Panduan Lengkap untuk Chatbot Layanan Pelanggan di Tahun 2025

1. Teknologi yang lebih baik

Chatbot dulu memang payah. Tapi kau tahu apa? Mereka tidak lagi.

Alih-alih chatbot berbasis aturan di masa lalu, sebagian besar chatbot adalah agenLLM saat ini. Mereka didukung oleh LLMs terbaru, menggunakan AI canggih untuk memproses percakapan dan membuat keputusan secara real time.

Kemajuan dalam daya pemrosesan dan algoritme serta peningkatan ketersediaan data telah menghasilkan peningkatan dalam pengenalan suara dan NLU. Hal ini memungkinkan chatbot AI untuk menjawab berbagai macam pertanyaan pelanggan yang tak terbatas.

Dan chatbot modern jauh melampaui bot FAQ sederhana. Mereka dapat menjalankan seluruh alur kerja dari ujung ke ujung menggunakan AI agen. Mereka dapat memecahkan masalah TI, mengatur ulang kata sandi, dan menggunakan pengetahuan perusahaan yang dipesan lebih dahulu untuk melibatkan pelanggan.

2. Lebih hemat biaya

Hingga 75% pertanyaan dapat diselesaikan oleh chatbot saja. Selama organisasi tahu berapa banyak yang mereka bayarkan untuk setiap permintaan dukungan pelanggan, mudah untuk menghitung ROI chatbot.

Lebih sering daripada tidak, perusahaan yang menerapkan asisten obrolan virtual berharap untuk mempertahankan jumlah karyawan untuk agen manusia pada tingkat yang sama - chatbot digunakan untuk meningkatkan permintaan.

‍3. Mudah diatur

Jika Anda menggunakan perangkat lunak pembuat chatbot, Anda dapat mulai menggunakan chatbot Anda pada hari pertama. Sebelum chatbots untuk layanan pelanggan menjadi hal yang biasa, pengembang perlu membangun bot dari awal.

Tetapi dengan pasar pembuat chatbot yang luas, tim Anda dapat dengan mudah mengimplementasikan bot, apakah Anda baru mengenal coding atau memiliki tim pengembang di sisi Anda.

Pemrosesan Bahasa Alami

Pemrosesan bahasa alami (NLP ) adalah aspek AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan manusia melalui bahasa alami.

Tujuan dari NLP adalah untuk memproses bahasa manusia dengan cara yang dapat memberikan pemahaman dan tanggapan yang bermakna. 

Salah satu cara untuk melakukannya adalah melalui analisis sintaksis - analisis ini akan menilai bagaimana bahasa alami sesuai dengan aturan tata bahasa. Jika Anda terbiasa dengan terminologi AI, hal ini mencakup tokenisasi, penandaan bagian dari ucapan, dan penguraian. 

NLP juga melibatkan semantik dan pragmatik: mengetahui makna di balik sebuah kalimat dan efek yang diinginkan dari sebuah kalimat. Misalnya, dengan memahami semantik, chatbot dapat mengetahui bahwa ketika pelanggan mengatakan "Saya mengalami masalah", itu berarti mereka mengalami masalah. 

Pragmatik memungkinkan chatbot untuk mengetahui bahwa pelanggan yang memulai kalimat dengan "Saya pikir" tidak yakin dengan apa yang mereka katakan. Bot akan tahu bahwa pelanggan sedang mencari konfirmasi dan bantuan, bukan hanya menyatakan fakta.

Kecerdasan Buatan

Semua orang tahu istilah ini, tapi apa artinya? Kecerdasan buatan (AI) AI mengacu pada kemampuan mesin untuk meniru perilaku manusia yang cerdas. 

Hal ini melibatkan pembuatan algoritme dan sistem yang dapat melakukan tugas-tugas - jenis tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Yang paling penting di antaranya adalah penalaran, belajar dari pengalaman masa lalu, membuat keputusan, dan memahami bahasa. 

Pembelajaran Mesin

Machine learning (ML) adalah bagian dari AI yang berfokus pada pembangunan sistem yang dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal. Hal ini didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan. 

Ada beberapa jenis ML, termasuk:

• Pembelajaran terawasi menggunakan data berlabel, yang berarti data sudah ditandai dengan jawaban yang benar. Model ini belajar untuk memprediksi keluaran dari data masukan. 

• Pembelajaran tanpa pengawasan berarti data tidak diberi label, sehingga sistem mencoba mempelajari pola dan struktur dari data itu sendiri.

• Pembelajaran penguatan melibatkan algoritme yang belajar untuk melakukan suatu tugas dengan mencoba memaksimalkan imbalan yang diterimanya atas tindakannya - dengan kata lain, algoritme ini mempelajari tindakan optimal dengan cara mencoba-coba.

• Pembelajaran semi-supervisi menggunakan data berlabel dan tidak berlabel.

• Deep learning - sebuah kata kunci AI - adalah bentuk khusus dari ML yang melibatkan jaringan saraf dalam dengan banyak lapisan. Metode ini sangat efektif dalam memproses data dengan pola yang kompleks (gambar, suara, dll.)

Kustomisasi

Setiap chatbot yang layak digunakan akan disesuaikan dengan perusahaan yang diwakilinya. 

Bot seharusnya:

• Terintegrasi dengan basis data untuk memberikan informasi spesifik perusahaan yang akurat
• Digunakan di berbagai saluran, termasuk saluran komunikasi utama perusahaan Anda dengan pelanggan
• Berkomunikasi dengan nada yang konsisten, baik itu informatif, ramah, santai, atau profesional

Integrasi dan saluranPerangkat lunak pembuat bot yang kuat akan memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan chatbot AI mereka dengan sistem lain, seperti katalog penjualan, dokumen kebijakan SDM, dan data khusus perusahaan lainnya, ini penting karena sebagian besar, jika tidak semua, tugas rutin akan melibatkan pengambilan informasi perusahaan. Anda dapat melihat panduan kami untuk mengintegrasikan chatbot Botpress .

Privasi dan keamananBeberapa chatbot dibuat untuk menangani data pelanggan pribadi. Jika chatbot AI Anda akan menangani informasi sensitif - seperti ulang tahun, kata sandi, atau informasi pribadi lainnya - maka harus selalu mengikuti perkembangan peraturan privasi dan keamanan, jika Anda tidak menggunakan platform eksternal, Anda harus memastikan bahwa pengembang chatbot Anda memahami peraturan yang berlaku. Ini akan bervariasi tergantung di mana Anda berada di dunia. Anda juga perlu membangun sistem dan memungkinkan penyimpanan dan transmisi data yang aman. Ketika chatbot menangani informasi sensitif, pengembang Anda harus menerapkan enkripsi yang kuat untuk penyimpanan dan transmisi. Ini untuk melindungi data dari sumber yang tidak sah - ketika dienkripsi, itu berarti meskipun seseorang mengakses data, mereka tidak akan dapat membacanya.

1. Ketersediaan 24/7

Tidak seperti manusia, chatbot bekerja 24/7. Meskipun dukungan 24/7 sangat mahal untuk agen langsung, ini adalah fitur otomatis dari chatbots. Bot dapat memberikan jawaban cepat dan secara bersamaan melayani banyak pelanggan, mengurangi waktu tunggu.

Ambil salah satu pelanggan kami sebagai contoh: Extendly untuk HighLevel. Mereka menyediakan analitik dan layanan dukungan untuk sistem manajemen hubungan pelanggan yang besar - dan salah satu layanan terbaik mereka adalah dukungan teknis 24/7 jam.

Tetapi pasar mereka sangat besar: lebih dari 10% dari klien bisnis kecil dan menengah CRM ini. Menjalankan fitur mereka yang paling populer ternyata menggerogoti pendapatan mereka. 

Extendly for HighLevel menggunakan chatbot Botpress untuk mengotomatiskan sebagian proses dukungan teknis mereka. Sekarang, setiap permintaan dukungan dimulai dengan chatbot yang dapat menyelesaikan percakapan dengan sendirinya. Ketika permintaan sangat spesifik, atau berasal dari klien VIP, pelanggan dapat dilayani oleh tim dukungan manusia mereka.

Setelah beralih ke Botpress dari solusi internal mereka, perusahaan ini mampu mengalihkan 500% lebih banyak obrolan dari agen. Bot mereka menangani lebih dari 30% dari semua pertanyaan dukungan tentang produk SaaS mereka yang sangat teknis dari awal hingga akhir. 

Dan dengan tim layanan mereka yang mampu menangani pertanyaan paling rumit dan akun pelanggan yang penting, mereka tidak pernah memiliki hubungan pelanggan yang lebih baik.

Kemampuan untuk menawarkan dukungan 24/7 merupakan keunggulan besar dibandingkan pesaing. Dalam lanskap global, perusahaan harus siap untuk memberikan dukungan sepanjang waktu. AI chatbots adalah solusi yang mudah dan murah untuk dukungan 24/7.

2. Skalabilitas

Layanan pelanggan chatbots memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan skala dalam dua cara: dalam ukuran dan lintas saluran. 

Ada sejumlah panggilan dukungan yang dapat dilakukan oleh agen pelanggan dalam satu menit - dan mereka hanya dapat melakukan satu panggilan dalam satu waktu. Chatbot AI dapat menangani sejumlah besar pertanyaan layanan pelanggan secara bersamaan. Untuk perusahaan yang ingin meningkatkan skala, chatbot untuk layanan pelanggan diperlukan.

Chatbot juga dapat melakukan penskalaan di berbagai platform dengan jauh lebih efisien daripada agen langsung. Chatbot dapat berjalan di halaman web, WhatsApp, dan Facebook Messenger secara bersamaan. Bergantung pada preferensi komunikasi pelanggan, chatbot AI dapat berinteraksi dengan mereka melalui halaman web atau platform perpesanan.

Proses layanan pelanggan tidak lagi terbatas pada saluran-saluran di masa lalu - panggilan telepon dan situs web. Jika Anda ingin memusatkan pengalaman pelanggan, penskalaan di seluruh saluran adalah cara yang mudah untuk meningkatkan perjalanan pengguna. 

3. Mengurangi biaya

Chatbots memberdayakan perusahaan untuk meningkatkan skala operasi mereka tanpa membengkakkan biaya dukungan. Sifatnya yang hemat biaya adalah salah satu manfaat utama mereka.

Untuk mendapatkan ketersediaan dan kualitas layanan yang sama dengan agen manusia, perusahaan perlu membayar:

• Biaya tenaga kerja per jam
• Upah lembur atau jam kerja tidak teratur
• Pelatihan agen 
• Biaya perekrutan dan pergantian karyawan

Dengan chatbot, perusahaan dapat menghilangkan hampir 100% biaya di atas. Layanan pelanggan chatbots sering kali dibayar per bulan. Harga akan bervariasi berdasarkan perangkat lunak chatbot dan skala chatbot AI Anda. 

Harga lain dari chatbot adalah pengeluaran AI: ketika Anda memberdayakan chatbot dengan AI, Anda membayar sedikit biaya untuk menggunakan model bahasa besar (LLMs) yang memberdayakannya. Misalnya, jika Anda memiliki bot AI yang berjalan di OpenAI's GPT-4 Turbo, Anda membayar $ 10,00 USD untuk setiap juta token (kata atau sub-kata) yang dimasukkan ke dalam chatbot Anda.

Sebagian besar perusahaan perangkat lunak chatbot akan membebankan biaya tambahan untuk pengeluaran AI, tetapi Botpress menyediakan akses LLM tanpa biaya tambahan. Jika Anda menggunakan GPT Turbo untuk chatbot Anda, kami menagih Anda $ 10 per juta token input yang sama dengan yang dibebankan OpenAI untuk menggunakan mesin LLM mereka.

Biaya chatbot jauh lebih dapat diprediksi daripada armada yang sepenuhnya manusia. Semua pelatihan dilakukan di depan dan tidak ada pergantian tenaga kerja. Chatbot tetap konsisten tanpa biaya tambahan.

4. Kecepatan dukungan yang lebih cepat

Coba ingat-ingat lagi kapan terakhir kali Anda menelepon bank atau lembaga pemerintah. Menunggu untuk mendapatkan dukungan pelanggan adalah proses yang sangat membuat frustrasi dan melelahkan. 

Salah satu manfaat terbesar dari chatbot AI adalah kemampuannya untuk merespons secara instan. Chatbots sebagian besar menghilangkan waktu tunggu, memastikan setiap pengguna menerima pengalaman pelanggan yang luar biasa. 

Dalam sebagian besar skenario dukungan, chatbot AI dapat merespons pelanggan hampir secara instan. 

Manusia tidak suka menunggu. Kami telah merancang banyak sekali strategi untuk membuat waktu menunggu terasa lebih cepat berlalu, mulai dari cermin di lobi lift hingga bilah pemuatan di halaman web.

Memangkas waktu tunggu memastikan bahwa pelanggan berada dalam kondisi pikiran yang positif saat mereka memulai permintaan dukungan - secara keseluruhan, pengalaman pelanggan yang lebih baik.

5. Layanan yang konsisten

Meskipun tim layanan menjalani proses pelatihan, manusia rentan terhadap kesalahan. Ketika dihadapkan pada skenario yang tidak biasa, mudah sekali untuk melupakan kebijakan yang paling relevan.

Perbedaan utama lainnya? Chatbots tidak mengalami hari yang buruk. Ketika Anda mengalami malam yang buruk dan Anda sedang menelepon pelanggan yang tidak dapat menemukan nomor referensi mereka, mudah sekali untuk tergelincir dari layanan pelanggan terbaik menjadi layanan pelanggan yang biasa-biasa saja. 

Tetapi chatbots dapat mengikuti informasi dengan baik, dan mereka dapat melakukannya dengan persona yang ceria 24/7. 

Pelanggan yang berinteraksi dengan chatbot untuk menyelesaikan pertanyaan mereka akan mendapatkan dukungan yang jauh lebih konsisten daripada mereka yang berinteraksi dengan beragam agen langsung. Chatbot layanan pelanggan AI memastikan pertanyaan pelanggan ditangani dengan cara yang konsisten setiap saat.

6. Komunikasi asinkron

Chatbots dapat menangani komunikasi asinkron. Ini berarti lebih mudah bagi pelanggan untuk melakukan banyak tugas. Ini adalah mode yang lebih nyaman untuk menyelesaikan pertanyaan daripada percakapan sinkron - mode ini sesuai dengan kecepatan pelanggan tanpa mengorbankan waktu untuk agen langsung atau chatbot.

Beberapa pertanyaan pelanggan membutuhkan waktu lebih lama daripada yang lain. Meskipun secara tradisional kita menganggap panggilan dukungan pelanggan sebagai dua orang yang sedang menyelesaikan masalah langsung, panggilan ini bisa berlangsung lama ketika memperhitungkan pemecahan masalah. 

Seorang pelanggan mungkin menelepon saluran layanan pelanggan untuk sebuah perusahaan printer ketika mereka mengetahui bahwa, apa pun yang mereka coba, printer hanya akan mencetak gambar ayam. 

Agen langsung akan meminta mereka untuk mencoba serangkaian tugas pemecahan masalah: Apakah mereka mematikannya, menunggu 2 menit, kemudian menyalakannya kembali? Apakah printer terhubung ke jaringan wifi yang benar? Apakah mereka membuka baki tinta untuk memeriksa apakah ada anomali? Apakah mereka menginstal driver terbaru?

Seorang agen langsung hanya dapat menangani satu panggilan ini pada satu waktu - mereka harus mencurahkan satu jam penuh waktu mereka untuk memecahkan masalah satu printer. 

Tetapi lamanya interaksi dukungan tidak menjadi masalah bagi bot. Mereka tidak terpaku pada satu tugas. Jika pelanggan ingin mematikan printer mereka, memeriksa bayi mereka di lantai atas, lalu memeriksa koneksi wifi, dan kemudian mengeluarkan cucian dari mesin pengering, tidak ada waktu yang terbuang untuk chatbot dukungan.

7. Layanan mandiri pelanggan

Berkat chatbots, bisnis dapat menawarkan barang, layanan, dan bantuan kepada pelanggan mereka tanpa harus mengangkat jari.

Di era layanan mandiri digital, chatbots menawarkan pengalaman pelanggan yang hampir tidak dapat dibedakan dari tim dukungan pelanggan, sekaligus mampu menangani beberapa pertanyaan pelanggan sekaligus.

Generasi yang lebih muda telah memperjelas preferensi mereka terhadap opsi layanan mandiri, mulai dari antrean kasir mandiri di toko kelontong hingga memesan layanan pesan antar makanan melalui aplikasi. Konteks pelanggan yang patut dicontoh mencakup mengetahui bagaimana pelanggan Anda lebih suka berhubungan dengan agen dukungan. AI percakapan memungkinkan pengalaman pelanggan yang mencerminkan perubahan preferensi komunikasi.

8. Dukungan multibahasa

Bayangkan biaya untuk mempekerjakan agen layanan pelanggan yang berbicara lebih dari 100 bahasa. Tetapi dengan chatbot AI, dukungan multibahasa tidak memerlukan biaya tambahan (setidaknya dengan platform seperti Botpress).

AI chatbots menawarkan dukungan multibahasa dengan cara yang tidak mungkin dilakukan oleh perwakilan layanan pelanggan. Untuk perusahaan dengan kehadiran internasional, yang ingin berekspansi secara global, atau di daerah dengan demografi bahasa yang beragam (seperti India dan Amerika Serikat), AI chatbots adalah kebutuhan untuk interaksi layanan pelanggan yang memuaskan. 

9. Kemampuan integrasi

Tidak seperti otak manusia, chatbots dapat diintegrasikan ke dalam database dan aplikasi khusus perusahaan.

Perangkat lunak AI yang lengkap akan memberikan integrasi yang mulus ke basis pengetahuan perusahaan. Sebagai contoh, pengguna Botpress dapat terhubung ke dokumen, tabel, atau seluruh URL.

Jika Anda menjual barang dari toko pakaian, Anda pasti ingin menghubungkan chatbot ke inventaris barang yang tersedia. Jika Anda menjual produk atau layanan, Anda mungkin ingin menghubungkan chatbot ke sistem CRM (manajemen hubungan pelanggan) Anda.

Sementara agen manusia perlu memeriksa database secara manual untuk mendapatkan informasi yang relevan, chatbot dapat secara otomatis mengambilnya untuk pelanggan. Selama basis data Anda diperbarui, chatbot akan memberikan informasi yang langsung dan akurat.

Integrasi juga berarti bahwa pelanggan Anda dapat mengakses bantuan di berbagai saluran - seperti Slack, SMS, atau Whatsapp. Chatbot berarti pilihan dukungan yang lebih luas untuk pelanggan Anda, meningkatkan kemudahan aksesibilitas.

10. Analisis otomatis

Agen langsung terkadang ditugaskan untuk mencatat informasi penting dari panggilan dukungan pelanggan mereka. Demografi mana yang paling sulit mempelajari produk? Layanan mana yang paling banyak dikeluhkan oleh pelanggan eksternal?

Jika Anda menggunakan perangkat lunak chatbot yang dilengkapi, chatbot AI memberi Anda analitik tingkat lanjut tentang interaksi dukungan pelanggan Anda. Mereka juga dapat memungkinkan umpan balik pengguna secara langsung, sehingga Anda dapat mengidentifikasi preferensi pelanggan dan meningkatkan semua interaksi chatbot Anda dengan sedikit penyesuaian.

‍

Apple

Apple menawarkan yang terbaik dari kedua dunia kepada pengunjung situs webnya. Para penggunanya dapat mengetikkan informasi kontekstual apa pun tentang masalah mereka, dan bot akan mengidentifikasi konten mana yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

Chatbot layanan pelanggan Apple juga memungkinkan pengguna untuk memilih apakah akan memulai kueri dengan bot atau manusia - dan memberikan umpan balik waktu nyata tentang waktu tunggu yang diharapkan untuk masing-masing. Hal ini memudahkan untuk memilih jalur mana yang paling sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Optimal

Optimum adalah penyedia internet - jadi mereka tahu bahwa mereka tidak bisa menyediakan chatbot yang bergantung pada wifi. Bagaimana jika seseorang perlu bertanya bagaimana cara mengatur wifi mereka?

Bot dukungan pelanggan SMS ini menggunakan NLP untuk memahami dan memecahkan masalah penggunanya. Bot ini tersedia 24/7, sehingga pengguna bisa mendapatkan bantuan kapan pun mereka membutuhkannya.

Domino's Pizza

Dom telah berdiri sejak 2016, melayani para penggemar pizza. Dan Dom tahu bagaimana cara membaur dengan pemirsanya. Dom menggunakan emoji dan berkomunikasi melalui Facebook Messenger, sama seperti para remaja yang memesannya.

Chatbot Domino dapat mengingat pesanan sebelumnya, sehingga dapat lebih menyederhanakan proses pemesanan. Jika pelanggan ingin meminta Alexa atau jam tangan pintar mereka untuk memesankan pizza untuk mereka, Dom juga bisa menerima pesanan tersebut.

H&M

Salah satu chatbot generasi pertama yang kalah oleh teknologi yang muncul, chatbot H&M Kik adalah salah satu contoh awal chatbot perusahaan dukungan pelanggan yang dipersonalisasi.

Bot Kik memberikan saran gaya menggunakan umpan balik yang dipersonalisasi. Bot ini akan mengkomunikasikan saran-sarannya kepada pelanggan melalui gambar-gambar produk H&M dari katalog mereka.

Bot berbiaya rendah ini merupakan layanan gratis untuk pelanggan toko, melengkapi sumber pendapatan utama mereka (yaitu menjual pakaian).

‍

Agen AI

Agen AI adalah sistem otonom yang memproses informasi, membuat keputusan, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan.

Tidak seperti chatbot AI, yang merespons input pengguna, AI agen mengacu pada perangkat lunak yang mampu mengambil keputusan secara otonom. AI ini sering digunakan untuk mengotomatiskan alur kerja yang kompleks, seperti layanan pelanggan, analisis data, atau bantuan pengkodean.

Itu berarti agen AI dapat menghilangkan kebutuhan akan keterlibatan manusia dalam tugas-tugas tertentu, atau mendukung karyawan dalam tugas sehari-hari.

AI Chatbots

Sebagian besar layanan pelanggan chatbots saat ini didukung oleh AI. Mereka menggunakan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami untuk menjawab pertanyaan pelanggan secara fleksibel. 

Karena kecerdasan buatan mereka, mereka dapat menangani interaksi yang kompleks, beradaptasi dan belajar dari waktu ke waktu, dan memberikan layanan yang dipersonalisasi untuk pelanggan. Jika Anda pernah berinteraksi dengan chatbot baru-baru ini, hampir pasti itu adalah chatbot AI.

chatbots ini dapat terlibat dalam percakapan layaknya manusia, terhubung ke basis pengetahuan (seperti produk atau peraturan perusahaan), dan menangani interaksi pelanggan dengan cara yang bermanfaat.

Chatbot Berbasis Aturan

Ketika kita berpikir tentang chatbot yang sederhana (dan membingungkan) di masa lalu, kita biasanya membayangkan chatbot berbasis aturan. 

Chatbot berbasis aturan beroperasi berdasarkan seperangkat aturan yang telah ditetapkan sebelumnya. Mereka hanya dapat merespons pertanyaan spesifik yang telah dirancang untuk mereka pahami. Mereka mengikuti logika sederhana berdasarkan pemrograman 'jika-maka'.

Ruang lingkupnya sangat terbatas - mereka dapat menangani pertanyaan dasar, tetapi tidak dapat merespons pertanyaan di luar basis pengetahuan yang telah ditentukan. Jawaban mereka selalu dapat diprediksi, karena mereka diprogram untuk memberikan respons yang spesifik dan tidak dapat diubah. 

Yang paling penting, chatbots berbasis aturan tidak belajar dari interaksi sebelumnya. Tanpa pembaruan manual, mereka tidak dapat meningkatkan kemampuan mereka untuk memahami pertanyaan atau menangani keluhan pelanggan.

Jika Anda menginginkan chatbot yang berfungsi mirip dengan halaman FAQ, maka chatbot berbasis aturan adalah pilihan terbaik Anda. Jenis bot ini tidak dapat memahami konteks pelanggan atau menyediakan interaksi pelanggan berkualitas tinggi.

Manusia dalam lingkaran

Ini adalah kemampuan bot untuk meneruskan pertanyaan ke agen layanan pelanggan manusia jika bot dapat merespons sendiri. Fungsionalitas ini tidak hanya berguna dengan sendirinya, tetapi juga memungkinkan perancang chatbot untuk meminimalkan frustrasi pelanggan yang disebabkan oleh bot yang tidak efektif. 

Tim layanan pelanggan dapat mengandalkan bot untuk menyelesaikan pertanyaan yang paling umum sementara mereka menangani pertanyaan yang lebih kompleks. Dan melalui implementasi pembelajaran, bot dapat belajar dari pertanyaan yang tidak dapat dipenuhinya untuk menilai pertanyaan yang sama dengan lebih baik di masa mendatang. Layanan pelanggan AI chatbots cenderung memiliki kemampuan seperti manusia. Ini berarti bahwa tim dukungan pelanggan memiliki cara untuk mengakses bagian belakang di mana mereka dapat menanggapi pertanyaan yang meningkat.

Pembelajaran

Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang dikembangkan untuk membantu aplikasi perangkat lunak memproses informasi dengan cara yang bermakna. Melalui kompetensi ini, AI chatbots dapat belajar dari interaksi pelanggan dan meningkatkan kinerja layanan pelanggan mereka tanpa input manusia lainnya.

Alur percakapan khusus

Lebih sering daripada tidak, pelanggan tidak akan memberikan informasi yang cukup kepada chatbot untuk memenuhi permintaan. Jika ini terjadi, bot dapat menggunakan alur percakapan khusus untuk meminta informasi yang dibutuhkan untuk memberikan solusi.

Integrasi

Saat memproses kueri, AI chatbots dapat mengirim atau menerima informasi ke dan dari berbagai sistem internal atau pihak ketiga. Chatbots dapat menyediakan antarmuka yang ramah bagi pengguna ke berbagai sistem.

Integrasi yang mulus adalah nilai jual utama platform perangkat lunak chatbot. Ketika chatbot dapat mengambil informasi dari basis data Anda, chatbot dapat melayani permintaan pelanggan dengan lebih baik.

Konteks

Informasi seperti detail pengguna, perangkat, komunikasi sebelumnya, dan data yang dimanfaatkan dari sistem lain dapat memberikan konteks yang dibutuhkan bot untuk membuat keputusan yang lebih baik. Perancang bot dapat menggunakan data ini untuk merancang alur percakapan secara manual. Demikian juga, AI dapat mempelajari apa yang harus dilakukan atau dikatakan dalam konteks yang sesuai.

‍Tindakan

Chatbot mampu mengambil tindakan berdasarkan percakapan yang sedang berlangsung. Ia mampu menghasilkan widget digital, grafik di layar, atau interaksi serupa. Chatbot dapat berkomunikasi dengan sistem internal atau pihak ketiga untuk tujuan ini. 

Layanan pelanggan AI terbaik chatbots akan memiliki beberapa fitur yang disebutkan di atas. Ini beroperasi dalam domain topik yang sempit di mana mereka memiliki probabilitas yang sangat tinggi untuk merespons secara berguna untuk setiap permintaan pelanggan. Dengan cara ini, mereka mampu menawarkan pengalaman layanan pelanggan terbaik.

Kecerdasan buatan menjadi lebih baik

Ketika perusahaan seperti OpenAI, Microsoft, dan Google melanjutkan perlombaan mereka menuju batas tertinggi AI, teknologi di balik chatbot menjadi lebih baik setiap bulannya. Karena model bahasa yang besar (LLMs) menambahkan lebih banyak fitur, multimodalitas, dan kecepatan, kemampuan bot pendukung pun meluas. 

Dalam beberapa tahun ke depan, kita akan melihat kembali chatbots hari ini dengan cara yang sama seperti kita melihat chatbots berbasis aturan pada tahun 90-an dan 2000-an.

Penggunaan yang lebih nyata di dunia nyata

Ketika chatbot menjadi status quo, kita akan melihat perluasan studi kasus. Sudah menjadi hal yang biasa untuk menggunakan chatbot dalam e-commerce, tetapi banyak industri yang belum sepenuhnya menyambut chatbot layanan pelanggan. 

Dengan semakin banyaknya perusahaan yang menggunakan layanan pelanggan AI chatbots, kita akan melihat lebih banyak contoh unik dan dinamis tentang bagaimana mereka dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Lebih banyak teknologi chatbot AI akan digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas rutin, lebih banyak aplikasi perpesanan yang akan menampilkan asisten virtual, dan chatbots untuk layanan pelanggan akan ada di mana-mana. 

Popularitas dan penerimaan yang lebih tinggi

Satu dekade yang lalu, chatbots memiliki reputasi yang buruk - dan untuk alasan yang bagus.

Namun, seiring dengan semakin baiknya bot, mereka menjadi lebih diterima oleh masyarakat umum. Sekarang perusahaan tahu bahwa chatbot untuk layanan pelanggan benar-benar meningkatkan pengalaman pelanggan, bukannya menguranginya. Mereka dapat menyelesaikan tugas rutin dengan lebih efisien, mendukung pelanggan di berbagai saluran, dan memproses data pelanggan dengan aman.

Dalam model layanan di masa depan, chatbots untuk layanan pelanggan tidak akan menjadi pilihan. Mereka akan diharapkan.

Apa chatbot layanan pelanggan terbaik?

Chatbot layanan pelanggan terbaik akan bervariasi berdasarkan kebutuhan, model bisnis, dan kapasitas pengembang.

Kemampuan chatbot ditentukan oleh kompleksitasnya. Chatbot yang dirancang untuk memberikan informasi mungkin hanya dapat mengakses data yang telah direkam sebelumnya saat menyelesaikan pertanyaan pelanggan. Sebaliknya, chatbot yang lebih kuat dapat membaca data dalam jumlah besar dan menggunakan teknik NLP untuk memberikan jawaban yang lancar dan komprehensif. 

Desain chatbot sama pentingnya dengan platform teknologi yang digunakan untuk mendesainnya. Chatbot yang ringkas, intuitif, dan dirancang dengan baik akan berfungsi jauh lebih baik daripada chatbot kompleks yang dirancang dengan buruk. Karena chatbot akan bertanggung jawab untuk menangani sebagian besar interaksi pelanggan, penting bagi mereka untuk menjadi sesempurna mungkin.

Bagaimana cara memilih chatbot dukungan pelanggan?

Anda harus memilih chatbot layanan pelanggan AI berdasarkan kebutuhan dan kemampuan Anda. Pilihannya beragam, mulai dari pembuat chatbot tanpa kode hingga membuat sendiri dari awal. 

Perusahaan yang mempertimbangkan untuk menerapkan chatbot harus menilai dampak ekonomi dari solusi chatbot mereka. Selain itu, mereka juga harus mempertimbangkan apakah dan bagaimana chatbot akan berintegrasi dengan sistem dan proses yang ada.