Apa itu analitik percakapan?

Gartner memprediksi bahwa pada tahun 2026, penerapan AI percakapan di dalam pusat kontak akan mengurangi biaya tenaga kerja agen sebesar USD 80 miliar.¹ Karena makin banyak interaksi pelanggan dengan organisasi yang dimediasi oleh aplikasi semacam itu, bidang ini telah menjadi komponen penting dari manajemen hubungan pelanggan (CRM).

Jenis analitik ini berfokus pada pemahaman konten, konteks, maksud, sentimen, dan aspek lain yang relevan dari percakapan. Tujuannya adalah untuk mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti guna meningkatkan pengalaman pelanggan, meningkatkan kualitas layanan, dan membantu para manajer membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.

Komponen utama analitik percakapan meliputi:

• Pemrosesan bahasa alami (NLP): NLP adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang membantu komputer memahami dan menafsirkan bahasa manusia. Analitik percakapan sangat bergantung pada teknik NLP untuk mengekstrak makna dan konteks dari input teks atau suara.
   

• Analisis sentimen: Hal ini melibatkan identifikasi sentimen atau nada pelanggan yang terdapat dalam ucapan manusia. Ini membantu bisnis mengukur kepuasan pelanggan dan mengidentifikasi potensi masalah atau kekhawatiran.
   

• Pengenalan maksud: Pengenalan maksud adalah tentang memahami maksud atau tujuan di balik pertanyaan atau permintaan pelanggan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk memberikan tanggapan yang relevan dan meningkatkan efektivitas interaksi percakapan.
   

• Analisis perjalanan pelanggan: Analitik percakapan dapat digunakan untuk menganalisis interaksi pelanggan di berbagai titik kontak dan mendapatkan insight tentang perjalanan mereka dengan bisnis.
   

• Pemantauan kinerja: Bisnis bisa menggunakan perangkat lunak analitik percakapan untuk melacak kinerja antarmuka percakapan mereka, seperti dasbor layanan mandiri yang dilengkapi dengan chatbot. Ini termasuk mengukur KPI seperti waktu respons, tingkat resolusi, dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.
   

• Ekstraksi topik: Analitik percakapan dapat mengidentifikasi topik utama atau subjek percakapan. Ini membantu bisnis berfokus pada masalah yang paling relevan dan mengidentifikasi tren atau pola dalam pertanyaan pelanggan.
   

• Personalisasi dan rekomendasi: Dengan menganalisis percakapan, bisnis dapat mempersonalisasi respon dan rekomendasi berdasarkan perilaku dan preferensi pelanggan.

Analitik percakapan memungkinkan bisnis untuk memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik, mengoptimalkan interaksi, dan membuat pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan efisiensi operasional. Begini cara kerjanya.

Prosesnya diawali dengan pengumpulan data percakapan. Ini dapat melibatkan beberapa sumber data, termasuk log obrolan, rekaman panggilan, interaksi email, pesan media sosial, dan interaksi asisten suara. Setelah data pelanggan dikumpulkan (transkripsi diperlukan untuk data suara), data tersebut diproses terlebih dahulu untuk membersihkan dan menormalkan teks, menghilangkan gangguan dan informasi yang tidak relevan. Langkah ini melibatkan tugas-tugas seperti tokenisasi (memisahkan teks menjadi kata-kata atau frasa), mengubah huruf menjadi huruf kecil, dan menghapus kata-kata henti (kata-kata umum seperti "dan," "yang," dan lain-lain).

Kemudian, teknik NLP diterapkan untuk memahami isi dan makna percakapan. Algoritma NLP menganalisis teks yang telah diproses sebelumnya untuk mengidentifikasi entitas, sentimen, maksud, konteks, dan fitur linguistik lainnya.

Setelah algoritma machine learning dan NLP memproses data, platform analitik menghasilkan insight dan metrik. Bisnis dapat memperoleh insight tentang preferensi pelanggan, sentimen, masalah umum dan tren. Informasi ini dilaporkan dengan alat visualisasi untuk menyajikan insight pelanggan dengan cara yang jelas dan intuitif, sehingga membantu pengguna menginterpretasikan dan menindaklanjuti informasi tersebut. Ketika data baru dikumpulkan, sistem dapat memperbarui modelnya untuk memberikan respons yang lebih akurat dan dipersonalisasi dari waktu ke waktu.

Analitik percakapan dapat digunakan di berbagai industri. Beberapa contoh penggunaan utama meliputi:

Analitik percakapan dapat digunakan untuk menganalisis interaksi pelanggan dengan chatbot, asisten virtual, atau agen pusat panggilan. Solusi ini membantu bisnis mengidentifikasi masalah pelanggan yang umum terjadi, memantau kinerja agen, dan meningkatkan waktu respons untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.

Dengan menganalisis masukan pelanggan dari berbagai saluran percakapan seperti panggilan telepon ke pusat kontak atau interaksi chatbot, bisnis dapat memperoleh insight tentang preferensi pelanggan, titik masalah, dan sentimen keseluruhan terhadap produk atau layanan.

Analitik percakapan dapat membantu dalam memahami pertanyaan pelanggan selama interaksi penjualan. Ini membantu bisnis mengidentifikasi peluang upsell atau cross-sell yang potensial dan mengoptimalkan pesan pemasaran berdasarkan respons pelanggan.

Menganalisis percakapan pelanggan dapat membantu menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi dan perilaku individu. Ini juga membantu dalam memetakan perjalanan pelanggan untuk meningkatkan keterlibatan dan retensi.

Di lembaga keuangan, analitik percakapan dapat membantu mendeteksi aktivitas mencurigakan atau perilaku curang selama interaksi dengan pelanggan, sehingga dapat meningkatkan langkah-langkah keamanan.

Alat analitik percakapan dapat digunakan untuk memantau kepatuhan terhadap peraturan dan kebijakan internal selama interaksi dengan pelanggan untuk memastikan kepatuhan terhadap standar industri.

Analitik percakapan, meskipun sangat tangguh dan menjanjikan, juga memiliki beberapa tantangan yang perlu diatasi untuk implementasi yang sukses dan penggunaan yang efektif. Beberapa tantangan utama analitik percakapan meliputi:

• Ambiguitas dan keragaman bahasa alami: Bahasa alami pada dasarnya ambigu dan dapat sangat bervariasi di antara individu. Percakapan mungkin melibatkan bahasa slang, bahasa sehari-hari, atau tata bahasa tidak standar yang menyulitkan algoritma NLP untuk menafsirkan maksud dan sentimen secara akurat.
   

• Kepekaan konteks: Memahami konteks sangat penting untuk memberikan tanggapan yang bermakna dalam percakapan. Namun, menangkap dan mempertahankan konteks sepanjang percakapan bisa jadi rumit, khususnya dalam interaksi yang melibatkan banyak tahapan.
   

• Kualitas dan ketidakakuratan data: Data percakapan bisa tidak akurat dan mengandung kesalahan, salah eja, atau informasi yang tidak lengkap. Data berkualitas rendah dapat memengaruhi keakuratan model NLP dan menyebabkan insight yang menyesatkan.
  
  
• Bias data pelatihan: Model NLP dilatih berdasarkan data historis yang mungkin mengandung bias yang ada pada interaksi sebelumnya. Data pelatihan yang bias dapat menyebabkan respons yang bias, berpotensi menimbulkan bahaya, atau memperkuat stereotip.
  
  

• Skalabilitas dan kinerja: Menangani volume percakapan real-time yang besar membutuhkan infrastruktur yang dapat diskalakan dan berkinerja tinggi. Kecepatan pemrosesan algoritma NLP dapat menjadi tantangan dalam mempertahankan antarmuka percakapan yang responsif.
   

• Dukungan multibahasa: Dukungan beberapa bahasa dalam analitik ucapan menimbulkan kompleksitas tambahan, karena bahasa yang berbeda memiliki ciri-ciri linguistik dan struktur sintaksis yang unik.
   

• Privasi dan perlindungan data: Analitik percakapan melibatkan analisis interaksi pelanggan yang sensitif. Memastikan privasi data dan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data sangat penting, tetapi bisa jadi sulit untuk menyeimbangkan antara memberikan respons yang dipersonalisasi dan melindungi informasi pelanggan.
   

• Pembelajaran dan adaptasi berkelanjutan: Sistem analitik percakapan perlu terus beradaptasi dan meningkatkan diri berdasarkan data baru dan perubahan perilaku pengguna. Memastikan integrasi data baru dan pembaruan yang lancar ke dalam model merupakan tantangan yang berkelanjutan.
   

• Kepercayaan dan penerimaan pengguna: Pelanggan yang berinteraksi dengan aplikasi chatbot mungkin memiliki kekhawatiran tentang privasi, keamanan data, atau keakuratan respons. Membangun kepercayaan dan penerimaan pengguna sangat penting untuk keberhasilan inisiatif AI percakapan.

Mengatasi tantangan ini membutuhkan penelitian yang berkelanjutan, kemajuan dalam teknologi NLP dan AI, dan pendekatan yang bijaksana untuk pengumpulan data, pelatihan model, dan desain sistem. Mengatasi rintangan ini akan membuat organisasi menyadari banyak manfaat dari solusi analitik percakapan.