Cara Menggunakan AI dalam Layanan Pelanggan (5 Ide)
Diterbitkan: 2023-10-11Kita hidup di zaman evolusi teknologi yang pesat, dan dalam beberapa tahun terakhir, salah satu topik yang paling banyak dibicarakan adalah kecerdasan buatan (AI). Faktanya, AI juga telah merevolusi lanskap layanan pelanggan, memberdayakan bisnis dari semua ukuran untuk menawarkan dukungan sepanjang waktu dan memberikan pengalaman yang lebih personal.
Jadi, apa saja cara penting agar industri pengalaman pelanggan dapat memperoleh manfaat dari AI? ️
Dalam artikel ini, kami akan memberi tahu Anda semua yang perlu Anda ketahui tentang solusi berbasis AI yang telah mengubah tim layanan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Pertama-tama kami akan meninjau secara singkat apa saja yang dimaksud dengan layanan pelanggan AI, beberapa manfaatnya, serta tantangannya, lalu kami akan membagikan lima cara agar Anda dapat mulai menggunakan AI untuk kebutuhan layanan pelanggan Anda.
Mari kita lakukan!
Apa itu layanan pelanggan AI?
Tujuan AI dalam pengalaman pelanggan adalah untuk meningkatkan pengalaman keseluruhan dan menciptakan interaksi yang lebih bermakna dengan konsumen. Dari asisten virtual hingga analisis sentimen, banyak solusi telah diintegrasikan secara mulus ke dalam berbagai aspek operasi layanan pelanggan. Misalnya:
- Chatbots dan Asisten Virtual : Salah satu alat terdepan dalam layanan pelanggan modern adalah chatbots dan asisten virtual yang didukung AI. Agen digital ini (yang menggunakan pemrosesan bahasa alami atau NLP) dapat, misalnya, membantu pelanggan dengan pertanyaan umum serta memberikan tanggapan dan penyelesaian instan.
- Layanan Mandiri Otomatis : Layanan pelanggan AI juga memfasilitasi banyak pilihan layanan mandiri bagi pelanggan, seperti mencari informasi, melacak pesanan, dan melakukan tugas rutin tanpa memerlukan interaksi manusia secara langsung.
- Personalisasi dan Rekomendasi : Kecerdasan buatan dapat mempelajari riwayat pembelian, perilaku penelusuran, dan preferensi, serta memberikan rekomendasi dan saran yang dipersonalisasi.
- Analisis Sentimen : AI juga dapat mengevaluasi umpan balik pelanggan, ulasan, dan interaksi media sosial untuk mengukur sentimen, mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, dan mengatasi masalah.
- Analisis Prediktif : Memanfaatkan data historis, analisis prediktif berbasis AI juga dapat mengantisipasi kebutuhan dan perilaku pelanggan. Jadi, bisnis Anda dapat secara proaktif mengatasi potensi masalah, menawarkan promosi yang ditargetkan, atau mengoptimalkan manajemen inventaris, dan itu adalah beberapa contohnya.
- Asisten Suara : Asisten suara menyediakan akses handsfree terhadap informasi, sehingga pengguna dapat menanyakan tentang produk, memesan, dan menjadwalkan janji temu menggunakan ucapan alami.
- Dukungan Real-Time : AI juga memungkinkan dukungan real-time melalui berbagai saluran, termasuk media sosial, aplikasi perpesanan, dan live chat.
- Terjemahan Bahasa : Alat terjemahan bahasa berbasis AI juga memungkinkan bisnis Anda berkomunikasi secara efektif dengan basis pelanggan global.
- Deteksi Penipuan : Terakhir, kemampuan pengenalan pola AI (yang menganalisis transaksi dan perilaku pengguna) dapat mendeteksi dan mencegah aktivitas penipuan.
Manfaat otomatisasi layanan pelanggan AI
Menambahkan kecerdasan buatan ke interaksi layanan pelanggan Anda menawarkan beberapa manfaat. Pertama, hal ini dapat mengurangi gesekan di semua titik dalam perjalanan pelanggan, karena chatbots dapat dengan cepat menjawab sebagian besar pertanyaan rutin dari pengguna. Selain itu, AI juga dapat memberikan metrik respons yang lebih baik kepada perusahaan Anda, karena alat ini dapat dengan mudah menangani permintaan dalam jumlah besar dalam hitungan detik.
Namun, kekuatan sebenarnya dari AI adalah penggunaan data layanan pelanggan. AI menggunakan data real-time, yang sangat berguna untuk membuat prediksi. Mari kita lihat beberapa contoh.
Solusi yang didukung AI dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan karena Anda dapat mengotomatiskan pertanyaan rutin pelanggan yang seharusnya dialihkan ke tim layanan pelanggan. Kita berbicara, khususnya, tentang pertanyaan dasar pelanggan, seperti melacak pesanan atau memberikan informasi tentang produk tertentu. Sebaliknya, layanan pelanggan AI dapat memungkinkan agen manusia untuk fokus pada kebutuhan pelanggan yang paling kompleks dan terspesialisasi – sesuatu yang juga mengurangi tekanan dalam mengerjakan tugas-tugas yang membosankan dan berulang!
Contohnya:
- Sebuah maskapai penerbangan dapat menggunakan chatbot di situs webnya untuk mengotomatiskan proses check-in dan menjawab pertanyaan umum tentang kebijakan bagasi dan detail penerbangan.
- Platform e-niaga dapat mengintegrasikan chatbot yang berfokus pada e-niaga berbasis AI yang secara instan merespons pertanyaan pelanggan tentang status pesanan dan waktu pengiriman.
- Lembaga keuangan dapat menggunakan AI untuk menganalisis pertanyaan pelanggan dan mengarahkan mereka ke departemen yang sesuai, baik untuk masalah kartu kredit, pertanyaan hipotek, atau pertanyaan investasi.
- Pengecer fesyen online dapat menggunakan algoritme AI untuk menganalisis riwayat penelusuran pelanggan dan pembelian sebelumnya, lalu menyesuaikan situs webnya untuk menampilkan rekomendasi produk yang selaras dengan preferensi gaya pelanggan.
- Jaringan hotel dapat menggunakan alat terjemahan berbasis AI untuk memberikan dukungan multibahasa bagi tamu internasional.
Tantangan layanan pelanggan AI
Seperti yang terjadi pada teknologi apa pun, AI juga memiliki kelemahan dalam menangani proses layanan pelanggan.
Salah satu rintangannya adalah kurangnya sentuhan dan empati kemanusiaan. Meskipun AI bermaksud meniru interaksi manusia, AI masih kesulitan memahami dan merespons secara tepat nuansa emosional yang kompleks atau situasi pelanggan yang unik.
Penerapan layanan pelanggan AI juga memerlukan pengumpulan dan analisis informasi pelanggan, yang mungkin menimbulkan kekhawatiran tentang keamanan dan privasi data. Selain itu, beberapa pelanggan mengharapkan percakapan mereka terjadi dengan manusia dan mungkin ragu atau menolak berinteraksi dengan sistem AI.
Pertimbangan lainnya adalah bahwa AI bergantung pada data yang akurat dan model yang terlatih, serta perlu diintegrasikan dengan benar ke dalam platform layanan pelanggan yang ada (seperti CRM dan database), yang merupakan suatu hal yang menantang.
Cara menggunakan AI dan pembelajaran mesin dalam layanan pelanggan
Alat AI terus berkembang, namun di bawah ini, Anda akan menemukan beberapa alat AI baru dan penerapannya dalam layanan pelanggan.
- Platform AI percakapan dan pesan tambahan
- Analisis suara
- Analisis sentimen dan AI emosional
- Analisis prediktif
- Dukungan multibahasa
1. Platform AI percakapan dan pesan tambahan
Platform ini menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) tingkat lanjut untuk mendukung percakapan yang lebih canggih antara AI dan pelanggan. Mereka biasanya digunakan di chatbot, asisten virtual, dan aplikasi perpesanan serta dapat memberikan respons cepat dan interaksi yang dipersonalisasi.
Misalnya, perusahaan perjalanan dapat menggunakan platform AI percakapan untuk membuat asisten perjalanan virtual dan membantu pelanggan memesan penerbangan, hotel, dan aktivitas.
Chatbot terbaik untuk diuji
Jika Anda mencari beberapa chatbot yang bagus untuk mengubah layanan pelanggan, Anda dapat mencoba:
- Obrolan Zendesk: Zendesk adalah perangkat lunak CRM penjualan dan layanan pelanggan. Salah satu alat yang disertakan adalah layanan Obrolan, yang cukup dapat disesuaikan dan dapat mengambil informasi dari database perusahaan Anda.
- Fin: Fin adalah chatbot AI terobosan yang didukung oleh OpenAI (pencipta ChatGPT), yang dirancang untuk menyelesaikan pertanyaan dukungan pelanggan dengan memanfaatkan model bahasa AI canggih untuk memberikan jawaban yang lebih aman dan akurat dibandingkan dengan chatbot AI lain di pasar.
2. Analisis suara
Alat analisis suara melihat interaksi pelanggan secara real-time dan mengekstrak wawasan dari percakapan suara untuk mengukur sentimen, mendeteksi emosi pelanggan, dan mengidentifikasi tren.
Misalnya, pusat panggilan dapat menggunakan analisis suara untuk mengidentifikasi pelanggan yang frustrasi selama panggilan dan secara otomatis mengarahkan mereka ke agen khusus yang terlatih dalam teknik de-eskalasi.
Alat analitik suara terbaik untuk diuji
Terkait perangkat lunak analisis ucapan, berikut beberapa ide untuk meningkatkan dukungan pelanggan Anda yang didukung AI:
- Google Cloud Speech-to-Text: Tahukah Anda bahwa setiap bulan, Google memproses lebih dari satu miliar menit suara? Berkat penelitian dan teknologi AI, API ini dapat membantu Anda menyalin dalam 73 bahasa dan 137 varian lokal.
- Genesys Cloud CX: Platform pusat panggilan cloud terdepan di industri ini memungkinkan Anda bertemu pelanggan di sejumlah saluran berbeda. Ini juga mencakup AI prediktif dan analisis suara.
3. Analisis sentimen dan AI emosional
Alat-alat ini menganalisis teks dan interaksi untuk memahami sentimen dan emosi pelanggan, membantu perusahaan menyesuaikan respons dan intervensi yang sesuai.
Misalnya, layanan streaming online dapat menggunakan analisis sentimen untuk memantau diskusi media sosial tentang acara mereka dan mengidentifikasi potensi kekhawatiran sejak dini.
Alat AI emosional terbaik untuk diuji
Alat AI juga dapat menggunakan persepsi visual untuk memahami interaksi manusia-mesin. Contohnya:
- Viso.ai: Viso AI menyediakan kemampuan visi komputer menyeluruh yang mencakup deteksi wajah, klasifikasi emosi, dan analisis emosi AI.
- Enlighten AI: Alat populer lainnya adalah Enlighten AI, yang menganalisis interaksi untuk mengidentifikasi perilaku dan mendorong pengalaman yang lebih baik di pusat kontak Anda.
4. Analisis prediktif
Alat layanan pelanggan AI ini mampu memanfaatkan data historis untuk memprediksi perilaku pelanggan, sehingga dapat membantu bisnis Anda menilai kebutuhan, merekomendasikan produk, dan mengoptimalkan penyampaian layanan.
Misalnya, platform e-niaga dapat menggunakan analisis prediktif untuk mengantisipasi produk mana yang mungkin diminati pelanggan berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian mereka, serta menawarkan peluang penjualan silang yang lebih disesuaikan.
Alat analitik prediktif untuk diuji
Berikut beberapa platform yang dapat Anda coba untuk mengeksplorasi analisis prediktif dalam bisnis Anda:
- Qualtrics XM Discover: Qualtrics adalah platform analitik dan otomatisasi omnichannel yang memberdayakan beberapa pusat kontak terbesar di dunia.
- Analisis pusat panggilan: Analisis pusat panggilan adalah alat pelaporan otomatis untuk mempercepat pengambilan keputusan dengan menggunakan wawasan waktu nyata tentang KPI penting.
5. Dukungan multibahasa ️
Dukungan multibahasa yang didukung AI menggunakan pemrosesan bahasa alami dan algoritma terjemahan mesin untuk memahami pertanyaan pelanggan dalam berbagai bahasa. Sistem ini tidak hanya menafsirkan nuansa bahasa yang berbeda, namun juga dapat menawarkan tanggapan dalam berbagai bahasa.
Misalnya, perusahaan internasional yang menjual pakaian dan aksesori kepada pelanggan di seluruh dunia dapat mengintegrasikan chatbot dukungan multibahasa di situs web dan aplikasi selulernya untuk membantu pelanggan dalam berbagai bahasa.
Alat dukungan multibahasa untuk diuji
Terakhir, berikut beberapa alat yang dapat Anda gunakan jika Anda ingin memberikan dukungan multibahasa:
- Unbabel: Platform Operasi Bahasa ini menggunakan AI untuk membuat terjemahan yang cepat dan berkualitas tinggi di seluruh tim layanan pelanggan dan tim pemasaran – dan digunakan oleh merek-merek terkemuka seperti Uber, Microsoft, Facebook, dan banyak lainnya.
- Lokalise: Lokalise adalah sistem manajemen terjemahan multi-platform yang berkembang pesat yang selalu mempertimbangkan KPI Anda saat mengotomatiskan tugas terjemahan berulang.
Kesimpulan
AI dirancang untuk mengubah industri layanan pelanggan sepenuhnya, meningkatkan pengalaman pelanggan online, membantu retensi pelanggan, dan menawarkan cara praktis dan efisien untuk memberikan layanan luar biasa.
Namun, antarmuka atau sistem layanan pelanggan AI yang dirancang dengan buruk hanya dapat menimbulkan frustrasi dan ketidakpuasan. Jadi, penting untuk menavigasi potensi tantangan AI layanan pelanggan dengan benar, dengan menjaga keseimbangan antara manfaat efisiensi yang didorong oleh AI dan elemen yang berpusat pada manusia.
Dengan kata lain, tingkatkan operasi layanan pelanggan Anda dengan AI, namun jangan hanya mengandalkannya saja.
Sudahkah Anda mulai menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan layanan pelanggan Anda? Beri tahu kami di komentar dan sebutkan alat AI mana yang Anda gunakan untuk menyelesaikan pekerjaan.