Ringkasan eksekutif
Mulailah perjalanan melalui lanskap AI yang terus berkembang dalam layanan pelanggan dengan panduan komprehensif kami. Blog ini menguraikan sembilan strategi ampuh untuk mengintegrasikan AI guna mengubah layanan pelanggan Anda dari tradisional menjadi luar biasa. Pelajari bagaimana memanfaatkan teknologi yang digerakkan oleh AI seperti chatbot, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan analisis sentimen menyederhanakan operasi dan melambungkan kepuasan pelanggan ke tingkat yang lebih tinggi. Dengan wawasan dalam menjaga efisiensi biaya, memberikan dukungan cepat, meningkatkan loyalitas pelanggan, dan mengurangi kelelahan agen, temukan peran penting AI dalam menata ulang layanan pelanggan untuk era modern.
Harus-baca terkait:
- Otomatisasi layanan pelanggan – Panduan lengkap
- 10 Jenis layanan pelanggan yang harus Anda ketahui
- Perangkat lunak layanan pelanggan: Cara memilih yang terbaik
- Layanan pelanggan yang baik: Cara memberikan [+10 Contoh]
Introduction
Bayangkan sebuah dunia di mana menunggu ditahan menjadi peninggalan masa lalu, di mana setiap interaksi pelanggan bukan hanya transaksi tetapi perjalanan yang dipersonalisasi. Ini bukanlah gambaran sekilas tentang masa depan yang jauh; ini adalah realitas layanan pelanggan yang ditingkatkan AI saat ini. Dalam iklim bisnis saat ini, di mana setiap suara pelanggan dapat memperkuat merek Anda atau menantang reputasi Anda, AI dalam layanan pelanggan merupakan keharusan strategis. Dengan 72% konsumen mengharapkan layanan yang lebih cepat dibandingkan sebelumnya, model panggilan dan respons tradisional dengan cepat dikalahkan oleh kemampuan AI untuk menawarkan dukungan langsung dan disesuaikan.
Tren terkini menggarisbawahi pentingnya adaptasi. Statistik menunjukkan bahwa 78% agen layanan melaporkan perjuangan untuk menyeimbangkan kecepatan dengan kualitas telah meningkat sejak tahun 2020. Ini berkontribusi pada tingkat pergantian sektor jasa sebesar 19%. Namun, di tengah tantangan ini terdapat peluang yang didukung oleh AI. Dari chatbot yang mengurangi waktu resolusi sebesar 30% hingga wawasan berbasis AI yang meningkatkan skor CSAT, buktinya sangat meyakinkan. Saat kami mengeksplorasi bagaimana AI membentuk kembali esensi layanan pelanggan, terbukti bahwa menggunakan teknologi AI bukan hanya tentang mengimbangi kecepatan. Adaptasi chatbot AI adalah tentang mengatur kecepatan, mengubah setiap interaksi pelanggan menjadi peluang untuk menyenangkan dan mempertahankan.
Apa itu AI dalam layanan pelanggan?
AI dalam layanan pelanggan seperti memiliki pembantu yang super efisien dan maha tahu di tim Anda. Ini adalah teknologi yang dapat mengobrol dengan pelanggan, menyelesaikan masalah mereka, dan membuat mereka bahagia, semuanya tanpa manusia perlu turun tangan. Ini bukan hanya tentang robot yang menjawab telepon; ini tentang sistem cerdas yang belajar dari setiap interaksi, menjadi lebih baik dalam membantu pelanggan setiap saat. Mereka seperti pahlawan super tak terlihat untuk dukungan pelanggan, bekerja tanpa lelah di latar belakang.
Pikirkan AI sebagai senjata rahasia bisnis Anda untuk layanan pelanggan. Ini menangani hal-hal rutin dengan cepat, seperti menjawab pertanyaan umum atau menyelesaikan masalah mudah. Artinya, tim manusia Anda dapat fokus pada masalah rumit yang memerlukan sentuhan pribadi. Selain itu, AI tidak lelah atau perlu istirahat. Itu ada 24/7, memastikan pelanggan Anda mendapatkan bantuan kapan pun mereka membutuhkannya.
Dampaknya? Pelanggan yang lebih bahagia karena mendapatkan bantuan instan. Karyawan yang lebih bahagia juga, karena tugas yang berulang tidak menghambat mereka. Dan untuk bisnis, itu berarti memberikan layanan terbaik tanpa menghabiskan anggaran. AI dalam layanan pelanggan bukan hanya masa depan; itulah yang membuat bisnis menonjol saat ini. Ini semua tentang memberi pelanggan layanan yang lancar dan cepat yang terasa pribadi, bahkan ketika AI mendukungnya.
Statistik AI-in-CX utama
Mengenai AI dalam pengalaman pelanggan (CX), jelas bahwa teknologi ini membentuk kembali seluruh bidang. Ketika dunia usaha berupaya memenuhi dan melampaui ekspektasi pelanggan mereka yang terus berkembang, AI merupakan alat penting dalam upaya ini.
Berikut adalah beberapa statistik menarik yang menggarisbawahi kekuatan transformatif AI di CX:
1. Otomatisasi meningkat: Pada tahun 2025, otomatisasi mungkin akan menangani 70% dari semua transaksi layanan digital di tempat kerja. Ini merupakan lompatan signifikan dari 30% saat ini (Yahoo Finance). Pergeseran ini menandakan tren besar menuju efisiensi dan kecepatan dalam operasi layanan pelanggan.
2. Dampak finansial AI generatif: Bloomberg Intelligence memperkirakan bahwa cakupan finansial AI generatif akan meroket, dengan pendapatan diperkirakan mencapai $1,3 triliun pada tahun 2032. Angka yang mengejutkan ini menyoroti potensi ekonomi dan minat investasi pada teknologi AI.
3. Percepatan pasca-COVID: Pandemi ini telah menjadi katalisator penerapan AI, dengan 50% perusahaan meningkatkan inisiatif AI mereka pasca-COVID (Harvard Business Review). Akselerasi yang cepat ini menggarisbawahi peran AI dalam beradaptasi dan mengatasi tantangan kontemporer.
4. Transformasi tenaga kerja: Dengan 50 juta karyawan yang saat ini bekerja dalam dukungan pelanggan, integrasi AI menjanjikan peningkatan dalam pemberian layanan dan juga perubahan signifikan dalam dinamika tenaga kerja dan persyaratan keterampilan (Yahoo Finance).
5. Penghematan biaya melalui chatbot AI: Chatbot bukan hanya tentang kenyamanan; mereka juga tentang efisiensi biaya. Juniper Research memperkirakan bahwa chatbot AI akan menghemat $11 miliar di berbagai sektor dengan menyediakan solusi otomatis di bidang ritel, perawatan kesehatan, dan keuangan.
Statistik ini melukiskan gambaran masa depan di mana AI bukan hanya upgrade opsional tetapi komponen mendasar dari strategi layanan pelanggan. Dorongan menuju otomatisasi, dikombinasikan dengan insentif ekonomi dan kebutuhan yang disebabkan oleh tantangan global, menempatkan AI sebagai landasan inisiatif pengalaman pelanggan modern.
Apa manfaat AI dalam layanan pelanggan?
Teknologi AI muncul sebagai kekuatan transformatif dalam dunia layanan pelanggan yang serba cepat, membawa efisiensi dan inovasi ke garis depan operasi bisnis. Di sini, kami merinci keuntungan inti dari mengintegrasikan AI ke dalam kerangka layanan pelanggan, menyoroti bagaimana hal itu merevolusi interaksi dan harapan.
1. AI menjaga biaya tetap rendah
Dalam upaya mencapai efisiensi operasional, AI menonjol sebagai pelopor penghematan biaya. Model layanan pelanggan tradisional sering membutuhkan sumber daya manusia yang signifikan untuk mengelola pertanyaan, yang mengarah ke biaya tenaga kerja yang lebih tinggi. Namun, dengan mengintegrasikan solusi AI seperti chatbot dan sistem otomatis, bisnis dapat menangani volume interaksi pelanggan yang lebih besar tanpa meningkatkan jumlah staf secara proporsional. Pergeseran ini mengurangi biaya overhead dan juga merealokasi sumber daya manusia ke tugas-tugas yang lebih kompleks dan bernuansa, sehingga meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.
2. AI memberikan dukungan yang cepat dan konsisten
Pelanggan modern mengharapkan bantuan segera dan dapat diandalkan. Ini adalah permintaan bahwa teknologi AI menyatu dengan efisiensi yang tak tertandingi. Sistem yang didukung AI memberikan respons instan terhadap pertanyaan pelanggan, menghilangkan waktu tunggu dan memastikan tingkat kualitas layanan yang konsisten. Kedekatan dan keandalan ini meningkatkan pengalaman pelanggan. Selain itu, menumbuhkan loyalitas dan kepuasan.
3. AI meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan
Salah satu manfaat utama AI dalam layanan pelanggan adalah kemampuannya untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan secara signifikan. Alat layanan pelanggan yang digerakkan oleh AI mahir dalam mempersonalisasi interaksi berdasarkan data historis, memprediksi kebutuhan pelanggan, dan memberikan solusi yang disesuaikan dengan preferensi individu. Pendekatan yang dipersonalisasi ini menyelesaikan masalah secara efisien dan juga menciptakan rasa nilai dan kepedulian di antara pelanggan.
Baca terkait: Bagaimana cara meningkatkan kepuasan pelanggan di tahun 2024?
4. AI mengurangi kelelahan agen
Kelelahan agen menimbulkan tantangan yang signifikan dalam industri layanan pelanggan. Ini sering kali dihasilkan dari tugas yang berulang dan manajemen kueri bervolume tinggi. Teknologi AI mengatasi masalah ini dengan mengotomatiskan pertanyaan rutin dan menyediakan alat bagi agen untuk mempercepat proses penyelesaian. Selain meringankan beban kerja, hal ini juga memungkinkan agen untuk fokus pada isu-isu yang lebih menarik dan kompleks. Hasilnya, chatbot AI meningkatkan kepuasan kerja dan mengurangi turnover.
Baca terkait: Agen AI: jenis, manfaat, dan contoh
7 Contoh AI dan otomatisasi dalam layanan pelanggan
Memanfaatkan kekuatan transformatif AI dan otomatisasi dalam dukungan pelanggan dapat membuka tingkat efisiensi dan koneksi baru dengan pelanggan. Teknologi-teknologi ini membentuk kembali lanskap layanan pelanggan, menjadikan setiap interaksi lebih intuitif dan personal.
Mari kita jelajahi tujuh contoh inovatif yang menyoroti peran AI dan otomatisasi dalam meningkatkan dukungan pelanggan.
1. AI chatbot
Pelanggan saat ini mengharapkan tanggapan instan terhadap pertanyaan mereka, sebuah permintaan yang dapat membanjiri tim dukungan tradisional. AI chatbots masuk sebagai garis pertahanan pertama. Mereka menawarkan jawaban real-time untuk pertanyaan umum (FAQ) dan juga bahkan memecahkan masalah yang lebih rumit. Hasilnya, mereka meningkatkan pengalaman pelanggan sekaligus memungkinkan agen manusia untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks.
Misalnya, chatbot AI dapat langsung memberikan informasi saldo akun, mengurangi waktu tunggu, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dunia usaha mendapat manfaat dari pengurangan biaya operasional dan peningkatan efisiensi.
Baca terkait: Chatbot Layanan Pelanggan – Manfaat dan Contoh
2. Pemrosesan bahasa alami (NLP)
Tantangan untuk menguraikan bahasa manusia dalam pertanyaan pelanggan sering kali membuat sistem tradisional tersandung. Namun, teknologi NLP memberikan AI kemampuan tidak hanya untuk mendengar tetapi juga untuk memahami dan terlibat dalam percakapan dengan pelanggan. Terobosan ini berarti bisnis kini dapat menawarkan dukungan yang tidak hanya efisien namun juga benar-benar sesuai dengan kebutuhan pelanggan.
Baca terkait: Manfaat Natural Language Processing (NLP) di seluruh industri
Misalnya, sebuah perusahaan teknologi inovatif yang memanfaatkan NLP dalam alat layanan pelanggannya melaporkan peningkatan signifikan dalam akurasi pemecahan masalah. Ini bukan sekedar perbaikan; ini merupakan lompatan menuju membuat setiap pelanggan merasa didengar dan dipahami pada tingkat yang lebih dalam.
3. Pengenalan wajah dan suara
Di dunia digital, memverifikasi identitas pelanggan dengan cepat dan aman masih merupakan tantangan penting. Teknologi pengenalan wajah dan suara menawarkan cara mulus untuk mengautentikasi identitas pelanggan tanpa kata sandi atau pertanyaan keamanan yang rumit. Ini menyederhanakan proses dukungan sambil memastikan keamanan.
Bacaan terkait: Otomatisasi suara yang tak tertandingi – AI tidak pernah terdengar begitu manusiawi
Misalnya, sebuah perusahaan telekomunikasi yang memperkenalkan pengenalan suara untuk verifikasi pelanggan memangkas waktu otentikasi secara signifikan. Ini secara signifikan meningkatkan pengalaman panggilan pelanggan dengan menghilangkan kebutuhan akan berbagai pertanyaan keamanan.
4. Respon suara interaktif (IVR)
Sistem IVR tradisional sering menyebabkan frustrasi pelanggan karena pemahaman mereka yang terbatas dan jalur respons yang kaku. Namun, sistem IVR modern yang didukung oleh AI dapat memahami perintah suara yang kompleks dan menawarkan interaksi yang lebih alami dan fleksibel. Hal ini memungkinkan bisnis untuk secara efisien mengarahkan panggilan ke departemen yang sesuai atau memberikan bantuan segera.
Misalnya, penyedia layanan kesehatan memperbarui sistem IVR-nya dengan kemampuan AI. Hal ini mengakibatkan penurunan panggilan yang salah rute dan peningkatan nyata dalam kepuasan pasien karena penanganan panggilan yang lebih cepat dan akurat.
5. Asisten virtual cerdas (IVA)
Menyediakan layanan pelanggan yang dipersonalisasi dan proaktif dalam skala besar adalah tugas yang menakutkan bagi bisnis. IVA, lebih maju dari chatbots, dapat melakukan percakapan canggih, membuat rekomendasi, dan bahkan mengantisipasi kebutuhan pelanggan berdasarkan data historis. Hasilnya, IVA memungkinkan bisnis memberikan pengalaman layanan yang sangat personal.
Pertimbangkan platform e-niaga yang memanfaatkan IVA. Perusahaan akan mengamati peningkatan tingkat konversi. Itu karena asisten akan memberikan saran belanja yang tepat waktu dan dipersonalisasi, yang secara signifikan akan meningkatkan perjalanan pelanggan.
Baca terkait: Proses langkah demi langkah untuk membangun asisten virtual yang cerdas
6. Solusi swalayan
Pelanggan sering kali lebih memilih untuk menyelesaikan masalah sendiri tetapi tidak memiliki alat untuk melakukannya secara efektif. Dengan solusi layanan mandiri berbasis AI, seperti FAQ dinamis dan bilah pencarian cerdas, bisnis dapat memberdayakan pelanggan untuk menemukan jawaban atas pertanyaan mereka dengan cepat dan mudah.
Pertimbangkan perusahaan perangkat lunak yang menerapkan solusi layanan mandiri. Perusahaan akan menyaksikan pengurangan tiket dukungan rutin. Ini akan memungkinkan tim mereka untuk mendedikasikan lebih banyak waktu untuk mengatasi masalah yang kompleks dan meningkatkan kualitas layanan secara keseluruhan.
7. Analisis sentimen
Mengukur sentimen pelanggan di berbagai saluran komunikasi merupakan tantangan namun penting untuk meningkatkan layanan dan mengatasi permasalahan secara proaktif. Algoritma analisis sentimen menganalisis teks dari ulasan dan media sosial dan mendukung interaksi untuk mengidentifikasi suasana hati pelanggan dan tingkat kepuasan. Ini memberikan wawasan berharga tentang sentimen secara keseluruhan.
Baca terkait: Analisis sentimen pelanggan pada tahun 2024: Panduan cara
Mari kita perhatikan contoh merek perhotelan. Dengan menggunakan analisis sentimen, merek perhotelan mengidentifikasi dan mengatasi masalah layanan yang ditandai dengan sentimen negatif. Ini akan menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam peringkat online dan umpan balik pelanggan.
Bagaimana cara menggunakan AI untuk meningkatkan layanan pelanggan?
Mengadopsi AI dalam layanan pelanggan lebih dari sekadar merangkul teknologi baru; ini menandakan perubahan transformatif dalam interaksi bisnis-pelanggan. Pergeseran ini diarahkan untuk menyederhanakan proses, memperkaya efisiensi layanan yang diberikan, dan menyesuaikan pengalaman untuk memenuhi kebutuhan pelanggan individu.
Mari kita selidiki sembilan cara strategis bisnis dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk meningkatkan layanan pelanggan mereka.
1. Meningkatkan produktivitas dan efisiensi agen
Agen sering kali menghabiskan banyak waktu untuk tugas yang berulang. Hal ini dapat menyebabkan inefisiensi dan potensi kelelahan. Namun, menerapkan alat AI seperti chatbot Yellow.ai dan sistem perutean cerdas dapat mengotomatiskan pertanyaan rutin dan mengarahkan masalah kompleks ke agen yang sesuai. Selain mempercepat waktu respons, teknologi ini juga memungkinkan agen untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan bermanfaat.
Dengan membebaskan agen dari tugas-tugas monoton, bisnis dapat melihat peningkatan produktivitas dan kepuasan kerja. Misalnya, perusahaan telekomunikasi mungkin menggunakan AI untuk secara otomatis menangani pertanyaan umum pelanggan tentang pembayaran tagihan dan gangguan layanan, sehingga membebaskan agen untuk mengatasi masalah pelanggan yang lebih berbeda.
Baca terkait: AI Agent Assist – Meningkatkan efisiensi dukungan pelanggan
2. Sarankan tindakan proaktif kepada pelanggan
Pelanggan sering mengalami masalah yang tidak dapat mereka selesaikan. Hal ini menyebabkan frustrasi dan potensi kerugian bisnis. AI dapat membantu, karena dapat menganalisis data dan perilaku pelanggan untuk menyarankan solusi proaktif sebelum masalah meningkat. Hal ini dapat mencakup rekomendasi berbasis AI untuk penggunaan produk atau pemeriksaan layanan preemptive.
Keterlibatan proaktif seperti itu dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan secara signifikan. Misalnya, bisnis ritel dapat menggunakan AI untuk menyarankan pembelian tambahan berdasarkan pola pembelian di masa lalu. Ini meningkatkan pengalaman berbelanja.
3. Pastikan layanan sepanjang waktu untuk pelanggan
Memberikan dukungan 24/7 dengan tim manusia memerlukan biaya yang besar dan sumber daya yang intensif. Bisnis dapat menerapkan chatbot AI yang menawarkan respons instan terhadap pertanyaan pelanggan kapan saja sepanjang hari. Ini memastikan ketersediaan layanan berkelanjutan.
Pendekatan ini menjamin bahwa pelanggan menerima dukungan tepat waktu dan meningkatkan kepuasan secara keseluruhan. Misalnya, penyedia layanan kesehatan mungkin menerapkan sistem AI untuk menjawab pertanyaan umum dan menjadwalkan janji temu di luar jam kerja reguler.
4. Memberikan dukungan yang disesuaikan untuk setiap pelanggan
Respons umum dapat membuat pelanggan merasa diremehkan dan diabaikan. Namun, AI dapat membantu dalam mencegah hal yang sama. AI dapat menyesuaikan interaksi dengan memanfaatkan interaksi dan preferensi pelanggan sebelumnya. Personalisasi ini dapat diperluas dari rekomendasi produk yang disesuaikan hingga solusi dukungan yang disesuaikan.
Interaksi yang dipersonalisasi secara signifikan meningkatkan keterlibatan dan loyalitas pelanggan. Misalnya, layanan streaming online dapat menggunakan AI untuk merekomendasikan acara dan film berdasarkan riwayat penayangan pengguna. Ini akan menciptakan pengalaman pengguna yang lebih menarik.
Berdayakan pelanggan Anda dengan pengalaman dukungan yang tiada duanya
5. Mengumpulkan wawasan dari perilaku konsumen
Memahami banyaknya data pelanggan bisa sangat banyak dan memakan waktu. Dengan integrasi AI, bisnis dapat mengurangi waktu resolusi. AI dapat menganalisis interaksi dan umpan balik pelanggan di berbagai saluran untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti mengenai perilaku dan preferensi pelanggan.
Wawasan ini dapat mendorong penyesuaian strategi dan peningkatan layanan. Misalnya, perusahaan perangkat lunak mungkin menggunakan AI untuk menganalisis umpan balik pengguna pada platformnya. Ini akan membantu bisnis mengidentifikasi area untuk peningkatan atau pengembangan fitur baru.
6. Mengembangkan alur kerja operasional yang kuat dan cerdas
Alur kerja yang tidak efisien dapat menyebabkan waktu respons yang lambat dan ketidakpuasan pelanggan. Hal ini selanjutnya dapat menyebabkan churn pelanggan. AI dapat merampingkan alur kerja operasional dengan mengotomatiskan alokasi tugas, penentuan prioritas, dan eksekusi. Hasilnya, dapat memastikan bahwa sumber daya dimanfaatkan secara optimal.
Alur kerja yang disederhanakan dapat secara signifikan mengurangi waktu respons dan meningkatkan kualitas layanan. Misalnya, perusahaan logistik mungkin menggunakan AI untuk mengoptimalkan rute dan jadwal pengiriman. Ini akan meningkatkan efisiensi dan kepuasan pelanggan.
Baca terkait: Alur kerja otomatis AI untuk agen dukungan pelanggan
7. Memberikan dukungan di berbagai bahasa
Menawarkan dukungan multibahasa dapat menjadi tantangan karena hambatan bahasa dan biaya mempekerjakan staf multibahasa. Namun, solusi yang didukung AI menyelesaikan masalah ini dengan mudah. Terjemahan yang didukung AI dan pemrosesan bahasa alami dapat memberikan dukungan yang akurat dan real-time dalam berbagai bahasa.
Kemampuan multibahasa ini membuat layanan dapat diakses oleh khalayak yang lebih luas. Ini juga meningkatkan inklusivitas pelanggan. Misalnya, platform e-niaga internasional dapat menggunakan AI untuk menawarkan dukungan pelanggan dalam berbagai bahasa, sehingga memperluas jangkauan pasarnya.
Baca terkait: Perdagangan digital – Solusi lengkap perdagangan 2024
8. Memfasilitasi pelatihan agen dan proses orientasi
Pelatihan dan orientasi agen baru dapat memakan waktu dan tidak konsisten. Namun, AI dapat menstandardisasi proses pelatihan dengan menawarkan pengalaman belajar yang interaktif dan dipersonalisasi serta mensimulasikan skenario interaksi pelanggan.
Pendekatan ini mempercepat proses pelatihan dan mempersiapkan agen secara lebih efektif untuk peran mereka. Misalnya, perusahaan jasa keuangan mungkin menggunakan simulasi AI untuk melatih agen dalam menangani pertanyaan pelanggan yang kompleks. Ini akan memastikan konsistensi dan kualitas dalam layanan pelanggan.
9. Hemat waktu untuk agen dengan mengotomatiskan pengenalan niat pelanggan
Mengkategorikan pertanyaan pelanggan secara manual bisa lambat dan rentan terhadap kesalahan. Dengan AI, hal ini tidak lagi menjadi masalah. Itu karena AI dapat secara otomatis mengenali niat pelanggan dan mengarahkan pertanyaan ke sumber daya yang paling tepat atau memberikan solusi instan.
Mengotomatiskan proses ini meningkatkan waktu respons dan mengurangi kemungkinan kesalahan rute. Misalnya, perusahaan pendukung TI dapat menggunakan AI untuk mengkategorikan dan merespons masalah teknis umum secara instan. Ini juga akan menyederhanakan proses dukungan.
Studi kasus: Kesuksesan dunia nyata dengan Yellow.ai
Indigo meningkatkan kepuasan pelanggan
Pelajari bagaimana Indigo meningkatkan kepuasan pelanggan hingga 87% dengan otomatisasi AI
Hyundai meningkatkan pendapatan dan meningkatkan layanan pelanggan dengan otomatisasi AI
Jelajahi bagaimana otomatisasi Yellow.ai menghasilkan ~1000 penjualan mobil, tingkat konversi ritel 10%, dan lebih dari 1,4 juta tayangan pengguna
Pelago menata ulang pengalaman pelanggan dengan agen AI percakapan bertenaga AI generatif
Hanya dalam waktu enam minggu setelah ditayangkan, Pelago tidak hanya menerima lebih dari 5.000 pengguna tetapi juga mencapai tingkat defleksi sebesar 50!
Siap menata ulang layanan pelanggan dengan AI? Coba Yellow.ai
Melangkah ke masa depan layanan pelanggan membutuhkan lebih dari sekadar beradaptasi. Hal ini menuntut pendekatan transformatif. Di situlah Yellow.ai melangkah, menjembatani kesenjangan antara metode layanan tradisional dan keterlibatan pelanggan futuristik melalui teknologi AI mutakhir. Suite Yellow.ai, mulai dari sistem Natural Language Processing (NLP) yang canggih hingga pembuat chatbot tanpa kode serbaguna dan Platform Low-Code (LLP) yang komprehensif, dirancang untuk menyederhanakan interaksi pelanggan di saluran mana pun kapan saja.
- solusi NLP: Yellow.ai memanfaatkan kekuatan NLP untuk memahami dan menafsirkan pertanyaan pelanggan dengan cara yang akurat dan relevan secara kontekstual. Ini memastikan interaksi bermakna dan seefektif mungkin.
- AI chatbots: Dengan chatbots AI yang canggih, Yellow.ai menawarkan bisnis kemampuan untuk memberikan dukungan 24/7, menangani serangkaian pertanyaan pelanggan tanpa penundaan. Oleh karena itu, chatbot AI meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan.
- Dukungan multibahasa: Hancurkan hambatan bahasa dengan kemampuan multibahasa Yellow.ai, menawarkan dukungan dalam lebih dari 135 bahasa dan dialek. Ini memastikan bisnis Anda dapat melayani pelanggan secara global tanpa batasan.
- Platform kode rendah: LLP Yellow.ai memungkinkan penyebaran solusi AI secara cepat, sehingga memudahkan bisnis untuk menerapkan dan meningkatkan strategi AI mereka tanpa pengetahuan teknis yang luas.
Siap mengubah layanan pelanggan Anda dengan AI? Pesan demo dengan Yellow.ai hari ini dan rasakan transisi yang mulus ke era dukungan pelanggan yang cerdas.
Pemikiran terakhir
Ingat, AI dalam layanan pelanggan bukan hanya tren sekilas tetapi pergeseran mendasar dalam bagaimana bisnis terhubung dengan dan melayani pelanggan mereka. Perjalanan menuju integrasi AI ke dalam layanan pelanggan dipenuhi dengan peluang untuk meningkatkan efisiensi, mempersonalisasi pengalaman, dan mendefinisikan kembali standar kepuasan pelanggan. Masa depan ada di sini, dan didukung oleh AI. Rangkullah perubahan ini, dan mari kita maju bersama. Sebagai bisnis, jangan menunggu; pengalaman layanan kerajinan yang efisien dan benar-benar luar biasa.
Pertanyaan yang sering diajukan (FAQ)
Bagaimana AI meningkatkan layanan pelanggan?
AI meningkatkan layanan pelanggan dengan memberikan respons cepat, interaksi yang dipersonalisasi, dan dukungan 24/7. Ini memanfaatkan data pelanggan untuk menawarkan solusi yang disesuaikan, secara signifikan meningkatkan pengalaman dan kepuasan pelanggan.
Apakah AI dapat menggantikan agen layanan pelanggan manusia?
Meskipun AI secara signifikan meningkatkan efisiensi dan kemampuan dukungan, AI justru melengkapi dan bukan menggantikan agen manusia. Ini menangani tugas-tugas rutin, memungkinkan agen manusia untuk fokus pada isu-isu kompleks yang membutuhkan empati dan pemahaman yang bernuansa.
Apa jenis umum AI yang digunakan dalam layanan pelanggan?
Layanan pelanggan sering kali menggunakan chatbot AI, NLP untuk memahami dan menghasilkan respons seperti manusia, analisis sentimen untuk mengukur emosi pelanggan, dan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi kebutuhan pelanggan.
Bagaimana AI memahami dan menanggapi pertanyaan pelanggan?
AI menggunakan NLP dan pembelajaran mesin untuk menganalisis dan menafsirkan pertanyaan pelanggan, mengekstraksi maksud dan sentimen. Ini kemudian mencocokkan ini dengan respons atau tindakan yang paling relevan, belajar dari setiap interaksi untuk meningkatkan dari waktu ke waktu.
Bagaimana bisnis dapat menerapkan AI dalam layanan pelanggan mereka?
Bisnis dapat memulai dengan mengintegrasikan chatbot AI untuk pertanyaan umum, menggunakan NLP untuk pemahaman kueri yang lebih baik, dan menggunakan analisis sentimen untuk menyesuaikan interaksi pelanggan. Kolaborasi dengan platform seperti Yellow.ai dapat merampingkan integrasi ini.
Apa tantangan dan keterbatasan AI dalam layanan pelanggan?
Tantangannya termasuk memastikan AI memahami nuansa dalam bahasa dan sentimen, menjaga privasi data, dan mengintegrasikan AI dengan alur kerja agen manusia dengan lancar. Pelatihan dan pembaruan berkelanjutan sangat penting untuk mengatasi tantangan ini.
Bagaimana perasaan pelanggan tentang berinteraksi dengan AI untuk kebutuhan layanan?
Banyak pelanggan menghargai kecepatan dan kenyamanan yang diberikan AI. Namun, kunci kepuasan pelanggan terletak pada menawarkan keseimbangan antara dukungan AI yang efisien dan akses ke agen manusia bila diperlukan, memastikan pengalaman layanan yang dipersonalisasi dan memahami.
