AI untuk layanan pelanggan: cara meningkatkan CX di luar chatbot

Untuk meningkatkan CX, bisnis tidak bisa hanya mengandalkan chatbot dan harus menerapkan teknologi yang didukung AI yang benar-benar meningkatkan layanan pelanggan mereka.

Chatbot telah menjadi hampir identik dengan kecerdasan buatan (AI) untuk layanan pelanggan. Chatbot yang memanfaatkan AI dapat meningkatkan kemampuan tim layanan pelanggan dengan menjawab pertanyaan rutin, memberikan akses 24/7 ke informasi, memungkinkan dukungan multibahasa, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. 

Tetapi opsi untuk menggunakan AI untuk layanan pelanggan jauh melampaui chatbot tradisional. Bisnis dapat menerapkan teknologi yang didukung AI dengan banyak cara lain di seluruh operasi layanan pelanggan mereka, membantu mengembangkan layanan pelanggan yang baik menjadi layanan pelanggan yang hebat.

Layanan pelanggan berbasis AI meningkatkan setiap bagian dari operasi, memberikan pengalaman yang lancar bagi pelanggan dan agen sambil mendorong alur kerja yang lebih efisien dan hemat biaya. Alih-alih menggantikan manusia, AI membantu meningkatkan mereka — menangani pekerjaan rutin sehingga agen dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk interaksi yang berfokus pada strategi, kreativitas, dan manusia.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana dukungan layanan pelanggan dapat memperoleh manfaat dari penggunaan AI.

1. Wawasan yang lebih mendalam 

AI dapat menganalisis aliran data besar dengan cepat, jauh lebih cepat daripada yang dapat dilakukan manusia mana pun. Selain itu, teknologi ini dapat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali yang mungkin tidak terdeteksi oleh orang-orang yang kewalahan dengan banyaknya data yang dihasilkan oleh layanan pelanggan atau contact center. AI dapat membuat analisis data jauh lebih hemat waktu dan biaya, dengan wawasan yang lebih akurat dan menyeluruh yang dapat dimanfaatkan oleh seluruh bisnis. 

2. Bantuan agen

AI dapat membantu agen melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efektif dengan menampilkan pengetahuan yang tepat saat mereka membutuhkannya. Dengan teknologi yang ditingkatkan seperti Retrieval-Augmented Generation (RAG), sistem bantuan agen dapat menganalisis interaksi layanan pelanggan secara real time, dengan cepat mengambil informasi yang paling relevan dari basis pengetahuan VAST, dan menyediakannya untuk mendukung agen secara real time. Ini tidak hanya mempercepat penyelesaian masalah tetapi juga mengurangi beban kognitif, membantu agen, terutama mereka yang baru dalam peran tersebut, merasa lebih kompeten dan percaya diri dalam pekerjaan. 

Sebagaimana ditemukan dalam laporan Metrigy yang ditugaskan oleh Zoom: 64% perusahaan yang menggunakan bantuan agen mengalami penurunan 28% dalam waktu penanganan rata-rata, dan 42% mengalami penurunan 29% dalam pergantian agen.

3. Analitik percakapan

Analitik percakapan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menangkap data dari interaksi pelanggan, termasuk interaksi dengan agen virtual. Dengan mentranskripsi percakapan suara dan menerapkan analisis sentimen, bisnis memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana perasaan pelanggan terhadap pengalaman mereka dan kesan keseluruhan mereka terhadap merek. Wawasan ini tidak hanya menyoroti tingkat kepuasan tetapi juga membantu para pemimpin mengidentifikasi titik kesulitan, mengevaluasi kinerja agen, dan menemukan area di mana pembinaan atau pelatihan ulang tambahan mungkin diperlukan.

4. Layanan mandiri

Layanan mandiri semakin berkembang. Berdasarkan penelitian Morning Consult yang ditugaskan oleh Zoom, sekitar 80% dari mereka yang sebelumnya berhasil menggunakan chatbot atau voicebot mengatakan bahwa mereka selalu, sering, atau kadang-kadang lebih memilih dukungan yang tidak melibatkan manusia.

Meskipun chatbot tradisional dapat memberikan pelanggan opsi layanan mandiri hingga taraf tertentu, AI kini dapat secara cerdas membantu pelanggan menyelesaikan masalah mereka sendiri. Inovasi baru dalam AI agentik memungkinkan chatbot memiliki pemahaman kontekstual tentang pola perilaku manusia, mengingat interaksi, bernalar, dan mengambil tindakan, dengan lebih sedikit kebutuhan akan bantuan agen manusia.

5. Pelatihan virtual yang didukung AI

AI dapat menyederhanakan pengaturan agen virtual dengan secara otomatis mengambil FAQ, dokumen, dan basis pengetahuan untuk membangun alur percakapan. Kemudian dapat menyimulasikan interaksi pelanggan, menguji respons, dan mengoptimalkan kinerja sebelum ditayangkan, memastikan agen virtual siap untuk menyelesaikan permintaan pelanggan di dunia nyata.

AI dan ML dapat menganalisis aliran data besar dalam waktu singkat — jauh lebih cepat daripada yang dapat dilakukan manusia mana pun. Selain itu, teknologi ini dapat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali yang mungkin tidak terdeteksi oleh orang-orang yang kewalahan dengan banyaknya data yang dihasilkan oleh layanan pelanggan atau pusat kontak . Tetapi dengan AI untuk layanan pelanggan, agen dapat meningkatkan produktivitas, menghilangkan upaya berulang, dan mengontrol biaya. 

AI dan pembelajaran mesin dapat langsung membantu agen melakukan pekerjaannya dengan lebih efektif. Misalnya, AI dapat menganalisis interaksi layanan pelanggan, dengan cepat menemukan informasi yang dibutuhkan oleh agen dukungan pelanggan untuk menyelesaikan masalah, dan menampilkannya di layar komputer mereka. 

Aplikasi AI untuk layanan pelanggan ini menghemat waktu, memungkinkan agen menyelesaikan pertanyaan pelanggan lebih cepat. Namun, aplikasi ini juga membantu agen, khususnya agen baru, melakukan pekerjaannya dengan lebih kompeten dan dengan lebih sedikit stres.

Analitik percakapan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memperoleh data dari percakapan manusia ke manusia. Teknologi ini memberikan wawasan yang lebih luas tentang kesan pelanggan terhadap merek Anda dan tingkat kepuasan mereka. Teknologi ini juga membantu mengevaluasi kinerja agen dan menentukan area di mana agen Anda mungkin memerlukan pelatihan ulang. 

Selain memberi agen akses cepat ke informasi yang mereka butuhkan selama interaksi pelanggan, AI sebenarnya dapat menangani beberapa tugas yang menyita waktu agen. Otomatisasi proses robotik yang didukung AI dapat melakukan tugas sederhana, seperti memperbarui data atau membuat tindak lanjut sehingga agen manusia dapat melanjutkan ke panggilan berikutnya. 

Survei Deloitte menemukan bahwa organisasi yang menerapkan RPA memperoleh ROI dalam waktu kurang dari 12 bulan, dengan rata-rata 20% dari kapasitas setara penuh waktu yang disediakan oleh solusi. Selain itu, 90% perusahaan yang menggunakan RPA melihat peningkatan kualitas dan akurasi, 86% melaporkan peningkatan produktivitas, dan 59% melaporkan pengurangan biaya.

Berhasil melatih agen layanan pelanggan baru adalah kunci jika Anda bertanya-tanya bagaimana cara menyediakan CX terbaik. Namun, hal tersebut sebenarnya merupakan proses yang menyita waktu — dan selalu ada kekhawatiran bahwa panggilan pertama agen akan berupa pertanyaan pelanggan yang tidak biasa. AI dapat membuat program pelatihan menggunakan kemampuan ucapan-ke-teks, menjalankan agen baru melalui skenario pengujian berdasarkan Tanya Jawab Umum, dan menilai kesiapan mereka untuk mulai bekerja secara mandiri.

Tren layanan mandiri sedang berkembang. Sekitar 71% pelanggan ingin agar perusahaan menawarkan dukungan melalui olah pesan daripada hanya melalui telepon. 

Meskipun basis pengetahuan dapat memberi pelanggan opsi layanan mandiri sampai taraf tertentu, AI dapat secara cerdas membantu pelanggan menyelesaikan masalah mereka sendiri. ML dan AI dapat merasakan pola perilaku manusia dan mempelajari cara terbaik bagi pelanggan untuk menemukan jawaban yang diperlukan.

Meskipun otomatisasi dapat mengoptimalkan proses, perlu diingat bahwa AI juga dapat meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, terkadang jauh lebih dari agen manusia yang hanya menggunakan proses tradisional. Berikut adalah beberapa contoh dari apa yang dapat dilakukan AI:

1. Mempersonalisasi pengalaman pengguna

AI dapat menganalisis data dengan cepat dan menyesuaikan respons untuk masing-masing pelanggan. Misalnya, AI dapat mengidentifikasi lokasi pelanggan dan menawarkan produk atau layanan yang tersedia secara lokal. AI juga dapat menganalisis data pelanggan individu untuk tingkat personalisasi yang lebih tinggi.

2. Meningkatkan interaksi manusia dengan pelanggan

AI juga membantu perwakilan layanan pelanggan manusia melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efektif. AI dapat merangkum interaksi selama serah terima untuk membantu agen memahami situasi dengan cepat dan menyelesaikan masalah lebih cepat. Selain itu, ketika agen virtual AI menangani sebagian besar pertanyaan, agen dapat fokus pada peningkatan keterampilan mereka untuk memberikan pengalaman layanan pelanggan yang luar biasa.

AI dapat menganalisis data dengan cepat dan menyesuaikan respons untuk masing-masing pelanggan. Misalnya, dengan AI, layanan pelanggan dapat mempertimbangkan lokasi pelanggan dan menawarkan produk atau layanan yang tersedia secara lokal. AI juga dapat menganalisis data pelanggan individu untuk taraf personalisasi yang lebih tinggi.

AI untuk layanan pelanggan juga membantu perwakilan layanan pelanggan melakukan pekerjaanya dengan lebih efektif. AI dapat mengumpulkan informasi dari penyerahan ke agen untuk penyelesaian masalah yang lebih cepat. Selain itu, saat chatbot AI menangani pertanyaan dasar, agen dapat fokus pada masalah yang lebih kompleks dan memberikan pengalaman layanan pelanggan yang luar biasa.

AI juga menguntungkan agen, membantu mereka meraih kesuksesan dan menciptakan lingkungan kerja yang tidak terlalu membuat stres. Ini dapat menyelesaikan hal berikut:

1. Mencegah kelelahan mental

Pekerjaan agen pelanggan bisa membuat stres dengan antrean panjang pelanggan yang menunggu bantuan mereka dan waktu terus merekam waktu penyelesaian mereka. Terlalu banyak jam membuat stres menyebabkan kelelahan mental. AI dapat memberi pelanggan opsi swalayan, memperpendek antrean, dan membantu menghindari kelelahan agen.

2. Menyederhanakan alur kerja

AI untuk layanan pelanggan menyederhanakan pemberian pengalaman dukungan terbaik dengan beberapa cara, termasuk: 

• Mengotomatiskan tugas untuk mengurangi pekerjaan pasca-panggilan, seperti meringkas interaksi dan membuat catatan pasca-panggilan. 
• Memberikan agen akses cepat ke informasi yang mereka butuhkan agar mereka dapat mendukung pelanggan dengan lebih efisien dan mengurangi waktu penanganan rata-rata. 

Ketika agen layanan pelanggan memiliki antrean panjang pelanggan yang menunggu bantuan mereka dan waktu terus mencatat waktu penyelesaian, pekerjaan mereka bisa membuat stres. Dan terlalu banyak jam stres akan menyebabkan kelelahan mental. AI dapat memberi opsi layanan mandiri kepada pelanggan yang akan memperpendek antrean dan membantu menghindari kelelahan mental agen.

Ketika AI mengotomatiskan tugas dan memberi agen akses cepat ke informasi yang mereka butuhkan, setiap interaksi menjadi lebih cepat dan lebih efisien. Pelanggan menghargai waktu tunggu yang singkat, dan agen menghargai penyelesaian yang cepat.

AI membawa banyak manfaat bagi layanan pelanggan, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi dan produktivitas serta meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan 3 dari 4 konsumen melaporkan bahwa mereka mendiskusikan pengalaman dukungan positif atau negatif dengan orang lain, layanan pelanggan yang didukung AI yang membantu memberikan interaksi positif menjadi pembeda utama bagi perusahaan. Akibatnya, bisnis mendapatkan manfaat dari keunggulan layanan pelanggan AI berikut:

1. Pengurangan biaya dan pengoptimalan sumber daya

Penerapan AI menghemat waktu, memungkinkan layanan mandiri, dan mengurangi permintaan agar agen bekerja lembur, semuanya sambil memberikan layanan pelanggan yang luar biasa. Selain itu, meningkatkan kemampuan dengan teknologi AI lebih hemat biaya daripada merekrut agen baru. Lebih sedikit pekerjaan yang akan hilang dalam jangka panjang karena jika permintaan menurun akibat penurunan ekonomi, bisnis dapat mengurangi AI dan menghindari kebutuhan untuk memberhentikan karyawan.

2. Dukungan sepanjang waktu

Pelanggan memiliki pertanyaan dan memerlukan bantuan sepanjang hari; mereka tidak ingin menunggu sampai sebuah Bisnis buka untuk mendapatkan bantuan. AI dapat bekerja sepanjang waktu dan dapat diakses melalui panggilan telepon, chatbot situs web, media sosial, atau aplikasi seperti Facebook Messenger. Pelanggan dapat memperoleh jawaban pada saat yang paling nyaman bagi mereka. AI untuk layanan pelanggan juga membantu agen menghindari beban kerja pada jam 9 pagi. lonjakan dalam pertanyaan.  

3. Wawasan prediktif

Bisnis menggunakan AI untuk memahami status berbagai hal: pembaruan proyek, panduan melalui proses, dan lokasi barang dalam proses produksi atau pengiriman. Namun, lebih dari sekadar analitik deskriptif, AI juga dapat memberikan wawasan prediktif dan harus menjadi bagian dari strategi CX bisnis secara keseluruhan. Misalnya, AI dapat melampaui pelaporan tingkat permukaan untuk mengungkap pola tersembunyi dalam data pelanggan, menyoroti sinyal awal churn, dan memunculkan kemungkinan hasil. Ini membantu para pemimpin membuat keputusan yang lebih cepat dan cerdas yang meningkatkan kinerja dan kepuasan pelanggan.

4. Dukungan proaktif 

Dengan AI, tim layanan pelanggan dapat mengubah strategi respons mereka dari reaktif menjadi proaktif. Bahkan, AI dapat memberikan wawasan tentang informasi yang mungkin dibutuhkan pelanggan berdasarkan produk yang telah mereka beli atau layanan yang telah mereka terima. Data ini dapat memicu pengingat bagi pelanggan untuk mengambil tindakan tanpa mereka harus menghubungi dukungan pelanggan. Misalnya, AI dapat mengirimkan peringatan untuk memberi tahu pelanggan bahwa mereka mungkin akan segera kehabisan produk, dan saatnya untuk memesan ulang.

Momen-momen kecil ini menunjukkan kepada pelanggan bahwa mereka diperhatikan dan dapat membantu mengubah interaksi pelanggan dari pengalaman yang biasa menjadi pengalaman yang berkesan. 

5. Pengambilan keputusan pelanggan

Pelanggan sudah terbiasa dengan agen virtual tradisional bertenaga AI, yang menjawab pertanyaan mereka dan membantu mereka melakukan tugas-tugas sederhana. Seiring dengan berkembangnya kemampuan platform AI, agen virtual kini dapat menyelesaikan pertanyaan yang lebih kompleks. Mereka juga dapat memandu pelanggan dalam pengambilan keputusan untuk membantu mereka melakukan pembelian yang paling memuaskan atau memilih layanan terbaik sesuai kebutuhan mereka.

Penerapan AI menghemat waktu, memungkinkan layanan mandiri, dan mengurangi permintaan agar agen bekerja lembur, semuanya sambil memberikan layanan pelanggan yang luar biasa. Selain itu, meningkatkan kemampuan layanan pelanggan dengan teknologi AI lebih hemat biaya daripada merekrut agen baru — dan jika permintaan menurun karena penurunan ekonomi, bisnis dapat mengurangi AI dan menghindari kebutuhan untuk memberhentikan karyawan.

Saat pelanggan memiliki pertanyaan atau memerlukan bantuan, mereka tidak ingin menunggu jam kerja. AI dapat bekerja sepanjang waktu dan dapat diakses melalui panggilan telepon, chatbot situs web, media sosial, atau aplikasi seperti Facebook Messenger. Pelanggan bisa mendapatkan jawaban pada saat yang paling nyaman bagi mereka — dan AI untuk layanan pelanggan membantu agen menghindari lonjakan volume pada pukul 9 pagi.  

Bisnis menggunakan AI dan ML untuk memahami keadaan saat ini — status proyek saat ini, panduan melalui proses, dan apakah item berada dalam proses produksi atau pengiriman. Namun, lebih dari sekadar analitik deskriptif, AI dan ML juga dapat memberikan wawasan prediktif dan harus menjadi bagian dari strategi CX Anda secara keseluruhan. Misalnya, AI dapat memperoleh data untuk menghasilkan prospek bagi tim penjualan, menganalisis interaksi untuk mendeteksi tanda-tanda pelanggan dapat hilang tanpa intervensi, dan memberi para pemimpin bisnis kemungkinan hasil untuk pengambilan keputusan yang cerdas. 

Tim layanan pelanggan dapat mengalihkan fokusnya dari reaktif menjadi proaktif dengan AI. Bahkan, AI dapat memberi wawasan ke informasi yang mungkin dibutuhkan pelanggan tentang produk yang mereka beli atau layanan yang telah mereka terima. 

Menunggu pelanggan untuk menghubungi tim dukungan pelanggan tidak diperlukan. Tim dapat memulai dan mengontrol interaksi serta memastikan pengalaman pelanggan yang luar biasa. 

Pelanggan terbiasa dengan asisten virtual dengan kemampuan AI, yang menjawab pertanyaan dan membantu mereka melakukan tugas sederhana. Seiring dengan berkembangnya kemampuan platform AI, asisten virtual dapat memandu pelanggan dalam mengambil keputusan untuk membantu mereka melakukan pembelian yang paling memuaskan, memutuskan antara perbaikan atau penggantian, atau memilih penawaran layanan terbaik sesuai kebutuhan mereka.

Harga platform layanan pelanggan AI bervariasi, tetapi banyak yang berupa model Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS), membebankan biaya bulanan daripada mengharuskan bisnis untuk membuat CapEx. 

Tentu saja, setiap bisnis perlu mempertimbangkan anggarannya dan masalah yang ingin diselesaikan dengan AI. Namun, ingatlah untuk memperhitungkan total biaya kepemilikan untuk dukungan pelanggan dan menimbang biaya solusi AI terhadap opsi lain, termasuk mempekerjakan lebih banyak karyawan. Biaya AI kemungkinan besar akan sebanding.

Memulai dengan AI untuk layanan pelanggan memerlukan perencanaan yang cermat. Pertama, Anda harus menentukan tugas yang akan dilakukan AI untuk bisnis Anda dan data yang Anda perlukan untuk melatih platform Anda, seperti integrasi dengan basis pengetahuan atau sistem manajemen layanan pelanggan Anda. 

Bekerja dengan penyedia platform layanan pelanggan AI yang tepat dapat mempermudah proses karena Anda akan mendapatkan panduan dan dukungan yang Anda perlukan untuk penerapan yang berhasil.  

Zoom Virtual Agent adalah langkah besar menuju Dukungan Pelanggan berbasis AI Agentik. Sebagai Solusi swalayan yang didukung oleh kerangka kerja AI Agentik untuk membantu Anda memberikan layanan proaktif yang selalu aktif, Zoom Virtual Agent tidak hanya merespons, tetapi bertindak dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan Anda. Zoom Virtual Agent juga terintegrasi dengan berbagai CRM, sistem tiket, dan platform CCaaS untuk membantu Anda menciptakanlingkungan komunikasi yang cerdas, terhubung, dan terpadu.

Hubungi pakar sekarang juga untuk menjelajahi semua cara AI dapat meningkatkan operasi layanan pelanggan Anda.