- Chatbot NLP (Natural Language Processing) adalah alat bertenaga AI yang memahami dan menghasilkan bahasa seperti manusia.
- Chatbot NLP dapat menafsirkan beragam input pengguna, mendeteksi maksud, menangani kesalahan ketik atau bahasa gaul, dan mempertahankan percakapan.
- Konsep-konsep utama NLP meliputi NLU (Natural Language Understanding) untuk menafsirkan makna pengguna, dan NLG (Natural Language Generation) untuk membuat balasan yang koheren, keduanya penting untuk dialog yang mirip manusia.
- Manfaat chatbot NLP termasuk dukungan multibahasa, ketersediaan 24/7, penghematan biaya, dan kemampuan untuk berintegrasi dengan sistem perusahaan untuk mengotomatiskan alur kerja yang kompleks dan mempersonalisasi interaksi.
Chatbot tradisional pernah menjadi kutukan bagi keberadaan kita - tetapi saat ini, sebagian besar adalah chatbot NLP, yang mampu memahami dan melakukan percakapan yang rumit dengan penggunanya.
Chatbot NLP didukung oleh AI, yang memungkinkan mereka untuk melakukan percakapan yang fleksibel dalam mengejar suatu tujuan - seperti menjual produk atau memecahkan masalah solusi teknis - alih-alih gaya interaksi kuesioner yang rapuh.
Dalam artikel ini, saya akan membahas semua yang perlu Anda ketahui tentang chatbot AI pemrosesan bahasa alami, termasuk:
- Chatbot NLP vs. chatbot berbasis aturan
- Istilah-istilah umum NLP
- Manfaat dari chatbot NLP
- Kasus penggunaan umum
- Cara membuat chatbot NLP Anda sendiri
Apa yang dimaksud dengan chatbot NLP?
Chatbot pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah perangkat lunak percakapan bertenaga AI yang dirancang untuk meniru percakapan seperti manusia dengan pengguna.
Chatbot NLP dapat berbasis teks atau berbasis suara.
Mereka menggunakan NLP untuk memahami maksud dari sebuah pesan, mengekstrak informasi yang diperlukan, dan menghasilkan respons yang bermanfaat.
Banyak chatbot NLP adalah agenLLM : perangkat lunak yang didukung oleh LLMs, tetapi disesuaikan oleh pembuatnya.
Dengan menggunakan LLMs seperti GPT OpenAI, akan lebih mudah bagi Anda untuk membuat chatbotGPT sendiri.
Apa perbedaan antara chatbot NLP dan chatbot berbasis aturan?
Chatbot NLP menggunakan AI untuk meniru percakapan manusia. Chatbot tradisional - juga dikenal sebagai chatbot berbasis aturan - tidak menggunakan AI, sehingga interaksinya kurang fleksibel.
Chatbot berbasis aturan dirancang untuk secara ketat mengikuti aturan percakapan yang dibuat oleh pembuatnya.
Jika pengguna memasukkan perintah tertentu, chatbot berbasis aturan akan memberikan respons yang sudah disiapkan sebelumnya.
Namun, setiap pertanyaan pengguna yang berada di luar aturan ini tidak akan dapat dijawab oleh chatbot berbasis aturan.
Chatbot NLP memahami bahasa alami
Tentu saja, chatbot NLP dapat memahami dan menafsirkan bahasa alami.
Seorang pengguna dapat mengirim pesan seolah-olah mereka berkomunikasi dengan manusia lain, dan chatbot NLP dapat menguraikan maknanya.
Itu termasuk:
- Memahami kesalahan ejaan dan tata bahasa
- Menentukan apakah sebuah pesan merupakan sebuah pertanyaan atau maksud
- Mendaftarkan emosi pengguna berdasarkan bahasa mereka
Hal ini membawa chatbot NLP lebih dekat ke ranah interaksi alami manusia. Chatbot berbasis aturan hanya dapat merespons secara akurat terhadap sejumlah perintah.
Chatbot NLP memfasilitasi percakapan, bukan hanya kuesioner
Jika pengguna chatbot berinteraksi dengan chatbot berbasis aturan, setiap masukan yang tidak terduga akan menyebabkan percakapan buntu.
Karena pemrogramannya yang ketat, percakapan dengan chatbot berbasis aturan sering kali terasa seperti kuesioner: Ada yang bisa saya bantu hari ini? Model mana yang Anda minati? Berapa anggaran Anda?
Chatbot berbasis aturan sering kali dapat diganti dengan halaman FAQ yang terdokumentasi dengan baik. Tetapi karena chatbot NLP dapat beradaptasi dengan isyarat percakapan, chatbot ini dapat melakukan percakapan yang lengkap dan kompleks dengan pengguna.
Chatbot NLP terus meningkat
Satu-satunya cara agar chatbot berbasis aturan dapat berkembang adalah dengan menambahkan lebih banyak aturan.
Tetapi chatbot NLP akan meningkat dengan menggunakan data yang disediakan oleh penggunanya.
Kemampuan untuk berkembang membuat chatbot NLP lebih baik dalam memahami berbagai cara untuk merumuskan pertanyaan atau maksud.
Semakin banyak percakapan yang dilakukan dengan pengguna, semakin baik kemampuannya dalam memahami pertanyaan dan melakukan percakapan.
NLP, NLU, dan NLG, astaga!
Memahami chatbot NLP hadir dengan berbagai macam singkatan. Meskipun semuanya terkait, masing-masing mengacu pada aspek komunikasi tertentu antara mesin dan manusia.
Pemrosesan bahasa alami
Istilah yang paling luas, pemrosesan bahasa alami (NLP), adalah cabang AI yang berfokus pada interaksi bahasa alami antara mesin dan manusia.
NLP bertujuan untuk memungkinkan mesin menafsirkan dan merespons bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna.
Ketika mengacu pada NLP, ini mencakup subbidang NLU dan NLG.
Pemahaman bahasa alami
Pemahaman bahasa alami (NLU) adalah subbidang dari NLP.
NLU berfokus pada kemampuan mesin untuk memahami maksud di balik input manusia.
NLU mencakup tugas-tugas seperti pengenalan maksud, ekstraksi entitas, dan analisis sentimen - komponen yang memungkinkan perangkat lunak memahami teks yang diberikan oleh manusia.
Pembuatan bahasa alami
Natural language generation (NLG) adalah subbidang lain dari NLP.
Ini berfokus pada membuat respons mesin sekoheren dan sesuai dengan konteksnya.
NLG melibatkan penentuan konten (memutuskan bagaimana merespons kueri), perencanaan kalimat, dan menghasilkan keluaran teks akhir dari perangkat lunak.
Manfaat dari Chatbot NLP
Dukungan karyawan
Ketika sebuah organisasi menggunakan chatbot NLP, mereka dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang seharusnya ditangani oleh karyawan.
Chatbot dapat menerima panggilan dukungan pelanggan, menjadwalkan pertemuan, atau melakukan analisis dan kemudian menyampaikan hasilnya dalam sebuah laporan.
Ketika karyawan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas-tugas yang berulang, mereka dapat memfokuskan lebih banyak waktu mereka pada proses tingkat tinggi - proses yang membutuhkan strategi, empati, atau kreativitas yang lebih tinggi.
Terjemahan gratis
Kemampuan bahasa chatbot NLP termasuk terjemahan, memungkinkan organisasi untuk melayani pengguna dalam bahasa apa pun tanpa biaya tambahan.
Chatbot NLP biasanya didukung oleh model bahasa yang besar (LLMs), yang dapat berfungsi di berbagai bahasa. ChatGPT sendiri dapat digunakan dalam lebih dari 80 bahasa yang berbeda.
Ketika pembuat bot menggunakan platform untuk membuat chatbot AI, mereka juga dapat membangun kemampuan terjemahan yang dapat dipesan lebih dahulu.
Dukungan 24/7
Salah satu keuntungan dari chatbot adalah ketersediaannya sepanjang waktu.
Karena chatbot NLP dapat menangani banyak interaksi dari awal hingga akhir, karyawan tidak selalu diperlukan untuk membantu dalam pertanyaan individu.
Karena chatbot perusahaan selalu hidup, itu berarti perusahaan dapat membuat daftar prospek atau melayani pelanggan kapan saja sepanjang hari.
Skalabilitas
Dengan mengambil alih sebagian besar percakapan pengguna, chatbot NLP memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan skala ke tingkat yang tidak mungkin dilakukan jika hanya mengandalkan karyawan.
Chatbot NLP dapat menangani sejumlah besar pertanyaan secara bersamaan, mempercepat proses, dan menyelesaikan berbagai tugas dengan andal.
Ketika ingin meningkatkan skala perusahaan, otomatisasi AI adalah suatu keharusan.
Kemampuan integrasi
Peter Gentsch, seorang profesor AI, mencatat dalam bukunya AI dalam Pemasaran, Penjualan, dan Layanan: "Bagi pengguna, chatbot tampak "cerdas" karena kemampuan informatifnya. Namun, chatbot hanya secerdas basis data yang mendasarinya."
Untuk membangun chatbot dengan nilai tertinggi, chatbot harus diintegrasikan dengan sistem dan platform perusahaan yang sudah ada.
Chatbot NLP akan sangat berguna jika dapat mengambil tindakan ke dalam sistem: memperbarui CRM, mengirim email, memberi tahu karyawan.
Jenis integrasi tanpa batas ke dalam proses bisnis yang ada membutuhkan a) pengembang untuk membangun integrasi ini antara chatbot dan sistem mereka, atau b) penggunaan platform chatbot yang menyediakan integrasi bawaan ke platform umum.
Mengurangi biaya
Perusahaan yang menggunakan AI melaporkan penurunan biaya tenaga kerja sebesar 52%.
Efektivitas biaya dari chatbot NLP adalah salah satu manfaat utamanya - mereka memberdayakan perusahaan untuk membangun operasi mereka tanpa membengkakkan biaya.
Jika diterapkan dengan benar, mengotomatiskan tugas percakapan melalui chatbot NLP akan selalu menghasilkan ROI yang positif, apa pun kasus penggunaannya.
Kasus Penggunaan Terbaik dari Chatbot NLP
Karena sifatnya yang fleksibel, chatbot NLP dapat digunakan dalam berbagai macam kasus penggunaan, mulai dari chatbot perusahaan hingga agen AI bisnis kecil. Anda dapat menemukan chatbot NLP yang digunakan di:
- Layanan keuangan
- Real estat
- Pendidikan
- Hotel dan restoran
- Kesehatan
- Asuransi
- Maskapai penerbangan
- Pemerintah
Namun berkat fleksibilitas percakapan mereka, chatbot NLP dapat diterapkan dalam konteks percakapan apa pun. Mereka dapat disesuaikan untuk menjalankan permainan peran D&D, membantu mengerjakan pekerjaan rumah matematika, atau bertindak sebagai pemandu wisata.
Chatbot dukungan pelanggan
Salah satu kasus penggunaan pertama yang diadopsi secara luas untuk chatbot adalah bot dukungan pelanggan.
Dan popularitasnya masih terus meningkat. Faktanya, 83% pengambil keputusan mengatakan bahwa mereka berencana untuk meningkatkan investasi mereka di bidang AI untuk layanan pelanggan di tahun depan.
Dukungan pelanggan adalah kasus penggunaan alami untuk chatbot NLP, dengan layanan 24/7 dan multibahasa.
Sejak zaman chatbot berbasis aturan tradisional, tim dukungan pelanggan telah melepaskan panggilan paling sederhana ke chatbot.
Dengan diperkenalkannya chatbot NLP, otomatisasi AI dapat menangani pertanyaan pelanggan yang semakin kompleks, mulai dari bantuan pembelian hingga pemecahan masalah teknis.
Chatbot penghasil prospek
Banyak kasus penggunaan untuk chatbot NLP yang ada di dalam saluran penjualan yang disempurnakan dengan AI, termasuk kualifikasi prospek dan perolehan prospek AI.
Chatbot NLP sangat cocok untuk menghasilkan prospek, mengingat banyaknya volume percakapan yang memenuhi syarat yang harus disortir oleh tim penjualan dan pemasaran.
Chatbot dapat berinteraksi dengan pengunjung situs web, atau mengirim pesan ke kontak melalui email atau saluran pesan lainnya.
Untuk mencapai potensi penuhnya, chatbot NLP harus diintegrasikan dengan sistem internal yang relevan.
Chatbot gen prospek perlu diintegrasikan dengan CRM perusahaan, sistem pemesanan kalender (seperti Calendly), dan disebarkan di seluruh saluran perpesanan yang paling tepat (email, situs web, atau saluran seperti WhatsApp).
Chatbot karyawan internal
Meskipun sebagian besar chatbot NLP ditujukan untuk pelanggan, ada semakin banyak perusahaan yang mengadopsi chatbot NLP untuk proses internal.
Ini dapat mencakup SDM, dukungan TI, atau bantuan dengan tugas-tugas internal seperti dokumentasi.
Jenis chatbot ini paling umum di antara perusahaan dengan jumlah karyawan yang banyak.
Cara Membangun Chatbot NLP dalam 5 Langkah
Meskipun pengembang dapat membuat chatbot NLP mereka sendiri dari awal, sebagian besar organisasi akan menggunakan platform chatbot untuk membangun chatbot AI mereka.
Sebuah platform memungkinkan tim Anda untuk membangun chatbot khusus dengan dukungan integrasi bawaan, keamanan tambahan, dan fitur yang telah dibuat sebelumnya.
Berikut ini panduan langkah demi langkah untuk membuat chatbot NLP Anda sendiri:
Langkah 1: Pilih platform
Banyak perusahaan yang memutuskan untuk membangun chatbot NLP mereka sendiri dari awal.
Ini bisa menjadi pilihan yang menarik: kekuasaan penuh, tidak ada biaya berlangganan bulanan. Tetapi hanya sedikit yang menempuh jalur ini untuk waktu yang lama.
Membangun dari awal membutuhkan waktu dan tenaga. Plus Ini berarti chatbot Anda akan membutuhkan waktu lebih lama untuk dibuat atau kualitasnya jauh lebih rendah - atau keduanya.
Saat Anda memilih platform, ingatlah kebutuhan unik perusahaan Anda.
Jika Anda menginginkan platform yang tidak membatasi kemungkinan chatbot Anda, carilah platform chatbot perusahaan yang memiliki standar terbuka dan stack yang dapat diperluas.
Jika privasi data adalah kekhawatiran terbesar Anda, carilah platform yang menawarkan standar keamanan yang tinggi.
Jika Anda memiliki tim pengembang pemula, carilah platform dengan antarmuka yang ramah pengguna.
Jika Anda membutuhkan inspirasi, Anda bisa menelusuri daftar platform chatbot terbaik kami.
Dan jika Anda tertarik untuk menelepon besok, Anda dapat menghubungi tim penjualan kami.
Langkah 2: Kumpulkan data Anda
Jika Anda ingin melatih chatbot Anda tentang informasi perusahaan - seperti kebijakan SDM, atau transkrip dukungan pelanggan - Anda harus mengumpulkan informasi yang Anda inginkan untuk dilatih oleh chatbot Anda.
Tidak semua perusahaan menggunakan data asli untuk melatih chatbot. Seringkali, petunjuk lanjutan sudah cukup untuk merancang alur chatbot Anda.
Tetapi jika Anda menginginkan chatbot yang mengambil langkah ekstra untuk menyesuaikan penawaran perusahaan Anda, maka mengumpulkan data dan menggunakannya untuk melatih chatbot Anda adalah salah satu cara untuk melakukannya.
Langkah 3: Bangun chatbot Anda
Saat Anda memilih platform chatbot, pastikan Anda memilih platform yang dilengkapi dengan materi edukasi yang cukup untuk membantu tim Anda selama proses pembuatan.
Sebagai contoh, kami menawarkan kursus akademi, siaran langsung harian, dan koleksi tutorial YouTube yang luas.
Membangun bot dapat menjadi tugas yang sulit ketika Anda menghadapi kurva pembelajaran - memiliki sumber daya di ujung jari Anda membuat prosesnya berjalan jauh lebih lancar daripada tanpa sumber daya.
Dan jika tim Anda baru dalam pembuatan bot, sebagian besar platform chatbot perusahaan memiliki pembangun alur visual seret dan lepas yang memungkinkan visualisasi alur kerja Anda dengan mudah.
Langkah 4: Integrasikan dan sesuaikan
Chatbot tidak ada dalam ruang hampa. Tujuannya bukan hanya interaksi dengan pelanggan atau menjelaskan satu set kebijakan.
Chatbot NLP yang paling berguna untuk perusahaan terintegrasi di seluruh sistem dan platform perusahaan Anda.
Ini bisa berarti tabel dan dokumen, situs web Anda, atau layanan pihak ketiga lainnya - pikirkan platform seperti Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp, atau Zendesk.
Jika Anda menggunakan platform chatbot AI, sebagian besar waktu pembangunan tim Anda akan dihabiskan untuk menyempurnakan integrasi bot Anda, daripada membangun chatbot itu sendiri.
Dan jika Anda memilih platform yang kuat, ini akan memungkinkan Anda untuk menyesuaikan chatbot Anda dalam hal nada dan kepribadian.
Anda tidak perlu memilih kata-kata tertentu, tetapi Anda dapat mengarahkan kapan chatbot Anda harus berbicara meminta maaf, atau jenis bahasa apa yang harus digunakan untuk mendeskripsikan produk Anda.
Langkah 5: Menerapkan
Salah satu aspek terbaik dari chatbot adalah dapat dengan mudah digunakan di semua platform atau saluran perpesanan.
Banyak perusahaan memilih untuk menggunakan chatbot tidak hanya di situs web mereka, tetapi juga di saluran media sosial atau platform perpesanan internal.
Chatbot NLP adalah cara yang efisien untuk menindaklanjuti strategi omnichannel yang sukses.
Pengguna Anda dapat menikmati layanan yang sama di berbagai saluran, dan menerima bantuan khusus platform.
Misalnya, komunikasi pelanggan yang berasal dari chatbotWhatsApp dapat meminta untuk mengubah kata sandi mereka di sistem internal Anda.
Menerapkan chatbot NLP khusus bulan depan
Perusahaan yang bertahan dalam 5 tahun ke depan akan menjadi perusahaan yang diperkuat oleh AI.
Chatbot NLP memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan proses bisnis mereka dengan efektivitas biaya yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan.
Botpress memungkinkan perusahaan untuk membangun chatbot dan agen AI yang disesuaikan dan bertenaga LLM. Agen kami dapat digunakan di semua kasus penggunaan dan terintegrasi dengan sistem atau saluran apa pun.
Mulai membangun hari ini. Gratis.
Atau hubungi tim penjualan kami untuk mempelajari lebih lanjut.
Hal-hal yang sering ditanyakan
1. Kriteria apa yang harus saya gunakan untuk mengevaluasi platform chatbot NLP?
Carilah platform yang sesuai dengan tingkat keahlian teknologi tim Anda, menawarkan integrasi yang solid, mendukung LLMs, dan memberi Anda ruang untuk berkembang. Poin bonus untuk dokumentasi yang bagus dan dukungan yang responsif.
2. Apa tantangan integrasi yang paling umum dengan chatbot NLP?
Menghubungkan ke sistem lama, menyinkronkan data waktu nyata, dan mempertahankan API yang stabil bisa menjadi rumit, terutama ketika terjadi perubahan pada backend tanpa peringatan.
3. Bagaimana platform sumber terbuka dibandingkan dengan platform komersial untuk pengembangan chatbot NLP?
Sumber terbuka memberi Anda kendali penuh dan fleksibilitas, tetapi Anda akan membutuhkan lebih banyak tenaga pengembang. Platform komersial biasanya menawarkan kecepatan, dukungan, dan barang bawaan yang membuat hidup lebih mudah.
4. Dapatkah saya berpindah platform setelah saya membuat chatbot?
Bisa saja, tetapi ini seperti pindah rumah. Anda harus membangun kembali alur, memigrasikan data, dan mungkin mengintegrasikan kembali semuanya. Itu bisa dilakukan, hanya saja bersiaplah untuk sedikit pengangkatan.
5. Bagaimana chatbot NLP memastikan privasi data pengguna?
Platform yang baik mengenkripsi data, menganonimkan percakapan, dan memungkinkan Anda menetapkan aturan untuk apa yang disimpan atau dibagikan. Selalu periksa kepatuhan terhadap hal-hal seperti GDPR atau HIPAA, tergantung kebutuhan Anda.
.png)
