Panduan Utama untuk Chatbot FAQ (2025)

Agen AI yang kontekstual

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

• Tarik ketersediaan stok saat ini (untuk chatbot e-commerce)
• Sarankan produk yang dipersonalisasi
• Lihat kembali ke percakapan sebelumnya dengan pengguna
• Mengubah kata sandi
• Memecahkan masalah teknis
• Jadwalkan pertemuan dengan perwakilan penjualan (sebagai bagian dari saluran penjualan yang disempurnakan dengan AI)

Chatbot berbasis LLM yang dinamis

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 hanyalah FAQ sederhana, chatbot LLM adalah pilihan terbaik. Mempertimbangkan kesederhanaan bot FAQ, taruhan terbaik Anda adalah membuat chatbot kustom sendiri.

Chatbot berbasis aturan statis

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

Bot FAQ ini mengikuti prosedur yang sederhana (mungkin jauh sebelum inovasi AI yang mendukung sebagian besar chatbot saat ini). Mereka diberi daftar pertanyaan, daftar jawaban, dan diluncurkan ke dunia. 

Meskipun jadul, bot ini mungkin masih memiliki waktu dan tempatnya. Meskipun saya tidak bisa menyebutkan satu pun di luar kepala. Bahkan teman belajar AI akan lebih baik melayani kebutuhan Anda daripada mesin kartu flash sederhana.

Dukungan 24/7

Tidak ada yang suka menunggu. Itu menyebalkan. Dan chatbot FAQ memastikan pengguna mendapatkan bantuan instan, bahkan di luar jam kerja. Dukungan sepanjang waktu mungkin merupakan manfaat terbesar yang mendorong organisasi untuk menggunakan chatbot.

Dapat diskalakan di seluruh saluran

Apakah pengguna Anda lebih suka obrolan situs web, WhatsApp, atau Slack, chatbot FAQ dapat menemui mereka di mana pun mereka berada. 

Hal ini membuat jawaban tetap konsisten di setiap saluran - tidak ada lagi info yang bertentangan dari perwakilan layanan yang berbeda.

Hemat biaya

Mempekerjakan lebih banyak agen untuk menangani pertanyaan yang berulang-ulang itu mahal. Bot FAQ dapat melakukan pekerjaan berat dengan biaya yang lebih murah, tanpa mengorbankan kualitas.

Menghemat waktu karyawan

Chatbot FAQ mengambil alih pertanyaan berulang yang membebani tim Anda. Dengan bot yang menangani FAQ, karyawan dapat fokus pada penyelesaian masalah nyata - bukan menjawab "Apa kebijakan pengembalian barang Anda?" untuk kesepuluh kalinya hari ini.

1) RAG

Teknik retrieval-augmented generation (RAG) dapat meminimalkan risiko halusinasi yang berasal dari penggunaan LLM tradisional.

Retrieval-augmented generation (RAG) dalam AI adalah teknik yang menggabungkan a) pengambilan informasi eksternal yang relevan dan b) respons yang dihasilkan oleh AI, untuk meningkatkan akurasi dan relevansi.

Alih-alih mengandalkan pembuatan model bahasa yang besar (LLMs), respons dari model RAG diinformasikan oleh basis pengetahuan yang ditentukan oleh pembangun agen AI - seperti halaman web perusahaan atau dokumen kebijakan SDM.

Jika Anda membuat chatbot FAQ, pilihlah platform dengan metode RAG yang kuat untuk basis pengetahuan. 

2) Hukum vingt-cent

Vingt-cent = bahasa Prancis untuk dua ratus

Hukum vingt-cent menyatakan bahwa Anda harus membatasi chatbot FAQ Anda hingga dua puluh topik dan total seratus FAQ. Jika lebih dari itu, Anda harus membangun arsitektur delegasi untuk memastikan setiap chatbot FAQ berkinerja terbaik.

Tim kami membuat aturan ini setelah membuat ratusan asisten percakapan. 

Ini adalah aturan praktis untuk membantu menyusun konten Anda dengan cara yang mudah dipelihara dan memungkinkan efisiensi maksimum NLU.

Saluran integrasi

Chatbot FAQ perlu menemui pengguna di mana pun mereka berada. Itu berarti bot harus bekerja dengan lancar di berbagai saluran seperti situs web, aplikasi seluler, platform perpesanan (misalnya, WhatsApp, Slack), dan bahkan asisten suara. Ini memastikan pengguna mendapatkan jawaban yang konsisten di mana pun mereka berinteraksi dengan bot.

LLM-AI bertenaga

Chatbot FAQ yang didukung oleh LLMs dapat menangani pertanyaan yang lebih kompleks daripada bot berbasis aturan tradisional. LLMs memungkinkan chatbot untuk melakukannya:

• Memahami pertanyaan pengguna dalam berbagai bentuk
• Memproses bahasa alami secara efektif
• Memberikan respons yang akurat dan terdengar alami, bahkan ketika input pengguna tidak lengkap atau informal

RAG

Generasi yang ditambahi pengambilan memungkinkan bot Anda menjawab pertanyaan rumit tentang file yang rumit. Misalnya, RAG dapat memberdayakan chatbot FAQ Anda untuk:

• Dapatkan spesifikasi produk yang mendetail dari manual teknis setebal 100 halaman
• Temukan aturan kelayakan dalam dokumen kebijakan hukum
• Mengambil tingkatan harga dari file Excel multi-lembar
• Menyediakan langkah-langkah pemecahan masalah dari panduan pengguna

Pembaruan pengetahuan waktu nyata

Chatbot FAQ dengan pembaruan pengetahuan secara real-time memastikan pengguna selalu mendapatkan informasi terkini. 

Baik itu katalog produk, pembaruan kebijakan, atau perubahan harga, bot dapat mengambil dari sumber data langsung untuk memberikan jawaban yang akurat tanpa intervensi manual.

Tanggapan media yang kaya

Chatbot FAQ modern tidak terbatas pada jawaban berbasis teks. Chatbot harus dapat memberikan respons media yang kaya seperti gambar, video, file yang dapat diunduh, dan tautan ke konten lain.

Kontrol akses

Kontrol akses memastikan bahwa chatbot FAQ dapat menangani basis pengetahuan publik dan pribadi. Misalnya, FAQ internal untuk karyawan mungkin memerlukan autentikasi yang aman untuk mengakses informasi sensitif, sementara FAQ yang ditujukan kepada pelanggan tetap tersedia untuk umum.

Dukungan pelanggan 

1. Menjawab pertanyaan umum tentang produk atau layanan
2. Menyediakan kebijakan pengembalian, penukaran, dan pengembalian dana
3. Memandu pengguna melalui langkah-langkah pemecahan masalah
4. Menawarkan pembaruan status pengiriman atau pesanan secara real-time
5. Bagikan rincian harga, diskon, dan promosi
6. Menangani pertanyaan terkait pemesanan atau janji temu
7. Mengatasi masalah keamanan atau privasi yang sering ditanyakan

Manajemen pengetahuan internal

8. Membantu karyawan menemukan kebijakan SDM atau info tunjangan
9. Menyediakan langkah-langkah pemecahan masalah TI untuk masalah umum
10. Menawarkan panduan orientasi untuk karyawan baru
11. Menjawab pertanyaan tentang alat bantu atau alur kerja internal
12. Membagikan kebijakan perusahaan dan pedoman kepatuhan

Penjualan dan pemasaran 

13. Memberikan perbandingan produk atau detail fitur
14. Paket harga saham dan opsi berlangganan
15. Menyediakan FAQ kualifikasi prospek untuk tim penjualan
16. Menjawab pertanyaan tentang masa percobaan atau demo

Layanan mandiri umum

17. Bagikan FAQ acara atau webinar untuk peserta
18. Menyediakan dokumentasi atau ringkasan panduan pengguna
19. Menjawab pertanyaan-pertanyaan partisipasi komunitas atau forum
20. Memberikan panduan langkah demi langkah untuk tindakan layanan mandiri

Pilih platform

Mulailah dengan memilih platform chatbot yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Carilah yang mendukung basis pengetahuan dinamis, penerapan multi-saluran, dan respons bertenaga AI.

Cobalah untuk mencarinya:

• Tutorial: Apakah mereka menawarkan dukungan untuk memulai?
• Opsi integrasi: Dapatkah terhubung dengan situs web, CRM, atau aplikasi perpesanan Anda?
• Kustomisasi: Apakah ini memungkinkan Anda untuk menyesuaikan nada, respons fallback, dan tampilan bot?

Unggah data FAQ Anda sebagai Basis Pengetahuan

Setelah platform Anda ditetapkan, kumpulkan konten FAQ Anda. Ini mungkin termasuk pertanyaan umum tentang produk, layanan, harga, atau kebijakan Anda. 

Unggah data ini ke platform Anda sebagai Basis Pengetahuan, dan aturlah berdasarkan topik untuk meningkatkan akurasi pencarian. Pastikan jawaban Anda jelas, ringkas, dan terkini - ingatlah bahwa bot hanya sebaik informasi yang diberikannya!

Konfigurasikan chatbot Anda

Setelah mengunggah data FAQ, sesuaikan perilaku bot Anda. Hal ini mungkin termasuk:

• Mengatur respons fallback ketika bot tidak mengetahui jawabannya
• Menyesuaikan ambang batas kepercayaan untuk memastikan akurasi
• Menyesuaikan nada bot agar sesuai dengan merek Anda

Untuk bot yang lebih canggih, Anda dapat mengaktifkan tindakan yang mungkin dilakukan chatbot - seperti memberi tahu manusia bahwa pengguna Anda memerlukan bantuan tingkat lanjut.

Menyebarkan di seluruh saluran

Chatbot FAQ Anda harus tersedia di mana pun pengguna Anda berada. Sebagian besar platform memungkinkan Anda untuk menggunakan bot Anda di berbagai saluran - seperti situs web Anda, WhatsApp, Slack, atau alat internal seperti Notion. 

Menguji dan mengulangi

Tidak ada bot yang sempurna saat diluncurkan. Uji chatbot Anda dengan mensimulasikan percakapan nyata, melacak analitik, dan mengumpulkan umpan balik pengguna. Identifikasi pertanyaan mana yang dijawab dengan baik dan mana yang gagal. 

Perbarui Basis Pengetahuan Anda secara teratur untuk menjaga tanggapan tetap relevan, sesuaikan alur fallback sesuai kebutuhan, dan sempurnakan ambang batas keyakinan untuk meningkatkan akurasi. 

Chatbot terbaik adalah mereka yang terus meningkat dari waktu ke waktu.

Apakah lebih baik meng-host chatbot FAQ saya sendiri atau menggunakan layanan terkelola?

Jika Anda menginginkan kontrol penuh dan kustomisasi (dan memiliki tim teknisi), hosting sendiri sangat bagus. Tetapi jika Anda ingin melewatkan sakit kepala pengaturan dan meningkatkan skala dengan cepat, layanan terkelola jelas merupakan perjalanan yang lebih mulus.

Dapatkah saya mengintegrasikan chatbot FAQ saya dengan asisten suara seperti Alexa atau Google Assistant?

Ya, Anda hanya perlu menghubungkan chatbot Anda ke platform pengembang masing-masing (seperti Alexa Skills atau Google Actions) dan sedikit mengubah antarmuka suara.

Analisis apa yang harus saya cari saat mengevaluasi kinerja chatbot FAQ saya?

Mulailah dengan hal-hal mendasar seperti tingkat resolusi, frekuensi fallback, dan kepuasan pengguna. Hal-hal tersebut akan segera memberi tahu Anda seberapa membantu (atau membuat frustrasi) bot Anda.

Dapatkah saya menyempurnakan model LLM yang mendasari untuk industri atau jargon spesifik saya?

Tentu saja. Anda dapat melatih model khusus yang lebih kecil atau memberinya basis pengetahuan yang sangat solid sehingga ia dapat mempelajari istilah-istilah Anda tanpa perlu pelatihan ulang.

Kapan saya harus beralih dari chatbot FAQ ke asisten atau agen AI penuh?

Ketika pengguna Anda mulai membutuhkan bantuan yang dipersonalisasi, membuat permintaan, atau melakukan lebih dari sekadar mengajukan pertanyaan, itulah isyarat bagi Anda untuk meningkatkannya menjadi asisten AI.