, dan preferensi secara real-time agar agen maupun alat bantu AI dapat melanjutkan percakapan dari titik terakhir. Orkestrasi ini meningkatkan kepuasan pelanggan dan mendorong efisiensi dengan mengurangi gesekan dan redundansi di seluruh perjalanan pelanggan.

Meskipun pelanggan mengharapkan pengalaman yang mulus di seluruh saluran, banyak yang sekarang lebih memilih pesan sebagai metode kontak utama mereka. Perpesanan menawarkan kenyamanan komunikasi asinkron—memungkinkan pengguna memulai dan menghentikan percakapan pada waktu mereka sendiri—tanpa menunggu panggilan masuk atau menavigasi menu telepon. Platform seperti WhatsApp, SMS, DM Instagram, dan obrolan dalam aplikasi telah menjadi saluran utama, terutama untuk pengguna mobile yang mencari interaksi yang cepat dan alami.

Untuk memenuhi ekspektasi ini, organisasi harus membangun infrastruktur yang mendukung keterlibatan real-time atau nyaris seketika dan waktu respons yang cepat di seluruh platform perpesanan. Asisten yang berbasis AI sekarang menangani sebagian besar percakapan awal, menawarkan jawaban cepat, membimbing pengguna melalui alur kerja, dan meningkatkan ke agen manusia saat diperlukan. Menggabungkan otomatisasi dengan dukungan manusia membantu bisnis merespons dengan cepat dan menindaklanjuti, membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat dari waktu ke waktu.

AI mengubah layanan mandiri menjadi pengalaman yang lebih cerdas dan lebih dinamis. Basis pengetahuan adaptif menggantikan FAQ statis, memberikan dukungan yang lebih relevan dan responsif. Agen virtual memandu pengguna melalui tugas-tugas beberapa langkah dan portal yang dipersonalisasi yang menampilkan konten yang relevan berdasarkan perilaku pelanggan, semuanya tanpa memerlukan agen manusia.

Pelanggan saat ini senang membantu diri sendiri—jika alat bekerja. Platform layanan mandiri modern sekarang memiliki fitur UX yang efisien dan backend cerdas yang mempersonalisasi hasil dengan menggunakan mesin rekomendasi yang dilatih pada riwayat pencarian, perilaku masa lalu, dan niat pelanggan. Hasilnya adalah resolusi yang lebih cepat, kepuasan pelanggan yang lebih besar, dan mengurangi beban pada tim dukungan.

Organisasi terkemuka beralih dari mengatasi masalah ke mencegahnya. Alih-alih menunggu pelanggan melaporkan masalah, AI sekarang melihat tanda-tanda awal masalah—seperti frustrasi, masalah teknis, atau penggunaan yang lebih jarang. Peringatan ini membantu pakar layanan pelanggan melangkah lebih awal, baik dengan membagikan kiat bermanfaat, memperingatkan tentang kemungkinan pemadaman, atau menawarkan perbaikan cepat.

Dengan memecahkan masalah sebelum masalah membesar, perusahaan membuat segalanya lebih lancar bagi pelanggan dan agen dukungan. Dukungan proaktif dengan cepat menjadi cara untuk menonjol dan memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa.

Pelanggan memiliki interaksi dengan banyak perusahaan yang berbeda sepanjang hidup mereka. Mereka dapat dengan mudah membedakan antara organisasi yang menyediakan layanan pelanggan yang baik dan organisasi yang meremehkan atau kurang berinvestasi di dalamnya. Layanan pelanggan yang buruk menjadi hambatan utama untuk pertumbuhan bisnis dan retensi pelanggan.

Menyediakan layanan pelanggan yang unggul membutuhkan organisasi untuk selalu mengikuti tren baru agar dapat memenuhi harapan pelanggan. Pandemi ini mempercepat transformasi digital dan meningkatkan standar dukungan yang cepat dan personal—menjadikannya semakin penting bagi merek untuk beradaptasi.

Lebih banyak organisasi yang merangkul teknologi canggih seperti AI generatif, AI agen, dan machine learning. Faktanya, 51% dari semua pengadopsi AI yang matang dan 71% pengoptimal AI mengatakan bahwa menggunakan AI dalam layanan pelanggan telah membantu mereka meningkatkan pendapatan.²

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