Masa Depan Dukungan Pelanggan: Bagaimana AI Meningkatkan Kapasitas, Kinerja, dan Kepuasan

Dukungan pelanggan menjadi semakin penting, dengan 88% pembeli mengatakan pengalaman yang diberikan perusahaan sama pentingnya dengan produk atau layanannya. Tentang 72% pelanggan menuntut layanan segera dan hampir 70% mengharapkan siapa pun yang berinteraksi dengan mereka memiliki konteks penuh. Namun, tingkat layanan pelanggan seperti ini mahal, sehingga para pemimpin bisnis beralih ke AI untuk efisiensi biaya yang lebih tinggi dan semoga tingkat layanannya tinggi.

AI bukanlah pil ajaib, dan sebagian besar interaksi bot masih berakhir dengan konsumen yang meminta untuk terhubung dengan agen manusia. Namun, agen percakapan menjadi lebih alami dan mirip manusia, sementara konsumen menjadi lebih terbuka terhadap interaksi dengan AI jika hal itu memungkinkan mereka mendapatkan layanan yang cepat dan berkualitas tinggi.

Kami percaya bahwa pengalaman pelanggan adalah salah satu bidang yang paling bermanfaat dalam penerapan kecerdasan buatan. Melalui kecerdasan mesin, kami dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam mengenai kebutuhan pelanggan dan secara konsisten memberikan pengalaman luar biasa dengan biaya lebih rendah.

Jika konten pendidikan yang mendalam ini bermanfaat bagi Anda, berlangganan milis AI kami untuk diperingatkan ketika kami merilis materi baru. 

AI Prediktif dan AI Generatif dalam Dukungan Pelanggan

AI prediktif telah meningkatkan dukungan pelanggan selama beberapa waktu sekarang, menawarkan analisis tingkat lanjut, analisis umpan balik, dan alokasi sumber daya. Munculnya teknologi AI generatif dengan agen AI percakapan tingkat lanjut membawa dukungan pelanggan ke tingkat yang lebih tinggi.

AI prediktif aplikasi bertujuan untuk mengurangi biaya dukungan pelanggan dan meningkatkan pengalaman pelanggan melalui:

• Perutean tiket otomatis. Menggunakan analisis prediktif untuk secara otomatis mengarahkan tiket pelanggan ke agen dukungan yang paling tepat berdasarkan kinerja dan keahlian masa lalu.
• Perkiraan sumber daya. Memprediksi permintaan sumber daya dukungan pada waktu yang berbeda, memungkinkan alokasi staf yang lebih baik dan mengurangi waktu tunggu bagi pelanggan.
• Prediksi masalah. Memprediksi masalah atau pertanyaan umum yang mungkin dimiliki pelanggan, memungkinkan dilakukannya tindakan proaktif untuk menyelesaikannya sebelum masalah tersebut meningkat.
• prediksi churn. Mengidentifikasi pelanggan yang kemungkinan akan churn, memungkinkan intervensi tepat waktu untuk mempertahankan mereka.
• Prediksi nilai seumur hidup. Memprediksi nilai seumur hidup pelanggan untuk memprioritaskan dukungan dan sumber daya yang sesuai.
• Pemeliharaan prediktif. Untuk produk yang memerlukan pemeliharaan, memperkirakan kapan pemeliharaan harus dilakukan atau kapan kemungkinan terjadi kegagalan, memastikan dukungan tepat waktu, dan meminimalkan waktu henti.

Di sisi lain, AI generatif dapat meningkatkan efektivitas agen pelanggan Anda dan mengurangi beban kerja mereka dengan memberdayakan:

• Agen percakapan tingkat lanjut. Menciptakan chatbot dan asisten virtual tingkat lanjut yang mampu melibatkan pelanggan dalam interaksi alami dan bermakna untuk menyelesaikan pertanyaan atau memberikan informasi.
• Generasi basis pengetahuan. Menghasilkan dan terus memperbarui artikel basis pengetahuan atau FAQ berdasarkan pertanyaan umum dan kebutuhan pelanggan yang terus berkembang.
• Alat pencarian internal. Meningkatkan alat pencarian internal dengan AI generatif untuk memberikan hasil yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual ketika agen dukungan atau pelanggan mencari informasi dalam basis pengetahuan atau portal dukungan.
• Pembuatan ringkasan otomatis. Meringkas interaksi atau umpan balik pelanggan yang panjang untuk memudahkan analisis dan tindak lanjut oleh agen dukungan.
• Pengetikan prediktif. Membantu agen dukungan dengan pengetikan prediktif, membuat proses merespons pelanggan lebih cepat dan efisien.
• Penyusunan respons. Membantu agen dukungan dengan menyusun tanggapan awal terhadap email pelanggan, menghemat waktu, dan memastikan konsistensi dalam komunikasi.
• Pembuatan respons otomatis. Menghasilkan tanggapan terhadap pertanyaan pelanggan berdasarkan interaksi historis dan pemahaman kontekstual tentang masalah yang dihadapi.
• Personalisasi respons. Membuat konten dan tanggapan yang dipersonalisasi berdasarkan data pelanggan untuk meningkatkan keterlibatan dan kepuasan.
• Pembuatan naskah dan materi pelatihan. Membuat skrip dan materi pelatihan untuk agen dukungan berdasarkan skenario umum dan protokol layanan pelanggan yang berkembang.

AI prediktif unggul dalam meningkatkan produktivitas melalui otomatisasi tugas dan analisis tingkat lanjut, sementara AI generatif meningkatkan dukungan pelanggan dengan memberdayakan agen manusia untuk memberikan bantuan yang cepat, relevan, dan personal kepada pelanggan.

Sekarang, mari kita pelajari lebih dalam tentang agen percakapan dan pusat kontak yang didukung AI sebagai contoh penerapan AI yang paling menonjol dalam dukungan pelanggan.

Agen Percakapan

Chatbots untuk dukungan pelanggan telah ada sejak lama, namun mereka hanya dapat menangani permintaan layanan paling dasar hingga saat ini. Kemajuan terbaru dalam kemampuan model bahasa besar (LLM) telah merevolusi aplikasi dukungan pelanggan, karena bot yang didukung LLM kini dapat menangani percakapan yang jauh lebih kompleks dibandingkan pendahulunya. Namun, kita tidak dapat mengharapkan AI generatif untuk sepenuhnya menggantikan agen dukungan pelanggan dalam waktu dekat. Teknologi ini belum cukup dapat diandalkan dan mungkin menghasilkan kesalahan faktual, yang tidak dapat kami tanggung dalam komunikasi langsung dengan pelanggan.

Metode AI generatif kemungkinan akan digabungkan dengan AI prediktif dan metode perangkat lunak lainnya untuk memberikan solusi lengkap untuk permintaan dasar dan membantu agen manusia dengan permintaan yang lebih kompleks. Misalnya, agen percakapan dapat langsung menjawab FAQ, mengautentikasi pelanggan dengan mengajukan serangkaian pertanyaan keamanan, dan mendeteksi niat pelanggan untuk mengarahkan pertanyaan ke agen manusia yang tepat. Selain itu, mereka dapat membantu agen dukungan pelanggan memberikan layanan yang lebih cepat dan lebih baik dengan merangkum permintaan pelanggan yang panjang, menyusun tanggapan dengan mempertimbangkan interaksi masa lalu dengan pelanggan, dan menerjemahkan permintaan dan tanggapan ke dalam berbagai bahasa untuk memberikan dukungan multibahasa.

Agen AI percakapan dapat diimplementasikan dalam berbagai cara, mulai dari membuat agen khusus yang didukung LLM dari awal hingga menggunakan layanan seperti ChatGPT apa adanya. Sebagian besar bisnis mencari solusi seimbang yang menawarkan kinerja baik, kontrol dan transparansi yang memadai, serta memenuhi anggaran mereka. Dua pendekatan umum adalah:

• Memilih model bahasa terlatih, berpemilik atau sumber terbuka, dan menyempurnakan atau menambahnya dengan basis pengetahuan internal untuk kinerja yang lebih baik dan lebih andal.
• Bermitra dengan perusahaan AI yang berspesialisasi dalam pengembangan dan penerapan agen AI percakapan dan dapat memberi bisnis akses ke teknologi dan keahlian terbaru. Beberapa contoh solusi tersebut antara lain AmazonLex, Asisten IBM watsonx, dan LivePerson.

Pendekatan terbaik untuk bisnis tertentu akan bergantung pada kebutuhan dan sumber daya spesifiknya.

Pusat Kontak

Ketika kita berbicara tentang AI yang mendukung dukungan pelanggan, hal ini lebih dari sekadar chatbots. Kemajuan terbaru dalam model AI text-to-speech dan voice-to-text telah memungkinkan penerapan AI yang lebih luas di pusat kontak, di mana AI kini diterapkan tidak hanya untuk menangani permintaan tertulis tetapi juga panggilan pelanggan.

Solusi seperti Sambungan Amazon, Pusat Kontak AI oleh Google, Puncak, dan Poli AI mengklaim dapat meningkatkan skor kepuasan pelanggan secara signifikan dan mengurangi waktu penanganan rata-rata dengan menawarkan bantuan 24/7 melalui berbagai saluran. Misalnya saja Poli AI klaim bahwa asistennya dapat menangani hingga 50% panggilan masuk. Mereka dapat mengautentikasi penelepon, memungkinkan pelanggan melakukan pembayaran melalui telepon, menangani pemesanan dan reservasi, menjawab FAQ, membantu pelanggan melacak pesanan dan menjadwal ulang pengiriman, serta memandu penelepon melalui proses pemecahan masalah dan dukungan teknis – semuanya melalui percakapan alami dan dalam berbagai bahasa.

Untuk kasus-kasus ketika panggilan tidak dapat ditangani oleh bot suara, AI menawarkan berbagai solusi untuk meningkatkan produktivitas agen manusia dengan mengoptimalkan perutean panggilan, menghilangkan pekerjaan setelah panggilan melalui pencatatan dan peringkasan otomatis, dan dengan cepat memunculkan basis pengetahuan internal ke menyarankan solusi bahkan untuk kasus yang paling rumit sekalipun.

AI telah memberikan dampak yang signifikan terhadap interaksi pelanggan, dan seiring dengan perkembangannya, kita dapat berharap untuk melihat cara-cara yang lebih inovatif dan efektif dalam menerapkan AI untuk dukungan pelanggan.

Nikmati artikel ini? Daftar untuk pembaruan AI lainnya.

Kami akan memberi tahu Anda ketika kami merilis lebih banyak artikel ringkasan seperti ini.

terkait

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/