Peran Kecerdasan Buatan dalam Merevolusi Layanan Pelanggan

Intro

AI generatif dan layanan pelanggan telah membentuk duo yang memimpin transformasi digital saat ini. Bot canggung yang tidak memahami permintaan kami dan waktu respons yang lama telah memberikan tempat bagi pendekatan yang benar-benar baru. Dengan algoritme pembelajaran yang mendalam dan model bahasa yang besar, kami sekarang mengubah layanan pelanggan, meningkatkan operasi, tetapi yang lebih penting, merespons kebutuhan pelanggan.

Pelangganlah yang menentukan aturan, membentuk lanskap layanan dengan kebutuhan, permintaan, dan kepuasan mereka. Itulah mengapa sebagian besar bisnis juga beradaptasi. Mereka mengubah strategi mereka dan bertanya-tanya bagaimana cara memulai perusahaan AI. Jutaan dolar mengalir ke investasi AI dengan harapan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan mempertahankan klien.

AI generatif dalam layanan pelanggan telah menunjukkan hasil yang luar biasa, dan perusahaan tidak berniat untuk berhenti. Sekilas tentang tren saat ini akan menunjukkan kepada kita arah yang diambil teknologi dalam mentransformasi layanan pelanggan.

Di Balik Layar AI Generatif

Sebelum kami benar-benar mengintegrasikan AI generatif ke dalam layanan pelanggan, bagaimana model dibangun? Pembuatan dan pelatihan model melalui beberapa langkah:

• Pengumpulan data Untuk melatih model AI, kami mengumpulkan data dalam jumlah besar. Berdasarkan tugas yang ingin diselesaikan oleh model, kami mengumpulkan data dalam berbagai format, seperti teks, gambar, video, dll. Selanjutnya, data dibersihkan dan diberi anotasi sebelum diteruskan ke pelatihan.
• Pemilihan model Para pengembang kemudian memilih model yang akan memahami dan memproses data. Apakah itu model bahasa besar (LLM), seperti ChatGPT, atau model AI percakapan, seperti Amazon Lex, pilihannya akan membentuk kinerja model selanjutnya.
• Implementasi teknologi Penggunaan pembelajaran mesin dan algoritme pemrosesan bahasa alami memungkinkan pengaturan model dengan benar. Teknik pembelajaran mendalam membantu pembelajaran yang berkelanjutan, meningkatkan kinerjanya dan menghasilkan respons yang tepat dan mirip manusia.
• Pelatihan model Selama proses pelatihan, model belajar mengenali maksud dan menghasilkan respons. Penyempurnaan membantu menyesuaikan dan meningkatkan model.
• Integrasi Segera setelah model siap dan terlatih, integrasi dengan alat layanan pelanggan dimulai. Biasanya, integrasi dilakukan melalui API, tetapi juga dapat melibatkan integrasi backend langsung dengan alat CRM.
• Pengujian Seperti dalam pengembangan semua produk, pengujian memungkinkan pengecekan apakah model yang dibuat memenuhi persyaratan tugas dukungan pelanggan. Setelah Anda tayang, pemeriksaan rutin memungkinkan penyesuaian dan peningkatan model.

Dengan alat dan teknologi baru yang bekerja secara terpisah atau bersamaan, dukungan pelanggan dapat menangani tugas-tugas rutin secara berbeda. Peningkatan perjalanan pelanggan dimulai dari sini.

AI Generatif untuk Layanan Pelanggan: Fungsi Saat Ini

Sementara beberapa bisnis menggunakan AI untuk menulis teks, mengotomatiskan tugas, atau membuat analitik, layanan pelanggan menggabungkan semuanya. Semua otomatisasi dan peningkatan proses bertujuan untuk merampingkan operasi dan menyempurnakan pengalaman pelanggan. Menurut Forbes, layanan pelanggan merupakan kontributor utama bagi loyalitas pelanggan. Interaksi dengan pelanggan tidak lagi terbatas pada menyelesaikan masalah mereka. Ini adalah tentang membangun kemitraan jangka panjang yang memiliki nilai-nilai yang sama.

Beralih ke AI generatif untuk layanan pelanggan, bisnis menciptakan tingkat hubungan baru dengan pelanggan, yang menunjukkan bahwa mereka peduli. Banyak orang salah mengira bahwa AI generatif untuk dukungan pelanggan dibatasi oleh chatbot yang menjawab pertanyaan pelanggan. Kenyataannya, alat bantu AI membantu kita memahami maksud pelanggan dengan lebih baik, menawarkan solusi yang lebih cepat.

Pembuatan Teks

Berkat alur percakapan dan pengenalan maksud, AI generatif dalam layanan pelanggan membantu membuat konten dengan lebih cepat. Dalam banyak kasus, algoritme menganalisis maksud, data historis interaksi, basis pengetahuan perusahaan, dan menghasilkan respons. Algoritme pembelajaran mendalam terus berlatih, yang mengharuskan agen untuk memvalidasi respons akhir.

Otomatisasi seperti itu menguntungkan interaksi melalui obrolan, email, dan media sosial. Hal ini menghemat waktu agen dalam memproses permintaan pelanggan. Hasilnya, pengurangan waktu tunggu meningkatkan kepuasan pelanggan.

Komunikasi yang Dipersonalisasi

Dengan AI generatif untuk dukungan pelanggan, perusahaan dapat menggunakan data historis dan menyarankan produk berdasarkan pilihan pelanggan sebelumnya. Fungsionalitas yang kita kenal dari belanja online telah beralih ke dukungan pelanggan, memungkinkan respons yang disesuaikan dan pengalaman yang lebih personal. Seperti yang dikatakan Medallia, personalisasi kini menjadi sebuah kebutuhan, yang memengaruhi pilihan merek dan loyalitas pelanggan.

Analisis Sentimen

Dari sekadar memahami apa yang ditulis dan dikatakan pelanggan, alat bantu sekarang mengenali emosi dan perilaku mereka. Kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami telah mengubah cara interaksi. Analisis sentimen adalah salah satu contoh AI generatif yang paling berharga dalam layanan pelanggan. Setelah mengumpulkan dan memproses data, lalu menilai sentimen, kami menggunakan analisis yang berharga untuk memberikan dukungan.

Hasilnya, respons yang disesuaikan dengan permintaan pelanggan tidak hanya memukau dengan personalisasi, tetapi juga memungkinkan untuk menghilangkan masalah secara proaktif. Atau, setidaknya, dengan cepat mengurangi tingkat kesusahan.

Analisis dan Pelaporan Prediktif

Kemampuan AI dalam menyediakan analitik prediktif inilah yang membuat bisnis beralih dari layanan pelanggan yang reaktif menjadi proaktif. AI generatif untuk layanan pelanggan mengumpulkan data dari profil pelanggan, interaksi historis, dan aktivitas situs web. AI ini juga dapat menganalisis interaksi pelanggan di media sosial. Analisis model terhadap data ini selanjutnya membangun prediksi dan menghasilkan pola perilaku pelanggan.

Analisis dan pelaporan membantu dalam memberikan rekomendasi produk, prediksi masalah, atau kemungkinan kontak dengan pelanggan. Prediksi kebutuhan pelanggan memungkinkan agen untuk menjangkau pelanggan secara proaktif, sehingga dapat mengeliminasi potensi masalah.

Dukungan Multi-Bahasa

Bisnis yang beroperasi di berbagai negara tidak selalu memiliki kemungkinan untuk memberikan dukungan dalam berbagai bahasa. Agen yang berbicara dalam berbagai bahasa bisa jadi sulit ditemukan. Dengan AI generatif untuk layanan pelanggan, terjemahan secara real time menjadi sangat berguna. Alat ini juga dapat membantu agen dukungan pelanggan untuk memberikan tanggapan dalam bahasa yang ditentukan berdasarkan permintaan pelanggan.

Basis Pengetahuan

Bot basis pengetahuan adalah asisten cerdas yang dilatih dengan kumpulan data yang sangat besar. Cukup pintar untuk menyelesaikan pertanyaan pelanggan secara real time, mereka menyarankan sumber yang relevan atau tindakan yang harus diambil. Seolah-olah pelanggan menggunakan mesin pencari, mereka menerima solusi yang diusulkan untuk tindakan swalayan.

Dengan alat bantu basis pengetahuan, layanan pelanggan menghemat waktu bagi agen, sementara pada saat yang sama memberikan solusi cepat kepada pelanggan. Dengan basis pengetahuan, AI generatif dan layanan pelanggan berpadu dengan sempurna, menciptakan hasil yang saling menguntungkan bagi bisnis dan pelanggan.

Manfaat AI Generatif dalam Layanan Pelanggan

Meskipun beberapa orang mungkin percaya bahwa penerapan kecerdasan buatan ditujukan untuk mengurangi perluasan tim, namun pada kenyataannya, hal ini mengubah layanan pelanggan menjadi ruang yang lebih bermakna. Karena kita pernah membiarkan mesin menghitung untuk kita, mengapa tidak mempercayai mereka dengan tugas-tugas yang berulang dan manual, sehingga membebaskan waktu untuk kegiatan strategis?

Alat bantu AI generatif memberikan keuntungan-keuntungan berikut ini kepada layanan pelanggan:

• AI yangberoperasi secara terus-menerus kini memiliki perangkat dan kemungkinan yang lengkap untuk membuat operasi terus berjalan. Jika bisnis Anda menangani sejumlah besar permintaan bahkan di luar jam operasional, asisten virtual dapat membantu. Mengambil alih sebagian tugas dukungan pelanggan, mereka memberikan dukungan yang konstan kepada klien.
• Mengurangi waktu respons Tanggapan yang telah diisi sebelumnya dan analisis sentimen bekerja secara sinergis untuk segera bereaksi terhadap permintaan pelanggan. Sementara agen fokus pada kasus yang lebih rumit, asisten virtual membantu dengan pertanyaan umum, seperti waktu pengiriman atau prosedur pengembalian. Pelanggan mendapatkan solusi cepat dalam waktu singkat.
• Pendekatan yang dipersonalisasi Komunikasi dengan pelanggan menjadi lebih personal dan disesuaikan. Agen lebih memahami kebutuhan pelanggan dan bereaksi sesuai kebutuhan mereka. Alat-alat yang didasarkan pada algoritma pemrosesan bahasa alami menguraikan nuansa percakapan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh agen manusia. Model yang terlatih dengan baik bahkan mampu mengenali emosi dan kepuasan pelanggan.
• Alat bantu AI yangmendukung secara proaktif tidak hanya digunakan selama interaksi langsung dengan pelanggan. Laporan mengidentifikasi masalah potensial, memungkinkan agen layanan pelanggan untuk mengambil tindakan proaktif. Algoritme membantu memberikan rekomendasi individu untuk pembelian lebih lanjut. Selain itu, mereka dapat mengidentifikasi potensi penurunan, mempersiapkan dasar untuk kampanye pemasaran lebih lanjut.
• Mengurangi kesalahan manusia Alat bantu AI dalam dukungan pelanggan tidak hanya tentang interaksi eksternal dengan pelanggan. Alat-alat ini membantu mengoptimalkan proses internal, mengurangi tugas-tugas yang berulang. Mesin memproses input, menghasilkan laporan, dan membangun wawasan, yang mengurangi intervensi manual dan kesalahan manusia.

Dukungan Pelanggan Modern: Lebih Cerdas, Lebih Cepat

Seperti yang telah kita lihat, implementasi AI generatif dalam dukungan pelanggan membawa transformasi nyata. Ini adalah realitas baru yang coba diadopsi dan dikembangkan oleh banyak bisnis. Dengan alat bantu yang lebih cerdas dan asisten virtual, agen dukungan pelanggan dapat membangun hubungan jangka panjang yang nyata dengan pelanggan. Mulai dari mengurangi waktu tunggu hingga menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi, bisnis memfokuskan operasi mereka di sekitar pelanggan.

Agen menghemat waktu mereka dan menyelesaikan tiket lebih cepat, sementara pelanggan menerima layanan yang lebih baik dengan pendekatan yang disesuaikan. Kemungkinan pelanggan untuk kembali meningkat dan loyalitas mereka menguat. Di tahun-tahun mendatang, peran AI dalam dukungan pelanggan tampaknya akan semakin meningkat. Untuk layanan pelanggan yang lebih cerdas, alat bantu AI dapat dipasang di semua tahap perjalanan pelanggan, mulai dari kontak pertama, keluhan, hingga umpan balik. Bisnis yang merangkul teknologi ini dan terus beradaptasi dengan lanskap yang terus berkembang akan berada di posisi yang tepat untuk menawarkan pengalaman pelanggan yang unggul, yang membedakan mereka di pasar yang semakin kompetitif.