Program
Dasar-Dasar Bisnis Kecerdasan Buatan
12 jam
Pelanggan selalu benar. Itulah mantra yang mendorong seluruh bidang layanan pelanggan. Bekerja di bidang yang tujuan utamanya membuat pelanggan puas tentu memuaskan. Namun, hal ini juga bisa menjadi beban berat ketika prioritas dan ekspektasi pelanggan berubah drastis tanpa pemberitahuan, begitu saja. AI dalam layanan pelanggan dapat membantu mengatasinya.
Sejak wabah COVID-19, lanskap telah berubah. Di AS saja, 56% pemberi kerja melaporkan adanya perubahan ekspektasi pelanggan sejak pandemi, menurut perkiraan Gallup. Secara khusus, mereka menyebut dua cara perilaku konsumen bergeser: pelanggan lebih menuntut dan mengharapkan tingkat layanan yang lebih tinggi, serta pelanggan kini memiliki ekspektasi lebih besar terhadap layanan virtual/jarak jauh.
Sumber: Gallup
Dengan latar seperti ini, para profesional layanan pelanggan bekerja tanpa henti untuk memenuhi ekspektasi pelanggan yang menginginkan layanan yang lebih baik dan lebih cepat.
Namun ada juga kabar baik: Generative AI. Dengan hadirnya alat seperti ChatGPT, Google Gemini, dan ratusan model generative AI yang memasuki pasar, perusahaan dan pemerintah menemukan cara-cara inovatif untuk meningkatkan strategi layanan pelanggan sambil menurunkan biaya operasional.
Dalam artikel ini, kami akan menganalisis bagaimana AI memengaruhi layanan pelanggan. Kami akan membahas manfaat menggunakan AI dalam layanan pelanggan, contoh kasus yang menunjukkan bagaimana AI dapat membuat perbedaan besar dalam memenuhi ekspektasi pelanggan, serta tren masa depan yang potensial.
Jelajahi bagaimana AI dapat berdampak pada organisasi Anda dan bagaimana menerapkan strategi AI yang sukses melalui whitepaper kami, The Learning Leader's Guide to AI Literacy.
Apa itu AI dalam Layanan Pelanggan?
Ada banyak penerapan AI dalam layanan pelanggan, tetapi semuanya mengikuti tujuan yang sama: menyediakan dukungan berkualitas secara instan, 24/7, kapan pun pelanggan membutuhkannya.
AI menyediakan cara yang efektif dan efisien bagi bisnis untuk memperluas kapasitas melayani lebih banyak pelanggan dengan biaya yang jauh lebih rendah. Dengan mereplikasi dan meningkatkan kemampuan manusia, chatbot bertenaga AI dapat mengumpulkan dan mencocokkan informasi untuk menyusun respons dan solusi atas masalah spesifik pelanggan.
Bahkan jika dukungan cerdas tidak dapat menjawab pertanyaan pelanggan yang kompleks, sistem dapat melacak riwayat masalah dan mengirimkan respons yang diperlukan kepada agen perusahaan, tindakan yang disebut chatbot-to-human handoff. Saat karyawan menghubungi pelanggan ini, mereka sudah memahami seluruh perjalanan pelanggan dan dapat memberikan layanan yang lebih personal dan langsung.
Untuk menghadirkan kemampuannya, chatbot mengandalkan beragam teknologi dan teknik AI kunci, termasuk machine learning, natural language processing (NLP), dan generative AI, untuk chatbot yang paling canggih.
Manfaat AI dalam Layanan Pelanggan
Penggunaan AI dalam layanan pelanggan hampir tak terbatas, dan sejumlah keunggulan mulai terlihat. Di bawah ini Anda dapat menemukan daftar manfaat utama AI dalam layanan pelanggan.
Efisiensi dan kecepatan yang lebih baik
Dalam layanan pelanggan, skala itu penting. Jika Anda perusahaan kecil dengan jumlah pelanggan terbatas, Anda mungkin bisa memenuhi kebutuhan mereka sendiri. Namun, begitu jumlah klien meningkat, layanan pelanggan dapat dengan cepat menjadi sulit dikelola.
Di sinilah AI berguna. AI dapat secara otomatis menangani banyak masalah pelanggan dalam hitungan detik, dan kemampuan ini dapat menjadi bantuan besar bagi perusahaan dalam hal efisiensi dan kecepatan.
Personalisasi dalam skala besar
Setiap pelanggan berbeda. Untungnya, chatbot modern bertenaga AI dapat belajar dari interaksi saat ini dan sebelumnya dengan pelanggan untuk memberikan respons yang dipersonalisasi.
Misalnya, ketika pelanggan membuka percakapan, agen AI dapat dengan cepat mengambil informasi dari basis data perusahaan untuk mendapatkan semua informasi relevan bagi kasus tersebut, seperti nama pelanggan, lokasi, bahasa pilihan, dan catatan interaksi sebelumnya. Dengan data tersebut, chatbot dapat memberikan layanan personal instan apa pun pelanggan dan kebutuhan mereka.
Dukungan pelanggan 24/7
Berbeda dengan manusia, AI tidak makan, minum, atau tidur. Artinya, chatbot bertenaga AI dapat menawarkan dukungan pelanggan sepanjang waktu. Saat pelanggan memiliki pertanyaan di luar jam kerja, asisten AI Anda siap menangani pertanyaan rutin dan mengumpulkan informasi untuk masalah yang lebih kompleks. Ini membantu meringankan beban agen layanan pelanggan dan memberi mereka awalan ketika berinteraksi dengan pelanggan.
Pengurangan biaya dan skalabilitas
Tim layanan pelanggan terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan menyempurnakan operasi. AI dapat memainkan peran penting dalam mendukung tujuan ini dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, memungkinkan agen manusia fokus pada interaksi yang lebih kompleks dan bermakna. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi biaya operasional, tetapi juga memastikan kualitas layanan tetap tinggi, meningkatkan pengalaman tim dan pelanggan.
Contoh AI dalam Layanan Pelanggan
Kita telah melihat bagaimana AI dapat menguntungkan tim, organisasi, dan individu. Mari lihat bagaimana Anda dapat menerapkan AI dalam layanan pelanggan di bisnis Anda.
Chatbot dan asisten virtual
Chatbot mungkin adalah aplikasi layanan pelanggan yang paling populer dan terlihat. Chatbot adalah program komputer yang mensimulasikan percakapan dengan pengguna akhir manusia. Chatbot sering menggunakan NLP untuk mengurai masukan dan generative AI untuk mengotomatiskan respons.
Perusahaan di berbagai sektor, dari perbankan dan asuransi hingga pemasaran dan kesehatan menerapkan chatbot seperti Zendesk atau Intercom dalam layanan pelanggan mereka untuk mengotomatiskan dan merampingkan pertanyaan pelanggan.
Platform dukungan pelanggan bertenaga AI
Pelanggan merupakan salah satu sumber data paling berharga bagi perusahaan. Namun, secara tradisional bisnis hanya mampu mengambil dan memanfaatkan sebagian kecil data tersebut, terutama data terstruktur yang mereka berikan langsung melalui web atau survei.
Untungnya, kemajuan terbaru dalam AI, Internet of Things (IoT), dan teknik pengambilan data memungkinkan perusahaan memanfaatkan potensi penuh data pelanggan. Baik percakapan telepon, unggahan media sosial, atau data yang dikumpulkan perangkat pintar, semua data ini kemudian digabungkan dan diproses dalam platform dukungan pelanggan bertenaga AI, seperti LivePerson dan Drift, untuk menemukan wawasan berharga dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Sistem tiket otomatis
Sistem tiket dirancang untuk memproses, memprioritaskan, dan mengelola masalah pelanggan dari awal hingga akhir. Saat pertanyaan pelanggan diajukan, sistem membuat tiket dukungan yang dapat dilacak hingga masalah diselesaikan oleh agen.
Berbeda dengan sistem tiket tradisional, sistem tiket modern bertenaga AI mengatur dan merutekan tiket dukungan, memproses pertanyaan pelanggan, serta meningkatkan prioritas tiket berdasarkan faktor seperti jenis masalah dan tingkat urgensi.
Kemampuan baru ini juga memberi agen informasi berharga untuk memastikan dukungan yang dipersonalisasi dan mengoordinasikan upaya mereka secara efektif. Hasilnya, perusahaan dapat mengurangi waktu penyelesaian dan waktu tunggu serta memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.
Cara Menggunakan AI dalam Layanan Pelanggan
Ada manfaat yang jelas dari mengadopsi AI dalam proses layanan pelanggan Anda. Namun, penting untuk dicatat bahwa setiap kasus berbeda, dan apa yang berhasil untuk satu perusahaan mungkin tidak berhasil untuk yang lain. Juga, perlu diingat bahwa mengadopsi AI membutuhkan investasi yang cukup besar dalam hal sumber daya, talenta, dan waktu.
Di bawah ini, Anda dapat menemukan serangkaian langkah yang harus diambil untuk memastikan integrasi AI yang sukses.
Identifikasi area utama untuk otomatisasi
Alat AI mutakhir berpotensi melayani berbagai aplikasi, namun kenyataannya sebagian besar aplikasi AI bekerja paling baik untuk kasus penggunaan tertentu. Dalam hal ini, titik awal yang baik adalah mengidentifikasi ketidakefisienan tertentu dan tugas berulang dalam alur kerja layanan pelanggan Anda, di mana penerapan AI dapat memberikan perbedaan.
Memilih alat AI yang tepat
Setelah Anda menemukan area yang perlu ditingkatkan, saatnya berinvestasi waktu dan biaya untuk mencoba berbagai alat AI. Tujuan fase eksperimen ini adalah membiasakan tim Anda dengan berbagai alat AI, mencatat fitur, kelebihan, dan kekurangannya.
Lanskap AI berkembang pesat, dan penting untuk menemukan kecocokan yang tepat bagi perusahaan Anda.
Melatih tim Anda
Apa pun solusi AI yang ingin Anda terapkan dalam layanan pelanggan, Anda memerlukan karyawan untuk mewujudkannya. Karena itu, sebelum memulai proses, penting untuk melakukan evaluasi jujur terhadap kapabilitas, kebutuhan, dan proses yang ada di tim Anda.
Memahami keterampilan tim Anda saat ini memungkinkan Anda menyesuaikan program pelatihan secara efektif. Dengan fokus pada area yang perlu ditingkatkan, Anda memastikan pelatihan AI relevan, terarah, dan berdampak.
Kolaborasi dengan mitra akademi analitik data Anda, seperti DataCamp For Business, dapat memudahkan proses ini. Tim ahli kami dapat membantu Anda menyesuaikan jalur pembelajaran yang ada atau membuat yang baru untuk memenuhi kebutuhan spesifik organisasi Anda dan memastikan semua karyawan tetap berada di jalur tujuan belajar mereka.
Baik untuk individu yang mempelajari dasar-dasar AI maupun tim yang ingin menerapkan solusi AI, memastikan Anda memiliki pelatihan keterampilan data dan AI yang tepat adalah hal krusial. Hubungi kami hari ini untuk meminta demo.
Mengintegrasikan AI dengan proses layanan pelanggan yang sudah ada
AI menawarkan banyak peluang untuk meningkatkan proses layanan pelanggan, tetapi Anda perlu berpikir strategis. Menerapkan alat ini ke praktik harian akan memerlukan sumber daya dan waktu. Pada tahap ini, Anda perlu menyeimbangkan antara prioritas, keuangan, dan sumber daya manusia Anda.
Selain itu, penting untuk mengembangkan strategi pengukuran keberhasilan. Dengan kata lain, Anda perlu menetapkan metrik atau KPI untuk mengukur keberhasilan investasi Anda.
Statistik AI dalam Layanan Pelanggan
AI hadir dalam layanan pelanggan untuk jangka panjang. Dalam ekonomi yang sangat kompetitif, dengan pelanggan yang cepat menggeser prioritas dan kebutuhan mereka, AI adalah alat yang kuat untuk menurunkan biaya operasional sambil memastikan layanan yang efektif dan berkualitas tinggi.
Menurut Laporan Tahunan Layanan Pelanggan 2024 dari HubSpot, 84% responden mengatakan alat AI akan berperan penting membantu mereka memenuhi ekspektasi layanan pelanggan, dan 86% mengatakan AI akan mengubah pengalaman yang diterima pelanggan dari perusahaan mereka. Demikian pula, diperkirakan chatbot AI dapat menghemat hingga 3 miliar jam kerja bagi agen dukungan pelanggan, menghasilkan penghematan biaya operasional yang signifikan.
Dan semua ini tanpa mengorbankan kualitas. Justru sebaliknya. Seperti yang diungkapkan Kieran Flanagan, SVP Marketing HubSpot, dengan kata-kata sederhana:
Di dunia AI, dukungan tersedia langsung 24/7. Dan seiring waktu, kemungkinannya memberikan pengalaman yang lebih baik karena bot AI dapat memiliki semua informasi sekaligus, sementara sangat sulit bagi seorang agen dukungan individu untuk memiliki semua informasi tersebut.
Kieran Flanagan, SVP of Marketing at HubSpot
Dengan pemikiran itu, tidak mengherankan jika pasar AI percakapan diperkirakan mencapai $33 miliar pada 2023, berdasarkan perkiraan Tidio.
Masa Depan AI dalam Layanan Pelanggan
Kita sudah melihat perkembangan AI datang dengan cepat, tetapi apa yang dapat kita harapkan ke depannya?
Generative AI dalam layanan pelanggan
Terobosan teknologi di bidang NLP dan deep learning pada 2010-an mendorong pengembangan chatbot modern. Namun, meski kemampuan percakapan asisten ini mengesankan, mereka belum mampu menghasilkan konten baru.
Hal ini sudah berubah dengan bangkitnya generative AI. Alat canggih seperti ChatGPT dan Google Gemini membawa chatbot ke tingkat berikutnya, memampukan mereka menciptakan respons yang dipersonalisasi dan menangani pertanyaan kompleks. Kita bahkan telah melihat fungsi computer use Antrhopic menjalankan tugas di komputer hanya dengan prompt dasar.
Alat-alat ini akan terus berkembang dan membaik, memberi ruang lebih besar untuk otomatisasi, dan membebaskan agen manusia untuk memberikan layanan pelanggan terbaik di area lainnya.
Analitik prediktif dan AI
Layanan pelanggan akan terus membaik berkat analitik prediktif dan AI. Misalnya, berkat machine learning yang kuat, sebuah model kini mampu memprediksi perilaku pelanggan dan menyelesaikan masalah secara proaktif. Lihat artikel terpisah kami untuk mempelajari semua hal tentang analitik prediktif.
Pertimbangan etis dan tantangan
AI dengan cepat membentuk ulang ekosistem bisnis. Namun, seperti halnya teknologi baru, kekuatan datang bersama tanggung jawab. Seperti dijelaskan Glenn Hopper, Strategic Finance Leader, dalam wawancara ini:
Hambatan terbesar saat ini untuk adopsi AI adalah masalah privasi dan keamanan data, kepatuhan, dan kepercayaan pada sistem gen AI ini.
Glenn Hopper, Strategic Finance Leader
Terlepas dari kemampuan unik AI, penting untuk mempertimbangkan potensi risikonya dan kekhawatiran regulasi sebelum menerapkannya ke alur kerja layanan pelanggan Anda:
- Bias dan diskriminasi. Model AI yang bias dapat menghasilkan keputusan tidak adil yang sering kali memperburuk diskriminasi, khususnya terhadap kelompok minoritas.
- Masalah privasi. Model AI dilatih dengan jumlah data besar yang sebagian besar diekstraksi secara indiscriminatif dari Internet. Dalam banyak kasus, data tersebut memuat data pribadi. Hal ini dapat menimbulkan masalah dan risiko terkait privasi serta keamanan data.
- Risiko kepatuhan. Seiring diberlakukannya regulasi perlindungan data dan AI baru di berbagai negara, perusahaan perlu melakukan upaya kepatuhan untuk memastikan penggunaan AI yang adil dan aman serta menghindari denda besar. Contoh bagus mengenai masa depan kepatuhan adalah EU AI Act yang baru disahkan, sebuah regulasi komprehensif yang mewajibkan perusahaan menerapkan langkah-langkah regulasi ketat. Lihat EU AI Act Fundamentals Skill Track kami untuk mempelajari aturan inovatif dan ambisius ini serta cara tetap patuh.
Kesimpulan
AI akan terus ada, membuka beragam kemungkinan untuk meningkatkan layanan pelanggan. Taruhannya tinggi, namun perusahaan yang berhasil menerapkan AI ke dalam alur kerja mereka akan mendapatkan keunggulan kompetitif yang dapat mengubah lanskap bisnis secara keseluruhan.
Ini saatnya berinovasi; ini saatnya AI. DataCamp siap membantu Anda menerapkan AI di bisnis Anda. Lihat materi khusus kami untuk mulai mengadopsi teknologi paling kuat di zaman kita:
- AI Business Fundamentals
- Artificial Intelligence for Business Leaders
- Implementing AI Solutions in Business Course
- Generative AI for Business Course
- Machine Learning for Marketing in Python Course
- Marketing Analytics in Python
- Pelatihan Data Science, Literasi Data, dan AI untuk Menggerakkan Perusahaan Anda
- Tingkatkan keterampilan data dan AI perusahaan Anda dengan DataCamp for Teams
- Tingkatkan literasi data dan AI di seluruh bisnis Anda
FAQ AI dalam Layanan Pelanggan
Bagaimana AI memengaruhi pengalaman pelanggan?
AI menyediakan cara yang efektif dan efisien bagi bisnis untuk memperluas kapasitas melayani lebih banyak pelanggan dengan biaya lebih rendah. Dengan mereplikasi, dan bahkan meningkatkan kemampuan manusia, chatbot bertenaga AI dapat mengumpulkan dan mencocokkan informasi untuk menyusun respons dan solusi atas masalah spesifik pelanggan.
Apa manfaat AI dalam pengalaman pelanggan?
Beberapa manfaat utama AI dalam layanan pelanggan adalah peningkatan efisiensi dan pengurangan biaya operasional, personalisasi dalam skala besar, dan dukungan 24/7.
Apa peran generative AI dalam layanan pelanggan?
Generative AI menggerakkan gelombang baru chatbot layanan pelanggan. Generative AI membantu menghasilkan respons yang akurat untuk pertanyaan umum, menyediakan ringkasan keluhan dan penyelesaian sebelumnya yang dapat digunakan agen dalam percakapan, serta menghasilkan rekomendasi produk.
Bagaimana AI akan memengaruhi masa depan layanan pelanggan?
Seiring generative AI semakin merata dalam kehidupan kita, kita dapat mengharapkan perbaikan menyeluruh pada layanan pelanggan di berbagai sektor.
Apa tantangan utama dalam menerapkan AI pada layanan pelanggan?
Beberapa tantangan teknis utama dalam menerapkan AI terkait dengan masalah integrasi, dan kurangnya tenaga ahli. Demikian pula, penting untuk mempertimbangkan tantangan etis penggunaan AI, termasuk potensi bias dan diskriminasi, masalah privasi, dan risiko kepatuhan.
Saya adalah analis data lepas yang berkolaborasi dengan perusahaan dan organisasi di seluruh dunia dalam proyek ilmu data. Saya juga instruktur ilmu data dengan pengalaman lebih dari 2 tahun. Saya rutin menulis artikel terkait ilmu data dalam bahasa Inggris dan Spanyol, beberapa di antaranya telah diterbitkan di situs tepercaya seperti DataCamp, Towards Data Science, dan Analytics Vidhya. Sebagai ilmuwan data dengan latar belakang ilmu politik dan hukum, tujuan saya adalah bekerja pada irisan kebijakan publik, hukum, dan teknologi, memanfaatkan kekuatan gagasan untuk mendorong solusi serta narasi inovatif yang dapat membantu kita menghadapi tantangan mendesak, khususnya krisis iklim. Saya menganggap diri saya seorang autodidak, pembelajar sepanjang hayat, dan pendukung kuat pendekatan multidisipliner. Tidak pernah ada kata terlambat untuk mempelajari hal baru.
