AI Pusat Kontak | Kasus Penggunaan & Cara Memulai

1. Menerima pertanyaan pelanggan

Agen AI pusat kontak memulai dengan memproses permintaan pelanggan yang masuk dari berbagai saluran, seperti panggilan telepon, obrolan langsung, email, atau aplikasi perpesanan. Asisten suara dan chatbot AI menafsirkan maksud pelanggan menggunakan pemahaman bahasa alami (natural language understanding/NLU ) untuk mengenali detail penting seperti urgensi dan permintaan spesifik.

Misalnya, jika pelanggan bertanya, "Di mana pesanan saya?", agen AI mengidentifikasinya sebagai permintaan pelacakan, mengambil detail pesanan yang relevan dari sistem, dan memberikan respons langsung.

2. Memahami konteks

AI pusat kontak mempertimbangkan konteks untuk memberikan tanggapan yang lebih akurat. AI menganalisis interaksi sebelumnya dan riwayat pembelian untuk memberikan bantuan yang dipersonalisasi, bukan balasan umum.

Pelanggan yang menanyakan tentang pengembalian dana akan menerima pembaruan yang relevan berdasarkan pesanan mereka sebelumnya, sehingga mencegah bolak-balik yang tidak perlu. 

3. Mengambil dan memproses informasi

Setelah maksud dan konteks dikenali, AI terhubung dengan sistem backend seperti CRM dan basis pengetahuan untuk menemukan detail yang akurat.

Jika pelanggan meminta modifikasi pesanan, AI akan mencari catatan akun dan, jika memenuhi syarat, memulai prosesnya. Ketika memecahkan masalah, AI mengidentifikasi panduan yang relevan atau merekomendasikan langkah selanjutnya yang sesuai berdasarkan masalah yang dijelaskan. 

Dalam kasus yang lebih kompleks, AI dapat mengumpulkan detail tambahan sebelum meneruskan permintaan ke agen.

4. Menghasilkan tanggapan

AI menghasilkan respons berdasarkan data yang dikumpulkan. Hal ini memastikan tanggapan yang tepat:

• Peka terhadap konteks: AI mempertimbangkan riwayat pelanggan berdasarkan interaksi di masa lalu dan permintaan khusus untuk mempersonalisasi respons.
• Dapat ditindaklanjuti: Jika proses memerlukan masukan dari pelanggan, seperti mengonfirmasi perubahan pesanan, AI memberikan petunjuk langkah demi langkah yang jelas.
• Adaptif: Respons yang disesuaikan secara dinamis berdasarkan kondisi waktu nyata seperti ketersediaan stok atau pembaruan kebijakan.

Misalnya, jika pelanggan bertanya tentang status pesanan, AI tidak hanya akan memberikan nomor pelacakan. AI akan menjelaskan waktu pengiriman yang diharapkan dan menyarankan opsi seperti pengalihan rute atau pengiriman yang dipercepat.

5. Meneruskan ke agen manusia

Ketika AI untuk pusat kontak tidak dapat sepenuhnya menyelesaikan masalah, AI akan mengalihkan pelanggan ke karyawan, sementara:

• Mentransfer riwayat percakapan, sehingga pelanggan tidak perlu mengulanginya lagi.
• Memberikan konteks, meringkas detail-detail penting seperti maksud dan solusi yang diupayakan.

Dalam kasus-kasus di mana bantuan khusus diperlukan, AI mengarahkan permintaan berdasarkan keahlian atau urgensi. Masalah penagihan dapat diarahkan ke spesialis keuangan, sementara masalah teknis diarahkan ke dukungan TI. 

6. Memantau kinerja 

Setelah menangani interaksi, AI pusat kontak menganalisis kinerjanya untuk mengoptimalkan respons di masa mendatang dan meningkatkan efisiensi.

• Melacak tingkat penahanan.
• Menganalisis sentimen pelanggan.
• Mendeteksi titik-titik nyeri yang umum.

7. Terus belajar dan meningkatkan diri

AI pusat kontak menyempurnakan akurasi dan efektivitasnya dari waktu ke waktu dengan menganalisis interaksi dan membuat penyesuaian berdasarkan penggunaan di dunia nyata.

• Memperbarui tanggapan: AI menyempurnakan balasannya berdasarkan interaksi pelanggan, sehingga lebih akurat dan relevan.
• Memperluas pengetahuan: Ini menggabungkan informasi baru, seperti perubahan kebijakan atau pembaruan produk, untuk tetap mendapatkan informasi terbaru.
• Meningkatkan efisiensi: AI beradaptasi dengan masalah yang berulang dengan mengoptimalkan alur kerja dan mengurangi eskalasi yang tidak perlu.

Perutean panggilan lanjutan untuk dukungan yang efisien

Dengan menggunakan algoritme, AI dapat mengarahkan pelanggan ke agen yang tepat atau layanan otomatis berdasarkan detail penelepon dan kebutuhan layanan. Alih-alih mengandalkan pilihan menu dasar, AI menganalisis berbagai faktor untuk menentukan tindakan terbaik.

• Riwayat dan maksud pelanggan: AI meninjau interaksi sebelumnya untuk menentukan apakah pelanggan memiliki tiket dukungan terbuka atau masalah yang sedang berlangsung, sehingga memastikan kesinambungan layanan.
• Jenis dan kompleksitas masalah: Permintaan sederhana, seperti pengaturan ulang kata sandi atau pelacakan pesanan, dapat ditangani oleh sistem otomatis, sementara pertanyaan yang lebih kompleks dialihkan ke agen khusus.
• Analisis urgensi dan sentimen: AI mendeteksi frustrasi atau urgensi dalam suara atau pesan pelanggan, memprioritaskan kasus-kasus yang membutuhkan perhatian segera.

AI respons suara interaktif (IVR)

Sistem AI IVR meningkatkan penanganan panggilan tradisional dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menafsirkan dan merespons permintaan yang diucapkan. 

Alih-alih memaksa pelanggan untuk menavigasi menu berbasis tombol yang kaku, AI IVR memungkinkan mereka berbicara secara alami, sehingga meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna.

Bisnis dapat mengimplementasikan sistem IVR yang memungkinkan penelepon untuk meminta informasi melalui input suara atau keypad. Secara tradisional, sistem ini mengandalkan sinyal dual-tone multi-frequency (DTMF) untuk memicu pesan yang telah direkam sebelumnya atau respons teks-ke-suara. Dengan AI dan NLP, IVR telah berevolusi untuk mendukung interaksi yang lebih alami

Menerapkan Agen AI?

Baca Cetak Biru kami untuk Implementasi Agen AI

Baca Sekarang

Akses selalu gratis

Chatbot untuk keterlibatan pelanggan

Mengurangi beban pusat panggilan dimulai dengan chatbot pusat kontak AI yang menangani pertanyaan rutin pelanggan secara efisien. Agen virtual ini memungkinkan pelanggan untuk mendapatkan jawaban cepat atas pertanyaan umum tanpa harus menunggu lama.

Dengan mengintegrasikan dengan sistem backend, chatbot AI untuk pusat kontak dapat memberikan pembaruan pesanan secara real-time dan bahkan membantu manajemen akun. 

Penjangkauan pelanggan secara proaktif

Sistem AI memberi tahu pelanggan tentang janji temu yang akan datang atau tenggat waktu pembayaran. Bisnis juga dapat menggunakan AI untuk mengirimkan promosi yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi pelanggan, sehingga meningkatkan keterlibatan sekaligus mengurangi peluang yang terlewatkan.

Analisis sentimen pelanggan

Untuk memahami sentimen pelanggan, alat bantu AI menganalisis interaksi saat terjadi. 

Jika frustrasi terdeteksi, sistem dapat memprioritaskan kasus tersebut untuk dieskalasi. Bisnis juga dapat menggunakan tren sentimen untuk meningkatkan pelatihan agen dan menyempurnakan strategi layanan pelanggan. 

Dengan terus memantau umpan balik di berbagai saluran, AI membantu mengidentifikasi masalah yang berulang sebelum berdampak pada kepuasan pelanggan.

Bantuan agen waktu nyata

AI pusat kontak mendengarkan interaksi pelanggan secara langsung, menarik informasi yang relevan dari basis pengetahuan dan interaksi sebelumnya jika diperlukan. Ini meningkatkan efisiensi agen dengan:

• Mengambil sumber daya yang bermanfaat, seperti FAQ atau panduan pemecahan masalah, berdasarkan masalah pelanggan.
• Mengenali interaksi sebelumnya untuk menyarankan solusi yang sesuai dengan riwayat pelanggan.
• Mengidentifikasi frustrasi atau urgensi, memungkinkan agen untuk memprioritaskan percakapan penting.
• Mengotomatiskan transkripsi dan rangkuman panggilan, sehingga mengurangi kebutuhan untuk mencatat secara manual.

Dukungan multibahasa

Alat penerjemahan AI menghilangkan hambatan bahasa, sehingga memungkinkan bisnis untuk membantu pelanggan dalam berbagai bahasa. Baik melalui obrolan atau suara, AI memastikan komunikasi yang lancar tanpa memerlukan tim dukungan multibahasa yang besar.

Deteksi penipuan dan pemeriksaan keamanan

AI menganalisis pola suara dan upaya otentikasi untuk mengidentifikasi aktivitas yang mencurigakan. Jika ada sesuatu yang tampak tidak biasa, sistem dapat meminta verifikasi tambahan atau meneruskan kasus ini ke spesialis keamanan.

1. Tentukan ruang lingkup Anda

Langkah pertama untuk membuat agen AI pusat kontak itu sederhana - apa yang akan dilakukannya? Mulailah dengan menguraikan dengan jelas tujuan agen Anda.

Tentukan apakah akan fokus pada:

• Pertanyaan pelanggan
• Bantuan agen
• Perutean panggilan
• Keterlibatan proaktif
• Perpaduan dari layanan-layanan ini

Dengan mendefinisikan ruang lingkup secara jelas, agen AI dirancang untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang spesifik dan meningkatkan dukungan pelanggan secara keseluruhan.

2. Pilih platform

Pilih platform AI yang mendukung NLP dan otomatisasi, sekaligus memastikan pengambilan dan integrasi data secara real-time.

Tidak ada kekurangan platform agen AI yang bisa dipilih. Jika Anda mencari inspirasi, daftar pilihan platform AI terbaik kami adalah tempat yang tepat untuk memulai.

Saat mengevaluasi platform untuk AI pusat kontak, pertimbangkan faktor-faktor seperti:

• Kompatibilitas dengan CRM dan sistem tiket Anda
• Dukungan untuk interaksi berbasis teks dan suara
• Opsi penyesuaian agar sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda
• Skalabilitas untuk menangani permintaan pelanggan yang terus meningkat

Untuk AI pusat kontak, platform seperti Botpress menawarkan alat bantu canggih, termasuk Autonomous Nodes, yang memungkinkan agenLLM menentukan kapan harus mengikuti alur kerja terstruktur atau menghasilkan respons secara dinamis. Pengembang dapat memandu AI menggunakan petunjuk bahasa sederhana, sehingga lebih mudah untuk membuat agen virtual yang adaptif dan sadar konteks yang menangani interaksi pelanggan secara real time

3. Mengintegrasikan alat bantu dan basis pengetahuan

Setelah memilih platform, langkah besar berikutnya adalah mengintegrasikan alat, platform, atau sistem apa pun yang relevan dengan alur kerja AI Anda.

Platform dengan kode rendah akan menawarkan integrasi yang sudah dibuat sebelumnya. Platform chatbot yang fleksibel akan menawarkan integrasi khusus - pengembang dapat mengintegrasikan sistem internal atau platform apa pun yang Anda gunakan yang Anda inginkan agar chatbot dapat bekerja.

Anda juga perlu membuat Basis Pengetahuan untuk digunakan chatbot sebagai sumber - sumber seperti kebijakan dan prosedur resmi, daftar tunggu yang diperbarui, atau persyaratan hukum.

4. Menguji dan menyempurnakan

Bahkan setelah menerapkan agen AI pusat kontak Anda, akan selalu ada peluang untuk perbaikan. Interaksi di dunia nyata akan menunjukkan bagaimana AI dapat meningkatkan kemampuannya, mulai dari akurasi respons hingga menangani masalah pelanggan yang kompleks secara lebih efektif.

Pastikan bahwa rencana Anda menggabungkan kemampuan untuk mengulangi pada agen AI Anda - sejauh ini ini adalah cara terbaik untuk memaksimalkan ROI Anda.

5. Menyebarkan 

Setelah agen AI pusat kontak Anda siap, saatnya untuk menerapkannya dan mengintegrasikannya ke dalam operasi layanan pelanggan Anda. Ada beberapa cara untuk membuatnya dapat diakses:

• Menerapkannya dalam sistem IVR Anda untuk membantu panggilan masuk.
• Gunakan sebagai widget obrolan langsung di situs web Anda.
• Integrasikan dengan platform layanan pelanggan seperti Zendesk atau Salesforce.
• Hubungkan ke saluran perpesanan seperti WhatsAppFacebook Messenger, atau Slack untuk interaksi pelanggan yang lancar.

Untuk memastikan dampak yang maksimal, komunikasikan ketersediaannya kepada pelanggan dan tim dukungan. Proses orientasi dan kesadaran yang tepat akan membantu pengguna berinteraksi dengan agen AI secara efektif, sehingga memaksimalkan nilainya dalam merampingkan operasi pusat kontak.

6. Monitor

Platform agen AI yang berkualitas akan menawarkan analisis berkelanjutan untuk melacak kinerja dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Pemantauan metrik utama memastikan bahwa AI terus meningkatkan dukungan pelanggan dan bukannya menciptakan inefisiensi baru.

• Analitik waktu nyata membantu mengukur akurasi respons dan tingkat penanganan. Jika agen AI pusat kontak sering mengeskalasi kasus yang seharusnya ditangani, penyesuaian dapat dilakukan untuk meningkatkan responsnya.
• Catatan percakapan memberikan wawasan tentang masalah yang berulang, sehingga bisnis dapat menyempurnakan alur kerja dan meningkatkan interaksi dengan pelanggan. Jika topik tertentu menyebabkan frustrasi, memperbarui data pelatihan atau menyempurnakan otomatisasi dapat membantu.

Jika analisis chatbot tersedia, bisnis dapat melacak pola interaksi dan mengidentifikasi area di mana AI perlu dioptimalkan lebih lanjut.