Apa itu otomatisasi pusat kontak?

Otomatisasi pusat kontak mengacu pada penggunaan teknologi yang didukung AI untuk mengotomatiskan proses layanan pelanggan rutin dan tugas berulang. Dengan mengotomatiskan proses tertentu di pusat kontak, agen manusia organisasi dapat bekerja lebih efisien dan tersedia bagi pelanggan dengan masalah yang lebih kompleks untuk dipecahkan.

Otomatisasi tugas rutin yang sebelumnya dilakukan oleh manusia dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan akurasi layanan pelanggan secara keseluruhan, yang pada akhirnya berdampak besar pada pengalaman pelanggan (CX) secara keseluruhan. Beberapa contoh penggunaan potensial untuk otomatisasi pusat kontak adalah chatbots, respons suara interaktif (IVR), otomatisasi proses robotik (RPA), pusat kontak sebagai layanan (CCaaS), dan basis pengetahuan online. Teknologi baru ini, seperti analisis prediktif dan forecasting, menawarkan banyak potensi bagi organisasi yang ingin mengatasi permintaan konsumen yang terus meningkat dan bagaimana interaksi pelanggan berperan dalam kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

Agen manusia dan agen virtual saling melengkapi untuk memberikan layanan pelanggan tingkat atas dan keduanya sangat penting untuk kelancaran implementasi otomatisasi alur kerja dan efisiensi operasional. Secara terpisah, otomatisasi pusat kontak sering dapat menerapkan perangkat lunak pusat panggilan untuk mengelola perutean panggilan dan volume panggilan.

Pelanggan menginginkan pengalaman pelanggan yang mudah saat berbisnis dengan organisasi. Tidak peduli apa produk atau layanan yang mereka beli, mereka menginginkannya menjadi proses yang mulus. Dan bisnis akhirnya mulai menyadari pentingnya kecerdasan buatan, AI generatif, dan alat otomatisasi untuk layanan pelanggan yang hebat.

Sejumlah besar organisasi telah menerapkan AI generatif dalam layanan pelanggan, menurut laporan IBM Institute for Business Value terkini¹. Para peneliti mensurvei hampir 1.500 pemimpin layanan pelanggan dan menemukan bahwa 67% sudah menggunakan teknologi. Dan lebih dari 40% menggunakan gen AI baru untuk membuat kasus uji guna melatih AI percakapan.

Bisnis belajar bahwa layanan pelanggan yang luar biasa tidak lagi hanya menjadi prioritas, tetapi juga persyaratan. Pelanggan mengharapkan pengalaman yang lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih personal, di mana pun mereka menghubungi bisnis tersebut. Dan sekarang dapat dilakukan tanpa perlu staf tambahan pusat panggilan atau departemen layanan pelanggan. Alat otomatisasi membatasi tugas-tugas yang memakan waktu dan membantu penelepon lebih cepat dari sebelumnya.

Penelitian juga menunjukkan 97% penyedia layanan pelanggan melaporkan bahwa AI percakapan memiliki dampak positif pada kepuasan pelanggan².

Penting untuk dicatat bahwa otomatisasi pusat kontak dan otomatisasi pusat panggilan sedikit berbeda, meskipun keduanya sering digunakan secara bergantian. Namun, otomatisasi pusat panggilan hanyalah bagian dari otomatisasi pusat kontak. Misalnya, bisnis dengan pendekatan layanan pelanggan omnichannel dapat memilih untuk mengotomatiskan pusat kontaknya, tetapi saluran tertentu—seperti telepon, situs web, atau aplikasi—kemudian juga perlu diotomatisasi.

Ketika bisnis mulai mengadopsi otomatisasi ke dalam pusat kontak mereka, sangat penting untuk mengimplementasikannya secara efektif untuk memaksimalkan potensinya. Praktik terbaik ini dapat membantu bisnis memenuhi kebutuhan pelanggan dan menyelesaikan masalah pelanggan dengan lebih tepat waktu daripada sebelumnya.

Sebelum menerapkan sistem otomatis apa pun, sangat penting untuk menentukan tujuan dan sasaran yang jelas. Apakah tujuannya adalah untuk mengurangi waktu tunggu, meningkatkan resolusi panggilan pertama, atau memangkas biaya operasional, memiliki visi yang jelas akan memandu proses otomatisasi. Penting untuk mengidentifikasi tugas mana yang dapat diotomatisasi secara efektif, seperti pertanyaan yang sering diajukan (FAQ), pemecahan masalah dasar, atau penjadwalan janji temu, sambil memahami tugas mana yang masih memerlukan campur tangan manusia. Mendefinisikan ruang lingkup dengan benar membantu memastikan bahwa otomatisasi menambah nilai tanpa mengorbankan kualitas layanan.

Pelanggan saat ini berinteraksi dengan bisnis di berbagai platform, termasuk panggilan pelanggan, obrolan langsung, email, media sosial, dan aplikasi mobile. Praktik terbaik utama untuk otomatisasi pusat kontak adalah menerapkan otomatisasi omnichannel, di mana semua saluran terintegrasi dan dikelola dalam sistem terpadu dan menggunakan satu yang terintegrasi dengan mudah dengan CRM yang ada. Hal ini mendorong konsistensi dalam interaksi pelanggan, karena respons otomatis dapat diteruskan dengan lancar dari satu saluran ke saluran lainnya. Misalnya, pelanggan yang memulai percakapan melalui chat dapat dengan lancar beralih ke email atau dukungan suara tanpa harus mengulanginya dan semua informasi pelanggan sudah ada di sana untuk agen.

Saat membawa perangkat lunak otomatisasi, yang terbaik adalah memulai dari yang kecil dengan mengotomatiskan tugas yang lebih sederhana dan lebih dapat diprediksi. Tempat yang baik untuk memulai adalah dengan mengotomatiskan pertanyaan rutin seperti jam kerja, status pesanan, atau FAQ. Karena solusi otomatisasi terbukti efektif, solusi ini dapat ditingkatkan untuk menangani tugas-tugas yang lebih kompleks, seperti dukungan yang dipersonalisasi atau pemrosesan transaksi. Implementasi bertahap memungkinkan bisnis untuk menyempurnakan proses dan mengidentifikasi potensi masalah sejak dini, sehingga meminimalkan risiko yang terkait dengan peluncuran otomatisasi berskala besar.

Otomatisasi yang didukung AI dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memberikan dukungan pelanggan yang dipersonalisasi. Dengan menggunakan alat otomatisasi pusat kontak, organisasi dapat menganalisis data pelanggan dan memberikan rekomendasi yang disesuaikan, menyelesaikan masalah berdasarkan interaksi sebelumnya, atau mengarahkan pelanggan ke agen manusia jika perlu. Pendekatan yang dipersonalisasi membantu menciptakan interaksi yang lebih bermakna dengan pelanggan, yang dapat menghasilkan interaksi pelanggan yang lebih baik dan loyalitas merek.

Agen manusia masih berkaitan dengan layanan pelanggan dan harus dilibatkan ketika ada masalah yang kompleks atau sensitif untuk diselesaikan. Sangat penting untuk merancang proses serah terima yang lancar antara opsi layanan mandiri sistem otomatis dan agen manusia untuk memastikan bahwa pengalaman layanan memuaskan. Ketika otomatisasi mendeteksi bahwa itu tidak dapat sepenuhnya mengatasi kekhawatiran pelanggan, itu harus dapat meningkatkan masalah ke perwakilan manusia yang terampil tanpa menyebabkan penundaan atau frustrasi. Memberikan agen konteks lengkap tentang interaksi sebelumnya akan membantu mereka merespons dengan lebih efektif dan mengurangi upaya pelanggan.

Otomatisasi bukan pengaturan satu kali dan membutuhkan pemantauan dan pengoptimalan yang berkelanjutan. Bisnis harus secara teratur menganalisis indikator kinerja utama (KPI), seperti waktu respons, skor kepuasan pelanggan, waktu penanganan, tingkat resolusi panggilan pertama dan penghematan biaya, untuk menilai efektivitas otomatisasi. Penting untuk terus menganalisis masukan pelanggan untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Karena teknologi otomatisasi terus berkembang, bisnis perlu meningkatkan sistem untuk memanfaatkan fitur dan kemampuan baru. Pendekatan berulang ini memastikan bahwa pusat kontak tetap efisien dan mudah beradaptasi dengan perjalanan pelanggan.

Otomatisasi pusat kontak dapat memainkan peran penting bagi bisnis di dunia teknologi pertama yang serba cepat saat ini. Otomatisasi pusat kontak menawarkan beberapa keuntungan bagi bisnis yang ingin merampingkan operasi mereka dan mengurangi biaya dengan alat seperti chatbot, asisten virtual yang didorong oleh AI, dan portal layanan mandiri.

Pusat kontak tradisional melibatkan biaya tenaga kerja yang signifikan, karena agen manusia diperlukan untuk menangani pertanyaan pelanggan. Otomatisasi mengurangi ketergantungan pada agen manusia untuk tugas-tugas yang berulang, seperti menjawab pertanyaan yang sering diajukan atau memproses permintaan sederhana. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menangani volume interaksi pelanggan yang lebih tinggi tanpa perlu menambah jumlah tenaga kerja secara terus menerus. Seiring waktu, ini menghasilkan penghematan biaya yang besar.

Pelanggan saat ini mengharapkan dukungan instan, 24/7. Sistem otomatis, seperti chatbot dan sistem IVR, memungkinkan bisnis untuk memberikan bantuan segera bahkan di luar jam kerja reguler. Alat-alat ini dapat dengan cepat menjawab pertanyaan dasar dan menawarkan respons real-time, meningkatkan skor kepuasan pelanggan (CSAT) dan memengaruhi peta perjalanan pelanggan. Selain itu, teknologi otomatisasi seperti analisis sentimen dapat membantu organisasi memahami bagaimana perasaan pelanggan dan mengekstrak insight yang bermakna.

Sebuah pusat kontak dapat berfluktuasi ukurannya tergantung pada sejumlah faktor. Misalnya, pusat kontak sering kali menghadapi lonjakan permintaan pelanggan karena faktor-faktor seperti peluncuran produk, musim penjualan, atau krisis. Otomatisasi memungkinkan bisnis untuk menskalakan operasi mereka sendiri dengan cepat tanpa perlu mempekerjakan dan melatih agen tambahan. Sistem yang didukung AI dapat menangani ribuan interaksi secara bersamaan, memastikan bahwa tingkat layanan pelanggan tetap tinggi bahkan selama periode lalu lintas tinggi.

Sistem otomatis mengumpulkan sejumlah besar data interaksi pelanggan, yang dapat dianalisis untuk memberikan insight yang cerdas dan berharga. Bisnis dapat menggunakan data ini untuk mengidentifikasi titik-titik masalah umum, meningkatkan produk dan layanan mereka, serta menyempurnakan strategi contact center mereka. Otomatisasi juga memungkinkan pelacakan metrik kinerja yang lebih baik, seperti waktu respons, waktu resolusi, dan tingkat kepuasan pelanggan, yang dapat digunakan untuk lebih mengoptimalkan operasi dan alur kerja. Teknologi baru juga dapat mengelola entri data dan menyederhanakan prosesnya, mengurangi risiko kesalahan manusia.

Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, agen manusia bebas untuk fokus pada interaksi yang lebih kompleks dan bernilai tambah. Hal ini tidak hanya meningkatkan produktivitas, tetapi juga meningkatkan kepuasan kerja bagi para agen, yang terlibat dalam pekerjaan yang lebih bermakna daripada tugas-tugas tingkat rendah yang berulang-ulang. Otomatisasi juga membantu mengurangi kejenuhan dengan meminimalkan volume tugas yang monoton.

Chatbot adalah salah satu bentuk otomatisasi pusat kontak yang paling umum, yang memberikan tanggapan langsung kepada pelanggan 24/7. Chatbot dapat menangani pertanyaan sederhana, seperti ketersediaan produk, status pesanan, harga, dan FAQ tanpa perlu bantuan agen. Contohnya adalah jika pelanggan meminta ETA pesanan, bot dapat mengakses data pesanan secara real-time dan memberikan pembaruan dalam hitungan detik. Alat otomatisasi ini mengurangi waktu tunggu bagi pelanggan dan risiko kesalahan manusia.

Studi kasus: Camping World mengimplementasikan IBM watsonx Assistant™ untuk menciptakan solusi yang berpusat pada manusia untuk menangani bantuan pelanggan. Pada Maret 2022, interaksi pelanggan meningkat sebesar 40% dan Camping World melihat waktu tunggu turun menjadi 33 detik.

Sistem IVR memungkinkan pelanggan untuk berinteraksi dengan menu otomatis untuk menyelesaikan masalah umum tanpa harus berbicara dengan agen langsung. Misalnya, ketika pelanggan sedang menelepon dengan layanan pelanggan, sistem IVR dapat membantu merutekan panggilan ke departemen atau agen yang sesuai berdasarkan input pelanggan, mengurangi panggilan yang salah arah. Pusat panggilan mungkin secara khusus memiliki teknologi pemanggil otomatis yang dapat secara otomatis memanggil nomor telepon pelanggan.

Studi kasus: Sistem IVR lama Humana mentransfer terlalu banyak panggilan ke agen manusia. Perusahaan kemudian bermitra dengan IBM untuk membuat Provider Services Conversational Voice Agent with Watson. Solusi ini mampu menangani pertanyaan dengan biaya sepertiga dari biaya sistem yang ada dan juga memiliki tingkat respons yang lebih tinggi secara keseluruhan-hampir dua kali lipat dari sistem IVR otomatis sebelumnya. 

Portal layanan mandiri memberi pelanggan kemampuan untuk menyelesaikan masalah secara mandiri, seperti mengelola pengaturan akun, memecahkan masalah umum, atau memproses pengembalian. Pelanggan dapat mengakses portal ini melalui situs web atau mobile, menghemat waktu pelanggan dan bisnis. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan memberikan kendali kepada pelanggan, bisnis dapat merampingkan proses dan membatasi pertanyaan pelanggan.

Studi kasus: American Airlines ingin memberikan layanan pelanggan yang lebih cepat dan nyaman kepada pelanggan mereka dan meminta IBM untuk membantu. Hanya empat setengah bulan setelah proyek, aplikasi Dynamic Rebooking dirilis untuk produksi di delapan bandara. Masyarakat Amerika sekarang memiliki aplikasi yang mudah digunakan dan dimodifikasi berdasarkan masukan pelanggan. 

Teknologi otomatisasi dapat memperlancar penjadwalan janji temu, konfirmasi, dan pengingat. Pelanggan dapat memesan, menjadwalkan ulang, atau membatalkan janji temu melalui sistem otomatis yang menggunakan teknologi prediktif, mengurangi kebutuhan keterlibatan agen selama penjadwalan rutin. Selain itu, pengingat otomatis dapat dikirim melalui email, teks atau suara dan mengurangi tingkat ketidakhadiran.

Otomatisasi yang didorong oleh AI dapat digunakan untuk membuat, mengkategorikan, dan memprioritaskan tiket dukungan secara otomatis. Ketika pelanggan mengirim masalah melalui email, obrolan, atau saluran lain, sistem dapat menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami masalah, menugaskannya ke tim yang sesuai dan bahkan menyarankan solusi potensial. Hal ini mempercepat proses penyelesaian dan membantu memastikan bahwa tiket ditangani secara efisien.

Studi kasus: Vodafone Irlandia bermitra dengan Expert Labs untuk menerapkan kembali asisten virtual TOBi pada platform watsonx Assistant terbaru. Platform baru memiliki kemampuan GenAI dan terbukti bermanfaat karena ada peningkatan yang jelas dalam waktu penyelesaian untuk menciptakan perjalanan percakapan baru dan lonjakan tingkat penahanan. 

Mengetahui apa yang diinginkan pelanggan sebelum mereka memintanya bukanlah hal yang aneh di kalangan bisnis. Alat otomatisasi dapat digunakan untuk penjangkauan proaktif kepada pelanggan untuk melakukan hal itu. Misalnya, bisnis dapat secara otomatis memberi tahu pelanggan tentang pemadaman sistem, penundaan pengiriman, atau penarikan produk sebelum mereka meminta bantuan. Secara proaktif menginformasikan kepada pelanggan tentang potensi masalah atau perubahan dapat meningkatkan kepuasan dengan mengurangi rasa frustrasi dan memberikan informasi yang tepat waktu dan relevan.

Studi kasus: Kota Helsinki dan IBM Consulting bekerja sama untuk membangun dan menjalankan 10 asisten virtual, termasuk "multi-chatbot" yang menggabungkan asisten virtual dari beberapa organisasi layanan kesehatan dan layanan sosial menjadi satu. Asisten virtual dibangun untuk membantu warga memanfaatkan layanan di wilayah ibukota Helsinki.

Sistem otomatis dapat digunakan untuk melibatkan dan memenuhi syarat prospek sebelum meneruskannya ke agen penjualan langsung. Chatbot dapat, misalnya, digunakan untuk melibatkan calon pelanggan di situs web atau platform media sosial dengan mengajukan pertanyaan tentang kebutuhan mereka dan memberikan rekomendasi produk. Berdasarkan respons pelanggan, sistem dapat menilai apakah prospek tersebut cocok dan memberikan informasi tambahan atau meneruskan percakapan ke agen manusia.

Studi kasus: Ketika COVID-19 melanda peritel jam tangan TAG Heuer, IBM dan Salesforce telah bekerja sama untuk membangun cabang e-commerce perusahaan. Karantina wilayah sangat mempercepat pekerjaan mereka, terutama fokus pada personalisasi. Perusahaan berhasil melewati pandemi dan pada tahun 2020 mengalami pertumbuhan tiga digit. 

Masukan pelanggan sangat penting untuk memahami seberapa baik alur kerja layanan pelanggan berfungsi dan seberapa puas pelanggan dengan organisasi. Setelah interaksi dengan pelanggan, survei otomatis dapat dikirim melalui berbagai saluran, seperti email, SMS, atau bahkan di dalam sistem IVR. Survei ini dapat secara otomatis menangkap skor kepuasan, skor promotor bersih (NPS), atau masukan terperinci tentang interaksi dan kinerja agen. Bisnis dapat memperoleh insight berharga untuk meningkatkan layanan pelanggan dan memperbaiki proses yang ketinggalan zaman.