Chatbot e-commerce: Manfaat dan contoh penggunaan

Chatbot e-commerce adalah aplikasi perangkat lunak otomatis yang mensimulasikan percakapan dengan pengguna dan mengelola berbagai tugas dasar di lingkungan retail online.

Chatbot sering kali berfungsi sebagai interaksi awal antara toko e-commerce dan pelanggan mereka. Daripada membuat pelanggan menavigasi menu yang rumit atau menunggu agen manusia, chatbot menyediakan antarmuka percakapan langsung. Chatbot biasanya dirancang untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan (FAQ). Chatbot juga menyediakan dukungan real-time untuk pertanyaan pelanggan dan memberikan rekomendasi produk. Selain itu, chatbot memproses pembaruan status pesanan tanpa campur tangan manusia.

Chatbot biasanya tertanam di situs web e-commerce dan diaktifkan melalui media sosial atau aplikasi perpesanan seperti WhatsApp atau Facebook Messenger. Chatbot juga dapat diintegrasikan dengan platform e-commerce seperti Shopify melalui API. Teknologi ini juga telah diadopsi secara luas: sebuah survei terhadap bisnis retail dan e-commerce menunjukkan bahwa 85% di antaranya telah menerapkan chatbot dalam operasi e-commerce mereka.¹ Ketika diterapkan dengan benar, chatbot dapat meningkatkan otomatisasi, membantu merampingkan operasi, dan mendorong penjualan.

Chatbot dan agen AI memang terkait, tetapi tidak sama persis.

Chatbot pada dasarnya adalah antarmuka komunikasi. Fungsi inti mereka adalah percakapan. Baik berbasis aturan (mengikuti struktur keputusan) atau didukung AI (menghasilkan respons), tujuan mereka adalah untuk berinteraksi dengan pengguna, mengumpulkan informasi, dan memberikan respons dari basis pengetahuan atau basis data. Chatbot mahir untuk menangani volume tinggi interaksi pelanggan rutin.

Tidak seperti chatbot, agen AI bersifat otonom dan dapat melakukan tugas yang lebih kompleks. Sementara chatbot dapat memberi tahu pelanggan bahwa suatu produk sedang habis, agen AI mampu mendeteksi bahwa persediaan mulai menipis. Kemudian dapat secara mandiri menghubungi pemasok untuk mengisi ulang dan menyesuaikan strategi penetapan harga berdasarkan tingkat pasokan.

Singkatnya, sementara chatbot sebagian besar merespons, agen AI dapat bertindak di luar cakupan prompt awal.

Namun demikian, garis batas di antara keduanya bisa jadi tidak jelas. Dalam beberapa tahun terakhir, chatbot telah berubah dari didukung oleh struktur keputusan yang kaku menjadi menggunakan model bahasa besar (LLM), mirip dengan teknologi di balik ChatGPT. Sebelumnya, jika pengguna mengetik frasa yang tidak dikenali bot, itu akan mengembalikan kesalahan. Saat ini, AI generatif memungkinkan chatbot memahami konteks, menangani kesalahan pengetikan, dan menghasilkan jawaban di luar templat yang telah ditentukan sebelumnya, meskipun pada dasarnya masih bersifat respons berbasis prompt.

Misalnya, alat seperti IBM® watsonx Orchestrate memungkinkan perusahaan untuk membangun asisten percakapan yang akurat, dapat diskalakan, dan didasarkan pada data bisnis. Asisten ini memastikan bahwa AI mematuhi pedoman merek yang ketat sekaligus memberikan otomatisasi.

Ada beberapa kategori chatbot yang dapat digunakan untuk e-commerce:

Chatbot ini beroperasi berdasarkan skrip dan struktur keputusan yang telah ditentukan sebelumnya atau alur percakapan yang kaku berdasarkan logika ”jika/maka”. Pengguna biasanya berinteraksi dengan mengklik tombol atau memilih opsi dari menu (misalnya, ”lacak pesanan,” ”dapatkan bantuan”). Bot berbasis aturan paling cocok untuk FAQ, status pesanan, atau mengomunikasikan kebijakan toko. Alat-alat bantu ini mudah digunakan dan dapat menjawab pertanyaan, tetapi biasanya tidak memahami teks yang bernuansa dan bersifat terbuka.

Dengan menerapkan machine learning (ML) ) dan pemrosesan bahasa alami (NLP), bot ini dapat menginterpretasikan maksud di balik teks atau suara pengguna. Solusi ini dapat menangani lebih banyak pertanyaan pelanggan terbuka, menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan belajar dari waktu ke waktu. Misalnya, jika pengguna mengetik, “Di mana paket saya?” atau “Saya belum menerima barang saya,” chatbot didukung AI mengenali keduanya sebagai permintaan pelacakan pesanan.

Model bahasa besar, seperti ChatGPT, semakin tertanam ke dalam platform chatbot, meskipun biasanya dengan pagar pembatas dan moderasi.

Beberapa chatbot dirancang terutama untuk aplikasi perpesanan seperti WhatsApp, Facebook Messenger, atau SMS. Alat-alat ini lebih umum digunakan di wilayah yang didominasi oleh perdagangan mobile, di mana interaksi pelanggan biasanya terjadi di luar situs web tradisional.

Bot ini mendukung tindakan komersial tertentu, seperti pelacakan pesanan, bantuan checkout atau pengembalian uang dan pertukaran. Bot ini juga dapat menawarkan dukungan yang dipersonalisasi dan meningkatkan penjualan produk pelengkap selama proses pembelian. Mereka sering terintegrasi erat dengan platform e-commerce, sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) dan sistem order management.

Berbagai model ini menggabungkan ketepatan tombol berbasis aturan dengan fleksibilitas pemahaman yang digerakkan oleh AI. Solusi ini sering menangani pertanyaan dukungan dasar secara otomatis, tetapi dengan lancar menyerahkan masalah emosional atau teknis yang kompleks kepada agen helpdesk manusia atau tim dukungan khusus.

Chatbot e-commerce digunakan di seluruh perjalanan pelanggan, mulai dari penemuan hingga dukungan pascapembelian. Meskipun kemampuan bervariasi, penggunaan yang paling umum meliputi:

Chatbot sering diterapkan sebagai garis depan dukungan pelanggan, menangani pertanyaan rutin volume tinggi tentang masalah seperti jadwal pengiriman, kebijakan pengembalian, harga, dan status pesanan.

Misalnya, pelanggan yang menjelajahi toko pakaian online pada pukul 10 malam mungkin bertanya, “Berapa lama pengiriman standar ke California?” Chatbot langsung merespons dengan perkiraan pengiriman saat ini berdasarkan lokasi pelanggan, menghilangkan kebutuhan untuk menghubungi agen langsung. Respons dipersonalisasi berdasarkan data yang diketahui tentang pelanggan. Dengan mengalihkan pertanyaan yang berulang, chatbot memungkinkan tim dukungan manusia untuk fokus pada kasus yang lebih kompleks atau bernilai tinggi.

Selama proses checkout, chatbot dapat secara proaktif mengatasi kebingungan, menjawab pertanyaan di menit terakhir, dan menjangkau kembali pelanggan yang meninggalkan keranjang belanja mereka. Misalnya, chatbot dapat memicu pesan (melalui pop-up web, SMS, atau WhatsApp) untuk mengingatkan pengguna tentang barang yang tertinggal, terkadang menawarkan kode diskon untuk memulihkan penjualan. Ketika pelanggan memasuki tahap checkout, chatbot dapat memberi tahu pembeli tentang promosi atau diskon yang tersedia dan mungkin dapat mereka manfaatkan.

Chatbot membantu pelanggan menavigasi katalog besar dengan mengajukan pertanyaan klarifikasi dan menawarkan saran produk yang dipersonalisasi yang dibentuk oleh perilaku penelusuran, preferensi, dan segmentasi dasar. Misalnya, jika seorang pembelanja mengetik, “Saya memerlukan laptop untuk mengedit video di bawah 1.500 USD,” chatbot dapat merekomendasikan model yang sesuai dan menyoroti perbedaan utama untuk membantu pelanggan memutuskan.

Jika pelanggan bertanya tentang sepatu kets, bot dapat menindaklanjuti dengan opsi upsell seperti kaus kaki atau perlengkapan atletik terkait. Dan jika pembeli menambahkan sepasang kaus kaki ke keranjang mereka, chatbot dapat memberi tahu mereka bahwa mereka memenuhi syarat untuk promosi diskon 10% jika mereka membeli tiga pasang. Pendekatan percakapan ini dapat mereplikasi aspek pengalaman penjualan di dalam toko dan mengurangi gesekan dalam penemuan produk.

Dalam B2B atau perdagangan dengan pertimbangan tinggi, chatbot terkadang digunakan untuk memenuhi syarat prospek, mengarahkan percakapan ke tim penjualan atau dukungan, dan menangkap data pelanggan terstruktur untuk sistem CRM. Misalnya, chatbot menyambut pengunjung ke situs e-commerce SaaS dan bertanya tentang ukuran perusahaan, kisaran anggaran, dan contoh penggunaan. Berdasarkan tanggapan, chatbot menjadwalkan demo dengan perwakilan penjualan yang sesuai.

Dalam skala besar, interaksi yang sama juga dapat memberikan insight riset pasar yang lebih luas. Percakapan chatbot gabungan dapat mengungkapkan pola dalam kebutuhan pelanggan atau keberatan umum. Insight ini dapat memberikan informasi untuk pengembangan produk dan strategi pemasaran, serta mendukung kualifikasi prospek.

Setelah checkout, chatbot dapat mendukung pelanggan dengan pelacakan pesanan waktu nyata, pemberitahuan pengiriman, FAQ pascapembelian, pengembalian, atau pertukaran. Misalnya, alih-alih mencari melalui email, pelanggan dapat menanyakan chatbot (“Di mana pesanan saya?“) dan menerima tanggapan langsung tentang statusnya.

Ketika diterapkan secara efektif, chatbot dapat memberikan manfaat operasional dan pengalaman pelanggan yang berarti.

• Dukungan penuh waktu: Chatbot menawarkan ketersediaan yang selalu aktif, menjadikannya berharga bagi bisnis e-commerce global yang melayani pelanggan di seluruh zona waktu.
• Konsistensi: Chatbot memberikan respons yang andal berdasarkan aturan dan respons yang telah ditentukan sebelumnya, memastikan pengguna mendapatkan informasi yang akurat.
• Efisiensi biaya: Dengan mengotomatiskan kueri rutin, chatbot mengurangi biaya dukungan secara keseluruhan. Pada tahun 2029, otomatisasi akan menangani 80% masalah layanan pelanggan dan Gartner memperkirakan akan mengurangi biaya operasional hingga 30%.²
• Pengalaman pelanggan: Jawaban instan untuk pertanyaan umum tentang topik seperti harga, jadwal pengiriman, atau kelayakan pengembalian membantu menghilangkan gesekan dari proses pembelian dan dapat meningkatkan rasio konversi. Pelanggan mungkin lebih memilih chatbot untuk tugas-tugas transaksional sederhana di mana kecepatan lebih penting daripada interaksi manusia. Dan riset menunjukkan bahwa orang lebih suka chatbot ketika membeli sesuatu yang bisa memalukan atau bersifat pribadi.³
• Skalabilitas: Selama permintaan puncak, chatbot dapat menangani ribuan percakapan simultan tanpa penurunan kualitas pekerjaan mereka.

Chatbot menawarkan banyak manfaat, tetapi masih berkembang. Beberapa keterbatasan meliputi:

• Kualitas data: Chatbot hanya seefektif informasi yang mereka bangun. Data produk yang ketinggalan zaman, kebijakan yang salah, atau API yang tidak lengkap dapat menyebabkan chatbot memberikan jawaban yang salah atau menyesatkan.
• Kecerdasan emosional: Deteksi sentimen semakin membaik, tetapi chatbot masih kesulitan dalam menghadapi situasi sulit seperti keluhan, perselisihan, atau pengembalian dana.
  
• Kompleksitas implementasi: Chatbot Advanced memerlukan Integrasi dengan katalog produk, alat CRM, dan logistik lainnya. Jika dilakukan secara tidak benar, hal itu dapat menyebabkan pengalaman yang rusak atau tanggapan yang tidak akurat.
• Kepercayaan dan transparansi: Beberapa pelanggan tetap skeptis terhadap tanggapan yang berbasis AI—82% responden dalam satu survei mengatakan bahwa mereka lebih suka bantuan dari agen manusia daripada dukungan otomatis.⁴ Dan ketika kemampuan chatbot berkembang, organisasi harus mengelola risiko seputar halusinasi, bias, dan kepatuhan.

Meskipun alat dan proses bervariasi, implementasi chatbot yang sukses umumnya mengikuti urutan strategis yang sama:

1. Tentukan tujuan bisnis utama: Mulailah dengan mengidentifikasi masalah apa yang dimaksudkan untuk dipecahkan oleh chatbot. Tujuan umum termasuk mengurangi volume tiket dukungan, meningkatkan rasio konversi, memulihkan keranjang yang ditinggalkan, atau prospek yang memenuhi syarat. Tujuan yang jelas membantu mencegah perluasan ruang lingkup dan ekspektasi yang tidak realistis.
2. Pilih platform yang selaras dengan skala dan kompleksitas: Tim yang lebih kecil sering memulai dengan solusi chatbot plug-and-play yang terintegrasi langsung dengan platform e-commerce mereka. Organisasi yang lebih besar mungkin memerlukan alat kelas enterprise yang mendukung Integrasi, analitik, keamanan, dan tata kelola lanjutan. Platform yang “benar” kurang bergantung pada fitur dan lebih pada kecocokan operasional.
3. Desain percakapan mengalir dengan sengaja: Bahkan saat menggunakan chatbot yang berbasis AI, memetakan perjalanan pelanggan adalah penting. Tim biasanya mulai dengan mengidentifikasi pertanyaan pelanggan yang paling umum dan menentukan bagaimana chatbot harus merespons. Tim juga menentukan kapan harus meminta untuk mengklarifikasi pertanyaan dan kapan harus meningkat menjadi agen manusia.
4. Bangun dan pertahankan basis pengetahuan yang andal: Chatbot mengandalkan data yang akurat dan terstruktur: katalog produk, harga, kebijakan pengiriman, aturan pengembalian, dan FAQ. Jika informasi ini tidak lengkap atau ketinggalan zaman, pengalaman chatbot akan menurun dengan cepat. Pemeliharaan konten yang berkelanjutan adalah persyaratan operasional inti.
5. Uji dan perbaiki: Pengujian harus mencakup tidak hanya akurasi, tetapi juga kasus tepi, penanganan kesalahan, dan pengalaman pengguna di seluruh perangkat dan saluran. Banyak kegagalan terjadi bukan karena chatbot “buruk,” tetapi karena berperilaku tidak terduga dalam skenario dunia nyata.
6. Memantau, mengukur, dan mengoptimalkan: Setelah peluncuran, tim harus melacak metrik seperti waktu respons, tingkat resolusi, dampak konversi, dan kepuasan pelanggan. Insight ini menginformasikan peningkatan yang diperlukan dan membantu menentukan kapan kemampuan AI yang lebih canggih akan berguna.

Banyak organisasi memulai dengan chatbot berbasis aturan yang relatif sederhana dan secara bertahap melapisi fitur berbasis AI saat kepercayaan diri, kualitas data, dan kematangan tata kelola meningkat. Implementasi dapat bervariasi menurut model e-commerce.