Contact Center AI | Kasus Penggunaan & Cara Memulai

Secara tradisional, bisnis kesulitan menghadapi volume panggilan yang fluktuatif, dan waktu tunggu lama menjadi tantangan yang sulit dihindari.

Kini hadir AI contact center: ini adalah jenis chatbot untuk bisnis yang menghilangkan keterbatasan kaku dalam dukungan pelanggan selama ini.

Ketika diterapkan di contact center, AI mengotomatiskan interaksi pelanggan dan memberikan dukungan secara real-time sambil terintegrasi dengan sistem CRM dan alat manajemen tenaga kerja, sehingga frustrasi akibat permintaan yang tidak terduga dapat diatasi.

Mari kita bahas bagaimana bisnis menggunakan AI contact center untuk memberikan dukungan pelanggan yang lebih andal dan responsif.

Apa itu AI contact center?

Agen AI untuk contact center menggunakan teknologi seperti AI percakapan dan machine learning untuk mengotomatiskan fungsi layanan pelanggan. Mereka menangani tugas rutin seperti menjawab pertanyaan umum pelanggan dan memungkinkan karyawan fokus pada penyelesaian masalah yang lebih kompleks.

AI percakapan diperkirakan akan mengurangi biaya tenaga kerja agen contact center sebesar $80 miliar pada tahun 2026, menjadikan otomatisasi sebagai investasi utama bagi bisnis yang ingin meningkatkan skala dukungan pelanggan secara efisien.

Bagaimana cara kerja AI untuk contact center?

1. Menerima pertanyaan pelanggan

Agen AI contact center memulai dengan memproses permintaan pelanggan yang masuk dari berbagai saluran, seperti telepon, live chat, email, atau aplikasi pesan. Asisten suara dan chatbot AI menafsirkan maksud pelanggan menggunakan pemahaman bahasa alami (NLU) untuk mengenali detail penting seperti tingkat urgensi dan permintaan spesifik.

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

2. Memahami konteks

AI contact center mempertimbangkan konteks untuk memberikan jawaban yang lebih akurat. AI menganalisis interaksi sebelumnya dan riwayat pembelian untuk memberikan bantuan yang dipersonalisasi, bukan jawaban umum.

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

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 perubahan pesanan, AI akan mencari data akun dan, jika memenuhi syarat, memulai prosesnya. Saat menangani masalah, AI mengidentifikasi panduan terkait atau merekomendasikan langkah selanjutnya sesuai masalah yang dijelaskan.

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

4. Menghasilkan respons

AI menghasilkan respons berdasarkan data yang telah dikumpulkan. AI memastikan jawaban yang diberikan:

• Sesuai konteks: AI mempertimbangkan riwayat pelanggan dari interaksi sebelumnya dan permintaan spesifik untuk mempersonalisasi jawaban.
• Dapat ditindaklanjuti: Jika proses memerlukan masukan pelanggan, seperti konfirmasi perubahan pesanan, AI memberikan instruksi yang jelas dan langkah demi langkah.
• Adaptif: Respons menyesuaikan secara dinamis berdasarkan kondisi terkini seperti ketersediaan stok atau pembaruan kebijakan.

Misalnya, jika pelanggan menanyakan status pesanan, AI tidak hanya memberikan nomor pelacakan. AI juga akan menjelaskan perkiraan waktu pengiriman dan menawarkan opsi seperti pengalihan atau pengiriman cepat.

5. Meneruskan ke agen manusia

Jika AI contact center tidak dapat menyelesaikan masalah sepenuhnya, AI akan mengalihkan pelanggan ke karyawan, dengan:

• Meneruskan riwayat percakapan, sehingga pelanggan tidak perlu mengulang penjelasan.
• Memberikan konteks, merangkum detail penting seperti maksud dan solusi yang sudah dicoba.

Jika diperlukan bantuan khusus, AI akan mengarahkan permintaan berdasarkan keahlian atau tingkat urgensi. Masalah penagihan bisa diarahkan ke spesialis keuangan, sedangkan masalah teknis ke tim IT.

6. Memantau performa

Setelah menangani interaksi, AI contact center menganalisis performanya untuk mengoptimalkan respons di masa depan dan meningkatkan efisiensi.

• Melacak tingkat penyelesaian otomatis.
• Menganalisis sentimen pelanggan.
• Mendeteksi masalah yang sering terjadi.

7. Belajar dan berkembang secara berkelanjutan

AI contact center meningkatkan akurasi dan efektivitasnya dari waktu ke waktu dengan menganalisis interaksi dan melakukan penyesuaian berdasarkan penggunaan nyata.

• Memperbarui respons: AI menyempurnakan jawabannya berdasarkan interaksi pelanggan, sehingga semakin akurat dan relevan.
• Memperluas pengetahuan: AI menambahkan informasi baru, seperti perubahan kebijakan atau pembaruan produk, agar selalu terkini.
• Meningkatkan efisiensi: AI menyesuaikan alur kerja untuk masalah yang sering terjadi dan mengurangi eskalasi yang tidak perlu.

Kasus Penggunaan AI Contact Center

Routing panggilan canggih untuk dukungan efisien

Dengan algoritma, AI dapat mengarahkan pelanggan ke agen atau layanan otomatis yang tepat berdasarkan detail penelepon dan kebutuhan layanan. Alih-alih hanya mengandalkan menu sederhana, AI menganalisis berbagai faktor untuk menentukan langkah terbaik.

• Riwayat dan maksud pelanggan: AI meninjau interaksi sebelumnya untuk melihat apakah pelanggan memiliki tiket dukungan terbuka atau masalah yang sedang berlangsung, sehingga layanan tetap berkesinambungan.
• Jenis dan kompleksitas masalah: Permintaan sederhana, seperti reset kata sandi atau pelacakan pesanan, dapat ditangani sistem otomatis, sedangkan pertanyaan lebih kompleks diarahkan ke agen khusus.
• Analisis urgensi dan sentimen: AI mendeteksi frustrasi atau urgensi dari suara atau pesan pelanggan, sehingga kasus yang butuh penanganan cepat dapat diprioritaskan.

AI Interactive Voice Response (IVR)

Sistem IVR AI meningkatkan penanganan panggilan tradisional dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami dan merespons permintaan secara lisan.

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

Bisnis dapat menerapkan sistem IVR yang memungkinkan penelepon meminta informasi melalui suara atau tombol. Secara tradisional, sistem ini mengandalkan sinyal DTMF untuk memicu pesan rekaman atau respons text-to-speech. Dengan AI dan NLP, IVR kini mendukung interaksi yang lebih alami.

Chatbot untuk keterlibatan pelanggan

Mengurangi beban call center dimulai dengan chatbot AI contact center yang menangani pertanyaan rutin pelanggan secara efisien. Agen virtual ini memungkinkan pelanggan mendapatkan jawaban cepat untuk pertanyaan umum tanpa harus menunggu.

Dengan mengintegrasikan dengan sistem backend, chatbot AI untuk contact center dapat memberikan pembaruan status pesanan secara real-time dan bahkan membantu pengelolaan akun.

Pendekatan proaktif kepada pelanggan

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

Analisis sentimen pelanggan

Untuk memahami sentimen pelanggan, alat AI menganalisis interaksi secara langsung.

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

Dengan memantau umpan balik di berbagai saluran secara berkelanjutan, AI membantu mengidentifikasi masalah berulang sebelum memengaruhi kepuasan pelanggan.

Bantuan agen secara real-time

AI contact center mendengarkan interaksi pelanggan secara real-time, mengambil informasi relevan dari basis pengetahuan dan interaksi sebelumnya sesuai kebutuhan. Ini meningkatkan efisiensi agen dengan:

• Mengambil sumber daya yang membantu, seperti FAQ atau panduan pemecahan masalah, sesuai masalah pelanggan.
• Mengenali interaksi sebelumnya untuk menyarankan solusi yang sesuai dengan riwayat pelanggan.
• Mengidentifikasi tanda frustrasi atau urgensi, sehingga agen dapat memprioritaskan percakapan yang paling penting.
• Mengotomatiskan transkripsi dan ringkasan panggilan, sehingga tidak perlu lagi mencatat secara manual.

Dukungan multibahasa

Alat terjemahan AI menghilangkan hambatan bahasa, memungkinkan bisnis membantu pelanggan dalam berbagai bahasa. Baik melalui chat maupun suara, AI memastikan komunikasi berjalan lancar tanpa memerlukan tim dukungan multibahasa yang besar.

Deteksi penipuan dan pemeriksaan keamanan

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

Cara Menerapkan Agen AI Contact Center dalam 6 Langkah

1. Tentukan cakupan

Langkah pertama untuk membuat agen AI contact center sangat sederhana – apa tugas utamanya? Mulailah dengan menjelaskan secara jelas tujuan dari agen Anda.

Tentukan apakah agen akan fokus pada:

• Pertanyaan pelanggan
• Bantuan untuk agen
• Pengalihan panggilan
• Keterlibatan proaktif
• Kombinasi dari layanan-layanan ini

Menetapkan cakupan secara jelas memastikan agen AI dirancang untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu dan meningkatkan dukungan pelanggan secara keseluruhan.

2. Pilih platform

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

Ada banyak pilihan platform agen AI yang tersedia. Jika Anda mencari inspirasi, daftar kurasi kami tentang platform AI terbaik bisa menjadi titik awal yang bagus.

Saat mengevaluasi platform untuk AI contact center, pertimbangkan faktor-faktor seperti:

• Kecocokan dengan sistem CRM dan tiket Anda
• Dukungan untuk interaksi berbasis teks maupun suara
• Opsi kustomisasi agar sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda
• Skalabilitas untuk menangani permintaan pelanggan yang terus bertambah

Untuk AI contact center, platform seperti Botpress menawarkan alat canggih, termasuk Autonomous Nodes, yang memungkinkan agen LLM menentukan kapan harus mengikuti alur kerja terstruktur atau menghasilkan respons secara dinamis. Pengembang dapat mengarahkan AI menggunakan prompt bahasa alami, sehingga lebih mudah membuat agen virtual yang adaptif dan kontekstual untuk menangani interaksi pelanggan secara real time.

3. Integrasikan alat dan basis pengetahuan

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

Platform low-code akan menawarkan integrasi siap pakai. Platform chatbot yang fleksibel akan menawarkan integrasi kustom – pengembang dapat menghubungkan sistem internal atau platform apa pun yang Anda gunakan agar chatbot dapat bekerja dengannya.

Anda juga perlu membuat Basis Pengetahuan sebagai sumber chatbot – seperti kebijakan dan prosedur resmi, daftar tunggu terbaru, atau persyaratan hukum.

4. Uji dan perbaiki

Bahkan setelah agen AI contact center Anda diterapkan, akan selalu ada peluang untuk penyempurnaan. Interaksi nyata akan menunjukkan bagaimana AI dapat ditingkatkan, mulai dari akurasi respons hingga penanganan masalah pelanggan yang lebih kompleks.

Pastikan rencana Anda mencakup kemampuan untuk melakukan iterasi pada agen AI Anda – ini adalah cara terbaik untuk memaksimalkan ROI Anda.

5. Terapkan

Setelah agen AI contact center Anda siap, saatnya menerapkannya dan mengintegrasikannya ke dalam operasional layanan pelanggan Anda. Ada beberapa cara untuk membuatnya dapat diakses:

• Implementasikan di dalam sistem IVR Anda untuk membantu panggilan masuk.
• Terapkan sebagai widget live chat di situs web Anda.
• Integrasikan dengan platform layanan pelanggan seperti Zendesk atau Salesforce.
• Hubungkan ke saluran pesan seperti WhatsApp, Facebook Messenger, atau Slack untuk interaksi pelanggan yang lancar.

Agar dampaknya maksimal, informasikan ketersediaan agen ini kepada pelanggan dan tim dukungan. Proses onboarding dan sosialisasi yang tepat akan membantu pengguna memanfaatkan agen AI secara efektif, sehingga nilainya optimal dalam memperlancar operasional contact center.

6. Pantau

Platform agen AI yang berkualitas akan menyediakan analitik berkelanjutan untuk memantau performa dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Pemantauan metrik utama memastikan AI terus meningkatkan dukungan pelanggan, bukan justru menambah masalah baru.

• Analitik waktu nyata membantu mengukur akurasi respons dan tingkat penyelesaian. Jika agen AI contact center sering meneruskan kasus yang seharusnya bisa ditangani, penyesuaian dapat dilakukan untuk meningkatkan responsnya.
• Log percakapan memberikan wawasan tentang masalah yang sering muncul, sehingga bisnis dapat menyempurnakan alur kerja dan meningkatkan interaksi pelanggan. Jika topik tertentu menyebabkan frustrasi, memperbarui data pelatihan atau menyempurnakan otomatisasi dapat membantu.

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

Terapkan Agen Contact Center

Pada tahun 2026, solusi AI akan secara signifikan mengurangi biaya tenaga kerja agen contact center, mengubah operasional dukungan pelanggan.

Botpress menyediakan alat agen AI yang aman dan andal untuk meningkatkan interaksi pelanggan dan efisiensi operasional.

Dengan integrasi siap pakai, keamanan tingkat perusahaan, dan fleksibilitas kustomisasi, bisnis dapat membangun agen contact center berbasis AI yang meningkatkan efisiensi dan mendorong kepuasan pelanggan.

Mulai membangun di sini. Ini gratis.

FAQ

1. Apakah Contact Center AI hanya bermanfaat untuk perusahaan besar, atau bisnis kecil juga bisa memanfaatkannya?

Contact Center AI tidak terbatas untuk perusahaan besar saja. Usaha kecil juga dapat memanfaatkannya dengan mengotomatiskan tugas dukungan berulang dan meningkatkan pengalaman pelanggan tanpa harus merekrut tim dukungan besar. Ini memungkinkan tim kecil memberikan layanan 24/7 dan berkembang secara efisien.

2. Apa perbedaan antara Contact Center AI dan Virtual Assistant?

Perbedaan antara Contact Center AI dan Virtual Assistant terletak pada cakupan dan fungsinya: Contact Center AI dirancang khusus untuk mengelola dukungan pelanggan dalam skala besar – seperti pengalihan tiket, pengalihan panggilan, dan integrasi CRM – sedangkan Virtual Assistant berfokus membantu individu dengan tugas pribadi seperti penjadwalan atau pertanyaan umum.

3. Bagaimana cara menyeimbangkan otomatisasi dengan sentuhan manusia dalam layanan pelanggan?

Untuk menyeimbangkan otomatisasi dengan sentuhan manusia dalam layanan pelanggan, gunakan AI untuk menangani pertanyaan rutin dan volume tinggi, serta tetapkan aturan jelas untuk meneruskan masalah yang kompleks atau sensitif ke agen manusia. Dengan cara ini, pelanggan mendapat respons cepat tanpa mengorbankan empati atau bantuan personal saat dibutuhkan.

4. Apakah AI dapat dilatih menggunakan tiket dukungan dan transkrip panggilan lama kami?

Ya, Contact Center AI dapat dilatih menggunakan tiket dukungan dan transkrip panggilan lama untuk lebih memahami nada dan pola penyelesaian Anda. Ini memungkinkan AI meniru gaya tim Anda dan meningkatkan akurasi seiring waktu.

5. Bagaimana AI menangani permintaan pelanggan yang ambigu atau tidak jelas?

Jika menghadapi permintaan pelanggan yang ambigu atau tidak jelas, Contact Center AI biasanya akan mengajukan pertanyaan klarifikasi untuk memperjelas maksud, atau menggunakan logika eskalasi untuk meneruskan percakapan ke agen manusia.