Apa yang dimaksud dengan AI Chatbot?

Kecerdasan Buatan 

Kecerdasan buatan adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan mesin dengan kecerdasan setingkat manusia. Jenis tugas yang ingin mereka selesaikan biasanya terkait dengan pembelajaran, penalaran, pemecahan masalah, dan pemahaman bahasa alami.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah cabang dari pemahaman bahasa alami (NLU), yang merupakan cabang dari AI.

NLP memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan merespons bahasa manusia secara bermakna. NLP tidak hanya digunakan dalam chatbot AI, tetapi juga dalam penerjemahan bahasa dan teknologi pengenalan suara.

Generative AI

AI generatif mengacu pada sistem AI yang dapat menghasilkan teks, gambar, video, atau output lainnya.

AI percakapan

AI percakapan adalah cabang dari AI yang berfokus pada kemampuan komputer untuk terlibat dalam percakapan layaknya manusia. Melalui kombinasi pembelajaran mesin dan NLP, AI percakapan dirancang untuk berdialog dengan manusia, baik melalui teks maupun suara.

Agen AI

Chatbot AI tumpang tindih dengan konsep agen AI. Agen AI adalah perangkat lunak yang melakukan tugas atas nama pengguna. Mereka dapat mengotomatiskan proses, membuat keputusan, dan berinteraksi secara cerdas dengan lingkungannya.

Baik chatbot AI maupun agen AI menggunakan NLP, LLMs, dan basis data vektor. Namun, keduanya berbeda dalam hal tujuan dan kemampuannya. Chatbot dirancang untuk berinteraksi dengan manusia, sedangkan agen dirancang untuk menyelesaikan tugas-tugas otonom.

Banyak chatbot AI yang tidak dapat melakukan tindakan otonom, dan beberapa agen AI tidak hadir dalam bentuk berbasis teks yang berhadapan langsung dengan pengguna.

1. Masukan dari pengguna

Sering kali, pengguna akan meminta chatbot AI dengan mengajukan pertanyaan melalui teks atau suara. 

Namun, chatbot AI dapat dirancang untuk dipicu oleh peristiwa lain, seperti menerima email dari pengirim tertentu, atau mengamati KPI yang mencapai angka target.

2. Pemrosesan bahasa alami 

Setelah menerima pemicu, chatbot akan menggunakan NLP untuk memecah pesan pengguna menjadi beberapa komponen, mengidentifikasi maksud pengguna, dan mengekstrak informasi penting dari permintaan tersebut.

3. Pengenalan maksud

Setelah memproses input, chatbot akan menentukan apa yang diinginkan pengguna - rekomendasi produk, mengatur ulang kata sandi, atau saran untuk membuat resume.

4. Pembuatan respons

Chatbot AI kemudian akan menghasilkan respons menggunakan model pembelajaran mesin. 

5. Manajemen konteks

Saat chatbot berinteraksi dengan pengguna, chatbot akan melacak percakapan untuk menjaga konteks - ini memastikan responsnya tetap relevan.

6. Mengambil data

Jika pengguna meminta informasi spesifik - seperti berapa harga produk, ulasan dari pengguna lain, atau apa yang dikatakan kebijakan SDM perusahaan tentang hari libur - chatbot AI akan mengambil data yang relevan. 

Hal ini dapat dilakukan dengan menghubungkan ke database, mengambil informasi dari Basis Pengetahuan, atau membuat panggilan API.

7. Kirim tanggapan

Setelah mengidentifikasi respons yang paling tepat, membantu, dan relevan, chatbot AI akan mengirimkan respons yang dihasilkan kepada pengguna. Proses ini berulang hingga percakapan selesai.

Kemampuan Integrasi

Jika chatbot ada di ruang hampa, tujuannya akan sangat terbatas. Tujuan utama dari chatbot adalah kemampuan mereka untuk mengambil tindakan ke dalam sistem yang ada.

Misalnya, chatbot penghasil prospek perlu diintegrasikan dengan sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) perusahaan, sehingga mereka dapat memperbarui catatan saat mereka menemukan dan memenuhi syarat prospek baru.

‍

Atau ambil contoh chatbot e-commerce: chatbot ini perlu diintegrasikan dengan Basis Pengetahuan yang berisi informasi tentang stok saat ini, kebijakan pengembalian, dan masing-masing item atau model.

Sebagian besar platform chatbot akan memiliki integrasi yang sudah terpasang. Dan platform yang fleksibel akan memungkinkan pembuat chatbot untuk membangun integrasi ke sistem atau platform apa pun. 

Perutean LLM

Chatbot yang paling canggih saat ini bukanlah sistem berbasis aturan yang kaku, tetapi agen yang LLM yang mampu memahami konteks dan menghasilkan respons yang bernuansa.

'Otak' LLM memastikan chatbot Anda memulai dengan sejumlah fitur canggih. Semua bot LLM secara alami merupakan chatbot NLP yang memahami apa yang ingin dikatakan oleh manusia (bahkan dengan kesalahan pengetikan).

Penyebaran Omnichannel

Chatbot AI yang paling berguna tersedia untuk digunakan di berbagai saluran. Sebuah organisasi dapat menggunakan chatbot mereka di situs web mereka, tetapi juga di WhatsApp atau Facebook Messenger. 

Selalu yang terbaik adalah menemui pengguna Anda di tempat mereka berada, jadi chatbot AI sangat berguna ketika mereka dapat mengirim email atau pesan SMS. 

Analisis Tingkat Lanjut

Jika chatbot digunakan untuk membantu mencapai tujuan - seperti meningkatkan perolehan prospek, menghasilkan lebih banyak penjualan, atau menangani panggilan dukungan pelanggan - chatbot memerlukan metrik keberhasilan.

Baik organisasi membangun chatbot mereka sendiri dari awal atau menggunakan platform, mereka harus menyiapkan analitik untuk mengukur hasil dari chatbot mereka. 

Analisis umum akan mencakup jumlah dan lama interaksi, sementara analisis lanjutan dapat mengukur aspek apa pun dari alur kerja chatbot.

Keamanan Data

Seperti proyek perangkat lunak apa pun, chatbot AI membutuhkan pagar keamanan dan privasi yang tepat sebelum disebarkan ke publik. 

Keamanan data sangat penting untuk chatbot yang menangani data pribadi apa pun - seperti nama, nomor telepon, atau alamat. Jika chatbot Anda menangani data dari individu di Uni Eropa, chatbot Anda harus sesuai dengan GDPR.

Chatbot yang menangani data kesehatan atau keuangan di AS juga harus mematuhi peraturan seperti HIPAA atau GLBA. Mengabaikan kepatuhan dapat menyebabkan hukuman yang signifikan.

Multimodalitas

Chatbot dulunya hanya berupa teks. Tapi kita tidak lagi hidup di dunia yang hanya menggunakan teks.

Perangkat lunak chatbot Anda harus sering menggunakan asisten suara AI dan layanan komunikasi yang kaya (RCS). Perangkat lunak ini harus menawarkan pencarian berbasis gambar - seperti saat pelanggan mengunggah foto jaket yang mereka sukai dan menanyakan produk serupa.

Beberapa chatbot bahkan akan menghasilkan gambar atau video untuk berkomunikasi dengan lebih baik, seperti bot penjualan di dealer yang mengubah warna mobil yang diinginkan pengguna.

Chatbot Dukungan Pelanggan

Setiap orang memiliki chatbot layanan pelanggan akhir-akhir ini. Dan untuk alasan yang bagus - chatbot AI sangat cocok untuk kasus penggunaan dukungan pelanggan. 

Chatbot layanan pelanggan dapat menjawab pertanyaan pelanggan, memberikan informasi, atau berbagi video tentang produk. Mereka dapat menggunakan tiket AI untuk memprioritaskan dan merutekan tiket dukungan.

Chatbot AI mampu mengalihkan persentase panggilan yang signifikan dari pusat panggilan, menjadikannya salah satu kasus penggunaan yang paling umum. 

Chatbot yang Menghadapi Karyawan Internal

Meskipun sebagian besar chatbot AI digunakan untuk menghadapi eksternal, ada adopsi chatbot internal yang terus meningkat di dalam perusahaan. Semakin sering, kita melihat chatbot HR menerima permintaan liburan dan chatbot TI memecahkan masalah teknologi karyawan.

Chatbot internal sering kali bertindak sebagai bantuan tahap pertama bagi karyawan yang mencari informasi tentang prosedur internal. Mereka dapat berinteraksi dengan chatbot untuk menjadwalkan hari libur, mengajukan izin sakit, mempelajari lebih lanjut tentang tunjangan mereka, atau mendapatkan bantuan dengan tugas prosedural.

Karena proses internal seperti permintaan HR menyita waktu dua karyawan - karyawan dan perwakilan HR - chatbot AI sangat mengurangi biaya operasi internal.

Chatbot Penjualan

Mayoritas chatbot yang digunakan di platform kami adalah bagian dari proses penjualan organisasi.

Chatbot penjualan dapat menjawab pertanyaan, membandingkan model, dan memberikan informasi harga. Chatbot ini biasanya merupakan bagian dari saluran penjualan yang disempurnakan dengan AI, mulai dari perolehan prospek hingga tindak lanjut pasca pembelian.

Bot penjualan mungkin terlihat seperti chatbot ritel yang merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pembelian pelanggan, atau widget situs web yang memfasilitasi transaksi pembayaran pelanggan.

Chatbot Generasi Utama

Chatbot penghasil prospek adalah salah satu kasus penggunaan yang paling umum untuk chatbot AI. Mereka sering mengirim email atau pesan di WhatsApp atau Facebook Messenger, serta menyinkronkan informasi dengan sistem CRM (manajemen hubungan pelanggan).

Chatbot gen utama dapat menawarkan saran atau informasi kepada pengguna - seperti menjelaskan undang-undang mana yang relevan dalam sengketa hukum, atau menyarankan negara terbaik untuk dikunjungi berdasarkan minat mereka - dan kemudian menawarkan layanan lebih lanjut berdasarkan respons pengguna.

Mereka mungkin juga mengobrol bolak-balik dengan pengunjung situs web untuk mengkualifikasikan prospek sebelum melakukan pertemuan penjualan.

Pemesanan Chatbots

Pemesanan biasanya merupakan proses yang mudah. Chatbot pemesanan dapat menangani seluruh alur pemesanan dari awal hingga akhir - tidak perlu karyawan.

Untuk chatbot restoran, pelanggan hanya perlu memasukkan nama, info kontak, dan memilih waktu dan hari. Mereka bahkan dapat dibuat sebagai bot FAQ sederhana.

Namun beberapa pemesanan lebih rumit. Lakukan reservasi hotel: Tamu dapat mencari tahu pilihan kamar yang tersedia, melihat fasilitas dan layanan, serta memesan kamar. Ini adalah tugas yang mudah diserahkan ke chatbot AI.

Itulah mengapa chatbot untuk hotel semakin populer - mereka dapat menangani pemesanan, merampingkan permintaan tata graha, dan menjual layanan tambahan. Organisasi mitra kami telah menggunakan chatbot AI untuk menyelesaikan 75% permintaan tamu tanpa keterlibatan manusia dan menjual layanan tambahan kepada 20% tamu sebelum mereka tiba di hotel.

Chatbot Pemerintah

Layanan pemerintah secara tradisional tertinggal di belakang kecepatan dan kualitas layanan swasta - dan beberapa ingin memperbaiki kesenjangan tersebut dengan chatbot AI.

Chatbot pemerintah telah digunakan untuk membantu memandu warga melalui formulir dan aplikasi, memberikan pembaruan status, memberikan informasi pendaftaran pemilih dan pemilu, serta memberikan informasi tentang kesehatan masyarakat atau transportasi umum.

Chatbots untuk Perawatan Kesehatan

Layanan kesehatan adalah industri lain yang dengan cepat mengadopsi chatbot. Chatbot medis sering kali membantu pasien dengan menjawab pertanyaan medis dasar, menjadwalkan janji temu, dan memberikan informasi tentang gejala dan perawatan.

Dengan menangani pertanyaan rutin, chatbot perawatan kesehatan terbaik dapat mengurangi beban staf medis, sekaligus meningkatkan akses informasi bagi pasien.

Chatbot Keuangan

Chatbot perbankan bukanlah hal yang baru: Erica dari Bank of America telah ada sejak tahun 2018, memantau langganan, memandu perilaku belanja, dan membantu dengan informasi rekening dan transfer.

Namun, tidak semua chatbot keuangan terikat dengan bank. Beberapa chatbot keuangan membantu dalam pemantauan kepatuhan bagi para profesional keuangan, melacak pengeluaran untuk bisnis, atau memasukkan pelanggan ke aplikasi fintech. Chatbot untuk asuransi dapat membantu pemrosesan klaim, panduan tentang kebijakan, atau deteksi penipuan.

Chatbots Real Estat

Real estat memiliki salah satu tingkat adopsi yang paling luas di seluruh industri, karena volume interaksi percakapan yang tinggi dan kebutuhan akan informasi yang konstan dan terkini. 

Chatbot real estat dapat menyarankan properti, melacak dokumen, dan mengelola hubungan dengan klien. Mereka juga dapat melatih agen real estat dalam mempresentasikan properti atau lingkungan tertentu, dan memenuhi syarat prospek sebelum mengatur pertemuan dengan makelar.

Ketersediaan 24/7

Salah satu fitur yang menonjol dari chatbot AI adalah kemampuannya untuk beroperasi sepanjang waktu. Tidak seperti karyawan manusia, chatbot tidak perlu istirahat, tidur, atau liburan. Mereka selalu aktif, siap membantu pelanggan kapan saja, siang atau malam. 

Ketersediaan 24/7 mereka memastikan bahwa bisnis dapat memberikan dukungan kapan pun dibutuhkan, meningkatkan kepuasan pelanggan dan memastikan tidak ada pertanyaan yang tidak terjawab.

Hemat Biaya

Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, chatbot AI dapat secara signifikan menurunkan biaya penskalaan organisasi-mengurangi ketergantungan pada tim layanan pelanggan yang besar. Ini berarti perusahaan dapat mengurangi biaya tenaga kerja sambil tetap memberikan layanan berkualitas tinggi.

Chatbot AI dapat secara efisien menangani berbagai macam tugas, membebaskan karyawan manusia untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks. Hasilnya? Biaya operasional yang lebih rendah dan alur kerja yang lebih efisien, menjadikan chatbot AI sebagai investasi cerdas untuk bisnis dari semua ukuran.

Skalabilitas

Seiring dengan pertumbuhan bisnis, begitu pula dengan tuntutan layanan pelanggan mereka. Chatbot AI sangat skalabel, artinya mereka dapat menangani peningkatan jumlah interaksi pelanggan tanpa penurunan kinerja. 

Baik perusahaan berurusan dengan beberapa lusin pelanggan atau ribuan, chatbot dapat mengelola beban secara efisien, memastikan bahwa setiap pelanggan menerima dukungan tepat waktu.

Konsistensi

Tidak seperti manusia, chatbot tidak pernah mengalami hari yang buruk. Mereka mampu memberikan standar layanan berkualitas tinggi setiap saat, tidak pernah bervariasi dalam hal nada atau akurasi. 

Layanan yang konsisten memastikan bahwa pengguna dapat menerima dukungan yang dapat diandalkan, kapan pun mereka membutuhkannya (atau berapa banyak dari mereka yang membutuhkannya pada waktu yang sama). Hal ini membangun citra merek yang kuat dan kepercayaan yang lebih tinggi di antara para pengguna, sehingga meningkatkan kepuasan secara keseluruhan.

Pengumpulan dan Analisis Data

Chatbot AI tidak hanya berinteraksi dengan pelanggan; mereka juga mengumpulkan data berharga dari setiap interaksi. Data ini dapat dianalisis untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku, preferensi, dan poin-poin penting bagi pelanggan. 

Bisnis kemudian dapat menggunakan wawasan ini untuk menyempurnakan strategi mereka, meningkatkan produk, dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan.

1. Tentukan ruang lingkup Anda

Langkah pertama untuk membuat chatbot AI itu sederhana - cakupan. Apa yang akan dicapai oleh chatbot Anda? Sebelum membuat, tim Anda perlu mengembangkan strategi chatbot yang mencakup prediksi ROI chatbot Anda.

Tujuan chatbot AI Anda akan menentukan kemampuan apa yang dibutuhkan, yang akan menentukan platform yang Anda gunakan.

Jika Anda menggunakan platform yang dapat diperluas, dunia adalah milik Anda. Chatbot AI yang dirancang dengan baik dapat melakukan tugas AI percakapan apa pun yang Anda impikan. 

Setelah Anda memiliki cakupan yang jelas, saatnya memilih platform.

2. Pilih platform

Ada banyak platform chatbot AI gratis, untuk kebutuhan atau kasus penggunaan apa pun. Anda bisa melihat daftar 9 platform chatbot AI terbaik kami untuk melihat daftar lengkapnya.

Ada beberapa pertimbangan yang perlu diingat ketika memilih platform untuk proyek Anda. Pastikan Anda memilih platform yang:

• Memiliki sumber daya pendidikan yang luas. Akan selalu ada kurva pembelajaran, jadi pastikan Anda siap untuk itu.
• Sesuai dengan maksud Anda. Jangan memilih platform AI percakapan yang berspesialisasi dalam layanan pelanggan jika Anda menginginkan bot penjualan.
• Termasuk tingkat gratis, sehingga Anda dapat mengujinya sebelum (atau tanpa) membuat komitmen finansial.

3. Membangun chatbot AI Anda

Anda telah berhasil: Anda telah menentukan ide untuk chatbot, Anda telah menemukan platform, dan Anda siap untuk membangun chatbot AI Anda sendiri. 

Chatbot AI yang Anda bangun akan sepenuhnya unik - Anda memiliki visi dan kebutuhan Anda sendiri. Bagian dari proses ini adalah membiasakan diri Anda dengan platform Anda dan menerapkan pemahaman Anda pada peta jalan unik Anda. 

4. Mengintegrasikan

Jika Anda ingin menghubungkan chatbot AI Anda ke sistem atau platform lain - seperti Hubspot, WhatsApp, atau situs web Anda - maka bagian dari proses pembuatan Anda akan mencakup pengintegrasian bot Anda ke sistem yang diperlukan.

Jika chatbot AI Anda akan memberikan informasi tentang produk apa saja yang tersedia di perusahaan Anda, Anda perlu menghubungkannya dengan sumber kebenaran internal Anda, yang biasanya dikenal sebagai Basis Pengetahuan. 

Basis Pengetahuan dapat berupa tabel, dokumen, atau situs web yang berisi informasi yang akan diambil oleh chatbot AI Anda. 

Misalnya, chatbot SDM akan menggunakan dokumen kebijakan utama perusahaan sebagai Basis Pengetahuan. Ketika seorang karyawan bertanya bagaimana cara menangani situasi tertentu, chatbot dapat menggunakan dokumen kebijakan untuk memberikan jawabannya.  

5. Pengujian dan pengulangan

Setelah Anda selesai membuat chatbot AI, sekarang saatnya membuatnya lebih baik. Beberapa pembuat lupa memperhitungkan waktu pengujian dan iterasi, tetapi ini adalah langkah penting untuk menerapkan chatbot yang sukses.

Apa pun platform chatbot AI yang Anda pilih, platform tersebut harus memiliki simulator di dalam studio yang memungkinkan Anda berlatih percakapan dengan chatbot Anda. Ini adalah langkah pertama pengujian yang akan Anda gunakan selama proses pembuatan.

Setelah pembuatan Anda selesai, Anda akan dapat mengirim versi sampel chatbot AI Anda ke teman atau kolega menggunakan URL. Anda harus melakukan ini untuk menguji fungsionalitas bot Anda sebelum menerapkannya secara resmi.

6. Menyebarkan

Setelah bot Anda dalam bentuk akhir, Anda dapat merilisnya ke dunia. Itu adalah beberapa opsi untuk penerapan chatbot AI:

• Salah satu penerapan yang paling umum adalah melalui webchatyang biasanya ditemukan di situs web perusahaan
• Chatbot SMS yang dapat mengirim pesan teks
• Chatbot email yang mengirim, menerima, dan meringkas pesan
• Platform seperti Slack atau Microsoft Teams
• Saluran pesan seperti Telegram, WhatsApp, Instagram, atau Facebook Messenger

7. Monitor

Proyek chatbot AI tidak berakhir setelah penerapan - faktanya, penerapan hanyalah permulaan. Setelah diluncurkan, chatbot AI Anda mulai bekerja untuk Anda. 

Platform chatbot AI apa pun yang sepadan akan memberi Anda analitik chatbot yang berkelanjutan - ketika orang menggunakannya, topik yang mereka tanyakan, tingkat penahanan, dan platform yang digunakan orang untuk berinteraksi dengannya.

Jika Anda ingin lebih memahami cara mengelola dan meningkatkan chatbot Anda setelah penerapan, Anda dapat melihat kursus gratis kami tentang Mengelola Chatbot.

1. Apa perbedaan antara chatbot dan asisten virtual?

Perbedaan antara chatbot dan asisten virtual adalah chatbot digunakan untuk tugas-tugas sempit seperti menjawab FAQ atau membuat janji temu menggunakan alur yang telah ditentukan sebelumnya, sedangkan asisten virtual seperti Siri atau Alexa menggunakan AI tingkat lanjut untuk menangani berbagai fungsi, seperti mengatur jadwal atau mengontrol perangkat pintar melalui suara.

2. Apa saja contoh chatbot hibrida yang menggunakan AI dan aturan?

Contoh chatbot hibrida yang menggunakan AI dan aturan termasuk bot layanan pelanggan yang memandu pengguna melalui pemecahan masalah langkah demi langkah (berbasis aturan) sementara juga menangani pertanyaan teks bebas menggunakan NLP (berbasis AI). Bot ini menggabungkan logika dengan pemahaman bahasa alami untuk menangani input yang dapat diprediksi dan tidak dapat diprediksi secara efektif.

3. Bagaimana Anda menyempurnakan chatbot untuk pengenalan maksud yang lebih baik?

Untuk menyempurnakan chatbot agar dapat mengenali maksud yang lebih baik, latihlah secara teratur dengan data percakapan nyata, perluas variasi contoh frasa per maksud, sertakan kesalahan pengetikan yang umum terjadi atau bahasa daerah, dan pantau tingkat kebingungan untuk melatih ulang atau menyeimbangkan kembali maksud yang tumpang tindih.

4. Bagaimana Anda memastikan perilaku etis dalam respons chatbot AI?

Untuk memastikan perilaku etis dalam respons chatbot AI, terapkan lapisan moderasi untuk menyaring konten yang menyinggung atau berbahaya, batasi topik sensitif, gunakan data pelatihan yang inklusif, dan tinjau output secara teratur dengan pengawasan manusia untuk menangkap bias.

5. Kapan lebih baik menggunakan manusia vs. chatbot?

Lebih baik menggunakan manusia daripada chatbot ketika percakapan melibatkan dukungan emosional atau masalah sensitif seperti nasihat hukum atau kesehatan mental. Chatbot ideal untuk interaksi bervolume tinggi dan berisiko rendah seperti pelacakan pesanan atau tanya jawab dasar.