Chatbot untuk Dukungan Teknis

Menggunakan Chatbots dalam dukungan teknis

Salah satu kasus penggunaan yang umum untuk chatbots internal adalah dukungan teknis. Chatbot untuk meja bantuan ini membantu karyawan dengan masalah teknis yang mereka alami dengan sistem internal.

Chatbot biasanya tersedia dalam bentuk obrolan web atau disematkan di salah satu aplikasi obrolan organisasi, seperti Slack, Teams, atau Skype. Karyawan yang mengalami masalah sistem kemudian dapat berinteraksi dengan chatbot untuk mendapatkan bantuan.

Chatbot dukungan teknis biasanya memiliki tiga rute untuk mendapatkan bantuan.

- Rute pertama untuk mendapatkan bantuan adalah memberikan bantuan dengan masalah yang secara eksplisit disiapkan untuk ditangani. Dalam hal ini, chatbot biasanya memiliki serangkaian pertanyaan yang akan ditanyakan untuk mendiagnosis masalah dengan benar. Setelah masalah teridentifikasi, chatbot dapat merekomendasikan solusi dan mencari tahu apakah masalah pengguna sudah terpecahkan. Ini adalah kasus penggunaan yang sempurna untuk chatbot, karena dapat memberikan bantuan langsung dan tidak memerlukan keterlibatan manusia.

- Rute kedua untuk bantuan adalah menggunakan basis pengetahuan untuk memberikan bantuan. Chatbot akan menebak bagian mana dari artikel dalam basis pengetahuan yang relevan berdasarkan pertanyaan pengguna dan akan memberikan bagian tersebut kepada pengguna dengan harapan salah satu bagian tersebut berguna.

Fungsionalitas ini mirip dengan cara Google meningkatkan pencarian dari waktu ke waktu karena pengguna akan memperkuat tautan antara pertanyaan tertentu dan bagian tertentu dari waktu ke waktu, berdasarkan pilihan utama pengguna dan mungkin umpan balik. Jika memungkinkan, chatbot dapat mengajukan pertanyaan umum tertentu sebelum memberikan tautan agar dapat mendiagnosis masalah dengan lebih baik di masa mendatang. Misalnya, chatbot dapat bertanya kepada pengguna tentang sistem mana yang terkait dengan masalah ini dan apakah itu bug atau kasus pengguna yang mengalami kebuntuan.

- Rute ketiga untuk mendapatkan bantuan adalah eskalasi manusia. Sekali lagi, beberapa kecerdasan dapat dilakukan oleh chatbot dalam hal ini dengan mengaitkan pertanyaan ke meja bantuan yang relevan (dengan asumsi ada lebih dari satu). Sangat penting bahwa dukungan manusia tersedia sebagai cadangan untuk chatbot karena tidak mungkin sebagian besar pertanyaan dapat dijawab dengan memuaskan oleh chatbot. Agen manusia juga dapat diberikan kekuatan untuk membantu chatbot menjadi lebih baik. Misalnya, jika ada pertanyaan yang masuk ke agen manusia, mereka dapat secara manual menghubungkan pertanyaan tersebut dengan maksud atau jawaban yang diberikan sehingga chatbot dapat menangani pertanyaan tersebut secara otomatis di masa mendatang.

Idealnya, agen manusia tersedia secara real-time pada obrolan yang sama dengan chatbot dan dapat langsung turun tangan untuk menyelesaikan masalah. Namun, mungkin juga chatbot perlu mengajukan tiket di sistem dukungan yang akan ditangani oleh agen dukungan di kemudian hari.

‍

Chatbot untuk dukungan TI biasanya merupakan kombinasi dari chatbot yang cerdas dan chatbot yang ditulis.

Artinya, pengguna akan mendeskripsikan masalah mereka dalam bahasa alami dan chatbot akan mencoba menentukan apa masalahnya dari deskripsi pengguna menggunakan algoritme pemrosesan bahasa alami (NLP). Chatbot akan mengekstrak parameter yang relevan, seperti sistem yang dimaksud, dari pernyataan pengguna menggunakan algoritme NLP.

Setelah mengidentifikasi parameter yang relevan dan masalahnya, chatbot akan mengajukan pertanyaan lebih lanjut kepada pengguna untuk mengidentifikasi masalah sepenuhnya. Jika gagal mengidentifikasi masalah, chatbot akan mencari di basis pengetahuan atau mengeskalasi ke manusia seperti yang disebutkan di atas.

Chatbots untuk dukungan teknis dapat ditingkatkan lebih lanjut dengan beberapa cara:

- Chatbot dapat menggunakan tangkapan layar untuk mengidentifikasi masalah. Tangkapan layar tidak hanya dapat membantu agen dukungan jika masalah tersebut diteruskan ke manusia, tetapi juga dapat digunakan oleh AI untuk membantu mengidentifikasi masalah. Tentu saja, agar AI dapat bekerja secara efektif, dibutuhkan banyak contoh masalah.

- Chatbot dapat disematkan di dalam aplikasi perangkat lunak itu sendiri dan dapat mendeteksi ketika terjadi kesalahan. Pengguna tidak perlu berpindah aplikasi untuk melaporkan masalah dan chatbot dapat secara otomatis memberikan informasi tambahan tentang masalah yang dihadapi, termasuk tangkapan layar.

‍

Chatbots untuk Dukungan Teknis hanyalah salah satu jenis chatbot internal yang tersedia untuk karyawan.

Skenario yang ideal adalah karyawan memiliki akses ke berbagai sistem dan layanan melalui chatbot. Dengan cara ini mereka tidak perlu lagi mencari tahu ke mana harus pergi untuk menyelesaikan masalah atau pertanyaan. Yang lebih baik lagi adalah skenario di mana karyawan melakukan tugas dari dalam chatbot. Ini dapat diterapkan untuk melakukan sesuatu untuk menyelesaikan masalah yang mereka alami. Misalnya, chatbot dukungan teknis tingkat lanjut akan memungkinkan karyawan untuk mengatur ulang kata sandi mereka dari dalam chatbot.

Tentu saja, pada akhirnya, keberhasilan chatbot dukungan teknis akan ditentukan oleh kualitas implementasi chatbot karena hal ini menentukan nilai yang ditambahkannya kepada karyawan dibandingkan dengan status quo. Jika karyawan memiliki keyakinan bahwa chatbot akan menambah nilai, mereka akan menggunakannya.

‍