Panduan Praktis untuk Chatbot Ritel

1. Memahami pertanyaan pelanggan

Saat pembeli berinteraksi dengan chatbot ritel, chatbot tidak hanya mengenali kata-katanya. Kata-kata tersebut dianalisis menggunakan NLP untuk menentukan apa yang diinginkan oleh pembeli (maksud) dan detail yang relevan (konteks).

Misalnya, jika pelanggan bertanya, 'Apakah Anda memiliki sepatu kets ini dalam ukuran 9? Chatbot akan mengidentifikasi:

• Maksud: Pelanggan mencari ketersediaan produk.
• Konteks: Produk spesifik (sepatu kets) dan ukuran yang diminta (9).

2. Memberikan bantuan yang dipersonalisasi

Setelah chatbot menentukan maksud pembeli (mencari produk tertentu) dan menganalisis konteks (ukuran dan gaya yang diminta), chatbot akan memeriksa inventaris dan merespons dengan ketersediaan waktu nyata.

Jika sepatu kets tersedia, mungkin akan muncul tulisan, 'Ya, tersedia'. Apakah Anda ingin yang warna hitam atau putih?

Jika ukurannya tidak tersedia, chatbot bisa:

• Merekomendasikan gaya yang serupa
• Memberi tahu pelanggan saat barang diisi ulang
• Tawarkan opsi untuk bergabung dalam daftar tunggu

3. Menangani transaksi dan pesanan

Setelah pembeli memutuskan untuk membeli, chatbot mengatur proses pembelian dengan berinteraksi dengan sistem ritel utama:

• Sistem manajemen pesanan (OMS): memverifikasi inventaris dan membuat pesanan.
• Gerbang pembayaranStripe, PayPal, dll.): memproses transaksi dan menerapkan diskon jika tersedia.
• Sistem pengiriman dan pemenuhan: mengumpulkan detail pengiriman dan memberikan perkiraan pengiriman secara real-time.

Untuk pelanggan yang kembali, preferensi yang tersimpan (alamat, metode pembayaran) membuat pembayaran lebih cepat. Setelah pesanan dilakukan, chatbot akan mengonfirmasi pembelian dan memberikan detail pelacakan melalui obrolan, email, atau SMS.

4. Eskalasi ke dukungan manusia

Ketika permintaan terlalu rumit untuk ditangani oleh chatbot ritel, hal ini akan memicu proses eskalasi human-in-the-loop untuk memastikan transisi yang lancar.

Chatbot pertama kali mendeteksi ketika permintaan berada di luar kemampuannya, seperti menyetujui diskon khusus atau menangani klaim penipuan. Eskalasi dipicu berdasarkan skor kepercayaan, aturan bisnis yang telah ditetapkan, atau permintaan pelanggan yang eksplisit.

Sebelum mentransfer, chatbot mengumpulkan detail utama untuk agen, termasuk:

• Ringkasan permintaan pelanggan dan interaksi sebelumnya.
• Setiap solusi yang diupayakan atau kebijakan yang relevan.

Sistem kemudian merutekan percakapan ke agen yang paling memenuhi syarat dan menyerahkannya dalam antarmuka obrolan yang sama.

Setelah agen menyelesaikan masalah, chatbot akan bergabung kembali dengan percakapan:

• Konfirmasikan resolusi dan tawarkan dukungan tambahan.
• Belajarlah dari interaksi tersebut untuk meningkatkan respons di masa mendatang.

Rekomendasi produk

Dengan menggunakan data pelanggan, chatbot ritel memberikan saran produk yang disesuaikan dan peluang upsell yang dinamis berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian sebelumnya.

Misalnya, jika pembeli sedang melihat-lihat sepatu lari, chatbot dapat merekomendasikan kaus kaki atletik yang cocok atau penawaran bundel dengan waktu terbatas. 

Pemulihan keranjang otomatis

Pengabaian keranjang belanja merupakan tantangan yang signifikan dalam e-commerce, dengan 70% keranjang belanja online ditinggalkan secara global. Namun, pesanan yang hilang senilai $260 miliar dapat dipulihkan hanya dengan meningkatkan alur dan desain checkout yang lebih baik.

Jika pelanggan menambahkan item ke keranjang mereka tetapi tidak menyelesaikan pembelian, chatbot dapat melakukannya:

• Mengirim pengingat tepat waktu
• Menjawab kekhawatiran
• Tawarkan insentif untuk mendorong pembayaran

Integrasi yang mulus dengan sistem ritel

Chatbot ritel terintegrasi di berbagai sistem backend untuk memberikan pengalaman berbelanja yang lancar di luar pembayaran.

• Pelacakan dan pemenuhan pesanan: jika pembeli bertanya, "Di mana pesanan saya?", chatbot mengambil pembaruan pelacakan waktu nyata dari sistem pemenuhan pengecer.
• CRM dan data pelanggan: mengenali pelanggan yang kembali, menyesuaikan rekomendasi produk, dan menawarkan penghargaan loyalitas.
• Alat pembayaran dan pemasaran: mendukung transaksi dan memicu promosi yang dipersonalisasi.

Manajemen pesanan

Chatbot ritel merampingkan manajemen pesanan dengan menyederhanakan transaksi dan membantu pengembalian barang.

Dengan mengintegrasikan dengan sistem manajemen pesanan, mereka memastikan pelanggan menerima pembaruan waktu nyata tentang pembelian mereka.

Jika pembeli bertanya, 'Di mana pesanan saya?", chatbot dapat langsung mengambil detail pelacakan dan memberikan perkiraan tanggal pengiriman. 

Jika pengembalian diperlukan, chatbot ritel dapat memulai proses pengembalian, membuat label pengiriman, dan memandu pelanggan melalui langkah-langkah yang diperlukan.

Asisten belanja virtual

Chatbot ritel bertindak sebagai rekan penjualan digital, memandu pelanggan ke produk yang relevan berdasarkan preferensi dan riwayat belanja mereka.

Baik pembeli membutuhkan saran gaya atau peringatan stok ulang, chatbot ritel memberikan bantuan yang dipersonalisasi secara real-time.

Penanganan FAQ

Chatbot FAQ menangani pertanyaan umum pelanggan, termasuk kebijakan toko dan proses pengembalian, tanpa memerlukan karyawan.

Menerapkan AI Chatbots?

Baca Cetak Biru kami untuk Implementasi Agen AI

Baca Sekarang

Akses selalu gratis

Pelacakan dan pengembalian pesanan

Pelanggan sering bertanya, "Di mana pesanan saya? 

Chatbot ritel terintegrasi dengan sistem manajemen pesanan untuk menawarkan pembaruan pelacakan waktu nyata dan membantu pengembalian barang, sehingga meningkatkan pengalaman pascapembelian.

Bantuan di dalam toko

Beberapa peritel menggunakan chatbot di dalam toko melalui kios atau aplikasi seluler untuk membantu pelanggan menemukan produk atau memeriksa inventaris, menjembatani kesenjangan antara belanja fisik dan digital.

Pencegahan penipuan

Dengan mengintegrasikan dengan gateway pembayaran dan alat pendeteksi penipuan, chatbot memverifikasi transaksi dan memandu pelanggan melalui proses pembayaran yang aman untuk mencegah pembelian yang tidak sah.

Ketersediaan 24/7

Chatbot memberikan bantuan 24/7, memastikan pembeli mendapatkan jawaban kapan saja. Baik untuk penelusuran larut malam atau pelanggan internasional di zona waktu yang berbeda, chatbot menghilangkan waktu tunggu yang lama dan meningkatkan tingkat respons.

Peningkatan penjualan dan personalisasi

Chatbot ritel menganalisis preferensi pelanggan dan pembelian sebelumnya untuk menyarankan produk yang relevan.

Pembeli yang mencari sepatu lari mungkin akan menerima rekomendasi untuk barang pelengkap seperti kaus kaki atau pelacak kebugaran, sehingga mendorong pembelian yang bernilai lebih tinggi.

Penghematan biaya 

Pengecer dapat memangkas biaya layanan pelanggan dengan mengotomatiskan pertanyaan berulang seperti pelacakan pesanan dan ketersediaan produk. Hal ini memungkinkan karyawan untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks sementara chatbot menangani interaksi rutin.

Pengalaman omnichannel yang mulus

Chatbot ritel terintegrasi di berbagai platform, mulai dari situs web dan aplikasi seluler hingga media sosial dan layanan perpesanan seperti chatbotWhatsApp dan chatbot Facebook Messenger.

Mereka terhubung dengan sistem backend untuk memastikan sinkronisasi data secara real-time, sehingga pelanggan dapat beralih antar saluran tanpa kehilangan konteks. 

1. Tentukan ruang lingkup Anda

Tentukan apa yang akan ditangani oleh chatbot ritel AI Anda - apakah itu:

• Rekomendasi produk 
• Pemulihan keranjang
• Pelacakan pesanan dan dukungan pasca pembelian 
• Dukungan pelanggan 
• Perpaduan dari berbagai kemampuan ini

2. Pilih platform

Pilih platform AI yang mendukung NLP, otomatisasi, dan pengambilan data secara real-time.
Jika Anda menjelajahi berbagai pilihan, daftar platform AI teratas kami adalah tempat yang tepat untuk memulai.

Untuk agen AI khusus ritel, Botpress menyediakan alat bantu yang kuat, termasuk Autonomous Node, yang memungkinkan agen AI memutuskan kapan harus mengikuti alur terstruktur dan kapan harus menggunakan agenLLM . Pengembang dapat dengan mudah meminta node dalam bahasa yang sederhana, sehingga lebih mudah untuk membangun asisten ritel yang dinamis dan sadar akan konteks.

3. Membangun chatbot ritel AI Anda

4. Menguji, menyempurnakan, dan mengoptimalkan berdasarkan interaksi pengguna

Chatbot ritel AI harus terus berkembang melalui interaksi di dunia nyata. Pantau analitik chatbot untuk menilai kinerja dan melakukan perbaikan yang diperlukan untuk akurasi dan efektivitas yang lebih baik.

5. Menyebarkan dan memantau

Setelah diluncurkan, pemantauan berkelanjutan sangat penting. Lacak:

• Keterlibatan pengguna - Apakah pelanggan sering berinteraksi dengan chatbot?
• Tingkat penyelesaian - Apakah chatbot secara efektif menjawab pertanyaan dan menyelesaikan pertanyaan?
• Dampak konversi - Apakah chatbot berhasil mendorong pembelian dan mengurangi troli yang ditinggalkan?

Tingkat penahanan

Tingkat penahanan mengukur persentase pertanyaan yang diselesaikan oleh chatbot ritel tanpa campur tangan manusia. Tingkat penahanan yang tinggi biasanya menunjukkan bahwa chatbot ritel berhasil mengelola interaksi rutin, mengurangi beban kerja karyawan manusia.

Namun, penting untuk menyeimbangkan otomatisasi dengan eskalasi yang lancar untuk masalah yang lebih kompleks.

Tingkat konversi

Metrik ini melacak persentase interaksi chatbot yang mengarah pada penjualan yang diselesaikan atau tindakan yang diinginkan, seperti:

• Mendaftar untuk mendapatkan buletin
• Menambahkan item ke troli

Tingkat konversi yang tinggi menunjukkan bahwa chatbot berhasil memandu pelanggan melalui perjalanan pembelian dan mengurangi gesekan dalam proses pengambilan keputusan. Pada akhirnya, ini mencerminkan kemampuan chatbot untuk mengubah keterlibatan menjadi pendapatan.

Tingkat pemulihan troli yang ditinggalkan

Metrik ini melacak seberapa efektif chatbot melibatkan kembali pelanggan yang pergi sebelum menyelesaikan pembelian. Chatbot ritel yang unggul dalam pemulihan keranjang secara langsung berkontribusi pada pertumbuhan penjualan.

Dampak nilai pesanan rata-rata (AOV)

Peran chatbot ritel tidak hanya berhenti pada mendorong pembelian. Chatbot juga dapat meningkatkan nilai setiap transaksi. 

Metrik ini melihat bagaimana interaksi chatbot memengaruhi AOV dengan cara berpromosi:

• Rekomendasi yang dipersonalisasi
• Upsells
• Bundel produk

Kepuasan pelanggan (CSAT) 

Selain efisiensi, chatbot ritel harus memberikan pengalaman pelanggan yang positif. 

Skor CSAT membantu peritel memahami bagaimana pelanggan memandang interaksi chatbot dan apakah diperlukan penyesuaian. 

Chatbot yang menarik dan membantu akan meningkatkan kepuasan, sementara chatbot yang membuat frustasi dapat membuat pelanggan menjauh.

Waktu respons

Kecepatan sangat penting dalam belanja online. Waktu respons mengukur seberapa cepat chatbot ritel menjawab pertanyaan, memberikan dukungan cepat untuk permintaan yang sensitif terhadap waktu seperti ketersediaan produk atau pelacakan pesanan.

Hal ini terutama penting untuk pertanyaan yang sensitif terhadap waktu seperti ketersediaan produk atau pelacakan pesanan.

Retensi

Penggunaan chatbot satu kali saja tidak cukup untuk membuktikan nilai jangka panjang. 

Metrik ini menunjukkan seberapa sering pelanggan kembali untuk terlibat dengan chatbot ritel, yang menunjukkan apakah mereka merasa berguna setelah interaksi awal. Retensi yang tinggi menunjukkan bahwa chatbot memberikan nilai yang berkelanjutan dalam pengalaman berbelanja.

Rasio klik-tayang (CTR)

Chatbot ritel memainkan peran kunci dalam penemuan dan promosi produk.

Metrik ini mengukur seberapa sering pelanggan berinteraksi dengan chatbot yang disarankan:

• Diskon
• Penawaran dengan waktu terbatas
• Rekomendasi produk

CTR yang tinggi menunjukkan bahwa chatbot memberikan promosi yang relevan dan tepat waktu.

Efisiensi operasional

Chatbot ritel berdampak lebih dari sekadar interaksi pelanggan; mereka juga mengurangi biaya operasional.

• Metrik ini mengevaluasi seberapa besar chatbot menurunkan biaya dukungan pelanggan dengan mengotomatiskan pertanyaan yang berulang.
• Chatbot yang diimplementasikan dengan baik memungkinkan bisnis untuk meningkatkan dukungan tanpa meningkatkan biaya secara signifikan.