Dunia semakin terhubung, termasuk dalam layanan pelanggan di semua lini bisnis. Conversational AI menjadi solusi utama untuk memberikan pelayanan yang cepat, mudah, dan tersedia kapan saja. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan tanpa terhalang waktu atau lokasi. Untuk memenuhi tuntutan ini, banyak perusahaan beralih ke teknologi Conversational AI.
Conversational AI adalah gabungan kecerdasan buatan yang mampu memahami bahasa sehari-hari. Dengan ini, bisnis dapat berkembang lebih cepat dan efisien. Selain itu, Conversational AI mengurangi biaya operasional dan meningkatkan produktivitas.
Meskipun sudah banyak digunakan, tetapi banyak calon end user yang masih belum sepenuhnya paham bagaimana Conversational AI bekerja dan mengapa hal ini penting dalam customer service.
LLM dalam Conversational AI
LLM (Large Language Model) dalam Conversational AI beroperasi dengan menggunakan teknologi pembelajaran mendalam (deep learning) dan data teks yang sangat besar. Model ini sering kali dibangun menggunakan arsitektur transformer, yang sangat efektif dalam menangani teks berurutan, seperti kalimat atau paragraf. LLM terdiri dari lapisan-lapisan jaringan neural yang saling terhubung, di mana setiap lapisan memiliki parameter yang dapat diubah selama proses pelatihan.
Salah satu komponen penting dalam LLM adalah mekanisme perhatian (attention mechanism), yang memungkinkan model fokus pada bagian tertentu dari data yang relevan untuk menghasilkan prediksi yang lebih tepat.
Bagaimana LLM Berfungsi?
Pada saat pelatihan, LLM belajar untuk memprediksi kata berikutnya dalam suatu kalimat dengan memahami konteks yang diberikan oleh kata-kata sebelumnya. Proses ini melibatkan pemecahan teks menjadi unit kecil yang disebut token, yang kemudian diubah menjadi embedding—yaitu representasi numerik dari kata atau konteks tersebut. Dengan cara ini, model dapat memproses informasi teks dengan lebih efisien dan akurat.
LLM dilatih menggunakan korpus teks yang sangat besar, bisa mencapai miliaran halaman, yang memungkinkan model untuk memahami tata bahasa, arti kata, dan hubungan antar konsep. Pelatihan ini dilakukan dengan metode zero-shot dan self-supervised learning, yang berarti model belajar dari data tanpa perlu pengawasan langsung dan bisa mengenali pola berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Setelah dilatih, LLM dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti menghasilkan teks secara otomatis, menjawab pertanyaan, atau berinteraksi dalam percakapan. Model ini memanfaatkan pola-pola yang telah dipelajari untuk memberikan respons yang relevan dan koheren sesuai dengan input yang diterima. Hal ini memungkinkan LLM untuk digunakan dalam berbagai tugas terkait pemahaman bahasa alami NLU (Natural Language Understanding) dan pembuatan konten.
Namun, agar LLM bekerja dengan baik dalam konteks dunia nyata, perlu dilakukan pengaturan dan perbaikan terus-menerus. Salah satu cara untuk meningkatkan performa model adalah dengan menggunakan teknik fine-tuning atau penyetelan khusus, serta menggunakan metode seperti RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
Teknik ini membantu mengurangi bias, ujaran kebencian, dan informasi yang salah (dikenal sebagai “halusinasi”), yang sering kali muncul akibat pelatihan pada data yang sangat besar dan tidak terstruktur.
Mengapa Conversational AI Dibutuhkan dalam Customer Service
Conversational AI berperan penting dalam meningkatkan performa customer service dan meningkatkan strategi layanan pelanggan Anda, berikut benefitnya.
1. Ketersedian 24/7
Salah satu keunggulan terbesar dari Conversational AI adalah kemampuannya untuk memberikan dukungan secara berkelanjutan, sepanjang waktu. Pelanggan bisa mendapatkan bantuan kapan saja, tanpa terhalang oleh jam kerja atau zona waktu yang berbeda. Baik itu siang atau malam, di hari libur atau hari biasa, Conversational AI siap memberikan jawaban atau menyelesaikan masalah pelanggan dengan segera.
2. Meningkatkan Pengalaman Pelanggan
Conversational AI membuat bisnis dapat memberikan waktu respons yang sangat cepat. Tidak ada lagi pelanggan yang menunggu lama untuk mendapatkan jawaban dari pertanyaan mereka. Selain itu, dengan kemampuan untuk menyesuaikan interaksi berdasarkan kebutuhan dan riwayat pelanggan, Conversational AI memberikan pengalaman yang lebih personal dan relevan.
3. Meningkatkan Produktivitas
Penerapan Conversational AI dalam customer service bisa menguntungkan jika dilihat dari sisi operasional dan produktivitas. Meski ada biaya awal untuk implementasi AI, dalam jangka panjang, penghematan biaya bisa tercapai. Biaya yang dikeluarkan untuk pengembangan dan pemeliharaan AI dapat lebih hemat dibandingkan dengan biaya yang dikeluarkan untuk mengelola tim layanan pelanggan yang besar.
4. Skalabilitas
Seiring dengan pertumbuhan bisnis dan meningkatnya permintaan pelanggan, Conversational AI mampu menangani volume pertanyaan yang sangat tinggi tanpa masalah. Baik jumlah interaksi yang meningkat secara tiba-tiba, seperti saat promosi besar atau musim liburan, AI dapat menyesuaikan diri dengan mudah dan tetap memberikan dukungan yang cepat dan akurat.
5. Personalisasi
Dengan memanfaatkan data pelanggan yang telah ada, Conversational AI dapat memberikan respons yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap individu. Misalnya, dengan mengetahui riwayat pembelian atau interaksi sebelumnya, AI bisa menawarkan produk atau layanan yang relevan, menyarankan solusi yang tepat, atau memberikan penawaran khusus.
6. Dukungan Multibahasa
Conversational AI dapat membantu bisnis menjangkau audiens global dengan menyediakan dukungan dalam berbagai bahasa. Dengan kemampuan untuk berkomunikasi dalam bahasa yang berbeda, bisnis dapat mengatasi hambatan bahasa yang biasanya muncul saat melayani pelanggan internasional.
Penerapan Conversational AI
Conversational AI memberikan berbagai manfaat nyata dalam Customer Service, dengan kemampuan untuk menangani berbagai jenis interaksi dan kebutuhan pelanggan.
1. FAQ Otomatis
Pada sebuah situs e-commerce, pelanggan sering kali bertanya tentang cara mengembalikan produk atau status pengiriman. Dengan Conversational AI, situs tersebut dapat memberikan jawaban otomatis yang telah diprogram sebelumnya.
Sebagai contoh, ketika pelanggan bertanya, “Bagaimana cara mengembalikan produk saya?”, AI segera memberikan panduan langkah demi langkah tentang proses pengembalian, lengkap dengan informasi tentang batas waktu pengembalian dan kebijakan pengembalian dana. Ini mengurangi waktu tunggu pelanggan dan mengurangi beban pada tim layanan pelanggan.
2. Generasi Prospek
Di dunia pemasaran digital, Conversational AI digunakan untuk menarik calon pelanggan yang mengunjungi situs web atau halaman media sosial.
Contoh, jika seseorang mengunjungi halaman produk software, Conversational AI bisa menyapa mereka dengan pesan seperti, “Hai, apakah Anda tertarik untuk mencoba demo gratis dari software kami?” AI kemudian membimbing pengunjung melalui proses pendaftaran demo, menjelaskan manfaat produk, dan bahkan menawarkan kupon diskon. Pendekatan ini membuat calon pelanggan merasa dihargai dan mendorong mereka untuk melanjutkan ke tahap berikutnya dalam perjalanan pembelian.
3. Pelacakan Pesanan
Pelanggan sering khawatir tentang status pengiriman pesanan mereka, terutama saat mereka menunggu produk yang mereka beli.
Misalnya, di sebuah perusahaan ritel online, seorang pelanggan bisa menghubungi AI untuk menanyakan, “Di mana pesanan saya?” Conversational AI akan segera memberikan pembaruan waktu nyata, seperti “Pesanan Anda telah dikirim pada 25 Januari dan diperkirakan akan tiba pada 29 Januari. Anda dapat melacaknya lebih lanjut menggunakan nomor resi ini.”
4. Pengumpulan Umpan Balik
Setelah pelanggan menyelesaikan pembelian atau menerima layanan, sangat penting untuk mendapatkan umpan balik agar bisa terus meningkatkan kualitas layanan.
Misalkan, setelah seseorang membeli tiket bioskop secara online, Conversational AI dapat mengirimkan pesan otomatis beberapa jam setelah pemutaran film, bertanya, “Terima kasih telah menonton bersama kami! Bagaimana pengalaman Anda hari ini? Adakah yang bisa kami perbaiki?” AI dapat mengumpulkan pendapat pelanggan dengan cara yang ringan dan tidak mengganggu, memungkinkan perusahaan untuk menganalisis umpan balik dan membuat perbaikan di masa depan.
5. Dukungan Teknis
Ketika pelanggan mengalami masalah dengan produk atau layanan teknis, mereka biasanya ingin mendapatkan bantuan secepat mungkin.
Contoh, jika seorang pelanggan mengalami masalah saat mengakses aplikasi mobile, Conversational AI dapat memberikan panduan teknis otomatis dengan menanyakan, “Apakah Anda sudah mencoba me-restart aplikasi atau memeriksa pembaruan terbaru?” Jika masalah berlanjut, AI dapat mengarahkan pelanggan untuk berbicara dengan tim dukungan teknis atau memberikan solusi lebih mendalam, sehingga pelanggan dapat segera melanjutkan penggunaan produk tanpa menunggu lama.
Kesimpulan
Mengintegrasikan Conversational AI ke dalam strategi Customer Service Anda bukan lagi sebuah kemewahan tetapi sebuah kebutuhan. Dengan memanfaatkan kemampuan yang kuat, bisnis dapat mencapai efisiensi yang tak tertandingi, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar.
Seiring teknologi yang terus berkembang, potensi aplikasi dan manfaat Conversational AI akan terus meluas, sehingga menjadikannya sebuah instrumen penting bagi bisnis yang berorientasi untuk menjadi yang terdepan. Dengan mengaplikasikan Conversational AI melalui Robolabs Qiscus, produktivitas Customer Service Anda akan menjadi lebih cepat, responsif, dan efisien.
