AI dalam pengalaman pelanggan (CX)
AI dalam pengalaman pelanggan (CX) melibatkan penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) ke semua komponen perjalanan pelanggan dalam suatu perusahaan.
Pengalaman pelanggan telah menjadi contoh penggunaan yang berharga untuk teknologi yang didukung AI karena pelanggan terus mengharapkan lebih banyak dari bisnis. Teknologi AI yang digunakan dengan pendekatan ini dapat mencakup machine learning, pemrosesan bahasa alami (NLP), Robotic Process Automation, analisis prediktif, dan banyak lagi. Mengintegrasikan AI adalah komponen utama dari setiap perjalanan transformasi digital modern.
AI meningkatkan interaksi pelanggan dengan menganalisis dan menyortir data pelanggan dalam jumlah besar. Analisis data menghasilkan pengalaman pelanggan yang sangat personal yang memenuhi kebutuhan pelanggan di semua titik kontak dan meningkatkan efisiensi operasional.
Kapasitas untuk data dan analisis mendalam adalah apa yang membedakan pengalaman pelanggan AI dari pendekatan lain. Kemampuannya untuk mendeteksi pola, meninjau riwayat pembelian, dan memantau perilaku media sosial memungkinkan bisnis untuk menyesuaikan preferensi dan interaksi pelanggan, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan sejak awal.
Berita + Insight AI terbaru
Temukan insight dan berita yang dikurasi oleh para pakar tentang AI, cloud, dan lainnya di Buletin Think mingguan.
Pelanggan saat ini memiliki harapan tinggi bagi perusahaan untuk memberikan pengalaman end-to-end. Perusahaan perlu mencari cara untuk memenuhi kebutuhan pelanggan tersebut. Para pemimpin bisnis harus mempertimbangkan strategi yang membuat mereka menjadi yang terdepan dalam menerapkan teknologi baru dan menjaga konsumen tetap senang.
Dengan alat-alat AI, perusahaan dapat mengambil sejumlah besar data dan menganalisis perilaku dan interaksi pelanggan. Secara terpisah, solusi AI dan alat AI generatif dapat membangun chatbot yang didukung AI untuk mengelola dukungan pelanggan dan menyediakan asisten virtual bagi pelanggan.
Penerapan teknologi AI mungkin berisiko, tetapi dapat memiliki keuntungan yang tinggi jika diterapkan dengan baik. Ini termasuk mendengarkan, menguji, dan kemudian memanfaatkan inovasi. Dengan menerapkan AI, bisnis dapat memanfaatkan masukan pelanggan dan pengalaman pengguna untuk mempersonalisasi interaksi dengan pelanggan dan mendapatkan kepercayaan dan keandalan.
Ada beberapa manfaat utama dari sistem pengalaman pelanggan yang didukung AI:
Salah satu manfaat utama dari alat AI adalah penggunaan algoritma machine learning untuk mendapatkan insight yang berharga tentang perilaku pelanggan. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk melacak minat dan preferensi pelanggan untuk kemudian menyesuaikan rekomendasi. Pendekatan yang dipersonalisasi ini dapat meningkatkan loyalitas pelanggan dan konversi penjualan.
Chatbot yang didukung AI semakin populer seiring dengan peningkatan teknologi. Perutean AI sekarang dapat memprediksi mengapa pelanggan tertentu mencari bantuan. Chatbot menggunakan AI percakapan untuk bertindak sebagai pusat kontak bagi pelanggan yang mencari jawaban cepat atas pertanyaan dan cara untuk menyelesaikan masalah sederhana kapan saja sepanjang hari.
Salah satu manfaat AI adalah kemampuannya untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber, termasuk online, di dalam toko, seluler, dan media sosial. Hal ini memberikan pilihan kepada pelanggan untuk beralih antar saluran di waktu luang mereka tanpa gangguan dan kemungkinan besar akan membantu mereka terus berinteraksi dengan bisnis.
Pelanggan memberikan masukan dengan berbagai cara dan melalui berbagai saluran. AI dapat menganalisis teks dari masukan ini dan menentukan sentimen melalui analisis sentimen. Tindakan ini dapat membantu bisnis memahami pelanggannya pada tingkat yang lebih dalam dan benar-benar memahami apa yang dirasakan pelanggan terhadap suatu produk.
Pelanggan saat ini mengharapkan tindakan real-time, dan dengan AI bisnis dapat memodifikasi perjalanan pelanggan di tempat. Alat AI dapat menyesuaikan konten situs web untuk menyoroti produk yang lebih selaras dengan apa yang dicari pelanggan saat itu.
Menambahkan AI ke dalam pengalaman pelanggan dapat meningkatkan sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM). CRM yang didukung AI dapat mengotomatiskan tugas, seperti entri data dan penilaian prospek, dan membantu perwakilan penjualan memprediksi prospek mana yang kemungkinan akan dikonversi. Ini dapat membantu tim penjualan meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka.
Menerapkan AI ke area pengalaman pelanggan dalam bisnis memang menarik, tetapi juga menimbulkan beberapa tantangan.
Lebih sedikit interaksi manusia: Meskipun AI adalah teknologi yang efisien dan revolusioner, teknologi ini bisa jadi kurang memberikan sentuhan manusia yang mungkin diharapkan oleh pelanggan. Seorang pelanggan kemungkinan masih mengharapkan beberapa tingkat keterlibatan dan empati manusia. Penggunaan AI secara berlebihan dapat mengakibatkan pelanggan merasa kurang terhubung.
Integrasi sistem yang lebih kompleks: Menerapkan sistem yang didukung oleh AI ke dalam sistem layanan pelanggan yang sudah ada mungkin saja menantang dan rumit. Integrasi perlu diselaraskan dengan sempurna sehingga pengalaman pelanggan tidak terpengaruh secara negatif.
Kurangnya kepercayaan pelanggan: Sistem AI memang menarik, tetapi membangun kepercayaan pelanggan tetap menjadi hal yang sulit. Beberapa pelanggan skeptis tentang interaksi yang didukung AI dan keakuratan solusi.
Bisnis besar telah mulai memanfaatkan kekuatan AI dalam pengalaman pelanggan dan mulai melihat ROI-nya. Di bawah ini adalah beberapa contoh bagaimana AI dalam pengalaman pelanggan mengubah cara bisnis berinteraksi dengan pelanggan mereka dan mengubah model bisnis agar lebih selaras untuk memenuhi kebutuhan konsumen.
Solusi Wimbledon yang didukung AI
Wimbledon, salah satu turnamen tenis paling terkenal di dunia, bermitra dengan IBM Consulting untuk menciptakan insight yang dihasilkan AI dan pengalaman digital kelas dunia.
Solusi AI generatif siap perusahaan memberikan ringkasan pra-pertandingan dan analisis pasca-pertandingan. Secara terpisah, dengan menggunakan model yang dilatih dan disetel di IBM watsonx.ai, aplikasi AI generatif mengekstrak dan meringkas data yang relevan dan menghasilkan cerita dalam bahasa alami.
Analisis prediktif Starbucks
Starbucks menggunakan AI untuk “memperkuat hubungan antarmanusia.”1 Melalui inisiatif Deep Brew, Starbucks membangun serangkaian alat AI untuk meningkatkan kualitas bisnis kopi dan pengalaman pelanggan di dalam toko.
Alat ini menggunakan machine learning dan analisis prediktif untuk mempersonalisasi pesan pemasaran, yang mendorong retensi dan meningkatkan alur kerja. Alat ini digunakan pada aplikasi selulernya untuk menyarankan item menu berdasarkan riwayat pesanan dan lokasi pelanggan, di antara faktor-faktor lainnya.
Transformasi digital Boots UK
Peritel kesehatan dan kecantikan dan rantai farmasi membutuhkan peningkatan infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dunia e-commerce yang terus berkembang. Boots bekerja dengan IBM untuk mentransfer program lama ke IBM Cloud dan bekerja bersama dengan menggunakan Red Hat OpenShift pada platform kontainer IBM Cloud untuk membangun, mereplikasi, dan menguji lingkungan digital.
Infrastruktur yang dimodernisasi memungkinkan Boots menangani acara penjualan besar, seperti Black Friday, dan peluncuran produk utama dengan mudah. Selain itu, transformasi meningkatkan fungsi pencarian situs dan fitur yang dipersonalisasi untuk etalase produk.
Sistem rekomendasi Amazon
Sistem AI Amazon telah merevolusi belanja e-commerce dengan memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi kepada pelanggan. Sistem berbasis data menganalisis perilaku pelanggan, riwayat pembelian, riwayat keranjang belanja, dan banyak lagi untuk memahami demografi mereka dan memahami apa yang mungkin dibeli pelanggan lain.
Amazon menggunakan NLP untuk mengekstrak informasi tentang ulasan pelanggan dan deskripsi produk.2Secara terpisah, perusahaan menggunakan machine learning dan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengelola sistem rekomendasinya. Sistem ini melatih model berdasarkan data historis dan memberikan prediksi produk yang akurat kepada konsumen melalui pendekatan omnichannel.
AI cenderung memegang peran yang lebih besar dalam pengalaman pelanggan karena ada lebih banyak kemajuan yang tercipta. Berikut adalah beberapa prediksi untuk sisa tahun ini dan seterusnya.
Kemajuan dalam teknologi terkait lainnya, seperti augmented reality (AR) dan virtual reality (VR), kemungkinan akan lebih banyak digunakan. Sebagai contoh, pelanggan dapat membuat versi digital diri mereka sendiri untuk mencoba pakaian dalam lingkungan VR sebelum melakukan pembelian. Jenis kemajuan ini dapat mengubah cara pelanggan berinteraksi dan terhubung dengan bisnis.
Peran AI saat ini adalah membuat proses lebih cepat dan efisien, namun seiring berjalannya waktu, AI akan mengambil peran yang lebih otonom dalam mengelola CX. Integrasi AI di masa depan tampaknya akan menjadi bagian dari ekosistem bisnis itu sendiri, termasuk alat layanan mandiri, yang juga kemungkinan akan semakin umum digunakan.
Intelijensi percakapan kemungkinan besar akan semakin populer di masa mendatang karena saluran online dan telepon bisnis tetap menjadi bagian dari perjalanan CX. Dengan alat yang tepat, intelijensi percakapan memberikan insight yang lebih dalam tentang interaksi pelanggan dan meningkatkan pengalaman karyawan.
Kemajuan teknologi sangat mencengangkan, terutama dalam kaitannya dengan alat yang didukung AI. Namun, kehadiran teknologi baru ini mungkin menimbulkan lebih banyak risiko dan kebutuhan untuk fokus pada etika dan transparansi AI. Pelanggan ingin tahu bagaimana bisnis menggunakan datanya, terutama untuk proses AI. Kepercayaan pelanggan adalah kunci karena AI terus meningkatkan pengalaman pelanggan.
Sumber daya
erdayakan tim layanan pelanggan Anda dan buat pelanggan puas dengan Agen Layanan Pelanggan watsonx yang siap pakai, dirancang khusus untuk kebutuhan bisnis Anda
Hindarkan pelanggan dari pengalaman buruk. Gunakan agen AI untuk mendorong kepuasan pelanggan dan ROI yang lebih tinggi.
Membayangkan, merancang, dan memberikan pengalaman yang lebih cerdas di seluruh perjalanan pelanggan untuk membuka nilai dan mendorong pertumbuhan.
Catatan kaki
1 How Does the Amazon Recommendation System Work?, Baeldung, 18 Maret 2024