AI percakapan untuk layanan pelanggan

Tim layanan pelanggan menggunakan teknologi untuk meningkatkan komunikasi dan menawarkan dukungan waktu nyata kepada pelanggan sepanjang waktu. Teknologi ini menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan machine learning (ML) untuk menganalisis bahasa manusia dan menciptakan respons seperti manusia. Melalui teknologi didukung AI ini, pusat kontak dapat menyalurkan pertanyaan sederhana dan menyelesaikan masalah, sehingga memberikan pengalaman yang lebih baik.

AI percakapan adalah bagian dari tren yang berkembang menuju layanan pelanggan berbasis AI¹. Pada tahun 2027, para eksekutif memperkirakan adanya pergeseran besar menuju otomatisasi sepenuhnya otonom, menurut laporan terkini IBM® Institute for Business Value. Esekutif yang disurvei mengantisipasi peningkatan 53% dalam penggunaan AI untuk mempower layanan mandiri yang dipersonalisasi bagi pelanggan dan peningkatan 47% dalam penyelesaian panggilan layanan mandiri pada tahun 2027.

Teknologi AI percakapan ini dapat mencakup chatbot, asisten virtual, asisten AI, agen AI, otomatisasi, dan AI generatif. Dengan kemampuan ini, agen manusia dapat berfokus pada pertanyaan yang lebih rumit dan membiarkan AI percakapan menangani pertanyaan rutin pelanggan². Kedekatan ini dapat meningkatkan interaksi pelanggan dan membantu tim layanan pelanggan bekerja lebih efisien daripada sebelumnya.

AI Percakapan bekerja dengan menggunakan teknologi NLP, ML, dan model bahasa besar (LLM) untuk menerjemahkan percakapan manusia ke dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh mesin. Setelah diterjemahkan, alat ini membentuk balasan berdasarkan informasi yang diberikan kepadanya oleh basis pengetahuan tertentu.

Penting untuk dipahami bahwa teknologi AI percakapan tidak semuanya sama. Alat bantu AI yang paling efektif dan mahir dilatih pada miliaran interaksi pelanggan³. Teknologi, jika dilatih dengan benar, dapat membedakan kebutuhan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, dapat mengoptimalkan alur kerja dalam pusat kontak dan meningkatkan kualifikasi layanan secara keseluruhan. Perangkat lunak AI percakapan terus berkembang karena terus belajar dari setiap interaksi.

NLP: Metode ini memungkinkan komputer dan perangkat digital untuk mengenali, menafsirkan, dan memahami bahasa manusia. Ada dua subkomponen, natural language understanding dan pembangkitan bahasa alami. Alat-alat bantu ini memahami teks dan kemudian mengubahnya ke dalam format yang dapat dipahami oleh manusia.

ML: Teknologi ini menggunakan algoritma yang dilatih pada kumpulan data untuk memungkinkan komputer meniru cara manusia belajar.

Contoh, pelanggan menginput kueri teks ke antarmuka perangkat lunak AI percakapan (aplikasi). Setelah itu, NLP menganalisis maksud pengguna dan menghasilkan respons berdasarkan miliaran interaksi yang dibangun. Seiring berjalannya waktu, komponen ML dari AI percakapan akan meningkatkan respons terhadap pertanyaan pelanggan dan membuatnya lebih akurat dari ujung ke ujung.

Platform AI percakapan memberikan nada yang konsisten di seluruh pelanggan, apa pun pertanyaannya. Fitur ini memastikan pengalaman layanan yang seragam bagi pelanggan dan banyak perhatian untuk semua.

Kemampuan asisten AI dan agen AI untuk menangani sejumlah besar pertanyaan dapat membantu meningkatkan efisiensi agen, yang pada gilirannya dapat membantu meningkatkan skor kepuasan pelanggan (CSAT). Fitur ini adalah metrik utama dari survei masukan pelanggan yang digunakan untuk menunjukkan seberapa puas pelanggan terhadap suatu layanan atau produk. Alat percakapan berbasis AI juga dapat meningkatkan tingkat resolusi dan mempersingkat waktu tunggu bagi pelanggan.

Dengan AI percakapan, pelanggan bisa mendapatkan dukungan di berbagai bahasa. Oleh karena itu, ini memastikan interaksi pelanggan yang efisien dan keterlibatan pelanggan yang adil. Kemampuan AI tersebut berfungsi layaknya tim dukungan global yang tersedia kapan saja untuk merespons kebutuhan pelanggan melalui berbagai saluran, termasuk pesan teks, SMS, aplikasi, media sosial, dan platform daring.

Salah satu manfaat utama dari AI percakapan adalah tidak memerlukan pelatihan atau konfigurasi terlebih dahulu. Setelah perangkat lunak diinstal, perangkat lunak ini hanya perlu dihubungkan ke konten atau basis pengetahuan organisasi agar dapat menyerap semua data pelanggan. Proses ini bisa terlihat seperti integrasi dengan sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) yang ada, platform e-commerce dan alat bisnis lainnya.

Salah satu fungsi inti AI percakapan ialah menghadirkan pengalaman dukungan pelanggan yang menyerupai interaksi manusia, dengan kemampuan meniru peran representatif layanan secara nyata. Pelanggan harus dapat berinteraksi dengan solusi AI percakapan tanpa mengetahui atau merasa bahwa saran tersebut berasal dari robot.

Melalui AI percakapan, pelanggan dapat berinteraksi dengan bisnis di berbagai saluran baik melalui antarmuka layanan mandiri seperti smartphone atau di kios digital di dalam toko. Dengan integrasi omnichannel, teknologi AI dapat dibawa ke saluran lain seperti penjualan dan pemasaran.

AI percakapan dapat datang dalam berbagai jenis. Harga dan fitur akan bervariasi tergantung pada teknologi AI mana yang dipilih bisnis dan contoh penggunaan yang akan dilayani oleh teknologi.

Pemilihan perangkat lunak AI percakapan sebaiknya disesuaikan dengan sifat dan tujuan bisnis yang ingin dicapai. Jenis berbasis aturan adalah untuk kebutuhan yang sederhana dan lebih mudah. Tipe AI generatif lebih kompleks dan dapat memenuhi kebutuhan akan lebih banyak personalisasi dan kreativitas. Keduanya dapat diterapkan melalui strategi hybrid yang memadukan kekuatan masing-masing, sehingga interaksi pengguna dapat dikelola secara lebih efektif.

Chatbot AI generasi terbaru memanfaatkan teknologi NLU untuk menafsirkan maksud dari masukan pengguna yang tidak terstruktur, sekaligus mengatasi tantangan seperti kesalahan pengetikan maupun kendala penerjemahan. Alat bantu AI canggih kemudian memetakan makna tersebut ke “maksud” spesifik yang diinginkan pengguna untuk ditindaklanjuti oleh chatbot dan menggunakan conversational AI untuk merumuskan respons yang sesuai.

Chatbot adalah program komputer yang mensimulasikan percakapan manusia dengan pengguna akhir melalui teknologi agen virtual (VAT). Chatbot tradisional membantu pelanggan menemukan jawaban cepat dan mengarahkan mereka ke departemen terbaik untuk menangani pertanyaan mereka. Chatbot tradisional memiliki fungsi terbatas dan berbasis aturan.

Melalui pemrosesan bahasa, sistem dapat merespons perintah suara yang tertanam di berbagai perangkat. Beberapa contohnya adalah Amazon Alexa, Google Assistant dan Apple Siri, yang dapat digunakan pada smartphone, speaker, mobil dan headphone.

Agen AI atau asisten virtual secara mandiri melakukan tugas dengan merancang alur kerja dengan alat yang tersedia dan jauh melampaui NLP. Agen dapat memecahkan masalah, berinteraksi dengan lingkungan eksternal dan melakukan tindakan. Agen AI dapat menangani sifat percakapan pelanggan yang tidak dapat diprediksi dan menjawab lebih dari sekadar pertanyaan umum (FAQ).

Sistem telepon otomatis ini dirancang untuk memfasilitasi penelepon dalam menerima layanan, menyampaikan informasi, atau mengajukan permintaan melalui input perintah suara atau menu. AI percakapan dapat meningkatkan sistem ini dengan mengidentifikasi alasan seseorang menelepon pusat kontak dan membantu menyelesaikan permintaan spesifik.

Inovasi terbaru dalam AI pengenalan gambar telah menghasilkan teknologi aplikasi kamera baru. Aplikasi kamera dapat menggunakan AI untuk menangkap bahasa isyarat atau isyarat nonverbal lainnya agar sesuai dengan data dari model bahasa. Hasilnya, sebuah bisnis dapat membantu pelanggan dengan gangguan pendengaran maupun kondisi kesehatan lainnya.

Contoh penggunaan dan contoh AI percakapan dalam layanan pelanggan sangat luas, tetapi tiga contoh menonjol adalah di perbankan, perawatan kesehatan, dan telekomunikasi.

Bank harus mengelola volume permintaan informasi yang sangat tinggi setiap hari, mencakup pengecekan saldo, riwayat transaksi, pengajuan kredit, hingga deteksi penipuan. AI percakapan dapat membantu mengelola volume tinggi ini dan merespons pelanggan setiap saat. Nasabah perbankan mengharapkan pengalaman yang dipersonalisasi. AI percakapan mampu menyajikan layanan yang relevan dengan riwayat transaksi nasabah serta menawarkan produk finansial yang dipersonalisasi sesuai kebutuhan spesifiknya.

Tim keuangan IBM® menggunakan IBM® watsonx Orchestrate dan IBM® Apptio Enterprise Business Management (EBM) untuk mengurangi tantangan seputar entri jurnal manual. Tim keuangan IBM® dan tim Jobotx IBM® bersama-sama menguraikan langkah-langkah manual yang berulang, dari entri jurnal ke asisten Watsonx Orchestrate. Tim memilih watsonx Orchestrate untuk merampingkan operasi, membuat keputusan berdasarkan informasi dengan insight yang didukung AI, serta mendorong pertumbuhan di lingkungan yang aman dan dapat diskalakan.

Pasien sering kali mencari jawaban cepat untuk masalah kesehatan umum, pengingat pengobatan, penjadwalan janji temu dan nasihat medis dasar. Chatbot AI dapat menyediakan layanan ini sepanjang waktu. Oleh karena itu, mereka memastikan bahwa pasien menerima bantuan tepat waktu terlepas dari jam kantor.

Kemampuan AI percakapan mendukung pengelolaan rekam medis, penjadwalan kunjungan lanjutan, serta pemberian pengingat terkait perawatan preventif, yang pada akhirnya meningkatkan kualitas pengalaman pasien dan memperbaiki kesehatan. Dengan mengotomatiskan berbagai tugas ini, staf kesehatan dapat fokus pada kebutuhan pasien yang lebih kompleks, meningkatkan kualitas perawatan.

Humana, salah satu penyedia asuransi terbesar di AS, bekerja dengan IBM® Watson untuk memperbarui sistem IVR yang sudah ketinggalan zaman. Perusahaan—yang menawarkan suplemen Medicare, asuransi kesehatan, asuransi gigi, asuransi penglihatan, dan cakupan farmasi—bekerja dengan IBM® untuk mengembangkan asisten percakapan yang dapat merampingkan panggilan dari staf administrasi.

Industri telekomunikasi harus mengelola volume pertanyaan pelanggan yang tinggi setiap hari, mencakup detail paket layanan, proses pembayaran, penyelesaian gangguan, serta layanan dukungan teknis. Dengan chatbot yang didukung AI, pelanggan bisa mendapatkan tanggapan instan dan menjawab pertanyaan secara real-time. AI percakapan juga membantu bisnis menjangkau pelanggan secara proaktif dengan penawaran personal, pemberitahuan penggunaan, serta peningkatan layanan, sehingga memperkuat keterlibatan pelanggan secara keseluruhan.

Peran AI untuk penyedia layanan komunikasi (CSP) diperkirakan akan meningkat, menurut laporan dari IBM® Institute of Business Value. IBM®, dalam kemitraan dengan GSMA Intelligence, menyurvei 750 eksekutif jaringan global; data mengungkapkan bahwa CSP mengharapkan peningkatan AI tradisional sebesar 16%, dan AI generatif hampir 19%.

Langkah pertama dalam menerapkan strategi AI percakapan datang dengan baik sebelum memilih platform dan alat. Pertama, bisnis harus tahu apa yang ingin diperoleh dengan menggunakan teknologi tersebut. Sebagai ilustrasi, ketika perusahaan berencana mengotomatisasi pengalaman pelanggan, maka diperlukan kejelasan terkait tujuan strategis dan isu yang hendak diatasi.

Misalnya, bisnis ingin menurunkan biaya operasionalnya dan hanya menggunakan agen manusia yang mereka miliki saat ini. Agen AI yang dioptimalkan untuk menangani pertanyaan mendasar dan memproses volume permintaan dalam jumlah besar dengan efisiensi tinggi berpotensi menjadi bentuk conversational AI yang paling sesuai untuk implementasi.

Seiring dengan langkah awal, analisis data membantu organisasi mengambil keputusan yang lebih cerdas dan strategis, sehingga AI percakapan dapat diterapkan tepat di area dengan dampak terbesar. Bisnis harus mencari area pertanyaan bervolume tinggi atau berulang yang menghabiskan sumber daya yang tidak perlu. Gunakan data untuk menilai alur kerja saat ini dan mencari tahu alat AI percakapan mana yang dapat meningkatkan pengalaman bagi pelanggan dan agen manusia.

Sebagai kelanjutan dari tahapan sebelumnya, perusahaan sebaiknya melakukan evaluasi menyeluruh terhadap infrastruktur yang telah tersedia serta kanal komunikasi yang sedang dioperasikan. Bisnis harus mencari alat AI percakapan yang dapat diintegrasikan dengan mudah dengan sistem dan perangkat lunak saat ini. Setelah sistem yang ada saat ini dievaluasi, langkah selanjutnya adalah mendapatkan dukungan dari para pemangku kepentingan untuk inisiatif ini.

Ketika dukungan organisasi telah terbangun, tahapan selanjutnya adalah melakukan evaluasi terhadap estimasi biaya implementasi serta proses penerapan. Bisnis yang lebih kecil mungkin ingin mempertimbangkan perangkat lunak no-code yang dapat digunakan langsung. Bisnis yang lebih besar dengan anggaran yang lebih besar mungkin mempertimbangkan perangkat lunak yang dapat dibangun agar sesuai dengan kebutuhan bisnis. Proses ini mungkin memakan waktu lebih lama dan membutuhkan lebih banyak sumber daya.

Perangkat lunak AI percakapan adalah keputusan penting untuk bisnis. Inilah sebabnya penting untuk memilih penyedia platform yang tepat dengan skalabilitas yang terbukti dan implementasi sederhana. Perusahaan perlu memiliki pemahaman yang jelas mengenai jadwal implementasi dan mengevaluasi kesesuaiannya dengan kebutuhan operasional maupun strategis. Platform juga harus memprioritaskan privasi pengguna dan keamanan data. Beberapa penyedia termasuk IBM®, Salesforce, Oracle, Zendesk, dan Amazon.

Setelah implementasi perangkat lunak AI percakapan, pengumpulan data operasional serta masukan pelanggan menjadi krusial untuk menilai efektivitas dan kualitas kinerjanya. Masukan dari pelanggan memiliki peran strategis baik bagi perusahaan maupun pengguna, karena memungkinkan dilakukannya penyesuaian yang diperlukan demi optimalisasi pengalaman pelanggan.

Pastikan bahwa sistem AI berkomunikasi dengan cara yang jelas dan ringkas. Pengguna harus dengan mudah memahami respons yang diberikan oleh AI.

Personalisasi interaksi sebanyak mungkin. Gunakan nama pelanggan, rujuklah interaksi mereka sebelumnya, dan berikan solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan atau masalah mereka.

Jangan menunggu pengguna menjangkau. Terlibat secara proaktif dengan mengirimkan pembaruan, pengingat, atau kiat bermanfaat berdasarkan perilaku atau preferensi mereka.

Ketika kueri berada di luar kemampuan AI, pastikan transisi yang mulus ke agen manusia. Serah terima harus mulus, dengan semua konteks percakapan ditransfer secara akurat.

Perbarui dan melatih sistem AI Anda secara berkala dengan data baru dan masukan. Proses ini membantu meningkatkan akurasi, meningkatkan pemahaman maksud pengguna, dan menyempurnakan respons dari waktu ke waktu.