Tahukah Anda bahwa empat dari lima pelanggan di AS telah berganti merek karena pengalaman layanan pelanggan yang buruk?
Layanan pelanggan tidak lagi sekadar menangani pertanyaan pelanggan dan menyelesaikan masalah. Layanan pelanggan telah berkembang dari sekadar transaksional menjadi pendorong loyalitas merek dan kepuasan pelanggan.
Ekspektasi pelanggan sering kali terlalu tinggi untuk dipenuhi, dan ada jurang pemisah antara penyampaian layanan dan apa yang diharapkan. Bagaimana Anda menjembatani kesenjangan ini?
AI bersifat menyeluruh, tidak terkecuali Layanan Pelanggan. Ini adalah fungsi bisnis yang sangat cocok untuk aplikasi AI.
Mulai dari chatbot yang tersedia 24/7 hingga dasbor intuitif yang menghasilkan wawasan secara real-time, mari kita lihat bagaimana AI dapat digunakan dalam layanan pelanggan dan menumbuhkan loyalitas merek.
Memahami Peran AI dalam Layanan Pelanggan
Klik Fakta: CLayanan pelanggan AI dijadwalkan untuk mengambil alih 95% interaksi pelanggan pada tahun 2025_ .
Mengingat fleksibilitas AI, kita bisa optimis dengan prediksi ini. Berikut ini adalah bagaimana Alat bantu AI untuk layanan pelanggan membantu bisnis:
1. Mengurangi perputaran pelanggan
fakta:* Pelanggan yang berpindah telah menyebabkan bisnis mengalami kerugian sebesar pendapatan sebesar $ 1,6 triliun* .
Kecerdasan buatan membantu retensi pelanggan melalui proses seperti pengenalan maksud dan dorongan.
Pertama, kecerdasan buatan menganalisis komunikasi pelanggan di berbagai saluran, catatan obrolan, email, media sosial, dll., untuk memahami persepsi merek.
Kemudian, hal ini memicu strategi penargetan ulang dan keterlibatan kembali untuk mengatasi rasa frustrasi mereka, membangkitkan minat, atau dorongan untuk melakukan penjualan. Pendekatan dua kali lipat seperti itu meningkatkan keterlibatan pelanggan dan mengurangi churn.
2. Membantu agen manusia
Anda dapat menggunakan Alat-alat AI sebagai asisten virtual yang cerdas untuk mendukung tim layanan pelanggan dan meningkatkan efisiensi agen. Perpaduan antara teknologi AI dan empati manusia dapat mengimbangi penolakan pelanggan terhadap penggunaan teknologi dalam layanan pelanggan sekaligus memberdayakan agen manusia.
AI layanan pelanggan menangani semua pekerjaan mekanis, seperti memunculkan informasi atau membuat skrip template untuk memfasilitasi percakapan dan menjawab pertanyaan pelanggan. Hal ini membebaskan agen layanan pelanggan untuk fokus memberikan sentuhan manusiawi dan membangun hubungan yang bermakna.
**Chatbot yang didukung AI dilengkapi dengan kemampuan multibahasa. Akses cepat mereka ke informasi yang dapat diandalkan, kredibel, dan konsisten memudahkan agen dukungan untuk memberikan layanan dengan cepat dan lebih efektif dalam bahasa pelanggan.
Klik Fakta: Asisten percakapan bertenaga AI mendorong produktivitas agen sebesar 14% . Ditambah lagi, delapan dari sepuluh manajer percaya bahwa hal ini juga mencegah kelelahan dengan mengurangi beban kerja
apa yang disukai bisnis tentang AI dalam layanan pelanggan melalui *[_Dialpad](https://www.dialpad.com/blog/ai-customer-service-report/)* Selain itu, algoritme AI berjalan 24/7 tanpa mengorbankan efisiensi dan akurasi.
3. Mengotomatiskan tugas yang berulang
Sebagian besar aktivitas layanan pelanggan sering kali merupakan pekerjaan yang tidak produktif tentang pekerjaan atau operasi yang berulang. Memproses permintaan pengaturan ulang kata sandi, menjawab Pertanyaan Umum, melacak pengiriman pesanan-daftarnya masih panjang.
Fakta: Otomatisasi layanan pelanggan dapat menghemat waktu agen 2+ jam per hari ! Alat bantu AI untuk otomatisasi dapat mendorong efisiensi dan akurasi dalam tugas-tugas biasa ini. Alat-alat ini meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menjawab pertanyaan pelanggan secara instan dan akurat. Di saat yang sama, mereka membebaskan sumber daya manusia untuk fokus pada tugas-tugas bernilai tinggi atau kompleks yang membutuhkan keterampilan berpikir kritis, keahlian, atau sentuhan manusia.
Selain itu, kecerdasan buatan membantu bisnis mengurangi biaya layanan pelanggan dengan otomatisasi yang dapat diskalakan, mengurangi waktu tunggu, alur kerja yang efisien, dan layanan 24/7.
4. Melatih tim layanan pelanggan
Pelatihan dan pengembangan kapasitas tidak lagi mengikuti pendekatan satu ukuran untuk semua. Bisnis sekarang berinvestasi dalam pelatihan yang dipersonalisasi dan bimbingan satu lawan satu untuk mengatasi kekuatan dan kelemahan spesifik anggota tim layanan pelanggan.
AI dapat menganalisis sejumlah besar data dari panggilan, obrolan, dan email untuk mendapatkan analisis SWOT yang komprehensif. Kemudian merekomendasikan modul pelatihan yang ditargetkan yang sesuai dengan preferensi pembelajaran agen
AI juga dapat mengukur metrik seperti tingkat pendaftaran, tingkat penyelesaian, penugasan, dll., untuk mengukur efektivitas pelatihan tersebut dan mengoptimalkan strategi yang sesuai.
5. Mempersonalisasi pengalaman pelanggan
beberapa agen layanan pelanggan setuju bahwa AI membantu personalisasi melalui *[_HubSpot](https://blog.hubspot.com/service/state-of-ai-in-service)* Zaman modern strategi manajemen pelanggan semuanya berkisar pada personalisasi. Perusahaan dapat membuka kunci Pendapatan 40% lebih banyak hanya dengan personalisasi saja!
Fakta: Setiap dolar yang dihabiskan untuk personalisasi berpotensi menarik $20 atau lebih sebagai imbalannya !
AI layanan pelanggan dapat memanfaatkan data yang relevan dari riwayat pembelian, interaksi di masa lalu, aktivitas online, dll., untuk membuat profil pelanggan 360 derajat, lalu menyusun pengalaman layanan yang dipersonalisasi yang sesuai dengan masalah, persyaratan, atau preferensi pelanggan.
Informasi kontekstual semacam itu memungkinkan profesional layanan pelanggan untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan di luar menyapa mereka dengan nama. Personalisasi semacam itu meningkatkan pengalaman pelanggan dan menumbuhkan loyalitas merek.
6. Mengoptimalkan interaksi dengan pelanggan*
Interaksi layanan pelanggan tersebar di berbagai saluran-email, telepon, obrolan, media sosial, dan lainnya. AI adalah kekuatan sentralisasi yang menggabungkan semua ini untuk pengalaman pelanggan yang lancar dan konsisten di seluruh saluran. Anggap saja sebagai operator switchboard yang menghubungkan pelanggan dengan agen atau sumber daya yang tepat untuk menjawab pertanyaan mereka. Penyelesaian yang cepat seperti itu meningkatkan kepuasan pelanggan.
Selain itu, AI membantu bisnis untuk memprediksi kebutuhan pelanggan secara proaktif. Berdasarkan pandangan ke depan berbasis data, bisnis dapat merekomendasikan produk atau layanan, mengundang pembelian impulsif, dan menghilangkan keberatan penjualan.
Anda dapat melakukan ini secara proaktif. Misalnya, menyarankan aksesori berdasarkan pembelian baru-baru ini. Atau bisa juga secara reaktif, seperti membagikan panduan pemecahan masalah selama interaksi dukungan
7. Menghasilkan wawasan berdasarkan data
Layanan pelanggan AI membuka harta karun berupa data dan wawasan.
Model AI menelan data dalam jumlah besar, seperti percakapan pelanggan, respons survei, obrolan media sosial, dll., untuk mengidentifikasi tren dan pola Wawasan ini memberdayakan bisnis untuk mengambil keputusan yang tepat dalam meningkatkan layanan pelanggan.
Poin-poin masalah pelanggan yang berulang bahkan dapat menyoroti kesenjangan dalam produk atau layanan yang diberikan! Demikian pula, hal ini dapat menyoroti masalah yang terus menerus yang mengganggu strategi pemasaran, penjualan, atau retensi pelanggan Anda.
Wawasan ini mendorong pengambilan keputusan strategis di seluruh organisasi untuk layanan pelanggan yang lebih tajam.
Penggunaan ClickUp tidak hanya meningkatkan proses kami, tetapi juga membantu membentuk Departemen Kesuksesan Pelanggan yang memungkinkan kami untuk tumbuh dari 2 ribu menjadi 8 ribu pelanggan per tahun.
Angella Vecchione, Analis Operasi Bisnis, Percheek
Cara Menggunakan AI dalam Layanan Pelanggan: Kasus Penggunaan dan Contoh
Pertimbangkan hal berikut ini Kasus penggunaan AI bersama dengan beberapa contoh, untuk menambah alur kerja layanan pelanggan Anda:
Layanan pelanggan multisaluran
Contoh: Zendesk, Salesforce, dll.
Bayangkan seorang pelanggan dengan santai menggulir halaman produk di situs web Anda.
Chatbot muncul dan menanyakan apakah mereka memiliki pertanyaan tentang produk tersebut. Asisten AI mengambil jawabannya dan menyelesaikan pertanyaan tersebut. Namun, jejaknya menjadi dingin.
Beberapa hari kemudian, pelanggan melihat iklan Anda di media sosial. Mereka menghubungi Anda melalui Messenger, dan Anda mengejutkan mereka dengan mengingat produk yang mereka sukai, detail pengiriman yang mereka bagikan, dan informasi relevan lainnya. Mereka menambahkan produk ke keranjang belanja mereka, tetapi gagal melewati proses pembayaran. Anda mengirimkan kupon diskon melalui email kepada pelanggan, dan pelanggan akhirnya melanjutkan pembelian!
Menariknya, tidak ada satu pun dari aktivitas di atas yang dikelola secara manual. Dengan AI, Anda dapat menentukan irama dan mengidentifikasi kombinasi saluran yang tepat Model AI akan melacak perilaku dan interaksi pelanggan untuk memfasilitasi dukungan yang konsisten di seluruh titik kontak ini.
Pembuatan konten
Contoh: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini, dll.
menghasilkan konten hanya dalam hitungan detik menggunakan ClickUp Brain_
Pembuatan konten adalah salah satu aplikasi AI yang paling terkenal dalam layanan pelanggan. Karena membuat konten berkualitas tinggi membutuhkan waktu dan sumber daya, bisnis sering kali beralih ke AI generatif untuk menghasilkan konten dalam keadaan darurat. Baik itu panduan pemecahan masalah atau panduan cara atau FAQ dan ringkasan dari halaman produk, alat pembuat konten dapat membuat berbagai macam konten
Bayangkan Anda akan meluncurkan produk baru. Alat pemasaran dengan kemampuan AI generatif dapat membantu Anda menghasilkan gebrakan seputar peluncuran besar ini dengan menggunakan email dan unggahan media sosial yang dibuat dengan cerdik.
Setelah peluncuran, tim layanan pelanggan Anda akan dibanjiri dengan pertanyaan pelanggan. Mereka dapat membuat sumber daya pengetahuan menggunakan AI untuk menjawab pertanyaan umum dan mengurangi beban kerja mereka. Agen manusia dapat meninjau konten yang dihasilkan dan memastikan bahwa konten tersebut akurat, lengkap, dan konsisten dengan pedoman merek Anda.
Bot obrolan AI
Contoh: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, dll.
chatbot dapat berinteraksi dengan pelanggan dan prospek melalui_ amazon Chatbot bertenaga AI mengubah layanan pelanggan dengan menjadikannya lebih otonom dan berpusat pada pelanggan. Mereka dapat menangani tugas-tugas seperti FAQ, menjadwalkan janji temu, memproses pembayaran, membagikan pembaruan pesanan, merekomendasikan produk dan layanan, dan banyak lagi.
Misalnya, pelanggan dapat menghubungi chatbot bank untuk menanyakan saldo bank mereka. Chatbot akan memverifikasi identitas pengguna untuk mengotentikasi akses mereka ke informasi ini. Setelah puas, chatbot akan mengambil informasi saldo rekening dan menampilkannya. Selain itu, chatbot juga dapat membantu pengguna melakukan transfer dana, melihat riwayat transaksi, atau bahkan meneruskan masalah ke agen manusia.
Chatbots memanfaatkan teknologi seperti pembelajaran mesin untuk meningkatkan kemampuannya secara berulang. Pembelajaran mesin memungkinkan mereka untuk menganalisis interaksi masa lalu dan umpan balik pelanggan untuk menyempurnakan tanggapan. Hasilnya, mereka menjadi lebih mahir dalam menangani interaksi yang kompleks dan melakukan percakapan yang alami.
Pesan yang ditambahkan
**Contoh: NICE inContact, Velaro, Kore, dll.
dukung agen layanan pelanggan Anda dengan asisten AI melalui *[_Korea.ai](https://info.kore.ai/smartassistpresentationdemo)* Augmented messaging adalah ketika Anda memperlengkapi agen manusia dengan asisten AI. Dengan kombinasi ini, agen layanan pelanggan harus menerapkan beban kognitif yang minimal, terutama dalam kasus-kasus yang rutin dan berulang.
Misalnya, seseorang menghubungi bisnis Anda dengan masalah pemecahan masalah. Model AI mengumpulkan informasi dari layar obrolan secara real-time dan memprosesnya untuk menghasilkan wawasan dan menyarankan solusi selama percakapan berlangsung.
Saat pelanggan menjelaskan masalahnya, mesin AI menganalisis detail akun mereka, menemukan artikel basis pengetahuan yang sesuai, atau menghasilkan panduan langkah demi langkah untuk pemecahan masalah. Agen kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk membantu pelanggan. Hal ini mempertahankan sentuhan manusiawi sekaligus memanfaatkan penyampaian layanan yang cepat.
Terkadang, chatbot secara mandiri menangani pertanyaan pelanggan dengan agen manusia untuk meminta bantuan jika masalahnya terlalu rumit.
Analisis sentimen
Contoh: Dialpad, Repustate, dll.
menganalisis sentimen pelanggan untuk meningkatkan pemberian layanan melalui *[_Dialpad](https://www.dialpad.com/au/features/contact-centre-sentiment-analysis/)* Sebelum masuknya alat analisis sentimen, menilai emosi pelanggan membutuhkan agen layanan untuk menginterpretasikan nada dan bahasa untuk menyebutkan emosi secara subjektif.
Namun, teknologi AI menghilangkan semua tebakan dari analisis sentimen pelanggan. Bayangkan seorang pelanggan menghubungi tim dukungan melalui obrolan. AI menganalisis diksi, struktur kalimat, pilihan kata, dan bahkan emoji pelanggan selama interaksi untuk menilai kondisi emosi mereka.
Anda menyadari bahwa pelanggan sedang marah dan menggunakan nada yang lebih berempati untuk mengakui rasa frustrasi mereka. Demikian pula, alat analisis sentimen yang didukung AI juga dapat menganalisis suara, nada suara, tempo, kesenyapan, dll., untuk mengkategorikan emosi.
Analisis sentimen proaktif semacam itu dapat digunakan di ruang layanan pelanggan untuk mendeteksi pelanggan yang berisiko. Perangkat lunak kesuksesan pelanggan dapat mendeteksi sentimen negatif dan mengatur intervensi strategis untuk mengurangi churn.
Pemrosesan bahasa alami (NLP)
**Contoh: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, dll.
gunakan bahasa alami sambil mengotomatiskan tugas dengan ClickUp Brain_
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) memanfaatkan Pemahaman Bahasa Alami (NLU) dan Pembangkitan Bahasa Alami (NLG) untuk melakukan interaksi layaknya manusia. Kerangka kerja ini memiliki pemahaman yang bernuansa bahasa manusia dan bekerja dengannya secara organik. Hasilnya, Anda dapat berangkat dari chatbot berbasis menu dan melakukan percakapan yang otentik!
Misalnya, jika pelanggan yang tertekan mengirim pesan, "Saya tidak dapat menemukan ponsel saya! BANTUAN!!!" NLP menganalisis teks, mencatat kesalahan pengejaan dan penggunaan huruf besar, dan memahami maksud di balik kata-kata tersebut.
NLP akan menentukan bahwa pelanggan tidak dapat menemukan ponselnya dan mencatat urgensi dalam pesan mereka. Kemudian, NLP akan mencoba menenangkan pelanggan dan memandu mereka untuk menemukan perangkat mereka.
Kemampuan tersebut memungkinkan AI untuk menangani lebih banyak pertanyaan pelanggan, bahkan jika pertanyaan tersebut secara tata bahasa tidak baik atau diucapkan dengan buruk. Resolusi yang cepat akan meningkatkan pengalaman pelanggan dan mendorong kepuasan.
Analisis prediktif Analisis prediktif
Contoh: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, dll.
membangun model prediktif menggunakan AI melalui *[_Penambang Cepat](https://docs.rapidminer.com/9.7/server/use/web-services/predictive-maintenance.html)* Analisis prediktif mungkin merupakan aplikasi AI kedua yang paling umum digunakan dalam layanan pelanggan setelah AI generatif. Hal ini membuat layanan pelanggan menjadi proaktif dan bukannya reaktif, karena bisnis mengantisipasi dan memenuhi kebutuhan pelanggan
Misalkan Anda menjalankan toko eCommerce. Anda dapat mengantisipasi lonjakan permintaan pelanggan selama penjualan Black Friday, musim tertentu, dan hari libur melalui analisis data historis yang dipasangkan dengan analisis prediktif berkemampuan AI. Pengetahuan ini memungkinkan Anda untuk menyimpan inventaris, mengoptimalkan toko, dan menskalakan server sehingga operasi bisnis berjalan tanpa gangguan.
Bisnis dapat memanfaatkan analitik prediktif untuk menawarkan pengalaman pelanggan yang lancar sekaligus memenuhi ekspektasi. Hal ini mengurangi eskalasi ke tim dukungan selama acara puncak, sehingga mereka dapat fokus pada tugas yang lebih bernilai.
Mesin pemberi rekomendasi
Contoh: Amazon, Netflix, LinkedIn, dll.
mesin rekomendasi menggunakan teknik penyaringan yang berbeda melalui menuju Ilmu Pengetahuan Data Fakta: _Pasar mesin rekomendasi global diperkirakan akan menyentuh nilai valuasi sebesar $12 miliar pada tahun 2025_ .
Tren seperti ini sudah diperkirakan sebelumnya, melihat bagaimana platform seperti Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, dan lain-lain telah mempopulerkan alat AI ini.
Mesin pemberi rekomendasi yang didukung oleh AI menganalisis sejumlah besar informasi pelanggan, seperti pembelian di masa lalu, perilaku penelusuran, lokasi pelanggan, dan interaksi sebelumnya. Dengan menggunakan serangkaian data ini, mereka merekomendasikan produk, layanan, dan solusi yang relevan yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan
Sebagai contoh, bayangkan Anda menjalankan agen perjalanan-pelanggan yang mencari paket liburan ke pantai mengunjungi situs web Anda. Chatbot mengajak mereka bercakap-cakap dan mengumpulkan detail tentang rencana perjalanan, anggaran, moda transportasi yang diinginkan, tanggal, dan banyak lagi.
Dengan menggunakan informasi ini, sistem rekomendasi AI sekarang mengkurasi paket yang dipersonalisasi untuk berbagai tujuan, penerbangan, dan pilihan akomodasi sesuai dengan anggaran dan jangkauan pelanggan. Pendekatan seperti ini meningkatkan kemungkinan tercapainya kesepakatan!
Sumber daya layanan mandiri
Contoh: ClickUp Brain , Userpilot, Freshdesk, Interkom, dll.
gunakan ClickUp Brain untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan
ClickUp Fakta: Hampir tujuh dari sepuluh pelanggan lebih memilih layanan mandiri daripada berbicara dengan petugas layanan pelanggan
Bisnis harus memenuhi permintaan yang dipimpin oleh pelanggan ini.
Memanfaatkan AI untuk tugas ini dapat membantu dalam beberapa hal:
- Pertama, seperti yang telah dibahas, Anda dapat menggunakan alat AI generatif untuk menulis repositori pengetahuan.
- Kedua, chatbot yang didukung AI dapat menangani pertanyaan dasar pelanggan dan mengarahkan pelanggan ke artikel berbasis pengetahuan yang menawarkan solusi terbaik.
- Selanjutnya, ia dapat mengoptimalkan dan mengatur basis pengetahuan dengan menandai artikel, panduan cara, dokumentasi produk, dll., menggunakan kata kunci dan topik yang sesuai. Hal ini akan memudahkan agen layanan pelanggan untuk mengakses informasi yang relevan dengan cepat dan menavigasi perpustakaan.
Hal ini akan mengurangi beban agen langsung dan memberdayakan pelanggan untuk menemukan solusi secara mandiri dan nyaman.
Perutean yang cerdas Perutean yang cerdas
Contoh: Genesys, Dialpad, Zoho Desk, dll.
via Genesys Pertanyaan pelanggan bervariasi dalam hal kompleksitas, saluran, dan departemen mana yang dituju. Dengan begitu banyak bagian yang bergerak, mengarahkan pertanyaan pelanggan ke agen yang tepat bisa jadi cukup rumit, tergantung pada bandwidth dan ketersediaan mereka.
Perutean cerdas yang didukung oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat berfungsi sebagai alat otomatisasi yang memungkinkan bisnis untuk mengambil alih permintaan pelanggan yang masuk. Pusat kontak menggunakan perutean cerdas untuk menganalisis sifat permintaan menggunakan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya atau kata kunci tertentu.
Misalnya, Anda menjalankan pusat panggilan bertenaga AI untuk sebuah bank. Seorang pelanggan memilih opsi untuk informasi saldo rekening dalam sistem respon suara interaktif (IVR). Mereka secara otomatis menerima teks yang menyampaikan informasi ini. Nasabah lain ingin mengeksplorasi opsi pinjaman dan hipotek. Bergantung pada profil dan persyaratan mereka, mereka akan secara otomatis terhubung dengan agen yang tersedia yang memiliki pengetahuan yang cukup untuk menangani permintaan ini.
Prioritas permintaan
Contoh: ClickUp Brain, Todoist, dll.
tetapkan prioritas pada ClickUp untuk menyusun strategi layanan pelanggan_
Kita telah melihat bagaimana AI bertindak sebagai mesin penyortir saat mentransfer permintaan pelanggan ke agen layanan yang tepat. Selain itu, AI memainkan peran penting dalam memprioritaskan pertanyaan berdasarkan urgensi, dampak potensial, dan nilai pelanggan.
Sebagai contoh, anggaplah Anda telah menyiapkan dan mengonfigurasi matriks prioritas yang didukung AI untuk menganalisis semua permintaan dukungan. Matriks ini memperhitungkan tingkat keparahan masalah yang dilaporkan, kelompok pelanggan yang terkena dampak langsung dari masalah tersebut, serta potensi dampaknya terhadap operasi bisnis dan pendapatan. Berdasarkan prioritas berbobot ini, tim dukungan pelanggan dapat memprioritaskan masalah kritis yang memengaruhi basis klien yang lebih besar, memastikan bahwa masalah ini ditangani terlebih dahulu.
Demikian pula, model penentuan prioritas berbasis AI dapat memanfaatkan templat perjalanan pelanggan untuk mengidentifikasi prospek yang lebih mungkin dikonversi menjadi pelanggan yang membayar atau prospek yang sesuai dengan profil pelanggan yang ideal. Keputusan yang tepat memungkinkan tim layanan pelanggan dan dukungan untuk menyelesaikan masalah secara strategis dan meningkatkan pengalaman pelanggan tanpa kelelahan.
Manajemen data
Contoh: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, dll.
menghasilkan ringkasan data untuk mengelola data secara efektif
Layanan pelanggan melibatkan banyak sekali data pelanggan, seperti catatan obrolan, rekaman panggilan, jejak email, sebutan di media sosial, dan banyak lagi. Menyimpan, mengelola, dan bekerja dengan volume data yang begitu besar hampir tidak mungkin dilakukan dengan metode tradisional. Untungnya, solusi AI mengikuti prinsip pengorganisasian berbasis aturan namun fleksibel untuk merampingkan proses bisnis ini.
Bayangkan jika tim layanan pelanggan tidak dapat menawarkan layanan yang dipersonalisasi karena data pelanggan yang tersebar di berbagai saluran atau silo data. Mereka juga harus bekerja dengan campuran data yang tidak terstruktur dan terstruktur, dengan beberapa data semi-terstruktur yang dilemparkan sebagai pelengkap. **Platform data pelanggan (CDP) yang mendukung AI secara otomatis mengumpulkan, mengatur, dan mengkategorikan data ini. Mereka kemudian membersihkannya untuk membuat profil pelanggan yang unik dan membangun hubungan satu per satu.
Memiliki data yang dapat diandalkan di lokasi yang terpusat akan memudahkan bisnis untuk mengidentifikasi tren, pola, tema yang berulang, area perbaikan, dan titik masalah yang umum. Jadi, gunakanlah dengan bijak untuk membuat keputusan berdasarkan data untuk meningkatkan layanan pelanggan.
Transkripsi panggilan otomatis
Contoh: ClickUp Brain, Kunang-kunang, Berang-berang, dll.
menghasilkan transkrip otomatis dari panggilan atau klip audio dengan ClickUp Brain
Secara tradisional, bisnis mengandalkan transkripsi manual untuk mengekstrak informasi penting dari panggilan pelanggan. Proses seperti itu memakan waktu, sumber daya yang intensif, dan rawan kesalahan. Saat ini, transkripsi panggilan bertenaga AI mengubah audio menjadi teks secara real-time. Hal ini memungkinkan agen untuk mengevaluasi panggilan telepon, mengidentifikasi kata kunci, menganalisis sentimen pelanggan, dan memahami poin-poin masalah mereka. Wawasan ini membantu mereka mengambil tindakan yang lebih relevan.
Selain bantuan waktu nyata, transkrip ini dapat berfungsi sebagai kaset permainan, yang memungkinkan agen untuk merefleksikan kinerja mereka. Perusahaan dapat membuat perpustakaan transkrip kemenangan untuk melatih agen baru dalam menangani situasi serupa.
Panduan untuk Menerapkan AI dalam Layanan Pelanggan
Setelah Anda mengetahui cara menggunakan AI dalam layanan pelanggan, mari beralih ke bagian yang paling menarik, yaitu mengimplementasikan teknologi AI. Berikut adalah panduan 6 langkah sederhana untuk membantu Anda melalui proses tersebut:
Langkah 1: Tentukan tujuan layanan pelanggan Anda
gunakan alat seperti ClickUp untuk penetapan tujuan yang efektif_
Mulailah dengan menetapkan tujuan layanan pelanggan Anda. Konsultasikan dengan tim layanan Anda dan mintalah umpan balik dari pelanggan yang puas untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan Anda. Berikut adalah beberapa contoh untuk menginspirasi Anda:
- Mengurangi waktu tunggu dan waktu penanganan rata-rata
- Meningkatkan tingkat penyelesaian kontak pertama
- Memberdayakan pelanggan untuk menemukan solusi melalui opsi layanan mandiri
- Mempersonalisasi interaksi dengan pelanggan
- Meningkatkan produktivitas agen
Sasaran-sasaran ini akan membantu Anda meningkatkan layanan pelanggan atau mengatasi kesenjangan.
Langkah 2: Menilai infrastruktur layanan pelanggan yang ada
Selanjutnya, pemimpin bisnis harus memeriksa pengaturan layanan pelanggan yang sudah ada. Hal ini akan mencakup:
- **Kematangan digital: Apakah arsitektur layanan pelanggan Anda mendukung integrasi teknologi AI?
- Tumpukan teknologi: Apa saja berbagai sistem, aplikasi, platform, dansolusi perangkat lunak seperti CRMpusat kontak, dll., yang digunakan?
- Saluran komunikasi: Saluran mana (telepon, email, chat, media sosial, dll.) yang Anda gunakan untuk berinteraksi dengan pelanggan?
- Kerangka kerja data: Bagaimana Anda mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menganalisis data pelanggan?
Memahami aspek-aspek ini akan membantu Anda memilih alat AI yang dapat berintegrasi dengan bisnis Anda.
Langkah 3: Jelajahi berbagai alat bantu AI
alat bantu seperti ClickUp Brain membantu dengan berbagai macam fungsi layanan pelanggan_
Anda telah melihat beberapa cara untuk menggunakan alat bantu AI untuk layanan pelanggan yang luar biasa. Anda bisa menyiapkan chatbot, membangun alat analisis sentimen, melengkapi gudang data, membuat konten, dan banyak lagi.
Gunakan tujuan Anda untuk mengidentifikasi alat bantu AI yang tepat untuk tugas tersebut. Saat melakukannya, prioritaskan solusi dengan potensi dampak yang lebih besar. Mulailah dengan 1-2 aplikasi inti dan kemudian perluas penggunaan AI dalam layanan pelanggan.
Langkah 4: Ikuti kebijakan manajemen data yang kuat
Karena AI sangat bergantung pada data, Anda harus menerapkan kebijakan manajemen data yang kuat dalam organisasi Anda. Anda harus menerapkan protokol untuk:
- Pengumpulan data: Menentukan sumber dan standar untuk pengumpulan data
- Penyimpanan data: Menstandarkan format untuk menyimpan data
- Akses data: Menetapkan kontrol akses dan otorisasi
- Keamanan data: Mematuhi praktik keamanan data
Strategi di atas akan memastikan kualitas data sekaligus melayani pelanggan dengan percaya diri.
Langkah 5: Latih dan perkenalkan tim layanan pelanggan Anda
Melatih dan orientasi karyawan layanan pelanggan Anda akan menghilangkan rasa takut, ragu, dan penolakan yang mungkin Anda terima saat menerapkan AI dalam layanan pelanggan. Berikan edukasi kepada mereka tentang bagaimana alat bantu AI akan meningkatkan alur kerja mereka sehingga mereka lebih terbuka terhadap ide tersebut.
Selain pelatihan dan orientasi, bagikan sumber daya seperti templat manajemen layanan pelanggan untuk menunjukkan kegunaan solusi tersebut. Demonstrasi praktis seperti itu akan mendorong adopsi dan berfungsi sebagai titik awal bagi tim layanan pelanggan.
Langkah 6: Memantau dan mengoptimalkan
dasbor ClickUp memungkinkan Anda untuk mengukur kinerja terhadap tujuan yang telah ditetapkan_
Meskipun kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin meningkat secara iteratif, Anda harus memantau kinerjanya secara terus menerus. **Lacak metrik seperti produktivitas agen atau tingkat penyelesaian, analisis umpan balik pelanggan, dan lakukan analisis SWOT untuk menyempurnakan implementasi AI Anda.
ClickUp Brain: Sumber Daya Satu Atap untuk Semua Kebutuhan AI Anda ClickUp Brain adalah jaringan saraf pertama di dunia yang menghubungkan tugas, dokumen, proyek, dan orang dengan AI. Solusi AI yang penuh daya ini meningkatkan keselarasan tim layanan pelanggan, meningkatkan produktivitas hingga 30%, dan mengurangi biaya hingga 75%.
Kami mengklasifikasikan penerapan ClickUp Brain di tiga modul utama - Manajer Pengetahuan AI, Manajer Proyek AI, dan Penulis AI untuk Pekerjaan.
Berikut ini adalah contoh penerapannya dalam layanan pelanggan:
Manajer Pengetahuan AI
gunakan ClickUp Brain untuk mengelola pengetahuan organisasi
Gunakan ClickUp Brain untuk:
- Mengkategorikan, mengatur, dan memperbarui pustaka dasar pengetahuan, sehingga memudahkan pelanggan untuk menemukan solusi secara mandiri. Hal ini memenuhi kebutuhan mereka akan layanan mandiri sekaligus mengurangi waktu tunggu dan beban kerja agen
- Merekomendasikan artikel basis pengetahuan yang relevan atau sumber daya lainnya kepada agen selama obrolan atau panggilan. Bantuan real-time semacam itu memfasilitasi resolusi yang cepat dan akurat untuk pertanyaan pelanggan
- Menganalisis interaksi pelanggan untuk menghasilkan draf panduan cara, materi pemecahan masalah, dan FAQ. Hal ini akan menambah nilai lebih pada basis pengetahuan Anda yang sudah ada
Manajer Proyek AI
clickUp Brain membantu bisnis melacak status permintaan layanan pelanggan mereka_
Saat mengelola proyek, ClickUp Brain membantu dengan:
- **Menyederhanakan alur kerja dengan memprioritaskan pertanyaan pelanggan berdasarkan dampak dan urgensi, memastikan bahwa agen dukungan pelanggan menangani masalah kritis terlebih dahulu
- **Mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan berulang, seperti menjadwalkan tindak lanjut melalui email, melacak waktu penyelesaian tiket, menjawab pertanyaan umum, dll.
- Menghubungkan agen dengan anggota tim yang relevan berdasarkan sifat pertanyaan pelanggan, menyiapkan panggung untuk pemecahan masalah kolaboratif
- Melacak permintaan layanan pelanggan dan memperbarui statusnya secara real time
Penulis AI untuk Pekerjaan
ClickUp Brain lebih dari sekadar AI generatif. Anda bisa:
- Mempersonalisasi pesan obrolan dan tanggapan email menggunakan data pelanggan untuk mendorong keterlibatan
- Menjawab pertanyaan dukungan dasar dan **memecahkan masalah umum sambil memberikan dukungan 24/7
- Mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan atau konten dan mengisi ide untuk memperbarui dan **mengedukasi pelanggan
- **Menerjemahkan pertanyaan dan/atau jawaban ke dalam bahasa lain untuk mendukung kebutuhan pelanggan di seluruh wilayah geografis
ClickUp Brain adalah bagian dari rangkaian produk ClickUp. Ini berarti bahwa Anda dapat memperkecil fungsi-fungsi yang didukung oleh AI ini untuk memanfaatkan ClickUp untuk Layanan Pelanggan secara keseluruhan.
Gunakan ClickUp untuk:
- Mengatur alur kerja otomatis untuk menangani pertanyaan pelanggan
- Secara otomatis mengarahkan tiket layanan pelanggan ke agen yang tepat
- Memprioritaskan pertanyaan yang memiliki dampak dan urgensi tinggi
- Mengelompokkan permintaan pelanggan yang umum menggunakan tag
Daftar di atas hanyalah sebagian kecil dari daftar yang ada. ClickUp dan ClickUp Brain dapat merevitalisasi operasi layanan pelanggan Anda dalam beberapa cara.
Panggil Layanan Pelanggan Anda Dengan Template ClickUp
ClickUp menawarkan perpustakaan template yang kaya untuk berbagai tugas layanan pelanggan seperti:
1. Templat Pernyataan Masalah Pelanggan ClickUp
Tangkap masalah pelanggan Anda dalam format standar dengan Templat Pernyataan Masalah Pelanggan ClickUp
Templat Pernyataan Masalah Pelanggan ClickUp menyederhanakan pengumpulan dan pemahaman tentang kebutuhan dan tantangan pelanggan. Wawasan seperti itu memudahkan untuk melakukan curah pendapat tentang solusi dan meningkatkan produk untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih kaya.
Templat Dokumen ini membantu Anda mendokumentasikan masalah pelanggan, mengkategorikan dan memvisualisasikannya berdasarkan jenisnya, dan membuat proyek untuk setiap masalah sehingga solusinya dapat dicurahkan.
2. Templat Rencana Keberhasilan Pelanggan ClickUp
Siapkan peta jalan untuk kesuksesan pelanggan dengan Templat Rencana Kesuksesan Pelanggan ClickUp
Ini Templat Rencana Kesuksesan Pelanggan oleh ClickUp membantu mendefinisikan kesuksesan pelanggan dengan menggunakan metrik yang dapat diukur. Dengan tujuan ini, bisnis dapat mengatur aktivitas pelanggan seperti orientasi, melacak kemajuan, dan menjaga akuntabilitas sambil memberikan layanan pelanggan yang luar biasa.
3. Templat Dukungan Pelanggan ClickUp
Memberikan dukungan pelanggan yang sangat memuaskan dengan Templat Dukungan Pelanggan ClickUp
Templat Dukungan Pelanggan ClickUp memberdayakan tim dukungan pelanggan untuk mengelola pertanyaan secara efektif. Templat ini membantu mengatur dan memprioritaskan tiket, menetapkan tugas, dan memantau kepuasan pelanggan untuk memberikan dukungan berkualitas tinggi. Ini termasuk tampilan tugas yang mendekati status terlambat untuk memungkinkan penentuan prioritas.
4. Templat Permintaan Layanan Pelanggan ClickUp
Dapatkan gambaran umum dan pantau semua permintaan layanan pelanggan dengan Templat Permintaan Layanan Pelanggan ClickUp
Dengan Templat Permintaan Layanan ClickUp, bisnis dapat secara strategis mengelola permintaan layanan pelanggan dan masalah teknologi. Standarisasi permintaan layanan menghilangkan kemungkinan kebingungan atau miskomunikasi sekaligus memastikan resolusi yang cepat dan akurat.
Templat ini membantu Anda:
- Menyederhanakan alur kerja untuk penerimaan permintaan layanan pelanggan
- Memprioritaskan permintaan berdasarkan urgensi dan dampaknya
- Berkolaborasi dengan mudah bersama rekan tim untuk menyelesaikan masalah dengan cepat
5. Templat Eskalasi Layanan Pelanggan ClickUp
Kelola permintaan layanan dan eskalasi selanjutnya dengan Templat Eskalasi Layanan Pelanggan ClickUp
Ini Templat Eskalasi Layanan Pelanggan dari ClickUp melengkapi layanan dukungan pelanggan. Pelanggan yang tidak puas dengan tingkat layanan yang mereka terima dapat mengeskalasikannya dengan cara yang terorganisir, sementara bisnis dapat menandai dan mengatasinya berdasarkan prioritas.
Dan banyak lagi! Anda bahkan dapat menggunakan ClickUp Brain untuk menghasilkan templat khusus jika ini tidak cukup.
Siap untuk Click It Up a Notch?
Kecerdasan buatan dan layanan pelanggan adalah pasangan yang cocok.
Menggabungkan teknologi AI dalam layanan pelanggan akan meningkatkan retensi pelanggan, membantu agen manusia, meningkatkan moral dan produktivitas karyawan, memberikan dukungan yang dipersonalisasi, dan menghasilkan wawasan berbasis data.
Anda dapat menerapkan AI dalam layanan pelanggan dengan beberapa cara-mulai dari chatbot hingga alat analisis sentimen. Kami telah membagikan panduan enam langkah sederhana yang akan membantu Anda memperkenalkan AI dalam operasi layanan pelanggan.
Sekarang Anda sudah tahu cara menggunakan AI dalam layanan pelanggan dan cara memilih alat bantu AI yang Anda inginkan. Anda dapat memilih solusi AI khusus untuk fungsi yang berbeda atau hanya menggunakan ClickUp sehingga ClickUp Brain dapat memperkenalkan AI di seluruh operasi Anda. Yang terakhir akan menjadi pilihan yang lebih bijaksana, memberi Anda fleksibilitas dan skalabilitas. Daftar di ClickUp untuk mengetahui bagaimana Anda dapat mentransformasi layanan pelanggan Anda!