Pertumbuhan Artificial Intelligence (AI) atau Kecerdasan Buatan menyiapkan panggung untuk peningkatan efisiensi di seluruh perusahaan, terutama dalam hal layanan pelanggan.

Customer support yang didukung AI memungkinkan Anda mengembangkan wawasan yang lebih dalam dan membangun pengalaman pengguna yang lebih baik. Hal ini akan meningkatkan pengalaman pelanggan online, tingkat retensi, citra brand, bantuan preventif, dan bahkan pendapatan.

Meskipun chatbot adalah pendekatan populer untuk AI dalam customer service, solusi AI modern menawarkan lebih banyak lagi. Pelanggan dan profesional customer service membuka perspektif baru dengan teknologi seperti Machine Learning dan Natural Language Processing (NLP).

Bagaimana mereka melakukan ini? Mari kita bahas.

Apa yang dimaksud dengan AI dalam customer service?

Dalam bidang customer service, AI digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan menciptakan interaksi yang lebih menyenangkan dengan konsumen. Teknologi seperti chatbots dan analisis sentimen dapat membantu tim dukungan Anda menyederhanakan alur kerja mereka, menangani permintaan pelanggan dengan lebih cepat, dan secara proaktif mengantisipasi kebutuhan pelanggan.

Jika diterapkan dengan benar, penggunaan AI dalam customer service dapat secara dramatis mempengaruhi bagaimana tim Anda terhubung dengan dan melayani pelanggan Anda, video ini menguraikan beberapa cara AI mengubah cara kita berpikir tentang customer service.

Bagaimana AI dapat membantu mengotomatiskan customer support?

Customer service merupakan pertimbangan penting bagi 96% konsumen di seluruh dunia dalam memutuskan apakah mereka akan tetap setia pada suatu bisnis atau tidak.

Artificial intelligence adalah kunci untuk memungkinkan layanan waktu nyata untuk platform dukungan pelanggan. Terlebih lagi, teknologi ini memiliki potensi untuk mengubah cara solusi layanan pelanggan dikembangkan.

Pertama, kita akan melihat cara kerja AI, dan kemudian kita akan membahas berbagai cara yang dapat Anda gunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas customer service.

Bagaimana cara kerja AI secara umum?

Artificial Intelligence adalah klasifikasi umum yang mengacu pada berbagai teknologi, mulai dari Machine Learning hingga Computer Vision.

Sederhananya, AI memungkinkan Anda untuk membuat dan melatih model. Anda mulai dengan sejumlah data, terstruktur atau tidak terstruktur, lalu mengajarkan mesin untuk memahaminya dengan mengimpor dan memberi label pada data tersebut. Ketika berbicara tentang Artificial Intelligence dalam customer service, kita biasanya berbicara tentang pemrosesan bahasa alami (NLP) yang merupakan bagian dari Machine Learning.

Machine Learning memungkinkan komputer untuk melakukan suatu tugas tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Machine Learning menggunakan algoritma untuk melakukan tindakan tertentu dengan mengenali pola pada data sebelumnya untuk membuat prediksi dengan data baru. Ini adalah segmen AI yang dapat memproses data dalam jumlah besar dan mengekstrak wawasan dengan cepat. Professional customer service pertama-tama menetapkan aturan dan kemudian model Machine Learning melakukan sisanya.

AI dalam customer support umumnya menggunakan dua pendekatan ini untuk membantu pengguna dan perwakilan layanan pelanggan. Cara kita menggunakan model AI untuk dukungan pelanggan sering kali bergantung pada apakah kita bekerja dengan data terstruktur atau tidak terstruktur-atau bahkan mungkin data semi-terstruktur.

Data terstruktur vs. data tidak terstruktur

Software analisis data dapat dengan mudah memeriksa data terstruktur karena data tersebut bersifat kuantitatif dan terorganisir dengan baik. Ini adalah data yang telah disusun secara seragam-yang memungkinkan model untuk memahaminya. Contoh data terstruktur termasuk skor NPS, informasi analitik, dan kuesioner tertutup.

Data tidak terstruktur tidak memiliki struktur logis dan tidak sesuai dengan kerangka kerja yang telah ditentukan. Audio, video, foto, dan semua jenis teks seperti tanggapan terhadap pertanyaan terbuka dan ulasan online adalah contoh data tidak terstruktur.

Data semi-terstruktur, yang memiliki prinsip pengorganisasian yang fleksibel, berada di tengah-tengah kedua kategori data ini. Misalnya, pesan dari pelanggan di alat CRM Anda dapat disusun sesuai dengan proses atau fitur yang mereka rujuk, tetapi isi pesannya masih tidak terstruktur.

Model AI Anda hanya sebagus data yang Anda berikan kepadanya mengetahui bagaimana Anda dapat menggunakan data Anda adalah kunci untuk mengungkap wawasan yang didukung oleh AI.

Contoh AI Dalam Customer Service

Mari kita lihat beberapa contoh nyata tentang bagaimana Anda dapat menggunakan alat bantu otomatisasi dalam customer service.

Menggunakan AI untuk membantu mengkategorikan layanan yang dibutuhkan

Berkat automatic tagging tools, Anda dapat dengan mudah mengkategorikan layanan yang dibutuhkan oleh customer. Yang berarti Anda menambahkan label pada data Anda yang membantu Anda menyusunnya sehingga Anda dapat memprosesnya dengan mudah. Anda dapat memilih untuk menandai layanan Anda sesuai dengan beragam kategori yang ada.

Misalnya, Anda dapat memberikan layanan Anda sesuai dengan fitur yang berhubungan dengan layanan tersebut. Setiap layanan dianalisis dan dikategorikan berdasarkan fitur tertentu, dan tim Anda akan memiliki gambaran yang lebih baik tentang apa yang menyebabkan masalah di antara pengguna Anda.

Memanfaatkan AI untuk melakukan Analisis Sentimen pada survei dan feedback customer

Jika Anda open-ended responses dalam survei pelanggan, Anda dapat menganalisis sentimen mereka. Kategorisasi paling mudah yang dapat Anda lakukan di sini adalah untuk melihat apakah suatu tanggapan adalah:

• positif
• negatif

Dengan Analisis Sentimen, Anda dapat mengetahui komponen pengalaman pelanggan mana yang memiliki efek emosional terbesar.

Misalnya, Analisis Sentimen yang didukung AI pada survei pengguna dapat menemukan bahwa pengguna ‘tidak puas’ dengan salah satu fitur inti Anda. Hal ini memungkinkan Anda untuk memprioritaskan pengembangan fitur ini berdasarkan feedback yang Anda terima.

Menggunakan AI untuk menganalisis teks

Seperti halnya menganalisis sentimen dari pesan singkat, Anda juga dapat menganalisis teks seperti pertanyaan dukungan pelanggan dan tanggapan kompetitor. Anda hanya perlu menyiapkan tag yang Anda inginkan untuk digunakan oleh model AI saat menganalisis dan mengkategorikan teks Anda.

Terlepas dari format atau nama data, teknologi otomatisasi dapat mengenali suasana hati, tujuan, dan urgensi yang mendasari badan teks. Model AI memeriksa konten dan menerapkan salah satu tag yang telah Anda latih untuk dikenali oleh model Anda.

Menggunakan chatbot customer service AI

Banyak bisnis yang saat ini menggunakan chatbot untuk menjawab pertanyaan dasar menggunakan informasi yang dikumpulkan dari sistem internal. Ini termasuk hal-hal seperti tanggal pengiriman, saldo terhutang, status pesanan, dan banyak lagi.

Dengan membuat chatbot bertenaga AI untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan dengan informasi khusus pelanggan, pelanggan Anda akan bisa mendapatkan jawaban atas pertanyaan mereka dengan lebih cepat dan sederhana. Pada akhirnya, hal ini memungkinkan staff support pelanggan untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks dan memberikan pengalaman yang lebih baik secara keseluruhan sekaligus menurunkan biaya operasional.

Memanfaatkan Artificial Intelligence (AI) untuk memberikan layanan multibahasa

Dengan alat bantu otomatisasi, Anda dapat mendeteksi bahasa dan memberikan respons dalam bahasa pilihan pengguna.

Jika Anda memiliki produk internasional, customer care multilingual dapat membantu Anda menarik dan mempertahankan klien. Anda dapat mengubah mereka menjadi pendukung brand yang bersemangat dengan membantu mereka mendapatkan manfaat yang lebih tinggi dari produk atau layanan Anda dalam bahasa yang sesuai dengan mereka.

Memanfaatkan AI untuk menyortir & merutekan email masuk

Gunakan alat bantu bertenaga AI untuk mengotomatiskan penyortiran email ke dalam kumpulan data yang dapat ditindaklanjuti. Anda dapat memilih untuk merespons secara manual, otomatis, atau diberi tahu tentang permintaan mendesak berdasarkan tag.

Misalnya, jika respon email dikategorikan sebagai Out-Of-Office, Anda dapat mengirimkan pengingat lain kepada prospek ini setelah seminggu.

Anda juga dapat menerima wawasan spesifik tentang kinerja campaign Anda dengan mengumpulkan jawaban yang dikategorikan di satu tempat. Anda kemudian dapat menjalankan analitik pada data Anda untuk mengungkap detail yang lebih besar dengan mengintegrasikan model Anda dengan solusi lain.

Apa manfaatnya untuk pelanggan?

Mari kita lihat bagaimana pengalaman pelanggan meningkat ketika Anda menerapkan alat bantu AI dalam proses customer support Anda.

Dukungan super cepat

AI memungkinkan Anda untuk menyiapkan respons otomatis terhadap permintaan yang diajukan pelanggan artinya balasan instan jika memungkinkan. Masalah yang lebih rumit akan disederhanakan ke kotak masuk agen dukungan yang relevan, dan mereka dapat memberikan solusi dan dukungan lebih cepat dari sebelumnya.

Hal ini membuat penyelesaian masalah menjadi lebih cepat dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Jaminan dukungan yang konsisten

Meskipun saat ini tidak ada perwakilan yang tersedia, alat bantu otomatisasi memungkinkan Anda memberikan dukungan yang konsisten. Pelanggan Anda akan dapat menyelesaikan masalah kapanpun sepanjang hari dengan bot layanan pelanggan yang didukung AI.

Mengurangi kesalahan manusia

Kita semua melakukan kesalahan tetapi model berbasis AI dilatih untuk menjadi akurat dan tepat. Semakin banyak data yang mereka proses, semakin akurat jadinya. Artinya, semakin sering Anda menggunakannya, semakin baik hasil yang akan Anda dapatkan.

Akurasi yang lebih baik akan memastikan bahwa Anda tetap berada di atas kebutuhan dukungan pelanggan yang terus berkembang. Pada akhirnya, Anda akan menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan Anda.

Apa saja manfaat untuk customer support perusahaan?

Sekarang, mari kita lihat manfaat dukungan pelanggan yang didukung AI untuk perusahaan Anda.

Identifikasi prospek

Proses customer service otomatis dapat membantu Anda mengidentifikasi prospek potensial yang dapat berubah menjadi pelanggan. Setelah kontak masuk ke sistem Anda, Anda dapat memasukkan mereka ke dalam alur marketing yang memandu mereka melalui proses perjalanan pelanggan.

Misalnya, jika Anda telah mengirim email selamat datang kepada seseorang dengan Call to Action, Anda mungkin melacak apakah mereka mengklik atau tidak. Dengan alur marketing otomatis, orang yang tidak mengklik bisa mendapatkan reminder otomatis seminggu kemudian. Hal ini dapat membantu Anda meningkatkan tingkat konversi dan pendapatan.

Mengumpulkan informasi

AI memungkinkan Anda mengumpulkan informasi dalam jumlah besar dengan cepat dan mudah. Anda dapat mengubah informasi ini menjadi langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan produk dan proses layanan pelanggan Anda.

Misalnya, jika Anda memiliki analisis teks otomatis, Anda dapat memproses sejumlah pesan pelanggan. Ketika Anda melihat kata atau frasa tertentu terus berulang, ini bisa berarti bahwa ada masalah konstan dengan aspek tertentu dari produk Anda.

Hal ini dapat membantu Anda melihat tren dan membuat perubahan produk yang akan menghilangkan masalah yang dihadapi pelanggan.

Meningkatkan reputasi brand

Memiliki klien yang puas berarti memiliki pendukung brand yang akan mempromosikan brand Anda ke mana-mana.

Jika Anda memiliki banyak pesan pelanggan dan Anda memproses semuanya secara manual, Anda mungkin tidak dapat menjangkau semuanya. Tidak seperti itu jika prosesnya diotomatisasi Anda akan bisa menangani semuanya.

Pelanggan akan lebih senang jika mendapatkan dukungan yang cepat, dan pelanggan yang senang adalah pendukung merek yang lebih kuat.

Bagaimana cara memulai dengan AI untuk customer service

Memulai otomatisasi customer service adalah proses yang mudah jika Anda memiliki alat yang tepat. Mari kita lihat bagaimana Anda dapat melakukannya.

Upload data yang akan Anda gunakan untuk mengajarkan model AI Anda

Langkah pertama adalah menambahkan data Anda ke sistem. Data Anda bisa berupa:

• Internal: dari file yang sudah Anda miliki, seperti Google Sheet
• Eksternal: dari aplikasi lain yang terintegrasi, seperti alat CRM Anda

Merancang label untuk mengkategorikan data Anda

Konten harus sesuai dengan label yang telah Anda tentukan. Dengan cara itulah Anda akan melatih model AI Anda sendiri untuk mengkategorikan data sesuai dengan spesifikasi Anda.

Label-label ini memberikan informasi yang berarti bagi algoritme untuk digunakan sebagai tolok ukur, yang mencakup titik data input dan hasil akhir yang Anda cari dalam model Anda.

Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan beberapa label untuk beberapa kasus penggunaan yang berbeda untuk AI dalam customer service:

• Mengkategorikan tiket dukungan: tagihan, feedback, pertanyaan, keluhan.
• Mengkategorikan email berdasarkan konten: mendesak, internal, pribadi, rahasia.
• Analisis Sentimen: positif, netral, negatif.
• Mengklasifikasikan lampiran email: faktur, CV, penawaran, kontrak.

Label Anda bergantung pada data Anda dan apa yang ingin Anda identifikasi-setelah Anda memastikan hal ini, saatnya untuk melatih model Anda.

Melatih model data

Proses melatih data Anda melibatkan pengunggahan data entah itu teks atau gambar ke salah satu label yang sudah Anda tentukan. Data ini disebut ‘data pelatihan’, dan pada dasarnya memberikan contoh-contoh kepada AI untuk dipelajari. Anda dapat menggunakan data internal data Anda sendiri, atau data eksternal data yang diambil dari sumber lain.

Anda perlu memasukkan setidaknya dua label dan minimal 20 titik data ke dalam model Anda untuk melatihnya secara efektif guna menghasilkan hasil yang lebih akurat. Mesin akan meningkatkan presisi dan akurasi dari waktu ke waktu semakin banyak data yang Anda berikan, semakin akurat prediksinya.

Melatih data Anda dengan alat AI semudah menekan tombol dan menunggu hasilnya. Model AI menganalisis data Anda untuk membuat prediksi yang akurat pada data baru tetapi prediksi ini tunduk pada tingkat ketidakpastian.

Anda kemudian perlu mempertimbangkan ringkasan, skor kinerja, dan saran tentang cara meningkatkan kinerja Anda. Anda dapat memilih untuk tetap menggunakan Human-in-the-Loop atau tidak. Artinya, Anda dapat terus memantau model dan kinerjanya dengan mengevaluasi persentase prediksinya atau membiarkannya bekerja secara mandiri.

Setelah Anda melatih model AI dengan data Anda, Anda siap untuk mengatur langkah selanjutnya. Pada dasarnya, apa yang harus dilakukan oleh AI setelah model Anda mengambil keputusan untuk setiap bagian data? Di sinilah alur AI sangat berguna.

Menghubungkan ke alur kerja Anda

Terakhir, yang tersisa hanyalah menghubungkan model Anda ke alur kerja. Ini termasuk Google Spreadsheet, Zapier, Zendesk, Intercom, dan banyak lainnya.

Ini adalah langkah terakhir dari otomatisasi Anda dan juga yang paling penting. Di sinilah Anda mendefinisikan input dan output dari mana mesin mendapatkan data, dan tindakan yang harus diambil setelah data dievaluasi dan dikategorikan.

Sebagai contoh, Anda dapat menyimpan data keluaran di Google Sheet. Atau, Anda dapat mentransfernya ke alat lain yang terhubung dengan perangkat kerja lainnya. Itu semua tergantung pada kebutuhan dan proses Anda, dan penggunaan yang Anda inginkan untuk solusi dukungan pelanggan AI.

Kesimpulan

Menggunakan AI untuk customer support akan mengotomatiskan banyak proses dan menghemat banyak waktu dan uang. Anda akan menjadi lebih efisien dan mendapatkan wawasan yang lebih cerdas dari apa yang dikatakan pelanggan Anda.

Peningkatan efisiensi dan kualitas proses dukungan pelanggan Anda akan menghasilkan pelanggan yang lebih bahagia. Mereka menjadi pendukung merek dan meningkatkan reputasi bisnis Anda testimoni yang baik akan menarik lebih banyak pelanggan dan menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi.

Dengan secara otomatis mengidentifikasi permintaan layanan yang masuk, AI membantu tim customer service Anda untuk menghabiskan lebih banyak waktu untuk klien-klien penting.

Selain menggunakan AI, perusahaan juga dapat mempertimbangkan outsourcing untuk meningkatkan layanan pelanggan. Outsourcing customer service ke penyedia layanan terpercaya dapat membantu mengatasi lonjakan permintaan pelanggan dengan efektif yang akan berujung pada peningkatan kepuasan pelanggan.

Jika Anda tertarik untuk melakukan outsourcing customer service, Anda dapat memilih sebagai penyedia jasa layanan outsourcing on-demand terpercaya. Kami dapat menyalurkan pekerja profesional dari berbagai bidang, termasuk customer service sesuai dengan kebutuhan Anda kurang dari 24 jam. Pelajari selengkapnya produk dan layanan disini!