Cara Menerapkan Chatbot untuk Bisnis di Tahun 2025

Chatbot Perusahaan

Chatbot perusahaan dirancang untuk organisasi besar yang memerlukan integrasi mendalam, skalabilitas, dan tata kelola di seluruh sistem bisnis yang kompleks.

Apa yang membedakan chatbot perusahaan?

• Perusahaan cenderung ada di banyak yurisdiksi hukum dan menangani lebih banyak data pribadi, sehingga bot mereka cenderung memiliki persyaratan keamanan chatbot yang lebih ketat 
• Perusahaan sering kali menggunakan platform internal yang dipesan lebih dahulu (untuk komunikasi, analitik, dll.), yang membutuhkan integrasi khusus untuk terhubung dengan bot
• Perusahaan dengan lebih banyak departemen akan memiliki lebih banyak kasus penggunaan untuk chatbot

Perbedaan utama ini berarti bahwa chatbot perusahaan membutuhkan keamanan yang serius dan fleksibilitas yang tinggi (misalnya untuk membangun integrasi dan skala khusus). Mereka harus mematuhi GDPR, SOC 2, dan kerangka kerja perlindungan data lainnya yang relevan.

Chatbots Pasar Menengah

Chatbot pasar menengah adalah chatbot fleksibel yang mengotomatiskan interaksi dan alur kerja pelanggan sambil mengintegrasikan dengan alat bisnis penting tanpa kerumitan tingkat perusahaan.

Selangkah lebih maju dari chatbot perusahaan, chatbot pasar menengah tidak selalu membutuhkan integrasi khusus (karena banyak platform chatbot hadir dengan integrasi siap pakai ke platform utama).

Keamanan masih menjadi bagian integral dari chatbot pasar menengah, dan kemampuan untuk meningkatkan skala chatbot seiring pertumbuhan bisnis sangat penting.

Chatbot Bisnis Kecil

Chatbot bisnis kecil sering kali merupakan chatbot yang beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang terus berkembang tanpa memerlukan sumber daya teknis yang ekstensif. 

Bisnis kecil sering menggunakan chatbot untuk meningkatkan skala operasi mereka di luar apa yang dapat dicapai oleh tim kecil mereka sendiri. Kasus penggunaan umum cenderung mencakup pembuatan prospek dan layanan pelanggan dengan AI, karena tugas-tugas ini secara tradisional membutuhkan banyak tenaga manusia untuk ditingkatkan skalanya. 

Karena skalanya yang lebih kecil, chatbot yang digunakan oleh bisnis kecil akan selalu lebih murah daripada chatbot pasar menengah atau perusahaan. 

Dukungan Pelanggan

Anda mungkin (dan sayangnya) tidak terbiasa dengan bot layanan pelanggan yang buruk di masa lalu. Anda bisa bernapas lega, karena bot yang rapuh itu adalah solusi masa lalu.

Sekarang, tim terbaik menggunakan AI untuk CX, alih-alih bot yang sudah ketinggalan zaman.

Saat ini, chatbot dukungan pelanggan didukung oleh LLMs Jadi, alih-alih mengulangi alur melingkar yang sama saat terjebak pada suatu permintaan, chatbot LLM akan memahami hampir semua permintaan (kesalahan pengetikan dan lainnya).

Jenis chatbot ini tidak hanya menyerahkan masalah - mereka menyelesaikannya. Mereka dapat mengambil jawaban dari basis pengetahuan, memandu pengguna melalui pemecahan masalah, dan hanya melakukan eskalasi jika diperlukan.

Bot dukungan pelanggan sering kali digunakan sebagai alat tiketing AI, melakukan triase terhadap permintaan yang masuk dan secara otonom memutuskan bagaimana memprioritaskannya. Dalam skala besar, bot ini dapat menjadi sumber seluruh pusat kontak AI untuk kebutuhan dukungan pelanggan perusahaan.

Generasi Pemimpin

Sebagian besar tugas lead generation akan menjadi lead generation AI dalam beberapa tahun ke depan - 40% bisnis pada tahun 2023 berencana untuk meningkatkan investasi AI mereka dalam lead generation.

Sebagian besar chatbot yang berinteraksi dengan Anda adalah bot penghasil prospek, meskipun Anda mungkin tidak mengetahuinya.

Bot pencari prospek mungkin menawarkan perkiraan harga setelah mengumpulkan informasi tentang persyaratan proyek Anda. Atau bot dapat bertindak sebagai layanan konsultasi, menyarankan solusi yang disesuaikan sambil memenuhi syarat prospek pada saat yang bersamaan.

Lead gen adalah kasus penggunaan yang paling populer dalam saluran penjualan yang disempurnakan dengan AI, mengingat banyaknya prospek yang perlu dibuat untuk saluran yang sehat. Untungnya, bot ini juga dapat mengkualifikasikan prospek - jadi tidak ada corong yang akan terisi dengan kandidat yang tidak memenuhi syarat.

Penjualan

Ada banyak cara untuk menggunakan AI untuk penjualan - satu-satunya batasan adalah kreativitas Anda.

Chatbot dalam penjualan dapat menangani tugas-tugas seperti prospek yang memenuhi syarat, menjawab pertanyaan produk, dan menjadwalkan demo tanpa memerlukan perwakilan manusia untuk turun tangan.

Chatbot penjualan dapat memberikan tanggapan instan untuk pertanyaan umum tentang penjualan, seperti harga, perbandingan produk, atau perincian fitur. 

Jika prospek belum siap untuk membeli, chatbot dapat menindaklanjuti nanti dengan detail tambahan atau menjadwalkan pertemuan dengan staf penjualan. 

Dengan maraknya belanja online, bot penjualan sangat populer di industri e-commerce. Chatbot e-commerce atau chatbot ritel sering kali merupakan asisten digital kecil bagi pelanggan yang menjelajah online - mereka dapat merekomendasikan produk atau bahkan menawarkan diskon yang dipersonalisasi. 

Pemasaran

Chatbot adalah favorit di antara tim pemasaran, karena banyak tugas mereka yang dapat ditingkatkan sesuai keinginan untuk hasil bisnis yang lebih baik.

Chatbot pemasaran memiliki tugas dan kemampuan yang beragam. Mereka bisa:

• Merekomendasikan produk
• Menyelenggarakan kontes atau hadiah
• Mengelola media sosial
• Bertindak sebagai BDR digital
• Melakukan kampanye email yang dipersonalisasi

Di sisi pelanggan, pemasaran percakapan adalah strategi keterlibatan pelanggan yang menggunakan percakapan real-time dan dipersonalisasi untuk menggerakkan prospek melalui perjalanan pembelian. 

Dengan mengobrol bolak-balik - mirip dengan kasus penggunaan lead gen - chatbot pemasaran dapat memenuhi syarat calon pelanggan, menjawab pertanyaan terkait produk, dan memandu mereka ke arah konten atau penawaran yang relevan.

Keuangan 

Kesalahan dalam tugas keuangan bisa mematikan. Chatbot dapat mencegah kesalahan manusia.

Chatbot untuk keuangan dapat merampingkan pelacakan pengeluaran, menyederhanakan penghitungan pajak, mengirim pengingat pembayaran, membantu memprediksi prakiraan keuangan, dan membuat perusahaan tetap up-to-date dengan pembaruan peraturan.

Kasus penggunaan yang mungkin terjadi menjadi lebih spesifik di seluruh domain keuangan yang luas: 

• Chatbot asuransi dapat membantu pemrosesan klaim, seperti Waiverlyn dari Waiver Group
• Bot akuntansi dapat memproses faktur dan biaya kategorisasi
• Dan di institusi besar, chatbot perbankan dapat melakukan pra-skrining pinjaman dan mendeteksi pola penipuan 

Sumber Daya Manusia

Banyak perwakilan SDM yang muak mendapatkan pertanyaan yang sama berulang kali. Dari perusahaan yang memiliki departemen SDM hingga perusahaan rintisan yang tidak memiliki manajer SDM, chatbot SDM dapat masuk dan meningkatkan pengalaman karyawan.

Chatbot SDM bisa jadi sederhana: Mereka menjawab pertanyaan umum tentang kebijakan dan menerima permintaan liburan. 

Chatbot HR juga bisa menjadi kompleks: Mereka dapat mempelajari seberapa sering karyawan perusahaan menelepon untuk sakit dan kemudian membuat jadwal prediktif untuk menghindari perebutan di menit-menit terakhir. 

Jangkauannya tergantung pada kebutuhan perusahaan.

Catatan: Bisnis kami menggunakan banyak chatbot, tetapi yang paling disukai adalah bot SDM kami yang bernama Harry Botter. Bot ini menjawab pertanyaan tentang tunjangan, asuransi, cuti, direktori karyawan, atau pertanyaan terkait SDM lainnya.

Dukungan TI dan Teknologi

Chatbot TI adalah kasus penggunaan umum lainnya untuk bisnis. Banyak pemecahan masalah mengikuti langkah-langkah yang sama, jadi masuk akal untuk mengalihkan masalah yang paling umum ke bot.

Untuk karyawan, chatbot dukungan TI dapat mengatur ulang kata sandi, memasukkan pengguna ke perangkat lunak baru, atau memecahkan masalah. 

Namun, mereka juga dapat membantu strategi TI secara keseluruhan - mereka dapat menyederhanakan distribusi dan pengelolaan sumber daya TI serta memastikan keamanan dan kepatuhan yang tepat.

Chatbot bekerja 24/7 tanpa waktu henti

Baik menjawab pertanyaan pelanggan, menangani permintaan internal, atau memproses transaksi, chatbot memastikan bahwa bisnis tidak akan pernah melewatkan interaksi, apa pun zona waktunya.

Chatbot mengotomatiskan tugas yang berulang dalam skala besar

Mulai dari menjadwalkan rapat hingga mengelola entri data, chatbot menangani proses bervolume tinggi dan memakan waktu, sehingga membebaskan karyawan untuk melakukan pekerjaan yang lebih strategis.

Chatbot meningkatkan waktu respons dan efisiensi

Alih-alih menunggu jawaban atau balasan email, pengguna mendapatkan jawaban instan, alur kerja otomatis, dan opsi layanan mandiri tanpa batas di berbagai saluran.

Chatbot menangkap wawasan bisnis yang berharga

Chatbot melacak interaksi, menganalisis perilaku pelanggan, mengidentifikasi tren, dan mengoptimalkan proses bisnis, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas.

Chatbot meningkatkan pengalaman pelanggan dan karyawan

Dengan merampingkan alur kerja, mengurangi gesekan, dan menawarkan interaksi yang dipersonalisasi dan digerakkan oleh AI, chatbot membuat operasi internal dan keterlibatan pelanggan menjadi lebih lancar.

Chatbot Berbasis Aturan

Jika Anda pernah mengalami pengalaman yang membuat frustrasi dengan chatbot, kemungkinan besar itu adalah chatbot statis berbasis aturan.

Bot ini mengikuti prosedur sederhana dan biasanya hanya berupa bot FAQ. Mereka diberi daftar pertanyaan, daftar jawaban, dan dilepaskan ke dunia. 

Meskipun jadul, bot ini mungkin masih memiliki waktu dan tempatnya. Meskipun saya tidak bisa menyebutkan satu pun di luar kepala. Saya akan jujur, mereka menyebalkan.

Chatbots LLM

Pilihan tengah yang sempurna: agenLLM dapat merespons pengguna dengan fleksibilitas untuk menjawab berbagai macam pertanyaan pengguna (meskipun mereka menggunakan bahasa gaul, salah mengeja kata, atau bertanya dengan cara yang belum pernah Anda lihat sebelumnya).

Karena didukung oleh model bahasa yang besar, chatbot AI ini dapat terlibat dalam percakapan yang kompleks dengan pengguna Anda. Salah satu yang mungkin pernah Anda gunakan sebelumnya adalah ChatGPT.

Jika yang Anda inginkan adalah bot bisnis sederhana, chatbot LLM adalah pilihan terbaik. Mereka digunakan oleh perusahaan dan bisnis kecil untuk banyak tugas percakapan. 

Agen AI

Yang terbaik dari semuanya, agen AI dapat melakukan lebih dari sekadar kemampuan chatbot pada umumnya. Didukung oleh LLMs, agen ini dapat mengambil tindakan lanjutan untuk memberikan informasi yang lebih baik kepada penggunanya. Sebagai contoh, agen AI dapat melakukannya:

• Tarik ketersediaan stok saat ini 
• Sarankan produk yang dipersonalisasi
• Lihat kembali ke percakapan sebelumnya dengan pengguna
• Mengubah kata sandi
• Memecahkan masalah teknis
• Jadwalkan pertemuan dengan perwakilan penjualan 

Desain untuk pengambilan keputusan, bukan sekadar percakapan

Chatbot dapat melakukan lebih dari sekadar mengobrol. Alih-alih hanya menjual produk kepada pengunjung situs web, chatbot harus memenuhi syarat untuk mendapatkan prospek dan melakukan pertemuan. 

Jika menangani alur kerja internal, seharusnya mengotomatiskan persetujuan, memberikan tugas, atau memperbarui catatan, bukan hanya memberikan jawaban.

Jika Anda membayar untuk sebuah perangkat lunak, manfaatkanlah sebaik-baiknya. Platform apa pun yang layak untuk digunakan akan memiliki kemampuan otonom, jadi Anda harus memaksimalkan kegunaannya untuk aliran Anda.

Membuat jawaban parsial menjadi berguna

Jika chatbot Anda tidak dapat mengumpulkan semua informasi yang dibutuhkan, chatbot harus tetap dapat memberikan pengalaman yang berguna bagi pengguna.

Misalnya, jika chatbot untuk perusahaan asuransi ditanya, "Berapa premi bulanan saya?" tetapi tidak memiliki detail lengkap pengguna, chatbot dapat merespons dengan:

"Berdasarkan polis yang serupa, perkiraan kisaran biaya Anda adalah $80-$120 per bulan. Untuk mendapatkan penawaran yang tepat, saya hanya perlu usia dan preferensi pertanggungan Anda-ingin melanjutkan?"

Demikian pula, chatbot dukungan yang menangani masalah TI yang kompleks mungkin tidak memiliki perbaikan langsung tetapi dapat mencatat masalah tersebut, memberikan langkah-langkah pemecahan masalah, dan menetapkan ekspektasi waktu respons, sehingga pengguna tetap terinformasi dan tidak frustrasi.

Chatbot yang memberikan jawaban parsial namun bermanfaat membuat pengguna tetap terlibat, mengurangi frustrasi, dan memastikan percakapan tetap produktif.

Memprioritaskan eskalasi manusia yang mulus

Otomatisasi memang hebat, tetapi beberapa permintaan membutuhkan sentuhan manusia - dan ketika itu terjadi, handoff harus dilakukan secara instan dan mulus.

Misalnya, jika chatbot B2B menangani masalah perangkat lunak perusahaan, chatbot tidak boleh hanya mengatakan, "Saya meneruskannya ke bagian dukungan." Sebaliknya, chatbot harus melampirkan riwayat obrolan lengkap, mengkategorikan masalah, dan mengarahkannya ke spesialis yang tepat, sehingga pengguna tidak perlu mengulanginya.

Lebih baik lagi, chatbot dapat menyarankan slot pertemuan yang tersedia, sehingga pengguna dapat memesan sesi dukungan langsung langsung dari obrolan daripada menunggu respons email. Eskalasi yang lancar mengurangi rasa frustrasi, mempercepat penyelesaian, dan menjaga interaksi tetap produktif.

Mengaktifkan interaksi multi-moda

Interaksi multimodal - seperti video, gambar, dan suara - dapat menciptakan pengalaman yang lebih kaya dan mengakomodasi preferensi pengguna yang beragam. Chatbot bisnis multimodal dapat melakukannya:

• Menangani perintah suara untuk interaksi bebas genggam dalam layanan pelanggan atau dukungan internal
• Memproses unggahan dokumen untuk tugas-tugas seperti mengirimkan formulir, memverifikasi identitas, atau menangani aplikasi
• Mengenali gambar untuk identifikasi produk, pemindaian barcode, atau masalah pemecahan masalah
• Menampilkan visual interaktif untuk menampilkan analisis, laporan, atau alur kerja langkah demi langkah
• Tampilkan video instruksional untuk memandu pengguna melalui proses orientasi, pemecahan masalah, atau penyiapan

Dunia dengan cepat menjadi semakin multimodal. Buat chatbot Anda untuk mengikuti cara pengguna Anda berkomunikasi.

Bot keuangan yang menghemat €530.000

VR Bank Südpfalz, sebuah lembaga keuangan bersejarah, memanfaatkan chatbot AI untuk merampingkan aplikasi pinjaman dan perencanaan pensiun, mencapai penghematan biaya sebesar € 530.000 dan tingkat penghematan sebesar 56% . tingkat penahanan.

Menangani lebih dari 3.000 aplikasi pinjaman real estat setiap tahunnya, bank menghadapi biaya pemrosesan yang tinggi dan kompleksitas peraturan. Untuk mengatasi hal ini, mereka memperkenalkan AVA, sebuah chatbot yang mengumpulkan detail pemohon, berintegrasi dengan CRM mereka, dan memberikan bantuan real-time 24/7.

Mengikuti kesuksesannya, VR Bank memperluas kemampuan AVA ke perencanaan pensiun, memungkinkan pelanggan untuk melacak investasi mereka dan mengoptimalkan tabungan. Otomatisasi ini menghemat rata-rata €53 per percakapan, secara signifikan memangkas biaya sekaligus meningkatkan pengalaman pelanggan.

Baca studi kasus selengkapnya.

Bot dukungan pelanggan dengan 0 halusinasi

RubyLabs, perusahaan di balik Able, sebuah platform pelatihan kesehatan yang dipersonalisasi, secara drastis mengurangi volume tiket dukungan pelanggan dengan mengotomatiskan tanggapan dan manajemen langganan. 

Di sektor kesehatan, akurasi sangat penting. Faktor kunci keberhasilan RubyLabs adalah 0 halusinasi AI di 100.000 percakapan, memastikan informasi yang tepat dalam interaksi terkait kesehatan dan pembayaran yang berisiko tinggi.

Setelah memperkenalkan sistem dukungan bertenaga AI, RubyLabs mengalami pengurangan 65% tiket manual dan menghemat $50.000 per tahun - semuanya sambil mempertahankan respons yang akurat dan andal.

Dengan otomatisasi yang menangani pertanyaan rutin, perusahaan meningkatkan waktu respons, menghilangkan kebutuhan akan dukungan Tier 1, dan merampingkan operasi di seluruh lini produknya.

Baca studi kasus selengkapnya.

Chatbot pencarian prospek dan pemesanan yang meningkatkan prospek sebesar 25%

Waiver Group membutuhkan cara untuk memesan lebih banyak konsultasi tanpa menambah pekerjaan, jadi mereka meluncurkan Waiverlyn, chatbot AI untuk menjawab pertanyaan, memenuhi syarat prospek, dan menjadwalkan pertemuan secara otomatis.

Daripada menunggu seseorang membalas formulir kontak, calon klien dapat mengobrol dengan Waiverlyn, mendapatkan informasi yang mereka butuhkan, dan memesan konsultasi di tempat. 

Bot bahkan mengisi undangan kalender, memperbarui spreadsheet penjualan, dan mengirim email tindak lanjut, memastikan tidak ada yang lolos dari perhatian.

Dampaknya langsung terlihat: konsultasi melonjak 25%, keterlibatan pengunjung melonjak 9x lipat, dan chatbot terbayar dengan sendirinya hanya dalam waktu tiga minggu. Chatbot juga membantu menyaring prospek berkualitas rendah, sehingga tim penjualan dapat fokus pada prospek yang serius alih-alih mengejar prospek yang buntu.

Sekarang, Waiver Group sedang mencari cara untuk membuatnya lebih hebat lagi, mengubah chatbot sederhana menjadi asisten penjualan yang lengkap.

Baca studi kasus selengkapnya.

1. 1. Tentukan kasus penggunaan dan tujuan

2. Pilih platform dan pendekatan pengembangan

Siapa yang akan membangun chatbot Anda, dan bagaimana caranya?

Ada dua pendekatan pengembangan chatbot yang utama:

• In-house: Tim pengembangan Anda membangun chatbot
• Alih daya: Anda bermitra dengan agensi AI atau pekerja lepas untuk membangun chatbot 

Dengan platform low-code, Anda tidak memerlukan banyak keahlian teknis untuk menyusun bot bisnis sederhana. 

Jika perusahaan memiliki keterampilan teknis sendiri, masuk akal untuk membangunnya sendiri. Hal ini memudahkan untuk memiliki tingkat akses yang lebih tinggi ke orang (atau tim) yang membangun bot. 

Jika tidak ada pengembang internal, sebagian besar perusahaan akan memilih untuk menggunakan pekerja lepas atau agensi untuk membangun chatbot bisnis mereka. Rute ini berarti bisnis dapat secara otomatis memanfaatkan kumpulan talenta yang akrab dan berpengalaman dalam membangun dan menerapkan chatbot. 

3. Merancang alur kerja chatbot

Anda tahu tujuan chatbot Anda - bagaimana cara terbaik untuk mencapainya?

Jika menyelesaikan permintaan dukungan menggunakan Zendesk dan basis pengetahuan, maka apakah akan mencoba menarik jawaban dari basis pengetahuan terlebih dahulu dan hanya mengeskalasi ke Zendesk jika diperlukan, atau mencatat masalah di Zendesk terlebih dahulu sambil mencari basis pengetahuan secara paralel untuk menyarankan jawaban?

Pengembang juga perlu mempertimbangkannya:

• Cara menangani pertanyaan yang belum terselesaikan
• Kapan harus melibatkan agen manusia
• Data apa yang harus dicatat
• Cara melacak efektivitas chatbot 

4. Integrasikan ke platform, saluran, webhook, dan KB

Agen AI tanpa integrasi hanyalah ChatGPT versi Anda sendiri. Tujuan agen AI ditentukan oleh integrasinya.

Ada banyak entitas yang dapat Anda integrasikan dengan agen AI - pilihan yang hampir tak terbatas jika Anda menggunakan platform yang fleksibel.

Integrasi inilah yang memungkinkan agen AI untuk berintegrasi secara mulus dengan alur kerja yang sudah ada, daripada menjadi 'tambahan' tanpa konektor.

5. Uji dan ulangi

Setelah membangun chatbot AI Anda, langkah selanjutnya adalah menyempurnakannya. Pengujian dan pengulangan sangat penting untuk kesuksesan, tetapi sering kali diabaikan oleh para pembuat yang ingin segera meluncurkannya.

Setiap platform chatbot harus menawarkan simulator di dalam studionya, yang memungkinkan Anda untuk berlatih interaksi dengan bot sebelum diterapkan. Ini adalah langkah pertama Anda dalam pengujian dan bagian penting untuk menyempurnakan bot Anda selama proses pengembangan.

Setelah Anda menyelesaikan pembuatan awal, Anda bisa membagikan versi sampel agen Anda dengan teman atau kolega menggunakan URL. Mengujinya dengan cara ini akan membantu memastikan fungsionalitasnya siap sebelum diterapkan.

Saat Anda menguji, Anda akan dapat mengubah chatbot Anda menjadi lebih baik. Dan bersiaplah: proses ini akan terus berlanjut bahkan setelah Anda menerapkan chatbot Anda. Itu normal.

6. Memantau dan memperbarui

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

Platform yang berkualitas akan menawarkan analisis chatbot yang berkelanjutan, memberikan wawasan tentang kapan orang menggunakan agen Anda, topik yang mereka tanyakan, dan platform yang mereka sukai untuk berinteraksi.

1. Botpress

Botpress adalah platform chatbot AI serbaguna, yang dapat disesuaikan dan dikembangkan tanpa batas. Platform ini selalu diperbarui dengan mesin LLM terbaru, memastikan chatbot dan agen AI-nya selalu didukung oleh teknologi terbaru.

Botpress menawarkan kanvas visual seret dan lepas untuk pengembang, terjemahan otomatis untuk lebih dari 100 bahasa, dan kemampuan penyesuaian tanpa batas. 

Platform ini mencakup integrasi yang sudah dibuat sebelumnya ke perangkat lunak dan saluran yang paling populer, tetapi memungkinkan pengembang untuk menghubungkan bot mereka ke basis pengetahuan atau platform internal apa pun. Ekstensibilitas tanpa batas ini menjadikan Botpress platform yang sangat baik untuk agen AI profesional tingkat perusahaan. 

Perusahaan ini memiliki lebih dari 750.000 bot aktif yang sedang berproduksi pada Juni 2024, memproses lebih dari 1 miliar pesan. Chatbot AI mereka menjangkau layanan pelanggan, SDM, TI, pemerintahan, teknologi, dan banyak lagi.

Botpress hadir dengan komunitas yang berkembang pesat. Jika Anda mencari pengembang untuk membangun chatbot Anda, Botpress menawarkan jaringan mitra yang luas dari para pembangun ahli. Dan komunitas Discord mereka yang aktif yang terdiri dari 25.000 pembuat bot menyediakan akses 24/7 ke pengembang lain. 

Mempelajari seluk beluk platform ini menjadi mudah dengan tutorial video YouTube mereka dan dengan kursus-kursus yang dikuratori para ahli di Botpress Academy.

2. Asisten IBM Watson

IBM watsonx Assistant adalah platform AI percakapan yang dirancang untuk membangun asisten virtual dan suara untuk aplikasi layanan pelanggan. 

Sistem ini memanfaatkan kecerdasan buatan dan model bahasa yang besar untuk belajar dari interaksi pelanggan, yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi penyelesaian masalah dan mengurangi waktu tunggu pelanggan.

Tidak seperti chatbot tradisional, watsonx Assistant dapat menanyakan basis pengetahuan, mencari klarifikasi, atau meningkatkan ke agen manusia sesuai kebutuhan. Asisten ini mudah beradaptasi untuk digunakan di berbagai lingkungan, termasuk cloud dan pengaturan di tempat.

Platform ini juga menawarkan kemampuan suara, yang memungkinkan integrasi ke dalam sistem dukungan pelanggan melalui telepon. IBM mempromosikan watsonx Assistant sebagai alat untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas interaksi layanan pelanggan.

3. Intercom

Intercom adalah platform layanan pelanggan yang menggabungkan otomatisasi bertenaga AI dengan dukungan manusia untuk meningkatkan interaksi dengan pelanggan. Platform ini menyediakan kotak masuk terpadu bagi bisnis, sehingga tim dapat mengelola pesan pelanggan di seluruh situs web, aplikasi seluler, dan email di satu tempat. Kemampuan AI Intercommencakup Fin AI Agent, chatbot yang dirancang untuk menyelesaikan pertanyaan umum secara instan, sehingga mengurangi volume dukungan dan waktu respons.

Platform ini dikenal dengan alat perpesanan yang dapat disesuaikan, memungkinkan bisnis untuk membuat kampanye keterlibatan pelanggan yang ditargetkan. Platform ini juga terintegrasi secara mulus dengan CRM populer, alat bantu, dan alat analisis, menjadikannya solusi fleksibel untuk meningkatkan dukungan pelanggan.

4. ManyChat

ManyChat adalah platform pemasaran obrolan yang memungkinkan bisnis untuk mengotomatiskan percakapan interaktif di Instagram Direct Message, Facebook Messenger, WhatsApp, dan SMS.

Didirikan pada tahun 2015, ManyChat berfokus pada penyederhanaan keterlibatan pelanggan, perolehan prospek, dan otomatisasi penjualan tanpa memerlukan keahlian pengkodean. Platform ini menawarkan antarmuka visual untuk membangun chatbot, memungkinkan pengguna untuk menyiarkan pesan, menjadwalkan komunikasi, dan mengotomatiskan respons berdasarkan kata kunci. 

ManyChat mendukung integrasi dengan berbagai aplikasi pihak ketiga, meningkatkan keserbagunaannya untuk fungsi pemasaran, e-commerce, dan dukungan pelanggan. 

5. Bahan bakar obrolan

Chatfuel adalah platform chatbot tanpa kode yang memungkinkan bisnis mengotomatiskan interaksi pelanggan di seluruh aplikasi perpesanan seperti Facebook Messenger, Instagram, dan WhatsApp. 

Didirikan pada tahun 2015 dan berkantor pusat di San Francisco, Chatfuel memberdayakan pengguna untuk membuat chatbot yang digerakkan oleh AI tanpa keahlian pengkodean.

6. Yellow.ai

Yellow.ai adalah platform chatbot AI tingkat perusahaan yang dirancang untuk meningkatkan pengalaman percakapan pelanggan dan karyawan. Platform ini mengkhususkan diri pada fungsi layanan pelanggan, termasuk ritel, BFSI, dan layanan kesehatan. 

Yellow.ai memungkinkan interaksi yang dipersonalisasi yang terintegrasi di berbagai saluran, termasuk situs web, aplikasi, dan berbagai saluran pesan. 

Yellow.ai memiliki pembangun bot tanpa kode/rendah kode, memungkinkan penerapan chatbot dan agen AI dengan cepat tanpa pengetahuan pengkodean yang luas. Waktu penerapan semakin ditingkatkan dengan templat dan integrasi yang sudah dibuat sebelumnya dari Yellow.ai.

Platform ini dapat mendukung percakapan dalam lebih dari 100 bahasa, dan mereka menawarkan layanan seperti manajemen kampanye dan interaksi pelanggan secara otonom.

Platform ini memiliki fitur DynamicNLP™, yang digunakan untuk memfasilitasi akurasi maksud yang tinggi dan kefasihan multibahasa - hal ini secara signifikan dapat mengurangi waktu penerapan dan meningkatkan skalabilitas untuk pembuat chatbot.

7. Kore.ai

Kore.ai adalah platform AI percakapan terkemuka yang memungkinkan perusahaan untuk merancang, membangun, menguji, dan menggunakan asisten virtual dan chatbot bertenaga AI di berbagai industri, termasuk perbankan, perawatan kesehatan, dan ritel.

Didirikan pada tahun 2013 oleh CEO Raj Koneru, perusahaan ini berkantor pusat di Orlando, Florida, dan mempekerjakan sekitar 1.000 orang.

Platform ini menawarkan lingkungan pengembangan tanpa kode, yang memungkinkan bisnis untuk membuat dan mengelola asisten virtual tanpa pengetahuan pemrograman yang luas.

Solusi ini menyediakan templat dan integrasi yang telah dibuat sebelumnya, memfasilitasi penerapan yang mulus di berbagai saluran digital dan suara. Solusi Kore.ai dirancang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan karyawan dengan mengotomatiskan interaksi dan menyederhanakan proses.

Apa perbedaan antara MVP chatbot dan bot siap produksi?

Chatbot MVP (produk yang layak minimum) baru saja membuktikan konsep tersebut. Ini menangani kasus penggunaan dasar, mungkin tidak sepenuhnya terintegrasi, dan sering kali diuji secara internal. Bot yang siap produksi dipoles, aman, dapat diskalakan, dan siap untuk menghadapi pengguna nyata tanpa berantakan.

Apa saja biaya tersembunyi dalam mengimplementasikan chatbot di luar harga platform?

Anda mungkin mengalami biaya untuk volume pesan ekstra, penggunaan AI, integrasi kustom, waktu pengembang, atau bahkan pelatihan tim Anda. Namun, ini benar-benar tergantung pada platform apa yang Anda gunakan dan harga yang mereka tawarkan. Selain itu, memelihara dan meningkatkan bot dari waktu ke waktu biasanya membutuhkan lebih banyak pekerjaan daripada yang diharapkan orang. 

Bagaimana cara menentukan apakah bisnis saya siap untuk chatbot?

Jika Anda mendapatkan pertanyaan berulang, kehilangan prospek di luar jam kerja, atau membuang-buang waktu tim untuk tugas-tugas dasar, inilah saatnya. Chatbot dapat masuk dan meningkatkan operasi Anda tanpa meningkatkan jumlah karyawan.

Haruskah saya menggunakan satu chatbot untuk beberapa departemen atau memisahkan bot per fungsi?

Jika kebutuhan Anda sederhana, satu bot pintar dapat melakukan banyak tugas. Tetapi jika segala sesuatunya menjadi terlalu rumit atau terspesialisasi, memisahkan bot berdasarkan fungsi akan membuat semuanya lebih bersih dan lebih mudah dikelola.

Bagaimana cara meningkatkan akurasi chatbot dari waktu ke waktu?

Awasi percakapan, lihat di mana pengguna mengalami kebuntuan, dan sesuaikan aliran atau data pelatihan Anda. Ini seperti berkebun, semakin sering Anda memangkas dan menyiramnya, semakin baik pertumbuhannya.