Apa itu perdagangan percakapan?

“Hei Alexa, carikan aku sepasang kaus kaki lari baru yang berperingkat tinggi.” Frasa ini adalah salah satu dari ribuan contoh perdagangan percakapan.

Perdagangan percakapan membentuk kembali pengalaman belanja digital seluruhnya. Jenis e-commerce ini menciptakan pengalaman belanja yang mulus dan interaktif bagi konsumen melalui alat percakapan seperti chatbot dan asisten suara. Ini menggunakan kenyamanan dan kesegeraan platform pengiriman pesan waktu nyata untuk melibatkan pembeli dalam percakapan yang dinamis dan dipersonalisasi, mengubah saluran pesan ini menjadi saluran penjualan yang kuat.

Pada intinya, perdagangan percakapan memungkinkan bisnis untuk berinteraksi dengan pelanggan dengan cara yang lebih intuitif dan relevan secara kontekstual. Interaksi ini melampaui promosi produk belaka untuk memberikan dukungan pelanggan, menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan merampingkan transaksi. Teknologi yang mendorong transformasi ini mencakup pemrosesan bahasa alami canggih (NLP) dan kecerdasan buatan (AI), yang memberdayakan asisten virtual untuk memahami, menafsirkan, dan merespons dengan tepat permintaan pengguna, sehingga mensimulasikan interaksi seperti manusia.

Dalam laporan terbaru dari IBM® Institute of Business Value, hanya 14% konsumen yang disurvei menggambarkan diri mereka “puas” dengan pengalaman belanja online. Hasil ini mengungkapkan kebutuhan yang jelas untuk peningkatan pengalaman pelanggan.

Secara terpisah, lebih dari setengah konsumen yang disurvei mengatakan mereka ingin menggunakan teknologi baru, termasuk asisten virtual dan augmented reality (AR), saat mereka berbelanja. Konsumen ini secara aktif terbuka untuk mencoba pengalaman belanja digital baru seperti perdagangan percakapan.

Perdagangan percakapan beroperasi melalui kombinasi kompleks teknologi dan interaksi pengguna. Proses ini terutama didorong oleh NLP dan AI. Teknologi ini dan teknologi baru lainnya memungkinkan asisten virtual atau chatbot untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia, mensimulasikan antarmuka percakapan.

• Prosesnya dimulai ketika pengguna memulai kontak melalui aplikasi perpesanan yang terintegrasi dengan platform perdagangan percakapan. Aplikasi ini mungkin aplikasi merek atau saluran seperti Facebook Messenger, WhatsApp, atau WeChat.

• Setelah interaksi pengguna, komponen NLP sistem memproses input, mengekstraksi makna dari teks atau ucapan. Proses ini melibatkan tokenisasi (memecah teks menjadi kata atau frasa), penandaan bagian dari ucapan (mengidentifikasi komponen tata bahasa), dan analisis semantik (menentukan makna kontekstual).

• Secara bersamaan, komponen AI menggunakan algoritma machine learning untuk memanfaatkan kumpulan data besar tentang interaksi historis, preferensi pelanggan, dan tren pasar. Algoritma ini kemudian membantu menginformasikan pemahaman chatbot tentang maksud dan konteks pengguna, yang memungkinkannya menghasilkan respons yang relevan dan dipersonalisasi.

• Setelah chatbot menafsirkan permintaan pengguna, ia dapat meminta pertanyaan lebih lanjut untuk mengklarifikasi detail atau menawarkan opsi, membimbing pengguna menuju tindakan yang diinginkan, seperti pemilihan produk atau pembelian. Sepanjang interaksi ini, AI belajar dan beradaptasi, menyempurnakan tanggapannya berdasarkan umpan balik dan hasil pengguna, sehingga meningkatkan interaksi di masa depan.

• Pasca transaksi, platform perdagangan percakapan juga memungkinkan dukungan pasca pembelian, termasuk pelacakan pesanan, manajemen pengembalian, dan pengumpulan masukan pelanggan. Dengan mengkonsolidasikan fungsi-fungsi ini dalam satu antarmuka yang intuitif, perdagangan percakapan menyederhanakan seluruh perjalanan pelanggan, mulai dari penemuan hingga keterlibatan pascapembelian. Jenis interaksi ini mengubah e-commerce tradisional menjadi pengalaman yang berpusat pada pelanggan yang menarik dan dinamis.

Jenis perdagangan percakapan e-commerce menawarkan berbagai manfaat yang dapat dimanfaatkan semua organisasi saat mereka berusaha membangun hubungan yang lebih baik dengan pelanggan.

Dengan perdagangan percakapan, bisnis dapat menciptakan pengalaman hiperpersonalisasi yang menargetkan preferensi pelanggan individu dan mengarahkan pelanggan ke rekomendasi produk yang relevan.

Teknologi perdagangan percakapan dapat membantu pelanggan untuk selalu mendapatkan dukungan instan. Pelanggan dapat menerima dukungan langsung melalui alat percakapan, meningkatkan pengalaman berbelanja mereka secara keseluruhan.

Pelanggan dapat menelusuri produk atau layanan dan menyelesaikan transaksi penuh, semua dalam satu percakapan. Fitur ini membuat proses pembelian yang efisien dan sederhana.

Perdagangan percakapan memungkinkan pelanggan berinteraksi dengan agen AI atau asisten untuk juga berinteraksi dengan agen manusia melalui obrolan langsung atau aplikasi. Hal ini dapat membangun koneksi yang lebih kuat dan meningkatkan kemungkinan retensi pelanggan dan skor kepuasan pelanggan (CSAT) yang lebih baik.

Semua bisnis dapat merasakan manfaat dari perdagangan percakapan, mulai dari retensi dan tingkat konversi yang lebih baik hingga mengakses data pelanggan yang lebih berharga.

Perdagangan percakapan mendorong interaksi pelanggan yang otentik dan personal, memperlakukan setiap pelanggan sebagai sponsor yang berharga, bukan hanya sebagai transaksi satu kali. Dengan menjaga kesinambungan dialog di berbagai saluran, bisnis dapat meningkatkan pengalaman pelanggan, yang mengarah pada peningkatan loyalitas dan keuntungan yang lebih kuat. Sekitar 90% pembeli mengatakan bahwa layanan pelanggan yang baik adalah alasan langsung yang membuat mereka membeli lagi. Mengenali dan menghargai dukungan pelanggan melalui percakapan yang dipersonalisasi akan membangun kepercayaan dan mendorong bisnis yang berkelanjutan.

Keterlibatan strategis dengan pelanggan pada waktu yang optimal dapat secara signifikan meningkatkan penjualan. Melalui notifikasi proaktif, widget web yang ditempatkan dengan baik, dan chatbot AI yang canggih, bisnis bisa menyarankan produk, mempromosikan diskon, dan menyoroti penawaran khusus. Taktik ini meningkatkan pengalaman pelanggan dan juga mendorong pendapatan tambahan melalui upselling dan cross-selling.

Percakapan dengan pelanggan berfungsi sebagai sumber data yang kaya, menawarkan insight tentang preferensi, perilaku, dan kebutuhan. Data ini dapat digunakan untuk menyempurnakan penawaran produk, menyesuaikan strategi pemasaran, dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan. Selain itu, dengan melatih chatbot dengan menggunakan data percakapan, bisnis dapat meningkatkan akurasi dan efektivitas layanan pelanggan otomatis mereka.

Platform perdagangan percakapan tingkat lanjut sekarang menawarkan solusi otomatisasi siap pakai, memungkinkan bisnis kecil untuk secara efisien memenuhi syarat prospek dan mengautentikasi pelanggan. Dengan mengarahkan prospek ke anggota tim yang sesuai dan mengumpulkan informasi penting melalui obrolan, bisnis dapat memastikan pengalaman pelanggan yang mulus dan dipersonalisasi sejak awal.

Perdagangan percakapan menggunakan berbagai strategi untuk mengatasi masalah gerobak yang ditinggalkan, yang menjadi tantangan besar bagi peritel online. Pesan yang proaktif, waktu respons awal yang cepat, dan opsi pembelian dalam aplikasi di dalam platform perpesanan dapat secara signifikan meningkatkan kemungkinan pelanggan menyelesaikan transaksi mereka. Dengan membuat proses checkout lebih nyaman dan menarik, bisnis dapat meminimalkan troli yang ditinggalkan dan memaksimalkan konversi penjualan.

Sebuah organisasi dapat menerapkan perdagangan percakapan di berbagai saluran, tergantung pada apa yang digunakan organisasi untuk berkomunikasi dengan pelanggannya. Aplikasi utama yang digunakan bisnis bervariasi, tetapi beberapa termasuk aplikasi perpesanan, asisten suara, dan chatbot.

Bot ini adalah program perangkat lunak yang dirancang untuk mensimulasikan percakapan seperti manusia, sering diterapkan di situs web, platform perpesanan atau media sosial. Bot yang didukung AI dapat menangani beragam tugas, mulai dari menjawab FAQ dan memandu pilihan produk hingga menyelesaikan transaksi dan menawarkan dukungan pasca-pembelian. Contohnya termasuk chatbot yang ditemukan di situs web merek atau di dalam Facebook Messenger.

Mengintegrasikan perdagangan percakapan dengan perangkat berkemampuan suara, seperti Amazon Alexa atau Google Home, memungkinkan pengguna untuk terlibat dalam pengalaman belanja bebas genggam yang diaktifkan dengan suara. Pengguna dapat menelusuri katalog produk, memesan, dan menerima pembaruan pesanan melalui perintah suara sederhana.

Layanan pesan singkat (SMS) telah berkembang menjadi saluran perdagangan percakapan yang kuat, yang memungkinkan bisnis mengirim rekomendasi produk yang dipersonalisasi, penawaran promosi, dan pembaruan pesanan langsung ke perangkat mobile pelanggan. Interaksi SMS juga dapat memfasilitasi autentikasi dua faktor dan membantu mengamankan konfirmasi pembayaran.

Dengan menggunakan platform media sosial populer seperti Facebook, Instagram, dan Twitter, bisnis dapat menanamkan kemampuan berbelanja dalam percakapan yang ada. Melalui fitur-fitur seperti berbelanja di postingan media sosial, merek dapat menandai produk dalam postingan atau cerita, sehingga pengguna dapat menjelajahi dan membeli barang tanpa meninggalkan platform.

Perdagangan percakapan juga meluas ke platform berbasis visual dan teks, di mana pengguna dapat terlibat dalam interaksi nonverbal tanpa suara. Misalnya, alat pencarian visual memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar produk yang diinginkan, sementara mesin rekomendasi yang didukung AI menyarankan item yang saling melengkapi atau serupa berdasarkan isyarat visual.

Sistem IVR, yang biasa digunakan di pusat panggilan, mewakili bentuk lain dari perdagangan percakapan. Dengan menggunakan prompt suara dan tanggapan lisan, sistem IVR memungkinkan pelanggan untuk menelusuri menu, mengakses informasi akun, dan menyelesaikan transaksi tanpa memerlukan agen manusia.

Pendekatan perdagangan percakapan dapat diterapkan di banyak bidang organisasi. Ini dapat meningkatkan interaksi pelanggan di berbagai saluran dan mengubah lingkungan digital. Contoh penggunaan yang populer meliputi:

Perdagangan percakapan memberdayakan bisnis untuk menawarkan saran produk yang sangat disesuaikan berdasarkan preferensi pelanggan, riwayat pembelian, dan perilaku penelusuran. Misalnya, Siri Apple, asisten suara yang didukung AI, dapat menganalisis interaksi pengguna di masa lalu dan memberikan rekomendasi yang disesuaikan saat diminta. Pendekatan ini meningkatkan kepuasan pelanggan dengan mengatasi kebutuhan spesifik tetapi juga mendorong penjualan dengan menyoroti item yang relevan dan margin tinggi.

Contoh lain:

• Shopify Inbox adalah platform yang memungkinkan pelanggan untuk mengobrol dengan merek di berbagai saluran dan mengirim rekomendasi produk.

• Bloomingdales menawarkan rekomendasi gaya pribadi 1:1 melalui panggilan video dan obrolan langsung.

Perdagangan percakapan memfasilitasi perjalanan belanja yang kohesif dan terpadu melintasi beberapa titik sentuh dan saluran. Sebagai contoh, pelanggan yang menelusuri produk di situs web peritel dapat menerima rekomendasi produk yang dipersonalisasi melalui pesan teks. Pelanggan kemudian dapat mengubah rekomendasi tersebut menjadi pembelian melalui fitur belanja media sosial yang terintegrasi. Pengalaman omnichannel seperti itu membantu memastikan interaksi merek yang konsisten dan mulus, yang pada akhirnya mendorong loyalitas dan retensi pelanggan.

Contoh lain:

• Sephora menciptakan cara yang mulus untuk berkomunikasi dalam komunitas mereka dan membangun hubungan dengan pelanggan di semua media sosial.

• Dolce Vita, merek sepatu, menggunakan reengagement omnichannel untuk menghubungi pelanggan yang meninggalkan keranjang mereka.

Dengan menggunakan platform perdagangan percakapan, bisnis dapat memberikan dukungan pelanggan secara instan dan personal di berbagai interaksi pelanggan. Misalnya, pelanggan yang mengalami kesulitan dengan suatu produk dapat memulai obrolan dengan bot yang didukung AI di situs web pengecer. Bot menawarkan panduan pemecahan masalah langkah demi langkah kepada pelanggan dan, jika perlu, membantu meneruskan masalah tersebut ke agen manusia. Dukungan langsung ini dapat menyelesaikan masalah dengan cepat dan juga mendorong pengalaman pelanggan yang positif, yang berkontribusi pada peningkatan kepuasan dan persepsi merek.

Contoh lain:

• Four Seasons Hotels and Resorts menggunakan pramutamu percakapan di aplikasi perusahaan untuk para tamunya.

• Birk Sport adalah jaringan toko sepeda Norwegia yang menggunakan chatbot AI percakapan interaktif untuk membantu pelanggan mempersempit apa yang mereka cari.

Pendekatan perdagangan percakapan memungkinkan bisnis menyesuaikan harga secara dinamis dan menawarkan promosi yang ditargetkan berdasarkan preferensi pelanggan individu, riwayat pembelian, dan tren pasar. Misalnya, pengecer mode mungkin menggunakan chatbot yang didukung AI untuk mengirim kode diskon yang dipersonalisasi kepada pelanggan yang telah menunjukkan minat pada kategori tertentu atau baru-baru ini meninggalkan keranjang mereka. Strategi penetapan harga dan promosi yang dinamis ini mengoptimalkan pendapatan sekaligus meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memberikan penawaran yang relevan dan tepat waktu.

Contoh lain:

• Siri Apple dapat menyarankan di mana menemukan barang atau layanan dalam kisaran harga yang diminta dan di lokasi tertentu.

• Best Buy mengirimkan notifikasi push untuk menunjukkan aksesibilitas ke bantuan obrolan langsung mereka dan menggunakan salinan yang mendorong penjualan atau promosi tertentu.

1. Prioritaskan pengalaman dan aksesibilitas pengguna:

   Merancang antarmuka perdagangan percakapan dengan fokus pada kegunaan, membantu memastikan bahwa interaksi bersifat intuitif, mudah dijelajahi, dan dapat diakses di berbagai perangkat dan platform. Misalnya, mengoptimalkan chatbot untuk interaksi berbasis teks dan suara memenuhi beragam preferensi pengguna dan kebutuhan aksesibilitas. Selain itu, mengintegrasikan alat perdagangan percakapan dengan lancar dalam aplikasi obrolan dan platform pesan sosial meningkatkan penemuan dan keterlibatan pengguna.

    

2. Gunakan kemampuan AI percakapan tingkat lanjut:

   Gunakan teknik AI percakapan yang canggih untuk memfasilitasi interaksi alami yang sadar konteks. Gunakan machine learning untuk menyempurnakan respons chatbot berdasarkan data historis, sehingga meningkatkan akurasi dan relevansi dari waktu ke waktu. Selain itu, menggabungkan analisis sentimen untuk mengukur emosi pelanggan dan mengadaptasi interaksi sesuai kebutuhan, dapat memastikan komunikasi yang berempati dan efektif.

    

3. Integrasikan perdagangan percakapan di seluruh titik kontak:

   Membantu memastikan pengalaman perdagangan omnichannel yang kohesif dengan mengintegrasikan elemen percakapan di sepanjang perjalanan pelanggan. Misalnya, memungkinkan pembeli untuk menambahkan item ke keranjang virtual melalui chatbot, lalu lanjutkan ke checkout dalam percakapan yang sama atau transisi dengan lancar ke toko online. Pendekatan kohesif ini meminimalkan gesekan dan menumbuhkan interaksi merek yang konsisten dan menarik.

    

4. Memantau dan mengoptimalkan kinerja secara terus menerus:

   Menilai alat dan strategi perdagangan percakapan secara teratur untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Menganalisis metrik seperti skor kepuasan pelanggan, tingkat konversi, dan waktu penyelesaian rata-rata untuk mengukur efektivitas dan menginformasikan pengoptimalan. Selain itu, mintalah umpan balik pelanggan melalui survei atau jajak pendapat dalam obrolan untuk mendapatkan insight tentang preferensi dan kekhawatiran yang berkembang, memungkinkan penyempurnaan berbasis data untuk pengalaman perdagangan percakapan.

Masa depan perdagangan percakapan kurang lebih akan dibentuk oleh kemajuan dalam AI generatif (gen AI) dan teknologi baru lainnya, menandai era baru pengalaman belanja yang imersif, dipersonalisasi, dan otonom. Inovasi ini menjanjikan untuk merevolusi setiap aspek lanskap percakapan perdagangan, mulai dari penemuan produk dan pengambilan keputusan hingga penyelesaian pembelian dan dukungan pasca-penjualan.

Model gen AI, yang mampu menghasilkan teks seperti manusia dan konten kreatif, akan memainkan peran penting dalam membuat asisten belanja yang semakin canggih dan menarik. Sahabat belanja yang didukung AI ini tidak hanya akan memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi individu dan riwayat pembelian, tetapi juga menghasilkan narasi yang menarik dan insight kontekstual untuk menginformasikan keputusan pembelian.

Misalnya, asisten belanja berbasis AI generatif dapat membuat cerita menarik seputar suatu produk, menyoroti fitur, manfaat, dan aplikasi khasnya yang beresonansi dengan nilai dan aspirasi pelanggan individu.

Dengan merangkul inovasi ini, bisnis dapat mendefinisikan kembali batas-batas interaksi pelanggan, mengubah perdagangan percakapan menjadi katalis yang kuat untuk pertumbuhan.