Tahukah Anda bahwa empat dari lima pelanggan di AS telah beralih merek karena pengalaman layanan pelanggan yang buruk?
Layanan pelanggan tidak lagi sekadar menangani pertanyaan pelanggan dan menyelesaikan masalah. Peran layanan pelanggan telah berkembang dari sekadar transaksi menjadi pendorong loyalitas merek dan kepuasan pelanggan.
Harapan pelanggan seringkali terlalu tinggi untuk dipenuhi, dan terdapat jurang yang lebar antara penyampaian layanan dan apa yang diharapkan. Bagaimana cara Anda menjembatani kesenjangan ini?
AI telah merambah ke segala bidang, dan Layanan Pelanggan tidak terkecuali. Ini adalah fungsi bisnis yang sangat cocok untuk penerapan 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 untuk meningkatkan loyalitas merek.
Berikut ini adalah video singkat yang menjelaskan cara menggunakan AI dalam layanan pelanggan:
Memahami Peran AI dalam Layanan Pelanggan
Fakta ClickUp: AI dalam layanan pelanggan diperkirakan akan menangani lebih dari 95% interaksi pelanggan pada tahun 2025.
Mengingat fleksibilitas AI, kita dapat optimis terhadap prediksi ini. Berikut ini adalah gambaran tentang bagaimana alat AI untuk layanan pelanggan membantu bisnis:
1. Mengurangi tingkat pergantian pelanggan
Fakta ClickUp: Tingkat churn pelanggan telah menyebabkan bisnis kehilangan pendapatan hingga $1,6 triliun.
Kecerdasan buatan membantu dalam mempertahankan pelanggan melalui proses seperti pengenalan niat dan dorongan.
Pertama, AI menganalisis komunikasi pelanggan di berbagai saluran, seperti riwayat obrolan, email, media sosial, dan lain-lain, untuk memahami persepsi terhadap merek.
Kemudian, hal ini memicu strategi retargeting dan re-engagement untuk mengatasi rasa frustrasi mereka, membangkitkan minat, atau mendorong terjadinya penjualan. Pendekatan dua arah ini meningkatkan keterlibatan pelanggan dan mengurangi tingkat churn.
2. Membantu agen manusia
Anda dapat menerapkan alat AI sebagai asisten virtual cerdas untuk mendukung tim layanan pelanggan dan meningkatkan efisiensi agen. Perpaduan antara teknologi AI dan empati manusia ini dapat mengurangi resistensi pelanggan terhadap penggunaan teknologi dalam layanan pelanggan sekaligus memberdayakan agen manusia.
AI layanan pelanggan menangani semua pekerjaan rutin, seperti menampilkan informasi atau membuat skrip template untuk memfasilitasi percakapan dan menjawab pertanyaan pelanggan. Hal ini membebaskan agen layanan pelanggan untuk fokus memberikan sentuhan personal dan membangun hubungan yang bermakna.
Chatbot berbasis AI dilengkapi dengan kemampuan multibahasa. Akses cepat mereka ke informasi yang andal, kredibel, dan konsisten memudahkan agen dukungan untuk memberikan layanan dengan cepat dan lebih efektif dalam bahasa pelanggan.
Fakta ClickUp: Asisten percakapan berbasis AI meningkatkan produktivitas agen sebesar 14%. Selain itu, delapan dari sepuluh manajer percaya bahwa hal ini juga mencegah kelelahan kerja dengan mengurangi beban kerja
Selain itu, algoritma AI beroperasi 24 jam sehari, 7 hari seminggu tanpa mengorbankan efisiensi dan akurasi.
3. Mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang
Sebagian besar aktivitas layanan pelanggan seringkali berupa pekerjaan yang tidak produktif atau operasi yang berulang. Memproses permintaan reset kata sandi, menjawab pertanyaan umum (FAQ), melacak pengiriman pesanan—daftar ini masih panjang.
Fakta ClickUp: Otomatisasi layanan pelanggan dapat menghemat waktu agen hingga lebih dari 2 jam per hari!
Alat AI untuk otomatisasi dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam tugas-tugas rutin ini. Alat tersebut meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menjawab pertanyaan pelanggan secara instan dan akurat. Pada saat yang sama, alat ini membebaskan sumber daya manusia agar dapat fokus pada tugas-tugas bernilai tinggi atau kompleks yang memerlukan kemampuan berpikir kritis, keahlian, atau sentuhan manusia.
Selain itu, kecerdasan buatan membantu bisnis mengurangi biaya layanan pelanggan melalui otomatisasi yang dapat disesuaikan, waktu tunggu yang lebih singkat, alur kerja yang lebih efisien, dan layanan 24/7.
4. Melatih tim layanan pelanggan
Pelatihan dan pengembangan kapasitas tidak lagi mengikuti pendekatan yang seragam. Perusahaan kini berinvestasi dalam pembinaan 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 telepon, obrolan, dan email untuk melakukan analisis SWOT yang komprehensif. Selanjutnya, AI merekomendasikan modul pelatihan yang disesuaikan sesuai dengan preferensi belajar agen.
AI juga dapat mengukur metrik seperti tingkat pendaftaran, tingkat penyelesaian, tugas, dan sebagainya, untuk mengevaluasi efektivitas pelatihan tersebut dan mengoptimalkan strategi sesuai kebutuhan.
5. Menyesuaikan pengalaman pelanggan
Strategi manajemen pelanggan modern semuanya berpusat pada personalisasi. Perusahaan dapat meningkatkan pendapatan hingga 40% hanya dengan menerapkan personalisasi!
Fakta ClickUp: Setiap dolar yang dihabiskan untuk personalisasi berpotensi mendatangkan $20 atau lebih sebagai imbalannya!
AI layanan pelanggan dapat memanfaatkan data relevan dari riwayat pembelian, interaksi sebelumnya, aktivitas online, dan sebagainya, untuk menciptakan profil pelanggan 360 derajat. AI tersebut kemudian menyusun pengalaman layanan yang dipersonalisasi sesuai dengan masalah, kebutuhan, atau preferensi pelanggan.
Informasi kontekstual semacam itu memungkinkan tenaga layanan pelanggan untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan melampaui sekadar memanggil nama mereka. 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 berperan sebagai penghubung yang mengintegrasikan semua saluran ini untuk memberikan pengalaman pelanggan yang konsisten dan lancar di seluruh saluran. Bayangkan AI sebagai operator pusat panggilan yang menghubungkan pelanggan ke agen atau sumber daya yang tepat untuk menangani pertanyaan mereka. Penyelesaian yang cepat seperti ini meningkatkan kepuasan pelanggan.
Selain itu, AI membantu bisnis memprediksi kebutuhan pelanggan secara proaktif. Berbasis wawasan yang didukung data, bisnis dapat merekomendasikan produk atau layanan, mendorong pembelian impulsif, dan mengatasi keberatan penjualan.
Anda dapat melakukannya secara proaktif. Misalnya, merekomendasikan aksesori berdasarkan pembelian terbaru. Atau bisa juga secara reaktif, seperti membagikan panduan pemecahan masalah selama interaksi dukungan.
7. Menghasilkan wawasan berbasis data
Layanan pelanggan berbasis AI membuka akses ke harta karun data dan wawasan.
Model AI memproses volume data yang besar, seperti percakapan pelanggan, tanggapan survei, percakapan di media sosial, dan sebagainya, untuk mengidentifikasi tren dan pola. Wawasan ini memungkinkan bisnis untuk mengambil keputusan yang terinformasi dalam meningkatkan layanan pelanggan.
Masalah yang sering dialami pelanggan bahkan dapat menyoroti celah 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 mendukung pengambilan keputusan strategis di seluruh organisasi untuk meningkatkan kualitas layanan pelanggan.
Penggunaan ClickUp tidak hanya meningkatkan proses kami, tetapi juga membantu membentuk Departemen Keberhasilan Pelanggan yang memungkinkan kami berkembang dari 2.000 menjadi 8.000 pelanggan dalam setahun.
Penggunaan ClickUp tidak hanya meningkatkan proses kami, tetapi juga membantu membentuk Departemen Keberhasilan Pelanggan yang memungkinkan kami berkembang dari 2.000 menjadi 8.000 pelanggan dalam setahun.
Cara Menggunakan AI dalam Layanan Pelanggan: Kasus Penggunaan dan Contoh
Pertimbangkan kasus penggunaan AI berikut ini, beserta beberapa contohnya, untuk ditambahkan ke alur kerja layanan pelanggan Anda (dan tonton video ini untuk gambaran singkat yang mudah dipahami):
Layanan pelanggan omnichannel
Contoh: Zendesk, Salesforce, dll.
Bayangkan seorang pelanggan yang sedang santai-santai menelusuri halaman produk di situs web Anda.
Chatbot muncul dan menanyakan apakah mereka memiliki pertanyaan tentang produk tersebut. Asisten AI mencari jawabannya dan menangani pertanyaan tersebut. Namun, jejaknya menghilang.
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, serta informasi relevan lainnya. Mereka menambahkan produk ke keranjang belanja, tetapi proses checkout tidak berhasil. Anda mengirimkan kupon diskon melalui email kepada pelanggan, dan akhirnya pelanggan tersebut melanjutkan pembelian!
Menariknya, tidak ada satu pun dari aktivitas di atas yang dikelola secara manual. Dengan AI, Anda dapat menentukan frekuensi 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.
Pembuatan konten adalah salah satu aplikasi AI yang paling dikenal dalam layanan pelanggan. Karena menyusun konten berkualitas tinggi membutuhkan waktu dan sumber daya, perusahaan sering kali beralih ke AI generatif untuk menghasilkan konten dalam waktu singkat. Baik itu panduan pemecahan masalah, panduan langkah demi langkah, FAQ, maupun ringkasan dari halaman produk, alat pembuat konten dapat menciptakan beragam jenis konten.
Bayangkan Anda akan meluncurkan produk baru. Alat pemasaran dengan kemampuan AI generatif dapat membantu Anda menciptakan antusiasme seputar peluncuran besar ini melalui email dan postingan media sosial yang dirancang dengan cerdas.
Setelah peluncuran, tim layanan pelanggan Anda dibanjiri pertanyaan dari 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 sesuai dengan pedoman merek Anda.
Chatbot AI
Contoh: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, dll.
Chatbot berbasis AI sedang mengubah layanan pelanggan dengan menjadikannya lebih mandiri dan berorientasi pada pelanggan. Chatbot ini dapat menangani tugas-tugas seperti menjawab pertanyaan umum (FAQ), menjadwalkan janji temu, memproses pembayaran, membagikan pembaruan pesanan, merekomendasikan produk dan layanan, serta banyak lagi.
Misalnya, seorang pelanggan dapat menghubungi chatbot bank untuk menanyakan saldo rekeningnya. Chatbot tersebut akan memverifikasi identitas pengguna untuk mengautentikasi aksesnya ke informasi tersebut. Setelah verifikasi selesai, chatbot akan mengambil informasi saldo rekening dan menampilkannya. Selain itu, chatbot juga dapat membantu pengguna dalam melakukan transfer dana, melihat riwayat transaksi, atau bahkan meneruskan masalah ke agen manusia.
Chatbot memanfaatkan teknologi seperti pembelajaran mesin untuk terus meningkatkan kinerjanya. Pembelajaran mesin memungkinkan chatbot menganalisis interaksi sebelumnya dan umpan balik pelanggan untuk menyempurnakan responsnya. Akibatnya, chatbot menjadi lebih mahir dalam menangani interaksi yang kompleks dan melakukan percakapan yang alami.
Pesan yang diperkaya
Contoh: NICE inContact, Velaro, Kore, dll.
Augmented messaging adalah ketika Anda melengkapi agen manusia dengan asisten AI. Dengan kombinasi ini, agen layanan pelanggan hanya perlu mengerahkan sedikit beban kognitif, terutama dalam kasus-kasus rutin dan berulang.
Misalnya, katakanlah seseorang menghubungi bisnis Anda dengan masalah troubleshooting. Model AI mengumpulkan informasi dari layar obrolan secara real-time dan memprosesnya untuk menghasilkan wawasan serta menyarankan solusi selama percakapan berlangsung.
Saat pelanggan menjelaskan masalahnya, mesin AI menganalisis detail akun mereka, mencari 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 menjaga sentuhan personal sambil juga memanfaatkan penyampaian layanan yang cepat.
Terkadang, chatbot menangani pertanyaan pelanggan secara mandiri, dengan agen manusia yang siap membantu jika masalahnya terlalu rumit.
Analisis sentimen
Contoh: Dialpad, Repustate, dll.
Sebelum maraknya alat analisis sentimen, menilai emosi pelanggan memerlukan agen layanan untuk menafsirkan nada dan bahasa guna mengidentifikasi emosi tersebut secara subjektif.
Namun, teknologi AI menghilangkan semua spekulasi dalam analisis sentimen pelanggan. Bayangkan seorang pelanggan menghubungi tim dukungan melalui obrolan. AI menganalisis gaya bahasa, struktur kalimat, pilihan kata, dan bahkan emoji yang digunakan pelanggan selama interaksi untuk menilai kondisi emosionalnya.
Anda menyadari bahwa pelanggan sedang marah dan menggunakan nada yang lebih empati untuk mengakui kekesalan mereka. Demikian pula, alat analisis sentimen berbasis AI juga dapat menganalisis suara, intonasi, tempo, keheningan, dan sebagainya, untuk mengkategorikan emosi.
Analisis sentimen proaktif semacam itu dapat digunakan dalam bidang layanan pelanggan untuk mendeteksi pelanggan yang berisiko. Solusi perangkat lunak keberhasilan pelanggan dapat mendeteksi sentimen negatif dan mengoordinasikan intervensi strategis untuk mengurangi tingkat churn.
Pemrosesan bahasa alami (NLP)
Contoh: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, dll.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) memanfaatkan Pemahaman Bahasa Alami (NLU) dan Pembangkitan Bahasa Alami (NLG) untuk menciptakan interaksi yang mirip manusia. Kerangka kerja ini memiliki pemahaman yang mendalam terhadap bahasa manusia dan berinteraksi dengannya secara alami. Hasilnya, Anda dapat meninggalkan chatbot berbasis menu dan melakukan percakapan yang autentik!
Misalnya, jika seorang pelanggan yang panik mengirim pesan, “Saya tidak bisa menemukan ponsel saya! TOLONG!!!” NLP menganalisis teks tersebut, mencatat kesalahan ejaan dan penggunaan huruf kapital, serta memahami maksud di balik kata-kata tersebut.
Sistem akan mendeteksi bahwa pelanggan tidak dapat menemukan ponsel mereka dan mencatat tingkat urgensi dalam pesan mereka. Kemudian, sistem akan berusaha menenangkan pelanggan dan memandu mereka dalam menemukan perangkat mereka.
Kemampuan ini memungkinkan AI untuk menangani berbagai macam pertanyaan pelanggan, bahkan jika pertanyaan tersebut tidak sesuai tata bahasa atau dirumuskan dengan buruk. Penyelesaian yang cepat akan meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan kepuasan.
Analisis prediktif
Contoh: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, dll.
Analisis prediktif mungkin merupakan aplikasi AI yang paling umum kedua dalam layanan pelanggan setelah AI generatif. Hal ini membuat layanan pelanggan menjadi proaktif daripada reaktif, karena bisnis dapat mengantisipasi dan memenuhi kebutuhan pelanggan.
Misalkan Anda mengelola toko eCommerce. Anda dapat memprediksi lonjakan permintaan pelanggan selama penjualan Black Friday, musim tertentu, dan hari libur melalui analisis data historis yang dipadukan dengan analitik prediktif berbasis AI. Pengetahuan ini memungkinkan Anda untuk menyiapkan persediaan, mengoptimalkan toko, dan menyesuaikan kapasitas server agar operasional bisnis berjalan tanpa gangguan.
Perusahaan dapat memanfaatkan analitik prediktif untuk menawarkan pengalaman pelanggan yang lancar sekaligus memenuhi ekspektasi. Hal ini mengurangi eskalasi ke tim dukungan selama periode sibuk, sehingga memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih bernilai.
Mesin rekomendasi
Contoh: Amazon, Netflix, LinkedIn, dll.
Fakta ClickUp: Pasar mesin rekomendasi global diperkirakan akan mencapai nilai $12 miliar pada tahun 2025.
Tren ini sudah diperkirakan mengingat platform seperti Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, dan lain-lain telah mempopulerkan alat AI ini.
Mesin rekomendasi berbasis AI menganalisis sejumlah besar informasi pelanggan, seperti riwayat pembelian, perilaku penelusuran, lokasi pelanggan, dan interaksi sebelumnya. Dengan menggunakan data tersebut, mesin ini merekomendasikan produk, layanan, dan solusi yang relevan yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan.
Misalnya, bayangkan Anda mengelola biro perjalanan—seorang pelanggan yang mencari paket liburan pantai mengunjungi situs web Anda. Sebuah chatbot memulai percakapan dengan mereka dan mengumpulkan detail mengenai rencana perjalanan, anggaran, moda transportasi yang diinginkan, tanggal, dan lainnya.
Dengan informasi ini, sistem rekomendasi AI kini menyusun paket-paket yang dipersonalisasi untuk berbagai destinasi, penerbangan, dan pilihan akomodasi sesuai dengan anggaran dan preferensi pelanggan. Pendekatan semacam ini meningkatkan peluang untuk menutup transaksi!
Sumber daya layanan mandiri
Contoh: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom, dll.
Fakta ClickUp: Hampir tujuh dari sepuluh pelanggan lebih memilih layanan mandiri daripada berbicara dengan petugas layanan pelanggan.
Perusahaan sebaiknya memenuhi permintaan yang didorong oleh pelanggan ini.
Memanfaatkan AI untuk tugas ini memberikan manfaat dalam beberapa hal:
- Salah satunya, seperti yang telah dibahas sebelumnya, Anda dapat menggunakan alat AI generatif untuk membuat repositori pengetahuan.
- Kedua, chatbot yang didukung AI dapat menangani pertanyaan pelanggan dasar dan mengarahkan pelanggan ke artikel berbasis pengetahuan yang menawarkan solusi terbaik.
- Selanjutnya, AI dapat mengoptimalkan dan mengorganisir basis pengetahuan dengan memberi tag pada artikel, panduan langkah demi langkah, dokumentasi produk, dan sebagainya, menggunakan kata kunci dan topik yang sesuai. Hal ini akan memudahkan agen layanan pelanggan untuk mengakses informasi yang relevan dengan cepat dan menavigasi perpustakaan tersebut.
Hal ini mengurangi beban kerja agen layanan pelanggan dan memungkinkan pelanggan untuk menemukan solusi secara mandiri dan nyaman.
Routing cerdas
Contoh: Genesys, Dialpad, Zoho Desk, dll.
Pertanyaan pelanggan bervariasi dalam hal kompleksitas, saluran, dan departemen yang dituju. Dengan begitu banyak faktor yang perlu dipertimbangkan, mengarahkan pertanyaan pelanggan ke agen yang tepat bisa menjadi cukup rumit, tergantung pada kapasitas dan ketersediaan mereka.
Routing cerdas yang didukung oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat berfungsi sebagai alat otomatisasi yang memungkinkan bisnis mengelola permintaan pelanggan yang masuk. Pusat layanan pelanggan menggunakan routing cerdas untuk menganalisis sifat pertanyaan menggunakan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya atau kata kunci tertentu.
Misalnya, Anda mengelola pusat panggilan yang didukung AI untuk sebuah bank. Seorang pelanggan memilih opsi informasi saldo rekening dalam sistem respons suara interaktif (IVR). Mereka secara otomatis menerima pesan teks yang berisi informasi tersebut. Pelanggan lain ingin mengetahui opsi pinjaman dan hipotek. Bergantung pada profil dan kebutuhannya, mereka akan secara otomatis dihubungkan dengan agen yang tersedia dan memiliki kemampuan yang memadai untuk menangani permintaan tersebut.
Prioritaskan permintaan
Contoh: ClickUp Brain, Todoist, dll.
Kami telah melihat bagaimana AI bertindak sebagai penyortir saat meneruskan permintaan pelanggan ke agen layanan yang tepat. Selain itu, AI memainkan peran penting dalam menentukan prioritas pertanyaan berdasarkan tingkat urgensi, potensi dampak, dan nilai pelanggan.
Sebagai contoh, bayangkan Anda telah menyiapkan dan mengonfigurasi matriks prioritas berbasis AI untuk menganalisis semua permintaan dukungan. Matriks ini mempertimbangkan tingkat keparahan masalah yang dilaporkan, kelompok pelanggan yang langsung terdampak, serta potensi dampaknya terhadap operasional bisnis dan pendapatan. Berdasarkan prioritas yang telah diberi bobot ini, tim layanan pelanggan dapat memprioritaskan masalah kritis yang berdampak pada basis pelanggan yang lebih luas, memastikan bahwa masalah-masalah tersebut ditangani terlebih dahulu.
Demikian pula, model prioritas berbasis AI dapat memanfaatkan templat perjalanan pelanggan untuk mengidentifikasi prospek yang lebih mungkin menjadi pelanggan berbayar atau prospek yang sesuai dengan profil pelanggan ideal. Keputusan yang didasarkan pada data ini memungkinkan tim layanan dan dukungan pelanggan untuk menyelesaikan masalah secara strategis dan meningkatkan pengalaman pelanggan tanpa mengalami kelelahan.
Pengelolaan data
Contoh: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, dll.
Layanan pelanggan melibatkan sejumlah besar data pelanggan, seperti riwayat obrolan, rekaman panggilan, jejak email, mention di media sosial, dan lainnya. 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 mempermudah proses bisnis ini.
Bayangkan tim layanan pelanggan tidak dapat menawarkan layanan yang dipersonalisasi karena data pelanggan tersebar di berbagai saluran atau silo data. Mereka juga harus bekerja dengan campuran data tidak terstruktur dan terstruktur, ditambah dengan data semi-terstruktur. Platform data pelanggan (CDP) yang didukung AI secara otomatis mengumpulkan, mengatur, dan mengkategorikan data ini. Platform tersebut kemudian membersihkannya untuk membuat profil pelanggan yang unik dan membangun hubungan satu lawan satu.
Memiliki data yang andal di lokasi terpusat memudahkan bisnis untuk mengidentifikasi tren, pola, tema yang berulang, area yang perlu ditingkatkan, dan masalah umum. Oleh karena itu, gunakanlah dengan bijak untuk mengambil keputusan berbasis data guna meningkatkan kualitas layanan pelanggan.
Transkripsi panggilan otomatis
Contoh: ClickUp Brain, Fireflies, Otter, dll.
Secara tradisional, perusahaan mengandalkan transkripsi manual untuk mengekstrak informasi penting dari panggilan pelanggan. Proses tersebut memakan waktu, membutuhkan banyak sumber daya, dan rentan terhadap kesalahan. Saat ini, transkripsi panggilan yang didukung AI mengubah audio menjadi teks secara real-time. Hal ini memungkinkan agen untuk mengevaluasi panggilan telepon, mengidentifikasi kata kunci, menganalisis sentimen pelanggan, dan memahami masalah yang mereka hadapi. Wawasan ini membantu mereka mengambil tindakan yang lebih relevan.
Selain bantuan real-time, transkrip ini dapat berfungsi sebagai rekaman pelatihan, memungkinkan agen untuk mengevaluasi kinerja mereka. Perusahaan dapat membuat perpustakaan transkrip terbaik untuk melatih agen baru dalam menangani situasi serupa.
Panduan Penerapan AI dalam Layanan Pelanggan
Sekarang setelah Anda mengetahui cara menggunakan AI dalam layanan pelanggan, mari kita lanjutkan ke bagian yang paling menarik—mengimplementasikan teknologi AI. Berikut adalah panduan sederhana 6 langkah untuk membantu Anda melalui proses tersebut:
Langkah 1: Tentukan tujuan layanan pelanggan Anda
Mulailah dengan menetapkan tujuan layanan pelanggan Anda. Diskusikan dengan tim layanan Anda dan mintalah masukan dari pelanggan yang puas untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan Anda. Berikut beberapa contoh yang dapat menginspirasi Anda:
- Kurangi waktu tunggu dan waktu penanganan rata-rata
- Tingkatkan tingkat penyelesaian pada kontak pertama
- Berikan kemudahan bagi pelanggan untuk menemukan solusi melalui opsi layanan mandiri
- Sesuaikan interaksi dengan pelanggan
- Tingkatkan produktivitas agen
Tujuan-tujuan ini akan membantu Anda meningkatkan layanan pelanggan atau mengatasi berbagai kekurangan.
Langkah 2: Evaluasi infrastruktur layanan pelanggan yang sudah ada
Selanjutnya, para pemimpin bisnis harus mengevaluasi sistem layanan pelanggan yang sudah ada. Hal ini mencakup:
- Kematangan digital: Apakah arsitektur layanan pelanggan Anda mendukung integrasi teknologi AI?
- Tech stack: Apa saja sistem, aplikasi, platform, dan solusi perangkat lunak seperti CRM, pusat kontak, dll., yang digunakan?
- Saluran komunikasi: Saluran apa saja (telepon, email, obrolan, 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 diintegrasikan dengan bisnis Anda.
Langkah 3: Jelajahi berbagai alat AI
Anda telah melihat beberapa cara untuk menerapkan alat AI guna memberikan layanan pelanggan yang unggul. Anda dapat mengonfigurasi chatbot, mengembangkan alat analisis sentimen, melengkapi gudang data, menghasilkan konten, dan masih banyak lagi.
Gunakan tujuan Anda untuk mengidentifikasi alat AI yang tepat untuk tugas tersebut. Saat melakukannya, prioritaskan solusi yang memiliki potensi dampak yang lebih besar. Mulailah dengan 1-2 aplikasi inti dan kemudian perluas penggunaan AI dalam layanan pelanggan.
Langkah 4: Terapkan kebijakan pengelolaan data yang kuat
Karena AI sangat bergantung pada data, Anda harus menerapkan kebijakan pengelolaan data yang kuat di organisasi Anda. Anda harus menerapkan protokol untuk:
- Pengumpulan data: Tentukan sumber dan standar untuk pengumpulan data
- Penyimpanan data: Standarkan format penyimpanan data
- Akses data: Tetapkan kontrol akses dan otorisasi
- Keamanan data: Patuhi praktik keamanan data
Strategi di atas akan memastikan kualitas data sekaligus melayani pelanggan dengan percaya diri.
Langkah 5: Latih dan orientasikan tim layanan pelanggan Anda
Pelatihan dan orientasi bagi karyawan layanan pelanggan Anda akan menghilangkan rasa takut, keraguan, dan penolakan yang mungkin Anda hadapi saat menerapkan AI dalam layanan pelanggan. Berikan pemahaman kepada mereka tentang bagaimana alat 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 semacam ini akan mendorong adopsi dan berfungsi sebagai titik awal bagi tim layanan pelanggan.
Langkah 6: Pantau dan optimalkan
Meskipun kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terus berkembang secara bertahap, Anda harus memantau kinerjanya secara terus-menerus. Pantau metrik seperti produktivitas agen atau tingkat penyelesaian, analisis umpan balik pelanggan, dan lakukan analisis SWOT untuk menyempurnakan implementasi AI Anda.
ClickUp Brain: Sumber Daya Lengkap 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 canggih ini meningkatkan keselarasan tim layanan pelanggan, meningkatkan produktivitas hingga 30%, dan mengurangi biaya hingga 75%.
Kami mengklasifikasikan penerapan ClickUp Brain ke dalam tiga modul utama—AI Knowledge Manager, AI Project Manager, dan AI Writer for Work.
Berikut ini adalah gambaran tentang bagaimana alat-alat ini berfungsi dalam layanan pelanggan:
Manajer Pengetahuan AI
Gunakan ClickUp Brain untuk:
- Mengklasifikasikan, mengatur, dan memperbarui perpustakaan basis 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 lain kepada agen selama obrolan atau panggilan. Bantuan real-time semacam ini memudahkan penyelesaian yang cepat dan akurat untuk pertanyaan pelanggan
- Menganalisis interaksi pelanggan untuk membuat draf panduan langkah demi langkah, materi pemecahan masalah, dan FAQ. Hal ini akan menambah nilai lebih pada basis pengetahuan Anda yang sudah ada
Manajer Proyek AI
Saat mengelola proyek, ClickUp Brain membantu dalam:
- Memperlancar alur kerja dengan memprioritaskan pertanyaan pelanggan berdasarkan dampak dan urgensi, memastikan bahwa agen layanan 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 (FAQ), dan sebagainya.
- Menghubungkan agen dengan anggota tim yang relevan berdasarkan sifat pertanyaan pelanggan, sehingga membuka peluang untuk pemecahan masalah secara kolaboratif
- Melacak permintaan layanan pelanggan dan memperbarui statusnya secara real time
AI Writer for Work
ClickUp Brain lebih dari sekadar AI generatif. Anda dapat:
- Sesuaikan pesan obrolan dan balasan email menggunakan data pelanggan untuk meningkatkan keterlibatan
- Menjawab pertanyaan dukungan dasar dan memecahkan masalah umum sambil memberikan dukungan 24/7
- Identifikasi celah pengetahuan atau konten dan kembangkan ide untuk memperbarui dan mendidik pelanggan
- Terjemahkan pertanyaan dan/atau jawaban ke dalam bahasa lain untuk mendukung kebutuhan pelanggan di berbagai wilayah
ClickUp Brain merupakan bagian dari rangkaian ClickUp. Artinya, Anda dapat memperluas cakupan penggunaan fitur-fitur berbasis AI ini untuk memanfaatkan ClickUp secara keseluruhan dalam layanan pelanggan.
Gunakan ClickUp untuk:
- Atur alur kerja otomatis untuk menangani pertanyaan pelanggan
- Secara otomatis mengalihkan tiket layanan pelanggan ke agen yang tepat
- Prioritaskan pertanyaan yang memiliki dampak besar dan mendesak
- Kelompokkan permintaan pelanggan yang umum menggunakan tag
Daftar di atas hanyalah sebagian kecil dari keseluruhan potensi. ClickUp dan ClickUp Brain dapat memperbarui operasional layanan pelanggan Anda dengan berbagai cara.
Tingkatkan Layanan Pelanggan Anda dengan Template ClickUp
ClickUp menyediakan perpustakaan template yang lengkap untuk berbagai tugas layanan pelanggan seperti:
1. Template Pernyataan Masalah Pelanggan ClickUp
Template Pernyataan Masalah Pelanggan dari ClickUp mempermudah pengumpulan dan pemahaman terhadap kebutuhan serta tantangan pelanggan. Wawasan tersebut memudahkan proses brainstorming solusi dan peningkatan produk untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.
Template dokumen ini membantu Anda mendokumentasikan masalah pelanggan, mengelompokkan dan memvisualisasikannya berdasarkan jenis, serta membuat proyek untuk masing-masing masalah agar solusi dapat dirumuskan.
2. Template Rencana Keberhasilan Pelanggan ClickUp
Template Rencana Keberhasilan Pelanggan dari ClickUp ini membantu mendefinisikan keberhasilan pelanggan menggunakan metrik yang dapat diukur. Dengan tujuan ini, bisnis dapat mengatur aktivitas pelanggan seperti onboarding, melacak kemajuan, dan menjaga akuntabilitas sambil memberikan layanan pelanggan yang luar biasa.
3. Template Dukungan Pelanggan ClickUp
Template Layanan Pelanggan ClickUp memberdayakan tim layanan pelanggan untuk mengelola pertanyaan dengan efektif. Template ini membantu mengorganisir dan memprioritaskan tiket, menugaskan tugas, serta memantau kepuasan pelanggan guna memberikan dukungan berkualitas tinggi. Template ini juga menampilkan tugas-tugas yang mendekati status terlambat agar dapat diprioritaskan.
4. Template Permintaan Layanan Pelanggan ClickUp
Dengan Template Permintaan Layanan ClickUp, bisnis dapat mengelola permintaan layanan pelanggan dan masalah teknis secara strategis. Standarisasi permintaan layanan menghilangkan kemungkinan kebingungan atau miskomunikasi sekaligus memastikan penyelesaian yang cepat dan akurat.
Template ini membantu Anda:
- Sederhanakan alur kerja untuk penerimaan permintaan layanan pelanggan
- Prioritaskan permintaan berdasarkan tingkat urgensi dan dampaknya
- Bekerja sama dengan rekan tim dengan mudah untuk menyelesaikan masalah dengan cepat
5. Template Eskalasi Layanan Pelanggan ClickUp
Template Eskalasi Layanan Pelanggan dari ClickUp ini melengkapi layanan dukungan pelanggan. Pelanggan yang tidak puas dengan tingkat layanan yang mereka terima dapat mengeskalasi masalah tersebut secara terorganisir, sementara perusahaan dapat menandai masalah tersebut dan menanganinya sebagai prioritas.
Dan masih banyak lagi! Anda bahkan dapat menggunakan ClickUp Brain untuk membuat templat kustom jika templat yang ada belum cukup.
Siap untuk Meningkatkan Kualitas Layanan Anda?
Kecerdasan buatan dan layanan pelanggan adalah pasangan yang sangat cocok.
Menerapkan teknologi AI dalam layanan pelanggan dapat meningkatkan retensi pelanggan, membantu agen manusia, meningkatkan semangat kerja dan produktivitas karyawan, memberikan dukungan yang dipersonalisasi, serta menghasilkan wawasan berbasis data.
Anda dapat menerapkan AI dalam layanan pelanggan dengan berbagai cara—mulai dari chatbot hingga alat analisis sentimen. Kami telah membagikan panduan enam langkah sederhana yang akan membantu Anda mengintegrasikan AI ke dalam operasional layanan pelanggan.
Sekarang Anda sudah mengetahui cara menggunakan AI dalam layanan pelanggan dan cara memilih alat AI yang sesuai. Anda dapat memilih solusi AI khusus untuk fungsi-fungsi tertentu atau cukup menggunakan ClickUp agar ClickUp Brain dapat mengintegrasikan AI ke seluruh operasional Anda. Pilihan terakhir akan menjadi pilihan yang lebih bijak, karena memberikan fleksibilitas dan skalabilitas.
Daftar di ClickUp untuk melihat bagaimana Anda dapat mengubah layanan pelanggan Anda!