- Proyek chatbot yang sukses dimulai dengan menyelaraskan tujuan bot secara langsung dengan tujuan bisnis yang jelas dan hasil strategis daripada meluncurkan AI untuk kepentingannya sendiri.
- Penilaian kesiapan AI mengevaluasi kesenjangan di seluruh strategi, infrastruktur, data, tata kelola, talenta, dan budaya untuk memastikan organisasi siap untuk penerapan dan adopsi AI yang sedang berlangsung.
- Membangun tim chatbot berarti menugaskan peran kunci-termasuk sponsor eksekutif, manajer proyek, pengembang, dan spesialis-untuk mencakup semuanya, mulai dari pengembangan teknis hingga kepatuhan dan adopsi pengguna.
- Mengukur kesuksesan chatbot bergantung pada penentuan KPI spesifik yang terkait dengan nilai bisnis, mengadopsi strategi peluncuran crawl-walk-run, dan berkomitmen untuk melakukan pembaruan rutin berdasarkan data dan umpan balik pengguna yang sebenarnya.
Anda ingin menggunakan chatbot?
Anda beruntung.
Kami telah membantu perusahaan menerapkan lebih dari 750.000 agen AI (ya, benar-benar).
Jadi, kami cukup paham dengan apa yang membuat proyek implementasi chatbot sukses.
Penggunaan chatbot perusahaan merupakan topik yang sedang hangat dibicarakan – dan tentu saja ada alasannya. Chatbot merupakan saluran komunikasi yang paling cepat berkembang bagi merek.
Seperti yang dikatakan Paul Daugherty, Chief Technology and Innovation Officer di Accenture, "Persaingan akan semakin ketat, dan bisnis yang tidak menggunakan AI dan data untuk membantu mereka berinovasi dalam segala hal yang mereka lakukan akan mengalami kerugian."
Dengan kata lain, jika Anda tidak aktif memanfaatkan AI, Anda akan tertinggal.
Tapi itu sulit. Perusahaan membuat banyak kesalahan dalam penerapan chatbot. Pada kenyataannya, ini adalah proyek perangkat lunak yang kompleks yang perlu diinvestasikan dengan benar oleh tim Anda.
Izinkan saya memandu Anda melalui langkah-langkah yang digunakan tim Customer Success kami untuk klien chatbot perusahaan.
1. Menilai keselarasan strategis dengan proyek AI
Langkah pertama Anda harus selalu memetakan bagaimana chatbot akan selaras dengan tujuan strategi perusahaan Anda.
Kami sering melihat kesalahan ini: "Kami membutuhkan chatbot karena kami memiliki AI di peta jalan kami."
Menginginkan AI hanya untuk kepentingannya saja tidak akan membuat Anda sukses. Tidak masalah untuk memulai dari sana - tetapi cari tahu apa gunanya.
Untungnya, selama Anda memiliki tujuan strategis, hal ini tidak sulit untuk dilakukan.
Mengidentifikasi tujuan strategis
Anda dapat memulai dengan membuat daftar tujuan strategis perusahaan Anda (jika Anda tidak memiliki dokumen yang sudah ada).
Gol mungkin akan terlihat seperti itu:
- Peningkatan efisiensi dan produktivitas
- Pengalaman pelanggan yang lebih baik
- Pengurangan biaya
- Peningkatan kepatuhan terhadap peraturan
- Pengambilan keputusan yang lebih baik
Menilai kontribusi AI terhadap tujuan strategis
Setelah tujuan perusahaan disetujui oleh pihak-pihak yang perlu menyetujuinya, Anda dapat melakukan audit singkat untuk mengetahui bagaimana investasi AI Anda akan berdampak pada tujuan tersebut.
Tim Customer Success kami sering melakukan hal ini. Seperti, sepanjang hari, setiap hari.
Mereka telah membagi audit keselarasan ini menjadi 6 pertanyaan untuk diselaraskan oleh tim Anda.
1) Identifikasi masalah
Tanyakan: Apa saja masalah atau peluang spesifik yang akan ditangani oleh AI?
Sebagai contoh, kami mengaudit sebuah perusahaan teknologi Global 2000 yang mengalami penurunan produktivitas yang signifikan dari tahun ke tahun.
Mereka mengidentifikasi lima area utama yang menguras produktivitas: pengalaman dan keterlibatan karyawan, dukungan teknologi internal, manajemen pengetahuan global, dan penerimaan pelanggan.
Melalui identifikasi masalah yang tepat, mereka mampu memerangi penurunan produktivitas dengan mengotomatiskan penyebaran informasi dan pemberian layanan di seluruh proses ini.
2) Dampak Finansial
Tanyakan: Apa saja implikasi finansial dari adopsi AI? Bagaimana ROI akan diukur?
Mengukur biaya terhadap penghematan dan keuntungan efisiensi memberikan analisis dampak finansial yang jelas.
Sebagai contoh, kami melihat perusahaan logistik yang memproyeksikan ROI dari penerapan pengoptimalan rute berbasis AI untuk mempersiapkan presentasi awal mereka kepada manajemen.
(Mereka menemukan bahwa investasi awal dapat diimbangi dengan pengurangan biaya bahan bakar sebesar 20% pada tahun pertama).
3) Manajemen Risiko
Tanyakan: Apa saja potensi risikonya dan bagaimana cara memitigasinya?
Contoh? Penyedia layanan kesehatan mengidentifikasi privasi data sebagai risiko utama dalam rencana implementasi AI mereka. Mereka mengembangkan protokol enkripsi yang kuat dan program pelatihan staf untuk mengurangi risiko ini, memastikan data pasien tetap aman.
4) Kelayakan Implementasi
Tanyakan: Berapa jangka waktu untuk penerapan AI? Sumber daya apa saja yang dibutuhkan?
Sebagai contoh, salah satu klien kami menemukan bahwa implementasi bertahap selama 18 bulan, dengan pengujian dan penyesuaian berulang-ulang, sangat penting untuk keberhasilan chatbot layanan pelanggan berbasis AI mereka.
5) Kesesuaian Budaya dan Organisasi
Tanyakan: Bagaimana AI akan memengaruhi budaya organisasi dan peran karyawan?
Ambil contoh perusahaan otomotif yang menerapkan AI untuk pemeliharaan prediktif.
Mereka mengadakan pelatihan dan lokakarya ekstensif untuk memastikan karyawan merasa nyaman dengan teknologi baru, yang mengarah pada transisi yang lebih lancar dan keterlibatan karyawan yang lebih tinggi.
6) Kesiapan Teknologi dan Data
Tanyakan: Apakah infrastruktur teknologi dan data saat ini sudah siap untuk implementasi AI?
Sebuah perusahaan telekomunikasi menemukan bahwa data yang ada saat ini terkotak-kotak dan tidak konsisten.
Mereka melakukan proses pembersihan dan integrasi data yang komprehensif sebelum penerapan AI, memastikan model AI memiliki akses ke kumpulan data yang andal dan komprehensif.
2. Melakukan penilaian kesiapan AI
Perusahaan Anda menginginkan AI - tetapi apakah Anda siap untuk itu?
Penilaian kesiapan AI akan membantu tim Anda mengidentifikasi hal-hal yang perlu ditingkatkan sebelum berinvestasi dalam AI.
Kami melihat banyak sekali perusahaan yang mulai menghabiskan uang sebelum mereka benar-benar siap untuk mencapai sesuatu.
Jadi, siapkan diri Anda untuk sukses dengan penilaian formal.
1) Strategi
Sebelum memulai perjalanan AI Anda, sangat penting untuk memiliki strategi yang jelas dan koheren yang selaras dengan tujuan bisnis Anda secara keseluruhan.
Hal ini melibatkan pendefinisian masalah spesifik yang ingin Anda selesaikan dengan AI, mengidentifikasi kasus penggunaan potensial, dan memahami dampak yang diharapkan pada bisnis Anda.
Strategi yang terdefinisi dengan baik harus menguraikan visi jangka panjang untuk integrasi AI, termasuk peta jalan untuk meningkatkan inisiatif AI di seluruh organisasi (saya dapat membantu Anda di bawah ini).
Memastikan adanya komitmen kepemimpinan yang kuat dan keselarasan strategis antara proyek-proyek AI dengan tujuan bisnis.
Pertanyaan analisis kesenjangan strategi:
- Siapa yang memiliki strategi AI perusahaan?
- Apakah inisiatif AI selaras dengan tujuan strategis?
- Apakah ada peta jalan yang tersedia untuk menskalakan AI di seluruh organisasi?
2) Infrastruktur
Infrastruktur yang kuat dan terukur mencakup fondasi teknologi yang diperlukan untuk pengembangan, penerapan, dan pemeliharaan AI yang berkelanjutan.
Infrastruktur harus mendukung alat dan platform yang diperlukan untuk pengembangan, pengujian, dan penerapan model AI. Komponen-komponen utama dapat mencakup daya komputasi, penyimpanan, dan kemampuan jaringan.
Berinvestasi pada infrastruktur yang tepat memastikan bahwa organisasi Anda dapat menangani tuntutan komputasi AI dan meningkatkan skala operasi sesuai kebutuhan.
Pertanyaan-pertanyaan analisis kesenjangan infrastruktur:
- Apakah organisasi memiliki sumber daya GPU khusus yang memadai dan tersedia?
- Apakah mereka tersedia dan terintegrasi untuk memproses beban kerja AI?
3) Data
Menilai kesiapan data Anda berarti menyelidiki ketersediaan, kualitas, dan aksesibilitas data yang diperlukan untuk pelatihan dan penerapan model AI.
Hal ini mencakup praktik manajemen data dan kebijakan tata kelola data, tidak hanya untuk penerapan awal, tetapi juga untuk pemeliharaan dari waktu ke waktu.
Ini juga mencakup Basis Pengetahuan yang akan disinkronkan ke solusi AI Anda. Prinsip 'sampah masuk, sampah keluar' dapat dicegah dengan input data berkualitas tinggi ke agen AI Anda.
Pertanyaan analisis kesenjangan data:
- Apakah ada data yang cukup untuk melatih dan menggunakan agen AI?
- Apakah data tersedia dan dapat diakses?
- Apakah praktik manajemen data sudah mutakhir?
- Apakah kebijakan tata kelola data sudah diperbarui?
- Apakah ada rencana untuk selalu memperbarui Basis Pengetahuan yang akan digunakan oleh agen AI?
4) Tata Kelola
Tata kelola yang efektif sangat penting untuk mengelola aspek etika, hukum, dan operasional penerapan AI. Tata kelola yang kuat membantu mengurangi risiko, menumbuhkan kepercayaan terhadap sistem AI, dan mendorong adopsi AI yang berkelanjutan.
Langkah ini melibatkan penetapan kebijakan dan kerangka kerja untuk memastikan penggunaan AI yang bertanggung jawab, privasi data, dan kepatuhan terhadap peraturan yang relevan.
Struktur tata kelola harus mencakup pedoman yang jelas tentang penggunaan data, transparansi model, dan akuntabilitas.
Selain itu, tim Anda harus menyiapkan mekanisme untuk memantau dan mengevaluasi kinerja AI guna memastikannya selaras dengan tujuan organisasi dan standar etika.
Pertanyaan-pertanyaan analisis kesenjangan tata kelola:
- Siapa yang memiliki aspek mana dari proyek ini?
- Apakah ada kebijakan dan kerangka kerja untuk penggunaan AI dan privasi data?
- Apakah ada komitmen kepemimpinan yang kuat untuk mendorong inisiatif AI ke depan?
5) Bakat
Apakah organisasi Anda memiliki keterampilan dan keahlian yang diperlukan untuk menyelesaikan dan memelihara inisiatif AI?
Hal ini mungkin melibatkan identifikasi kesenjangan keterampilan, serta pelatihan atau perekrutan jika diperlukan.
Jika tidak, pertimbangkan untuk menyewa mitra untuk membangunnya untuk Anda. Saya akan membahas lebih lanjut tentang opsi ini di bawah.
Pertanyaan-pertanyaan analisis kesenjangan bakat:
- Keterampilan apa saja - baik dalam pengembangan maupun penerapan bisnis - yang dibutuhkan untuk inisiatif AI ini?
- Apakah keterampilan tersebut ada pada karyawan saat ini? Dapatkah karyawan saat ini dilatih melalui sumber daya eksternal tentang pengembangan dan penerapan AI?
- Jika tidak, apakah mempekerjakan karyawan sendiri atau bekerja sama dengan organisasi mitra adalah yang paling sesuai dengan visi dan kebutuhan perusahaan?
6) Budaya
Meskipun solusi AI sering kali berfokus pada teknologi, komponen manusia sama pentingnya.
Tidak semua organisasi atau karyawan terbuka terhadap adopsi AI, yang akan merugikan ROI solusi Anda.
Evaluasi budaya organisasi Anda untuk memastikan adanya kemauan untuk mengadopsi dan beradaptasi dengan teknologi AI. Hal ini termasuk menilai dukungan kepemimpinan, keterbukaan karyawan terhadap perubahan, dan keselarasan dengan inovasi yang digerakkan oleh AI.
Banyak karyawan atau departemen yang sering merasa terancam oleh AI. Mengingat biaya perekrutan dan kekurangan tenaga kerja saat ini, organisasi dapat dengan mudah menjelaskan bahwa AI akan digunakan untuk meningkatkan hasil, bukan untuk menggantikan karyawan.
Pertanyaan analisis kesenjangan budaya
- Apakah budaya organisasi bersedia untuk bersandar pada adopsi AI?
- Apakah semua peran kepemimpinan utama bersedia untuk menerima adopsi AI?
- Jika ada keraguan, mengapa? Apakah kekhawatiran ini beralasan?
- Bagaimana organisasi dapat membuat AI menjadi hal yang positif bagi karyawan mereka dan menyampaikannya dengan benar kepada mereka?
3. Membangun tim chatbot
Siapa yang akan mengerjakan proyek chatbot Anda???
Mungkin sudah jelas, tetapi ini adalah masalah yang sedang berlangsung bagi banyak klien kami.
Metode terbaik adalah dengan menetapkan tanggung jawab (seperti halnya proyek lainnya). Dan karena proyek chatbot itu kompleks dan berlangsung lama, Anda mungkin perlu memecahnya menjadi beberapa peran.
Jika Anda membangun agen AI untuk bisnis kecil Anda dengan 1 karyawan - tenang saja, lakukan semua yang Anda bisa.
Jika Anda memiliki sumber daya, berikut ini beberapa kiat untuk menguraikannya.
Peran Utama
Ada 3 peran utama dalam proyek chatbot: Pemangku Kepentingan Eksekutif, Manajer Proyek, dan Pengembang.
Bergantung pada ruang lingkup proyek Anda, Anda mungkin memiliki 1 orang yang melakukan ketiga peran tersebut (semoga berhasil), atau Anda mungkin memiliki seluruh tim pengembang yang mengerjakan solusi Anda.
Pemangku Kepentingan Eksekutif menetapkan landasan strategis dan memastikan proyek memiliki dukungan yang diperlukan untuk berhasil. Mereka dapat mengamankan pendanaan, menetapkan metrik kinerja, dan memperjuangkan dukungan organisasi.
Manajer Proyek menggerakkan proyek dari hari ke hari. Mereka mengelola siklus hidup proyek, menetapkan jadwal, mengidentifikasi risiko, mengelola ruang lingkup, dan mengoordinasikan komunikasi lintas fungsi.
Dan Pengembang, yang terakhir, bertanggung jawab untuk membangun solusi. Mereka menangani segala sesuatu yang bersifat teknis: menerapkan logika bisnis, mengintegrasikan dengan sistem yang sudah ada, dan mengoptimalkan kinerja.
Bahkan jika Anda adalah tim yang terdiri dari 2 orang, jelaskan dengan jelas tanggung jawab mana yang akan diberikan kepada siapa.
Dan jika proyek Anda lebih kompleks, ada beberapa peran lain yang perlu dipertimbangkan untuk ditugaskan.
Peran Tambahan
Bagaimana dengan kerangka kerja regulasi? Bagaimana dengan melayani pasien Anda dengan cara yang tepat di samping tempat tidur? Bagaimana dengan membuat pengguna Anda benar-benar menggunakan bot?
Ya, ada lebih banyak hal dalam penerapan AI daripada yang mungkin Anda pikirkan pada awalnya.
Sekali lagi, hal ini lebih relevan jika proyek Anda lebih besar (atau jika Anda membuat sesuatu yang serius seperti chatbot keuangan atau bot perawatan kesehatan).
Mereka dapat dilakukan oleh satu individu, ditugaskan ke salah satu Peran Utama, atau dilakukan oleh beberapa individu.
- Jaminan Kualitas: Memberikan pengalaman organisasi untuk memastikan chatbot sesuai dengan standar industri
- Perancang Percakapan: Membuat dialog yang jelas dan menarik
- Analis Data: Menerjemahkan persyaratan dan hasil chatbot ke dalam pengukuran ROI
- Spesialis Keamanan Siber: Memastikan praktik perlindungan data yang tepat
- Petugas Kepatuhan: Mematuhi hukum dan peraturan yang berlaku
- Spesialis Pemasaran: Mengkomunikasikan keberadaan dan tujuan chatbot dengan pengguna
- Administrator Situs Web dan Sistem: Memelihara server dan kontainer
4. Pilih solusi chatbot
Anda mungkin sudah memiliki solusi teknologi yang dipilih.
Namun jika tim Anda masih dalam tahap penjajakan, ada 3 jenis alat chatbot yang bisa Anda pertimbangkan.
Cakupan dan kemampuan proyek AI Anda akan sangat bervariasi, tergantung dari tiga pilihan yang Anda pilih.
DIY atau sumber terbuka
Opsi DIY akan melibatkan penelitian, perancangan, pembuatan prototipe, pembuatan, pengujian, konfigurasi, penerapan, hosting, pemeliharaan, dukungan, dan pengembangan solusi.
Hal ini dapat dilakukan dari awal, tetapi sebagian besar pengembang akan menggunakan berbagai bahan sumber terbuka untuk membangun agen dari awal.
Opsi ini menawarkan kontrol dan kustomisasi maksimum, memungkinkan solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik bisnis.
Namun, pendekatan ini menuntut sumber daya pengembangan, keahlian teknis, dan upaya pemeliharaan yang substansial.
Platform yang dapat diperluas
Platform berada di persimpangan antara solusi tertutup dan solusi DIY.
Platform chatbot ini biasanya menawarkan panduan dan keahlian CSM, hosting, infosec, dukungan pengembangan, dan integrasi yang sudah jadi untuk merampingkan desain dan konfigurasi solusi.
Platform yang dapat diperluas menyediakan jalan tengah dengan fungsionalitas seperti router, lapisan yang sangat mudah dikonfigurasi, dan kemampuan integrasi. Platform ini memfasilitasi penerapan dan fleksibilitas yang lebih cepat, meskipun masih memerlukan beberapa keahlian teknis untuk konfigurasi dan penyesuaian.
Platform ini dapat menawarkan keseimbangan antara penyesuaian dan kemudahan penggunaan. Platform ini dapat diperluas dengan lebih mulus di seluruh departemen atau proses bisnis daripada opsi lainnya.
Solusi kepemilikan tertutup
Banyak solusi tertutup yang bersifat vertikal-spesifik (misalnya perusahaan chatbot layanan pelanggan, atau platform chatbot media sosial), atau menawarkan solusi potong dan tempel (misalnya chatbot umum).
Asalkan memenuhi persyaratan utama, terhubung dengan mulus ke sistem yang ada, dan peta jalan vendor selaras dengan ambisi organisasi, ini bisa sangat hemat biaya untuk diterapkan dan dipelihara.
Namun, meskipun solusi kepemilikan tertutup lebih cepat diimplementasikan, solusi ini memiliki kekurangan berupa perluasan yang terbatas, kasus penggunaan yang terbatas, potensi penguncian vendor, fleksibilitas yang lebih rendah untuk beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang unik, dan kemampuan yang terbatas untuk berintegrasi dengan sistem lain.
5. Memilih mitra chatbot (opsional)
Tidak semua perusahaan siap untuk membangun chatbot sendiri. Mungkin Anda adalah tim beranggotakan 5 orang tanpa bandwidth, atau mungkin Anda menginginkan agen AI yang kompleks yang melampaui kemampuan tim Anda.
Apa pun alasannya, ada beberapa manfaat menggunakan mitra eksternal:
- Anda tidak perlu membeli perangkat lunak sendiri
- Garis waktu dipercepat
- Mereka sudah memiliki pengalaman dan keahlian
- Mereka dapat menghemat biaya jika Anda tidak memiliki keahlian internal
Kami memiliki daftar mitra dan pekerja lepas AI yang cukup banyak - tetapi apa pun solusi yang Anda gunakan, pastikan Anda menemukan organisasi mitra yang berpengalaman dalam solusi spesifik tersebut (dan idealnya, dalam kasus penggunaan atau industri spesifik Anda).
Kunci Kemitraan yang Kuat
Ini adalah SLA yang kuat. Itu saja.
SLA (Perjanjian Tingkat Layanan) harus mendefinisikan hasil yang jelas, termasuk tonggak pencapaian, jadwal, dan metrik keberhasilan.
Anda juga harus menentukan persyaratan untuk waktu aktif, waktu respons, dan penyelesaian masalah.
Dan terakhir, Anda harus memiliki strategi keluar. Bagaimana transfer pengetahuan, kekayaan intelektual, dan akses sistem akan dikelola setelah kemitraan berakhir? Siapa yang akan bertanggung jawab untuk pemeliharaan? Semua ini harus ditandatangani sebelumnya.
6. Memetakan rencana implementasi
Ketika kami menerapkan chatbot AI, kami sangat menyukai metode Crawl-Walk-Run.
Kami menggunakannya dengan klien kami, kami menggunakannya secara internal - ini adalah Bintang Utara kami untuk strategi implementasi.
Mari kita uraikan setiap langkahnya.
Fase 1: Merangkak
Tujuan: Membangun fondasi proyek dan memenuhi kebutuhan bisnis yang mendesak.
Mulailah dengan solusi AI yang sederhana untuk menangani tugas-tugas dasar yang berdampak besar. Misalnya, chatbot dapat digunakan untuk menangani pertanyaan yang sering diajukan (FAQ) dan memberikan dukungan pelanggan dasar.
Inti dari tahap ini adalah mengumpulkan data. Apa yang ditanyakan oleh pengguna? Tindakan apa yang akan membantu untuk mencapainya?
Nama permainan di sini adalah kemenangan cepat. Tampilkan nilai.
(Dan pastikan untuk mengujicobakan solusi Anda pada sebagian pengguna dan mengumpulkan data sebelum meluncurkannya ke semua pengguna).
Fase 2: Berjalan
Tujuan: Meningkatkan kemampuan AI secara bertahap berdasarkan data yang dikumpulkan.
Sekarang gunakan data Anda dari Fase 1. Sempurnakan dan kembangkan kemampuan chatbot Anda.
Buat alur kerja yang lebih canggih, pangkas lemak percakapan yang membuat pengguna Anda menurun. Terus lakukan iterasi untuk meningkatkan akurasi dan kinerja.
Tahap 3: Jalankan
Tujuan: Mengintegrasikan AI sepenuhnya ke dalam operasi dan skala perusahaan Anda.
Anda akan tahu kapan Anda berada di mil terakhir ketika AI telah tertanam kuat dalam struktur operasi perusahaan Anda.
Tentu saja, proyek chatbot tidak pernah selesai. Seperti perangkat lunak apa pun, ini adalah investasi jangka panjang yang akan menjadi lebih baik dan lebih baik lagi jika Anda terus mengulanginya.
Ketika Anda telah berekspansi ke sebagian besar tempat yang Anda lihat memiliki peluang untuk mendapatkan keuntungan, pastikan tim memiliki umpan balik untuk pembelajaran yang berkelanjutan. Anda perlu memperbarui dan melatih ulang model Anda saat Anda mendapatkan data baru dan kebutuhan bisnis berkembang.
7. Mengukur keberhasilan
Mengukur kesuksesan terlalu sering diabaikan - ini adalah bagian terpenting. Investasi membutuhkan hasil.
Kita akan membahas tentang KPI (menyiapkan chatbot untuk sukses) dan ROI (mengukur kesuksesan tersebut).
Indikator Kinerja Utama
KPI Anda harus dirancang di awal proyek agen AI Anda. Setiap KPI harus dapat dipetakan ke tujuan strategis yang ingin dicapai oleh agen AI Anda.
KPI agen AI Anda harus :
- Bersikaplah terus terang
- Menyertakan hasil jangka pendek dan jangka panjang
- Gunakan hasil yang dapat diukur, seperti persentase yang tepat
- Sertakan perbandingan dasar untuk menunjukkan dengan jelas pengukuran 'sebelum' dan 'sesudah'
Setiap KPI harus dikaitkan dengan nilai uang tertentu. Tidaklah cukup hanya dengan mengatakan bahwa sebuah proyek akan 'menghemat 10 jam per minggu'. Hitunglah berapa banyak uang yang akan dihemat dari investasi AI Anda setiap bulan atau tahun, dengan mempertimbangkan berapa banyak Anda membayar karyawan untuk 10 jam tersebut.
Mulai dari yang rendah, lalu tingkatkan
Meskipun sangat menggoda untuk memaksimalkan dampak bot Anda sejak awal, tim Kesuksesan Pelanggan kami merekomendasikan untuk menargetkan ROI dengan nilai minimal pada awalnya.
Fokus pada keuntungan tambahan. Setelah bot terbukti efektif dengan beban awal ini, tingkatkan cakupannya secara bertahap - sehingga Anda dapat meminimalkan risiko dan memaksimalkan kesuksesan jangka panjang.
Contoh KPI
Seperti apa KPI chatbot itu?
Jika Anda bertujuan untuk mengukur adopsi dan keterlibatan, KPI dapat mencakup jumlah pertanyaan yang ditangani, kualitas umpan balik, atau panjang sesi.
Jika Anda ingin mengukur pendapatan dan penjualan, KPI Anda mungkin berupa tingkat konversi, rata-rata hasil upsell atau cross-sell, atau tingkat kualifikasi prospek.
Saya tidak akan membahasnya secara detail di sini - cukup untuk memberikan gambaran seperti apa KPI Anda. Namun, mudah-mudahan, tim Anda sudah mengetahui apa itu KPI.
Laba atas Investasi
Jika Anda belum pernah melakukannya, mengukur ROI chatbot bisa jadi penuh dengan imbalan dan biaya tersembunyi.
Kami memiliki daftar lengkap tentang apa yang harus dipertimbangkan saat mencoba mendapatkan pembacaan ROI yang akurat pada proyek AI Anda.
Mengukur Investasi
Mengukur investasi AI Anda dengan benar memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang dampaknya.
Ini berarti memperhitungkan lebih dari sekadar biaya awal, seperti pemeliharaan berkelanjutan, pelatihan staf, dan sumber daya yang dibutuhkan untuk integrasi yang sukses.
Saya tidak akan membahas daftar lengkapnya di sini, tetapi saya menulis pengarahan PDF lengkap tentang penerapan strategi chatbot - Anda dapat melihat daftar lengkap tentang apa yang harus dipertimbangkan saat mengukur investasi.
Mengukur Pengembalian
Mengukur kesuksesan bisnis dengan agen AI dimulai dengan menyelaraskan hasil dengan kasus penggunaan spesifik mereka. Dampak dari agen AI yang dirancang untuk menghasilkan prospek akan berbeda secara signifikan dengan agen yang dibuat untuk proses SDM internal.
Untuk memaksimalkan nilai, pandu tim Anda dalam mengevaluasi secara sistematis setiap area yang dapat dipengaruhi oleh agen AI dan memprioritaskan area yang memiliki potensi terbesar untuk mendapatkan hasil yang terukur.
Sekali lagi, saya membahas hal ini lebih lanjut dalam panduan yang ditautkan di atas, tetapi saya akan menyisihkannya di sini demi jumlah kata.
Menerapkan Chatbot yang Tepat untuk Perusahaan Anda
Kami telah menggunakan ratusan ribu chatbot - dan kami memiliki platform agen AI yang paling fleksibel di pasar.
Botpress menawarkan serangkaian integrasi yang sudah jadi, sejumlah sumber daya edukasi, dan jaringan kemitraan para pembangun ahli.
Mulaimembangun hari ini. Ini gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa itu metode "Crawl-Walk-Run" dalam implementasi chatbot?
Ini adalah pendekatan peluncuran bertahap: mulai dari yang kecil (Crawl), perbaiki dan kembangkan (Walk), dan tingkatkan skala bisnis (Run). Hal ini menurunkan risiko dan memberikan nilai secara bertahap.
Bisakah saya menggunakan chatbot dan memperbaikinya nanti?
Ya, itu sebenarnya adalah pendekatan terbaik. Mulailah dengan kasus penggunaan yang berdampak besar, pelajari dari perilaku pengguna yang nyata, dan terus perbaiki berdasarkan analisis.
Mengapa saya memerlukan strategi chatbot daripada hanya meluncurkan bot?
Karena meluncurkan tanpa menyelaraskan dengan tujuan bisnis sering kali menyebabkan waktu yang terbuang dan adopsi yang buruk. Strategi yang jelas memastikan chatbot Anda meningkatkan ROI dan memecahkan masalah yang tepat.
Apa saja tanda-tanda bahwa chatbot bukan solusi yang tepat untuk bisnis kita?
Jika pelanggan Anda membutuhkan interaksi manusia yang sangat personal atau kompleks (misalnya nasihat hukum atau dukungan trauma), chatbot bukanlah pilihan terbaik. Selain itu, jika data internal Anda berantakan atau Anda tidak memiliki kasus penggunaan yang jelas, masih terlalu dini untuk memulai.
Seberapa sering saya harus mengevaluasi dan memperbarui kinerja chatbot saya?
Setidaknya sebulan sekali, terutama di awal. Chatbot belajar dari perilaku pengguna yang sebenarnya, jadi penyesuaian rutin berdasarkan data akan membantunya menjadi lebih pintar dan lebih bermanfaat dari waktu ke waktu.
