Cara Membuat Chatbot WordPress dalam 3 Langkah Mudah

‍

Pengunjung Anda punya banyak pertanyaan. Jika mereka tidak menemukan jawaban dengan cepat, mereka akan pergi. Jika mereka membutuhkan bantuan di luar jam kerja, mereka juga akan pergi. Dan jika formulir kontak Anda hanya menunggu respons? Itu adalah potensi yang hilang.

Chatbot WordPress mengubah semua itu. Ini adalah chatbot AI yang merespons secara instan, tersedia 24/7 untuk melayani pengunjung, menjawab pertanyaan umum, mengumpulkan prospek, hingga mendorong penjualan. Bagian terbaiknya? Anda tidak perlu coding, tidak perlu pengaturan rumit, dan tidak tergantung pada plugin yang berat.

Dalam panduan ini, saya akan menunjukkan betapa mudahnya mengintegrasikan model berbasis large language model (LLM) ke dalam chatbot Anda untuk meningkatkan kecerdasan, ROI, dan keterlibatan pengguna.

Mengapa Menggunakan Chatbot WordPress?

WordPress menjalankan lebih dari 40% situs web, sehingga menjadi pilihan utama untuk bisnis dan e-commerce. Jika situs Anda menggunakan WordPress, chatbot bisa meningkatkan pengalaman dan keterlibatan pengguna dengan mudah.

Daripada membiarkan pengunjung menjelajah sendiri, chatbot secara proaktif membantu mereka, menjawab pertanyaan secara instan, dan mengarahkan mereka menuju pembelian, pendaftaran, atau permintaan informasi. Berikut perbedaannya.

1. Menjawab Pertanyaan Pengunjung Secara Instan

Alih-alih membuat pengguna mencari informasi di banyak halaman, chatbot memberikan jawaban langsung untuk pertanyaan umum.

Contoh: Seorang pengunjung situs pelatih kebugaran ingin tahu harga layanan. Daripada mencari di menu, mereka mengetik "Berapa biaya paket pelatihan pribadi?" Chatbot langsung membalas dengan detail paket, sekaligus menawarkan panggilan konsultasi gratis untuk informasi lebih lanjut.

2. Membimbing Pengguna ke Konten yang Tepat

Tidak semua pengunjung tahu harus mencari di mana. Chatbot bertindak sebagai pemandu virtual, mengarahkan mereka ke halaman, artikel blog, atau produk yang relevan sesuai pertanyaan mereka.

Contoh: Calon pelanggan mengunjungi toko skincare ramah lingkungan tapi belum tahu pelembap mana yang cocok. Chatbot bertanya, "Apakah kulit Anda kering, berminyak, atau kombinasi?" lalu merekomendasikan produk yang sesuai dan langsung mengarahkan ke halaman pembayaran.

3. Mengurangi Pengunjung Pergi & Keranjang Belanja Terbengkalai

Chatbot dapat secara proaktif mengajak pengguna yang ragu sebelum membeli atau mendaftar, sehingga mengurangi kemungkinan mereka pergi tanpa melakukan tindakan.

Contoh: Pengunjung di situs pemesanan perjalanan menambahkan tiket pesawat ke keranjang tapi belum menyelesaikan pembayaran. Chatbot muncul: "Masih mempertimbangkan perjalanan Anda? Harga tiket ke Paris akan naik segera!" sehingga mendorong mereka untuk segera menyelesaikan pemesanan.

4. Mengotomatiskan Tugas Dukungan yang Berulang

Alih-alih membebani tim dukungan dengan pertanyaan dasar, chatbot menangani pertanyaan umum, pelacakan pesanan, dan kebijakan pengembalian, sehingga agen manusia bisa fokus pada masalah yang lebih kompleks.

Contoh: Pengguna toko fashion online bertanya, "Di mana pesanan saya?" Chatbot mengambil info pelacakan dan menjawab: "Paket Anda sedang dalam perjalanan dan diperkirakan tiba hari ini sebelum jam 5 sore.".

5. Menjangkau & Mengumpulkan Prospek 24/7

Berbeda dengan live chat, chatbot tidak pernah offline. AI lead generation berjalan 24 jam sehari, 365 hari setahun. Bahkan di luar jam kerja, chatbot tetap bisa melayani pengunjung, menjawab pertanyaan, dan mengumpulkan prospek untuk ditindaklanjuti.

Contoh: Seorang pendiri startup mengunjungi situs agensi web tengah malam, ingin tahu soal harga. Chatbot bertanya, "Ingin penawaran khusus? Tinggalkan email Anda, kami akan kirimkan besok pagi." Prospek pun terkumpul—meski Paul dari tim Sales sedang tidur.

Aplikasi Chatbot WordPress

Untuk setiap kebutuhan, chatbot WordPress bukan sekadar asisten virtual—ini adalah alat strategis yang terintegrasi dengan sistem bisnis untuk meningkatkan efisiensi, memperbaiki interaksi pelanggan, dan mendorong pendapatan.

‍

Mulai dari otomatisasi dukungan pelanggan hingga kualifikasi prospek dan alur kerja operasional, chatbot dapat bekerja mulus bersama alat dan sistem yang sudah digunakan seperti CRM, help desk, dan platform otomasi pemasaran.

Cara Membuat Chatbot WordPress

Untuk contoh ini, kita akan membuat chatbot untuk Task Nexus, situs SaaS yang membantu pengguna menemukan alat manajemen proyek yang tepat. Chatbot ini akan:

• Menjawab pertanyaan pengguna tentang fitur dan layanan Task Nexus.
• Mengambil studi kasus pelanggan dan merekomendasikan kisah sukses yang relevan sesuai kebutuhan pengguna.
• Menggunakan respons berbasis LLM untuk mencocokkan pertanyaan pengguna dengan studi kasus yang paling sesuai.

Sekarang, mari kita mulai langkah-langkahnya.

Langkah 1: Siapkan Proyek Chatbot Anda

Sebelum mulai merancang percakapan, Anda perlu menentukan tujuan chatbot dan mengatur perilakunya. Ini memastikan chatbot sesuai dengan tujuan bisnis dan memberikan pengalaman pengguna yang tepat.

a) Buat proyek baru di Botpress dan pilih "Mulai dari Awal" untuk kustomisasi penuh.

b) Tentukan tujuan dan gaya bahasa chatbot.

• Apakah chatbot memberikan dukungan pelanggan, membantu penjualan, atau sekadar memandu navigasi situs?
• Atur Instruksi Agen untuk menentukan cara bot berinteraksi dengan pengguna.

Langkah ini penting karena menjadi dasar bagaimana chatbot akan berfungsi. Chatbot yang terdefinisi dengan baik akan lebih konsisten dan memberikan pengalaman pengguna yang lancar.

Langkah 2: Tambahkan Website & Dokumen untuk AI Retrieval

Chatbot hanya akan secerdas informasi yang bisa diaksesnya. Alih-alih memprogram jawaban satu per satu, Botpress memungkinkan Anda mengimpor sumber pengetahuan eksternal agar chatbot dapat memberikan jawaban akurat secara dinamis.

a) Buka bagian "Knowledge Base" di Botpress.

b) Unggah tautan website Anda agar chatbot dapat mengambil informasi dari halaman tertentu.

c) Tambahkan dokumen sebagai file txt atau pdf untuk menambah informasi lebih lanjut yang spesifik untuk pitch deck atau FAQ Anda.

Dengan cara ini, chatbot dapat memberikan jawaban akurat dari FAQ atau halaman layanan, tanpa perlu pembaruan manual.

Langkah 3: Buat Tabel untuk Informasi Dinamis

Jika chatbot Anda perlu mengumpulkan prospek atau menyimpan data, Botpress Tables dapat mengumpulkan data terstruktur seperti nama, email, dan jenis permintaan. Berikut cara memasukkannya ke alur kerja Anda.

a) Buka "Tables" di menu Botpress.

b) Buat tabel baru (misal, "customerLeads").

c) Tentukan kolom sesuai data yang ingin disimpan:

• Nama (untuk personalisasi jawaban)
• Email (untuk tindak lanjut)
• Nama Perusahaan (untuk saran yang lebih relevan)
• Jenis Permintaan (untuk mengelompokkan permintaan)

Tanpa langkah ini, data yang dikumpulkan chatbot hanya bersifat sementara dan tidak bisa diakses kembali. Penyimpanan yang benar memungkinkan tindak lanjut, analitik, dan otomasi alur kerja.

Langkah 4: Bangun Alur Kerja

Setelah kita mendeklarasikan sumber pengetahuan, kita bisa lanjut mengintegrasikan pengetahuan ini dengan LLM untuk membuat alur kerja chatbot kita.

1. Pesan Pertama: Memulai Percakapan

Chatbot menyapa pengguna dan memberikan tiga pilihan:

• Ingin tahu lebih lanjut tentang produk → Mengarah ke node FAQ.
• Cari pelanggan yang relevan → Mengarahkan pengguna ke Customer Success untuk pengumpulan prospek.
• Tutup percakapan → Mengakhiri chat.

Ini memastikan pengguna dapat menemukan informasi yang relevan dengan cepat tanpa bolak-balik yang tidak perlu.

2. Menangani FAQ dengan Node Otonom

Jika pengguna memilih "Ingin tahu lebih lanjut tentang produk", chatbot akan mencari data yang sudah diindeks untuk memberikan jawaban terstruktur. Jika mendeteksi minat penjualan (misal: pertanyaan tentang harga atau implementasi), chatbot akan mengarahkan ke Customer Success, bukan mengakhiri percakapan.

Ini menjaga pengguna dengan minat tinggi tetap terlibat dalam proses penjualan, bukan langsung keluar setelah mendapat jawaban FAQ dasar.

3. Alur untuk Menampilkan Kisah Sukses Pelanggan

Pengguna yang ingin mengetahui kisah sukses pelanggan atau menunjukkan minat beli akan diarahkan ke alur percakapan di mana chatbot mengumpulkan detail penting:

• Ukuran perusahaan
• Industri
• Nama & email untuk tindak lanjut

Data ini disimpan di leadsTable untuk keperluan tindak lanjut di masa depan. Jika pengguna tertarik, chatbot menawarkan untuk mengirim studi kasus lewat email atau menghubungkan ke tim penjualan.

Ini memastikan prospek potensial tetap terjaga dan terlibat lebih dari satu percakapan saja.

Langkah 5: Tambahkan Chatbot ke Situs WordPress Anda

Setelah chatbot Anda siap, sematkan ke WordPress agar pengunjung bisa berinteraksi dengannya.

1. Instal Plugin WPCode

• Masuk ke dashboard WordPress Anda.
• Buka Plugins → Add New, cari WPCode, lalu klik Install & Activate.
• Setelah aktif, Anda akan melihat menu Code Snippets baru di sidebar kiri.

2. Dapatkan Script Webchat Botpress

• Masuk ke Botpress dan buka tab Integrations.
• Klik Webchat, lalu salin script Embedded dari tab Pre-configured.

3. Tambahkan Script ke WordPress

• Di WordPress, buka Code Snippets → Headers & Footers.
• Tempel script Embedded di bagian Body.
• Klik Save Changes untuk menerapkan.

Chatbot Anda kini sudah terintegrasi dan seharusnya muncul di situs Anda. Segarkan halaman untuk mencobanya.

Praktik Terbaik untuk Men-deploy Chatbot WordPress

Men-deploy chatbot di situs WordPress Anda tidak cukup hanya dengan instalasi—chatbot harus aman, andal, dan sesuai dengan tujuan bisnis. Berikut praktik terbaik agar chatbot Anda meningkatkan pengalaman pengguna sekaligus menjaga keamanan data dan kepatuhan.

1. Kontrol Akses dan Otorisasi

Tidak semua orang harus memiliki tingkat kontrol yang sama atas chatbot Anda. Terapkan akses berbasis peran untuk membatasi izin, sehingga hanya anggota tim yang berwenang yang dapat mengedit alur kerja, mengakses data pengguna, atau mengubah integrasi. Kontrol akses adalah bagian utama dari setiap strategi keamanan chatbot.

Praktik Terbaik: Gunakan autentikasi multi-faktor (MFA) dan izin berbasis platform (misal: peran pengguna WordPress, API key) untuk mencegah perubahan tanpa izin.

2. Batasi Pengumpulan dan Penyimpanan Data

Kumpulkan hanya data yang diperlukan. Menyimpan detail pelanggan yang tidak perlu meningkatkan risiko keamanan dan masalah kepatuhan, terutama terkait GDPR, CCPA, atau undang-undang privasi data lainnya.

Praktik Terbaik: Atur chatbot Anda untuk menyamarkan data sensitif (seperti detail pembayaran) dan secara otomatis menghapus data setelah periode retensi tertentu.

3. Amankan Integrasi Pihak Ketiga

Banyak perusahaan mengintegrasikan chatbot dengan CRM, sistem tiket, dan platform e-commerce. Pastikan integrasi ini mengikuti praktik keamanan terbaik dan tidak membocorkan informasi sensitif melalui API yang salah konfigurasi.

Praktik Terbaik: Gunakan koneksi API terenkripsi, batasi pembagian data hanya pada bidang yang diperlukan, dan lakukan audit keamanan rutin pada integrasi pihak ketiga.

Aktifkan Chatbot WordPress Anda

Tingkatkan situs WordPress Anda dengan chatbot yang tidak hanya menjawab pertanyaan. Otomatiskan dukungan, kumpulkan prospek, dan pandu pengunjung dengan percakapan berbasis AI dan alur kerja dinamis.

Dengan Botpress, Anda mendapatkan Autonomous Nodes untuk interaksi cerdas, AI Transitions untuk respons adaptif, dan alur kerja yang dirancang untuk memperlancar keterlibatan—semua tanpa pengaturan yang rumit.

Buat chatbot yang lebih cerdas hari ini. Mulai sekarang—ini gratis.

FAQ

1. Bagaimana cara menguji chatbot sebelum diaktifkan?

Untuk menguji chatbot sebelum diaktifkan, gunakan emulator bawaan di Botpress. Emulator ini memungkinkan Anda mensimulasikan percakapan dalam lingkungan terkontrol, sehingga Anda dapat melihat respons bot secara real-time tanpa memengaruhi situs yang sudah aktif.

2. Apakah bisa menghubungkan beberapa chatbot ke subdomain berbeda dalam satu situs?

Ya, Anda bisa menghubungkan beberapa chatbot ke subdomain berbeda dengan men-deploy instance chatbot terpisah di Botpress dan menyematkan masing-masing menggunakan snippet JavaScript uniknya. Dengan cara ini, setiap subdomain dapat memiliki bot yang disesuaikan dengan konten atau audiensnya.

3. Bagaimana cara membuat chatbot saya sesuai dengan GDPR?

Untuk membuat chatbot Anda sesuai GDPR, pastikan hanya mengumpulkan data pribadi yang diperlukan, dan informasikan pengguna tentang bagaimana data mereka akan digunakan. Anda juga harus menerapkan prosedur akses dan penghapusan data sesuai regulasi.

4. Apa yang terjadi jika chatbot tidak menemukan jawaban atas pertanyaan pengguna?

Jika chatbot tidak menemukan jawaban, Anda bisa mengatur alur fallback untuk mengakui kekurangan tersebut, menyarankan pengguna mengulang pertanyaan, menawarkan tautan relevan, atau mengeskalasi ke agen manusia. Ini menjaga pengalaman tetap lancar meski bot tidak tahu jawabannya.

5. Seberapa sering saya harus melatih ulang LLM atau memperbarui basis pengetahuan?

Anda tidak perlu melatih ulang LLM jika menggunakan setup berbasis retrieval; cukup perbarui basis pengetahuan Anda secara berkala—idealnya sebulan sekali atau setiap kali ada perubahan konten bisnis utama. Ini memastikan chatbot tetap akurat dan terbaru tanpa perlu pelatihan ulang model secara penuh.