Bagaimana AI Dapat Membuka Pintu Ke Layanan Mandiri Waktu Nyata Untuk Startup Layanan Pelanggan Online

Otomatisasi layanan telah mengambil langkah tercepat sekarang, memberi pengguna fasilitas yang sangat dibutuhkan untuk memenuhi tugas rutin mereka. Dengan sistem canggih yang didukung oleh solusi otomatis, pengguna kini dapat memesan reservasi restoran, memesan pizza, memesan tiket bioskop, kamar hotel, dan bahkan membuat janji dengan klinik. Industri layanan pelanggan mendapatkan banyak momentum terutama karena gangguan Kecerdasan Buatan – terobosan teknologi yang telah melanda hampir setiap industri bisnis.

Dengan mengubah interaksi layanan pelanggan, solusi digital bertenaga AI disiapkan untuk meningkatkan setiap aspek bisnis Anda termasuk pengalaman pelanggan online, loyalitas, reputasi merek, bantuan pencegahan, dan bahkan menghasilkan aliran pendapatan. Pengusaha pasar digital memproyeksikan bahwa pada tahun 2020 lebih dari 85% dari semua komunikasi dukungan pelanggan akan dilakukan tanpa melibatkan perwakilan layanan pelanggan.

Blog ini menggali lebih dalam subjek untuk menyampaikan bagaimana layanan pelanggan bertenaga AI dapat membantu agen dukungan pelanggan online.

AI Untuk Layanan Pelanggan: Apa Itu Nyata?

Menurut studi Zendesk baru-baru ini, sebanyak 42% pelanggan B2C menunjukkan minat lebih untuk membeli setelah mengalami layanan pelanggan yang baik. Studi yang sama juga mengklaim bahwa 52% dari mereka berhenti membeli karena satu interaksi dukungan pelanggan yang mengecewakan.

Tidak ada argumen bahwa pemikir maju menganggap teknologi AI sebagai solusi yang akan membuka pintu untuk layanan mandiri real-time untuk platform layanan pelanggan. Juga, memang benar bahwa teknologi memiliki kekuatan yang cukup untuk mengubah cara solusi layanan pelanggan dirancang. Namun, ada hype besar yang beredar tentang bagaimana respons bantuan AI akan sepenuhnya menggantikan kebutuhan akan agen manusia.

Meskipun sebagian besar kegembiraan tentang AI adalah karena dua kemampuan utamanya:

a) Pembelajaran Mesin dan

b) Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Pembelajaran mesin dikaitkan dengan sistem komputasi yang kuat yang menghasilkan sejumlah besar data untuk dipelajari darinya. Messenger Facebook, saran permintaan, dan folder spam adalah contoh sehari-hari dari proses pembelajaran mesin AI.

Pemrosesan bahasa alami mendukung interaksi harian Anda dengan perangkat lunak AI menggunakan kemampuannya untuk memproses dan menafsirkan pesan lisan/tulisan. Siri, Cortana, Alexa adalah contoh terbaik dari NLP yang berevolusi.

Kecerdasan Buatan terutama berkisar pada dua kemampuan inovatif ini untuk mendukung pekerjaan agen dukungan pelanggan. Kekuatan komputasi kognitifnya memungkinkan bisnis menawarkan layanan yang efisien kepada pelanggan.

Laporan Gartner baru-baru ini menunjukkan bahwa 55% perusahaan mapan telah mulai melakukan investasi dalam potensi kecerdasan buatan atau berencana untuk melakukannya pada tahun 2020.

Mari kita lihat seberapa banyak yang benar-benar dapat dilakukan AI untuk perwakilan layanan pelanggan saat ini yang bekerja di pusat panggilan dan untuk bisnis tempat mereka bekerja .

AI Sebagai Messenger Merek

Dalam lima tahun terakhir, kita telah melihat media sosial dibanjiri orang-orang yang melahap aplikasi perpesanan. Mereka dengan murah hati mengandalkan aplikasi perpesanan tidak hanya untuk berkomunikasi dengan yang tertutup, tetapi juga untuk terlibat dengan merek yang mereka ingin tahu atau kenal.

Inilah sebabnya mengapa layanan bot perpesanan real-time yang didukung AI, disesuaikan, dapat memberikan peluang luar biasa bagi bisnis untuk terhubung dengan pelanggan baru dan yang sudah ada dan mendorong aliran pendapatan yang unik.

Facebook Messenger memanfaatkan chatbot kuat yang terintegrasi dengan kemampuan kognitif berdasarkan ide ini. Industri terkemuka lainnya yang sekarang terlihat berlari menuju ruang ini termasuk mode, pariwisata, rantai makanan, maskapai penerbangan, e-niaga, hotel, dll. Konsumen senang menyambut teknologi AI baru untuk layanan yang mereka manfaatkan, dan mereka senang berinteraksi dengan merek favorit mereka untuk memesan penerbangan, akomodasi hotel, perjalanan wisata, atau mendapatkan tips mode. Dunia sedang melihat dengan penuh semangat untuk industri berikutnya untuk mengadopsi tren.

AI Untuk Tindakan yang Diinformasikan dengan Baik

AI dengan cepat mengganggu ruang layanan pelanggan dengan kekuatannya yang besar untuk melakukan banyak tugas dan merespons kueri otomatis dengan cepat. Dengan membatasi waktu penelitian dan menawarkan rencana tindakan yang cukup besar, otomatisasi platform layanan pelanggan yang dibantu AI dapat menghasilkan respons dengan akurasi dan kecepatan yang tidak dapat diberikan oleh manusia.

Menurut laporan Forrester tentang tren layanan pelanggan, kami telah melangkah ke era layanan pelanggan yang otomatis, lebih cerdas, dan lebih strategis. Individu akan menghargai tindakan pre-emptive yang disampaikan oleh agen cerdas yang didorong dengan kecerdasan buatan.

AI untuk layanan pelanggan tidak hanya akan membuat antarmuka layanan mandiri lebih intuitif dan ekonomis, tetapi kecerdasannya akan membantu mengantisipasi kebutuhan pelanggan tertentu dengan belajar dari konteks, riwayat obrolan, dan preferensi mereka sebelumnya. Sistem terintegrasi AI akan menangkap data online tanpa batas untuk:

• Identifikasi masalah pelanggan
• Proses dan pelajari dari informasi yang dikumpulkan
• Tentukan pola perilaku pelanggan
• Tentukan keputusan dan preferensi mereka yang sering
• Tanggapi dengan solusi dan produk yang sesuai
• Prompt dengan pesan peringatan proaktif
• Sarankan penawaran dan diskon yang dipersonalisasi
• Menawarkan dukungan waktu nyata (FAQ, blog bantuan, laporan)
• Selesaikan masalah sebelum mereka tiba
• Minimalkan tingkat pengabaian pelanggan dan keluhan

Dengan cakupan luas dari bantuan cerdas dan rekomendasi pre-emptive, perusahaan akan meninggalkan pengalaman pelanggan yang kaya.

Investasi Satu Kali Untuk Manfaat Abadi

Menghemat biaya adalah prioritas pertama untuk bisnis seperti saat ini. Ketika datang ke praktik call center, dibutuhkan banyak uang dan waktu dalam mempekerjakan dan melatih staf untuk layanan pelanggan, serta dalam membangun seluruh infrastruktur bata-dan-mortir. Hanya 10 individu pendukung dapat dikenakan biaya sebanyak $ 35000, atau bahkan lebih jika rekrutan sering berhenti (pengurangan cukup tinggi di industri call center) – yang merupakan mimpi buruk.

Di sisi lain, mengotomatiskan respons melalui platform layanan pelanggan yang diaktifkan AI dapat meminimalkan beban ini dengan mengurangi biaya dan waktu. Inilah yang dilakukan Watson sebagai platform AI. Ini adalah sistem cerdas terprogram yang diisi dengan basis pengetahuan khusus domain. Yang diperlukan hanyalah dilatih, sekali saja. Setelah memperkenalkan perubahan proses baru, cukup konfigurasi ulang perangkat lunak alih-alih melatih ulang seluruh staf pendukung Anda.

Platform berbantuan AI tersebut mengambil alih permintaan pelanggan rutin yang sama, memungkinkan karyawan call center untuk mengerjakan tugas yang lebih penting dan melelahkan.

Dukungan Multi Saluran yang Dikendalikan AI

Teknologi AI tidak hanya untuk memberikan bantuan langsung kepada pelanggan, tetapi juga dapat digunakan untuk mengantar jalur layanan pelanggan. Pada saat masalah menjadi rumit, sistem dukungan cerdas akan memiliki kemampuan tertentu untuk mengarahkan pelanggan ke saluran dukungan paralel.

Misalnya, jika agen layanan pelanggan telekomunikasi tidak dapat menyelesaikan pertanyaan terkait masalah jaringan teknis, AI obrolan dapat mengidentifikasi masalah sebagai khusus untuk saluran dukungan khusus dan mengalihkan pelanggan ke arah itu.

Dengan demikian, AI untuk proses layanan pelanggan membawa keseimbangan komprehensif dalam sistem pendukung. Sementara pelanggan menerima solusi yang efisien, agen memenuhi komitmen layanan mereka dan meringankan beban saluran dukungan dari kesibukan.

Direkomendasikan untukmu:

Sumber daya

Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India

Vaibhav S.

31 Juli 2022

Sumber daya

Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?

Charnya L.

31 Juli 2022

Sumber daya

Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...

Ankush S.

31 Juli 2022

Berita

Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...

Tapanjana R.

31 Juli 2022

Fitur

Startup India Mengambil Jalan Pintas Dalam Mengejar Pendanaan

Nikhil S.

31 Juli 2022

Berita

Platform Pemasaran Digital Logicserve Bags Pendanaan INR 80 Cr, Berganti Nama Sebagai LS Dig...

Chetan T.

31 Juli 2022

Pembelajaran Mesin Untuk Dukungan Ekstra

Jika tidak secara langsung, AI berfungsi paling baik bahkan secara tidak langsung bagi pelanggan dan agen layanan. Perwakilan manusia dapat mengambil bantuan ekstra yang mereka butuhkan untuk melayani pelanggan B2C. Ini dapat mempercepat proses penyelesaian dengan menemukan dan memberikan solusi tepat waktu atas nama agen. Dengan belajar dari masalah berulang yang sering diselesaikan, kekuatan pembelajaran mesin memungkinkan dukungan pelanggan untuk siap menghadapi tantangan berat yang terkadang gagal diatasi oleh chatbot.

Pusat panggilan apa pun dengan kemampuan pembelajaran mesin AI dapat bekerja dengan baik dengan menyarankan solusi akurat untuk masalah tertentu. Potensi pembelajaran AI untuk merasakan pola perilaku manusia dapat berkontribusi baik bagi agen maupun pelanggan.

Prediksi dan Wawasan yang Tepat

Anda pasti merasa terkejut melihat bagaimana aplikasi e-niaga Amazon mengetahui apa yang Anda inginkan berdasarkan kunjungan halaman yang sering, pemilihan item keranjang, dan berbagi sosial. Itu adalah inti dari algoritma pembelajaran mesin, dan itu juga dapat digunakan untuk memprediksi jenis tempat, hiburan, atau merchandise yang Anda sukai. Demikian pula, AI dapat membuat prediksi tentang apa yang diinginkan pelanggan, yang pada akhirnya menguntungkan agen layanan pelanggan. Prediksi mendalam seperti itu dapat diterjemahkan ke dalam tindakan masa depan yang akan diambil oleh pelanggan berdasarkan pilihan, suka, dan konten yang mereka kunjungi.

AI menyarankan tindakan terbaik berikutnya untuk agen dengan mempelajari tentang respons yang paling sesuai untuk tiket yang dibuat pelanggan. Ini cukup membantu dalam bisnis di mana rentang produk dan jumlah tindakan tinggi. Agen yang baru mengenal bisnis ini terutama mendapatkan banyak bantuan dan arahan.

Tidak hanya itu, setelah alat analitik prediktif diintegrasikan ke dalam dukungan pelanggan, akan mudah bagi agen untuk memahami kualitas interaksi mereka dengan mengetahui sebelumnya – tingkat kepuasan pelanggan dan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Momentum Layanan Tanpa Gangguan

Siapa yang tidak menghargai dukungan pelanggan dengan respon cepat dan layanan tanpa gangguan? Salah satu manfaat mengejutkan dari penggunaan AI untuk mengotomatisasi respons adalah kemandiriannya dari batasan waktu dan hari libur. Ini berarti bahwa setiap saat pelanggan akan dapat berinteraksi dengan robot AI untuk menyelesaikan masalah.

Layanan pelanggan tanpa gangguan seperti itu membantu organisasi tetap responsif 24/7 untuk menjawab pertanyaan pelanggan yang masuk. Karena akan ada jaminan dukungan yang konsisten, masalah yang dihadapi dalam hal perwakilan layanan pelanggan manusia akan dihilangkan secara efektif.

Hasilnya adalah:

• Tidak ada waktu tunggu
• Resolusi cepat
• Eskalasi segera
• Meningkatkan kepuasan pelanggan
• Solusi layanan bermutu tinggi
• Tingkat komitmen yang ditingkatkan
• Meningkatkan reputasi merek

Kecerdasan Buatan Menawarkan Keandalan

Seiring berkembangnya kebutuhan pelanggan, bisnis yang bertekad untuk melayani dengan kualitas terbaik harus mengintegrasikan metode bantuan yang unik untuk menawarkan keandalan dan fleksibilitas yang tidak perlu dipertanyakan lagi.

Di era yang kaya teknologi, konsumen mengharapkan tingkat kedewasaan yang tinggi dalam cara perusahaan mengusulkan solusi layanan. Menggunakan basis pengetahuan kognitif dari chatbot cerdas, industri berbasis layanan dapat memperkuat interaksi sehari-hari mereka dengan pelanggan mereka.

Jika dimanipulasi dengan benar, teknologi AI menghasilkan keandalan yang sangat besar yang sulit dicapai oleh rekan manusia. Dimasukkannya chatbots membantu mengatasi semua kemungkinan hambatan dan masalah yang dialami dalam kasus agen dukungan pelanggan manusia. Chatbot dapat:

• Menawarkan kebebasan dari rintangan yang disebabkan oleh manusia
• Hilangkan semua bias dan hambatan
• Menjembatani kesenjangan secara virtual antara bisnis dan pelanggan
• Membangun koneksi keandalan dan kepercayaan
• Tingkatkan reputasi merek melalui bantuan satu upaya yang cepat
• Dirancang untuk memberikan komunikasi tanpa gesekan dan tanpa cacat
• Tingkatkan pertanyaan pelanggan ketika tidak dapat menyelesaikan sendiri
• Melampaui emosi negatif manusia (kemarahan, jengkel, argumen, agresi, dan kekuatan)
• Bawa bisnis berulang

Dukungan Email Dapat Dipikirkan Dengan AI

Bahkan setelah Alexa Amazon yang masuk akal dan Siri dari Apple, kita dapat mengatakan bahwa teknologi AI masih semakin pintar saat melalui proses peningkatan dan inovasi. Terlepas dari perannya sebagai Kecerdasan Buatan untuk layanan pelanggan , kemampuan pembelajaran mesin perangkat lunak AI masih kekurangan poin-poin tertentu yang membutuhkan penyempurnaan dan kepekaan seperti manusia.

Ketika menangani dukungan email, robot AI idealnya harus membuat saran dan menulis draf yang tepat untuk menjawab pertanyaan pelanggan melalui email. Dukungan email adalah di mana tanggapan otomatis yang dilemparkan langsung ke pelanggan tidak menghasilkan banyak hasil, memberikan waktu yang sulit bagi bisnis untuk mengatasi pertanyaan yang masuk. Namun, skenario ini bisa menjadi sesuatu yang dapat dikerjakan oleh platform layanan pelanggan yang didukung AI.

Dengan kemampuan yang dikembangkan secara bertahap untuk belajar dari kumpulan data besar, dukungan email AI dapat menawarkan solusi bermakna tertentu seperti chatbots . Itu dapat menyarankan artikel bantuan menggunakan sistem pemrosesan bahasa alami. Ia bahkan dapat mengambil beberapa bagian dari draf email untuk orang-orang yang bekerja di pusat panggilan.

Karena memerlukan pembelajaran yang akurat, AI dapat menjadi investasi yang masuk akal untuk struktur layanan di mana volume keseluruhan percakapan dukungan mencapai ribuan setiap bulan. Layanan cerdas kemudian dapat menjadi solusi yang efisien.

Robot AI Berarti Presisi

Otak manusia memiliki kapasitas yang terbatas dan sering mengalami masalah ketidakakuratan dan kekurangan dalam hal melayani orang dengan kemampuan terbaik mereka. Di sisi lain, solusi layanan berbantuan AI sesuai dengan standar yang telah ditentukan sebelumnya dan efisiensi yang terprogram dengan baik, menghasilkan pengalaman pelanggan yang berkualitas tinggi dan langsung dengan AHT (Average Handling Time) minimal.

Karena proses pembelajaran mesin yang sangat mumpuni dari chatbot yang mendukung AI, bisnis dapat yakin bahwa kiriman mereka tidak akan terluka dan sangat memuaskan harapan pelanggan.

Dengan demikian, kami dapat menyimpulkan bahwa penyertaan respons otomatis dari robot bertenaga AI dapat mencapai target bisnis dengan sangat presisi, tanpa menghabiskan banyak waktu dan sumber daya pelanggan.

Tambang Data Berubah Menjadi Personalisasi

Di ruang online, kita semua meninggalkan setumpuk besar data dalam hidup kita. Tetapi hanya 1/3 darinya yang benar-benar layak untuk dianalisis . Jika dianalisis dan dimanfaatkan dengan benar, organisasi dapat memanfaatkannya untuk mengubah bisnis mereka dan meningkatkan keterlibatan merek. Perusahaan yang mengumpulkan data sebesar itu dapat menggunakan kekuatan gabungan dari Big Data, AI, dan kemampuan pembelajaran mesinnya untuk membuat perjalanan pelanggan lebih semarak dan dipersonalisasi.

Merek dapat menjalin teori produk yang menarik atau rekomendasi yang dipersonalisasi untuk setiap pelanggan, menciptakan aliran pelanggan yang tak tertandingi setiap hari . Berdasarkan ulasan dan umpan balik pelanggan, menjadi mudah untuk menavigasi kebutuhan dan pola penelusuran mereka dan menyesuaikan desain web dengan selera pelanggan individu. Tingkat intervensi teknologi AI untuk personalisasi seperti itu sangat berdampak pada:

• Interaksi layanan pelanggan
• Tingkat keterlibatan
• CSAT
• Retensi pelanggan
• Mengulang bisnis
• Metrik konversi

Kebangkitan Model Agen Manusia yang Dibantu AI

Layanan pelanggan yang ditingkatkan AI semakin matang ketika perusahaan canggih beralih ke investasi strategis dalam kecerdasan buatan untuk layanan chatbot front-end inovatif mereka. AI meniup terompet di seluruh dunia dengan manfaat menariknya seperti peningkatan efisiensi, resolusi cepat, bantuan akurat, reputasi merek, dan peningkatan pendapatan.

Oracle dalam studinya tentang AI sebagai layanan pelanggan mengatakan bahwa hampir 8 dari 10 bisnis telah mengadopsi atau berencana untuk mengadopsi kekuatan AI untuk solusi layanan pelanggan pada tahun 2020.

Alih-alih menerapkan bot bertenaga AI front-end yang sepenuhnya otomatis, banyak perusahaan lebih memilih untuk berinvestasi dalam model agen manusia yang dibantu AI di mana perwakilan layanan pelanggan manusia didukung oleh teknologi AI.

Chatbot AI front-end menangani pertanyaan umum tingkat pertama yang dipelajari dari tiket historis, FAQ, dan dokumen dukungan, dan membantu mengoptimalkan AHT (Agent Handle Time) hingga batas yang baik. Pembelajaran mesin AI memberi agen cerdas kemampuan untuk meminimalkan peristiwa eskalasi, mempromosikan FCR (resolusi kontak pertama) dan mengurangi biaya pelatihan agen.

Kemuliaan AI Saat Ini Untuk Layanan Pelanggan

Survei terbaru layanan konsultasi Tata mengungkapkan bahwa hampir 31,7% perusahaan besar sekarang menggunakan AI di ruang layanan pelanggan .

Dalam domain layanan pelanggan, bank yang secara besar-besaran memanfaatkan teknologi AI adalah China

Merchant Bank, penerbit kartu kredit terkemuka di Cina. Bot front-end bank yang didukung oleh WeChat messenger menangani hampir 2 juta pertanyaan pelanggan setiap hari. Karena sebagian besar pertanyaan cukup umum, respons otomatis melalui chatbot AI terbukti menjadi solusi hemat biaya, menghilangkan kebutuhan untuk mempekerjakan ribuan karyawan.

Ketika datang ke model agen manusia yang dibantu AI, LivePerson sebagai penyedia platform layanan pelanggan memberikan hasil yang cukup baik, meningkatkan efisiensi sebesar 35%.

KLM, maskapai penerbangan Belanda, beralih ke DigitalGenius untuk menyediakan solusi layanan pelanggan bertenaga AI dan mengurangi waktu tunggu sebelum pertanyaan dijawab. Solusinya memiliki pembelajaran AI dari interaksi dukungan langsung, beradaptasi dengan format balasan dan menyarankan respons ke perwakilan manusia.

Rantai makanan paling populer seperti Subway, Domino, Starbucks semuanya baru-baru ini menggunakan AI untuk memungkinkan pelanggan melakukan pemesanan tanpa keterlibatan manusia. Mereka dapat mengandalkan chatbot Facebook Messenger atau hanya memberi tahu bot AI Amazon Alexa, untuk memesan gigitan.

Seperti struktur keuangan lainnya, Bank of America juga bertekad untuk meluncurkan Erica, asisten perbankan virtual cerdas berbasis teknologi AI, yang akan membawa perbankan digital ke tingkat yang jauh lebih tinggi.

Kesimpulannya

Chatbot bertenaga AI untuk dukungan pelanggan mendorong inovasi dan merevolusi cara pelanggan dibantu. AI berarti pengalaman pelanggan berkualitas tinggi, dukungan yang dipersonalisasi, kecepatan & efisiensi, dan penghematan biaya. Dari semua segmen bisnis, layanan pelanggan adalah salah satu di mana Artificial Intelligence sangat dianut dan perusahaan yakin tentang bagaimana chatbots dapat secara efisien menangani pertanyaan tingkat pertama dan secara signifikan meminimalkan biaya operasional.

Kami kemungkinan besar akan mengalami inovasi lebih lanjut dalam aplikasi yang didukung AI untuk meningkatkan solusi layanan pelanggan. Saat ini, industri besar yang mengandalkan kecerdasan buatan dalam ruang dukungan pelanggan adalah makanan, perjalanan, keuangan, ritel, maskapai penerbangan, dan pakaian.

Maruti Techlabs menawarkan pengalaman dukungan pelanggan yang tak tertandingi dan otomatis dengan chatbots yang memberikan jawaban secara real time. Perusahaan dapat dengan mudah menyesuaikan chatbot agar sesuai dengan kebutuhan bisnis tertentu, menyelesaikan pertanyaan pelanggan, menyediakan konten khusus sekaligus mencocokkan suara dan nada merek.