Di era transformasi digital, pelanggan berharap memperoleh layanan multisaluran 24/7 dari perusahaan. Perusahaan perlu mengimbangi permintaan ini dengan menyediakan dukungan layanan mandiri otomatis yang dipersonalisasi.
Chatbot tradisional banyak digunakan di organisasi dan perusahaan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang terus berkembang. Namun, keluhan umum dari pelanggan yang berkomunikasi dengan bot adalah mereka terkadang gagal memahami konteks percakapan. Organisasi dapat menggunakan bot suara & chatbot AI, yang juga dikenal sebagai AI percakapan, untuk mengatasi masalah ini.
AI percakapan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan membantu mengembangkan chatbot yang lebih cerdas dan mahir dalam memahami serta merespons bahasa manusia. Tidak seperti chatbot tradisional, chatbot AI tidak berbasis aturan; chatbot ini dilatih dengan melibatkan jutaan percakapan dan terus mempelajari setiap percakapan.
Dalam panduan ini, kami akan mulai dengan menjelaskan apa itu AI percakapan dan cara kerjanya. Kemudian kami akan membahas berbagai jenis AI percakapan, manfaat potensial, dan tantangan dalam mengimplementasikan teknologi ini ke dalam pengalaman pelanggan Anda. Terakhir, kami akan menjelajahi contoh-contoh AI percakapan dalam kehidupan nyata dan memandu Anda mengenai cara organisasi Anda dapat memanfaatkan teknologi ini secara maksimal.
Untuk memulai dari dasar-dasarnya, mari kita mendefinisikan AI percakapan dan menyelami empat komponen utamanya.
Apa itu AI percakapan?
Teknologi AI percakapan memungkinkan seseorang melakukan percakapan dengan mesin layaknya berbicara dengan orang lain. Untuk mencapai hal ini, AI percakapan menggunakan berbagai teknologi seperti pembelajaran mesin (machine learning/ML) dan pemrosesan bahasa alami (natural language processing/NLP). Semakin banyak orang menggunakannya, bot ini menjadi lebih pintar dan lebih baik dalam memahami apa yang dimaksud orang serta memprediksi apa yang akan mereka katakan selanjutnya.
Komponen AI percakapan
1. Pembelajaran Mesin (ML)
Pembelajaran Mesin (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang menggunakan berbagai algoritma dan model statistik untuk mengidentifikasi pola serta membuat prediksi. Pembelajaran mesin merupakan elemen penting AI percakapan. ML memungkinkan sistem untuk terus belajar dari data yang dikumpulkannya serta meningkatkan pemahaman dan respons terhadap bahasa manusia. AI percakapan sering menggunakan pembelajaran yang diawasi, pembelajaran yang tidak diawasi, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf, di antara subjenis ML lainnya.
2. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) melibatkan transformasi data tak terstruktur ke dalam format yang dapat dibaca mesin dan memprosesnya untuk menghasilkan respons yang sesuai. Teknik NLP ini melibatkan lingkaran umpan balik yang berkelanjutan dengan pembelajaran mesin, yang memungkinkan penyempurnaan berkelanjutan algoritma yang merupakan komponen pembangun AI percakapan.
NLP sangat penting untuk AI percakapan karena memungkinkan sistem untuk memahami masukan pengguna dan menghasilkan respons yang relevan. Ada empat proses utama untuk memahami bahasa manusia:
- Pembuatan masukan: Pembuatan masukan adalah proses menghasilkan masukan baru untuk sistem AI percakapan. Pengguna dapat memberikan masukan melalui situs web atau aplikasi dalam bentuk teks, ucapan, atau keduanya.
- Analisis masukan: Analisis maksud dilakukan untuk menentukan makna dan maksud dari masukan pengguna. Jika masukan berbasis teks, AI percakapan akan menggunakan pemahaman bahasa alami (NLU) untuk menguraikan konten masukan dan memastikan tujuannya. Dalam hal masukan suara, NLU akan menggunakan campuran pengenalan ucapan otomatis (automatic speech recognition/ASR) dan pemahaman bahasa alami (NLU) untuk menguraikan pesan.
- Manajemen dialog: Manajemen dialog mengendalikan alur percakapan, termasuk apakah akan melakukan klarifikasi atau mengambil jeda. Fungsi ini dibentuk oleh Pembuatan Bahasa Alami (Natural Language Generation/NLG). AI percakapan menggunakan manajemen dialog untuk melacak percakapan serta menentukan informasi apa saja yang sudah diterima dan masih dibutuhkan. Akibatnya, sistem dapat melanjutkan percakapan dengan mengajukan pertanyaan atau menawarkan detail yang lebih banyak.
- Pembelajaran penguatan: Pembelajaran penguatan adalah melatih sistem untuk mengambil keputusan mandiri dengan memberi penghargaan atau menghukum perilaku tertentu. Sistem ini diberi sebuah tujuan, dan menggunakan berbagai strategi untuk menyelesaikan tugas. Untuk setiap keputusan yang diambil memperoleh skor, yang bergantung pada seberapa efisien keputusan tersebut membantunya menyelesaikan misi. Skor ini digunakan dalam NLP untuk menerima koreksi dan belajar dari pengalamannya sehingga dapat memberikan jawaban yang lebih baik dalam interaksi selanjutnya.
3. Penambangan data
Penambangan data mengekstraksi informasi yang dapat digunakan dari jumlah data yang sangat besar. Penambangan data digunakan dalam AI percakapan untuk menemukan pola dan wawasan dari data percakapan yang dapat digunakan pengembang untuk meningkatkan fungsionalitas sistem. Meskipun memiliki banyak kesamaan ciri dengan pembelajaran mesin, penambangan data merupakan metode untuk mengidentifikasi properti yang tidak diketahui, berbeda dengan pembelajaran mesin, yang fokus untuk menghasilkan prediksi berdasarkan data terbaru.
4. Pengenalan ucapan otomatis (ASR)
Pengenalan ucapan otomatis merupakan komponen AI untuk percakapan berbasis suara. ASR memungkinkan sistem untuk memahami masukan suara manusia, menyaring kebisingan latar belakang, menggunakan ucapan ke teks untuk mengurangi pertanyaan, dan menyimulasikan respons layaknya manusia. Ada dua jenis perangkat lunak ASR – Dialog terarah dan percakapan bahasa alami.
Dialog terarah merupakan ASR versi lebih sederhana yang dapat menjawab pertanyaan dasar ya/tidak. Percakapan bahasa alami merupakan ASR versi lebih rumit dan lebih baik yang menyimulasikan percakapan manusia yang sebenarnya.
Bagaimana cara kerja AI percakapan?
AI percakapan menggabungkan berbagai teknologi untuk memahami, memberi reaksi, serta belajar dari setiap pertemuan, termasuk pengenalan ucapan otomatis (ASR), pemrosesan bahasa alami (NLP), manajemen dialog canggih (ADM), dan pembelajaran mesin (ML).
NLP dan menafsirkan masukan pengguna
Tahap pertama dalam AI percakapan adalah memahami masukan pengguna. NLP memungkinkan sistem untuk memeriksa masukan dari manusia dan memperoleh makna darinya. Sistem ini menggunakan beberapa metode NLP, di antaranya tokenisasi, penguraian, dan analisis semantik, untuk memahami struktur serta maksud masukan pengguna.
Manajemen dialog dan pelacakan konteks
Setelah sistem memahami masukan dari pengguna, manajemen dialog melacak konteks percakapan dan menetapkan maksud pengguna. Ini memungkinkan sistem untuk memahami kebutuhan pengguna dan merespons dengan benar. Selain itu, sistem ini menggunakan pemantauan konteks agar dialog tetap pada jalurnya dan memahami kebutuhan pengguna saat ini.
Mengenali maksud pengguna dan mencari tahu tujuan mereka
Tahap berikut ini menetapkan maksud atau tujuan pengguna berdasarkan masukan dari pengguna. Setelah permintaan dibuat menggunakan NLP, berbagai model pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin akan mengambil alih. Pemahaman bahasa alami (NLU) mengacu pada serangkaian teknik yang memungkinkan AI percakapan menentukan maksud (atau topik) yang benar dari sebuah permintaan serta mengekstrak informasi tambahan yang dapat digunakan untuk memicu tindakan tambahan, seperti konteks, preferensi akun, dan ekstraksi entitas.
Menghasilkan respons menggunakan TTS atau respons teks
Setelah maksud pengguna teridentifikasi, sistem akan merespons. Sistem ini menggunakan manajemen dialog untuk membangun jawaban berdasarkan pemahamannya terhadap maksud teks. Pembuatan bahasa alami (NLG), elemen lain NLP, mengatur respons dan mengubahnya menjadi format yang dapat dipahami manusia.
Aplikasi ini mengirimkan respons dalam bentuk teks atau memanfaatkan sintesis ucapan atau teks ke ucapan (TTS) untuk menyampaikannya melalui modalitas suara.
Pembelajaran dan penyempurnaan berkelanjutan melalui data serta umpan balik pengguna
Fase ketiga adalah terus belajar dari masukan dan data pengguna serta menyempurnakan sistem. Sistem ini menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk belajar dari interaksi pengguna dan menyempurnakannya seiring waktu berjalan. Ini memungkinkan sistem untuk memperbaiki akurasi dan efektivitasnya secara bertahap.
Jenis-jenis AI percakapan
Berbagai jenis AI percakapan memiliki kemampuan, kekuatan, dan batasan yang berbeda. Mari kita pelajari beberapa jenis AI percakapan yang paling umum.
1. Chatbot AI
Chatbot yang didukung teknologi AI adalah program perangkat lunak yang menyimulasikan interaksi pesan layaknya manusia dengan pelanggan. Pesan ini dapat diintegrasikan ke dalam media sosial, layanan pesan, situs web, aplikasi seluler bermerek, dan lainnya. Chatbot AI sering digunakan untuk tugas-tugas mudah seperti menyampaikan informasi atau membantu pengguna melakukan berbagai tindakan administratif tanpa harus berpindah ke saluran lain. Chatbot AI terbukti merupakan solusi yang sangat baik bagi merek-merek yang ingin meningkatkan dukungan, keterlibatan, dan retensi pelanggan.
2. Bot yang diaktifkan suara
Bot suara adalah perangkat lunak yang didukung teknologi AI sehingga memungkinkan penelepon menggunakan suara mereka untuk menjelajahi sistem respons suara interaktif (IVR). Bot suara dapat digunakan untuk layanan dan bantuan pelanggan serta mengotomatiskan penjadwalan janji temu dan operasi pemrosesan pembayaran.
3. Asisten suara interaktif
Asisten suara interaktif (IVA) adalah sistem AI percakapan yang dapat menafsirkan instruksi dan pertanyaan yang diucapkan menggunakan pengenalan suara serta pemrosesan bahasa alami. IVA memungkinkan pengoperasian bebas genggam dan memberikan metode yang lebih alami serta intuitif untuk mendapatkan informasi dan menyelesaikan aktivitas.
AI percakapan vs. chatbot: Apa perbedaannya?
Chatbot tradisional hanya dapat melakukan aktivitas terbatas, seperti memahami serta merespons masukan pengguna, menggunakan balasan yang telah ditulis sebelumnya dan algoritma berbasis aturan. Chatbot banyak digunakan untuk layanan dan bantuan pelanggan, menjawab pertanyaan dasar, serta menyelesaikan transaksi. Situs web, media sosial, aplikasi seluler, dan layanan pengiriman pesan semuanya dapat menggunakan chatbot.
Chatbot yang didukung teknologi AI dan sistem yang lebih canggih dimasukkan dalam kategori AI percakapan yang lebih besar. Chatbot membutuhkan AI percakapan untuk meningkatkan kapasitasnya dalam memahami bahasa manusia, menyediakan interaksi pengguna dua arah yang lebih personal, dan memenuhi ekspektasi klien modern.
Tantangan utama dengan chatbot tradisional
Meskipun AI percakapan memiliki potensi untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi, masih ada beberapa keterbatasan yang harus diatasi. Mari kita lihat sejumlah tantangan utama dalam AI percakapan.
1. Pemahaman dan pemrosesan bahasa alami
Memahami dan menangani bahasa alami merupakan salah satu masalah penting dalam AI percakapan. Karena bahasa alami itu rumit dan tidak kentara, bisa jadi sulit bagi sistem untuk memahami serta menafsirkannya dengan benar. Makna di balik kata-kata serta konteks percakapan harus dipahami oleh algoritma NLP, dan ini bisa menjadi tantangan tersendiri.
2. Memahami konteks dan menjaga percakapan yang selaras dengan AI
Mempertahankan keselarasan dalam diskusi dan memahami konteks dialog merupakan tantangan bagi AI percakapan. Konteks dan tujuan pengguna dapat beragam dalam setiap percakapan, sehingga menyulitkan sistem untuk memahami apa yang diminta pengguna. Algoritma juga sulit untuk mengenali kapan sebuah obrolan telah berakhir dan kapan belum.
3. Mengenali dan mengelola beberapa maksud
Selama percakapan dunia nyata dengan chatbot AI, pengguna dapat mengomunikasikan beberapa maksud atau tujuan dalam satu pernyataan. Seorang pengguna dapat, misalnya, meminta informasi tentang produk dan diskon. Karena sistem AI percakapan harus dapat memahami dan menangani semua permintaan pengguna, mengidentifikasi serta mengelola beragam maksud bisa jadi sulit.
4. Mengelola ambiguitas dan menentukan maksud pengguna yang sebenarnya
Bahasa alami sering bersifat ambigu. Ini dapat ditafsirkan dengan berbagai cara, sehingga menyulitkan AI percakapan untuk mengelola ambiguitas dan memastikan tujuan pengguna yang sebenarnya.
Sistem AI percakapan sering menggunakan metode seperti pemahaman bahasa alami, pemodelan konteks, dan pembelajaran mesin untuk mengatasi kesulitan-kesulitan ini dengan mencoba menyimpulkan tujuan sebenarnya dari kata-kata serta tindakan pengguna.
5. Menghasilkan balasan yang jujur dan menarik
Salah satu kesulitan mendasar AI percakapan adalah membuat balasan yang autentik dan menarik. Sistem harus dapat menghasilkan balasan yang akurat dan membantu sekaligus tetap terdengar alami serta layaknya manusia. Ini menjadi tantangan tersendiri karena sistem harus memahami konteks percakapan dan maksud pengguna untuk membalas dengan tepat.
Mengapa AI percakapan penting dan manfaatnya
Di dunia serba digital saat ini, AI percakapan menjadi semakin penting dalam kehidupan sehari-hari. Beberapa alasan utama mengapa AI percakapan sangat penting untuk kesuksesan bisnis yang fokus pada pelanggan – layanan pelanggan yang lebih baik dan tersedia setiap saat, peningkatan efisiensi, aksesibilitas yang lebih baik, hiperpersonalisasi, dan efektivitas biaya. Singkatnya, AI percakapan merevolusi cara manusia berinteraksi dengan teknologi, menjadikannya lebih intuitif, mudah diakses, dan efisien.
Beberapa keuntungan AI percakapan antara lain biaya operasional lebih rendah, waktu penanganan cepat, hasil lebih tinggi, dan layanan pelanggan yang jauh lebih baik. Mari kita bahas beberapa manfaat AI percakapan yang paling signifikan dan cara teknologi ini dapat membantu perusahaan tetap kompetitif.
Cara platform AI percakapan dapat membantu
Dengan platform AI percakapan, tantangan-tantangan yang dijelaskan di atas dapat dikurangi secara drastis. Platform AI percakapan mempercepat pengujian dan pelatihan model AI.
Platform AI percakapan mengurangi panggilan masuk yang sangat banyak dengan mengotomatiskan panggilan berulang sehingga agen dukungan pelanggan Anda dapat fokus pada pertanyaan rumit yang berujung pada penghematan biaya dan produktivitas. Platform AI percakapan yang canggih akan menawarkan solusi tanpa kode dengan komponen seret dan lepas siap pakai yang dapat membantu Anda membuat chatbot dengan cepat.
Selain itu, platform AI percakapan menawarkan analisis pengguna dan pemantauan untuk memahami cara pengguna berinteraksi dengan model AI, menunjukkan bidang-bidang yang perlu diperbaiki, serta terus meningkatkan pengalaman pengguna.
Contoh AI percakapan
Beberapa contoh AI percakapan adalah chatbot dan asisten virtual seperti Alexa, Siri, Google Assistant, Cortana, dll. Asisten ini memahami bahasa alami dan maksud pengguna untuk menawarkan respons yang dipersonalisasi.
Tidak seperti chatbot tradisional yang mampu memberikan jawaban yang telah dibuat sebelumnya untuk pertanyaan yang diajukan dengan cara tertentu, asisten percakapan memahami bahasa alami dan maksud pengguna guna menawarkan respons yang dipersonalisasi untuk menyelesaikan pertanyaan rumit pelanggan. Beberapa contoh AI percakapan adalah:
- Contoh chatbot AI: Banyak perusahaan menggunakan chatbot AI seperti Yellow.ai untuk memberikan layanan dan bantuan pelanggan. Chatbot biasanya ditemukan di berbagai saluran, termasuk situs perdagangan elektronik, media sosial, dan bahkan melalui aplikasi pengiriman pesan populer seperti Facebook Messenger dan WhatsApp.
- Contoh bot yang diaktifkan suara: Bot yang diaktifkan suara terhubung ke sistem IVR yang dipicu masukan pengguna untuk berbagai bidang penggunaan, mulai dari meminta faktur dan riwayat pembelian hingga menyampaikan informasi melalui FAQ. Contoh umum yang mungkin pernah Anda temui adalah sistem IVR yang digunakan bank untuk membantu konsumen mengelola akun mereka, termasuk memeriksa saldo akun, membayar tagihan, serta melaporkan kartu kredit yang hilang atau dicuri.
- Contoh asisten suara interaktif: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri, dan Microsoft Cortana merupakan contoh penting asisten suara interaktif yang mampu melakukan percakapan layaknya manusia melalui saluran suara.
Bidang penggunaan AI percakapan
Ada beberapa aplikasi bisnis yang memungkinkan untuk AI percakapan. Mari kita lihat beberapa penggunaan AI percakapan paling menarik yang digunakan perusahaan untuk melibatkan pelanggan dan meningkatkan alur kerja menggunakan percakapan manusia dengan AI.
- Otomatisasi dukungan pelanggan: AI percakapan dapat mengotomatiskan pekerjaan layanan pelanggan seperti menjawab pertanyaan yang sering diajukan, menyelesaikan masalah teknis, dan memberikan detail tentang barang dan layanan. Ini dapat membantu perusahaan memberikan layanan kepada pelanggan sepanjang waktu dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara umum.
- Otomatisasi keterlibatan pelanggan: AI percakapan dapat meningkatkan keterlibatan pelanggan dengan menawarkan pengalaman yang disesuaikan serta berinteraksi dengan pelanggan kapan pun, di mana pun, di berbagai saluran, dan dalam berbagai bahasa.
- Otomatisasi perdagangan percakapan: Mengotomatiskan tugas-tugas yang terkait dengan perdagangan percakapan, seperti membuat saran produk, merespons pertanyaan konsumen, dan menyelesaikan transaksi, dapat dilakukan dengan AI percakapan. Perusahaan dapat memanfaatkan hal ini untuk meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan dan mendorong penjualan.
- Otomatisasi SDM: Dengan AI percakapan, tugas-tugas SDM seperti penjadwalan wawancara, merespons permintaan informasi karyawan, serta memberikan detail tentang tunjangan dan kebijakan, semuanya dapat diotomatiskan. Departemen SDM dapat melakukan hal ini untuk menghemat waktu dan meningkatkan pengalaman karyawan.
- Otomatisasi ITSM: Selain itu, AI percakapan dapat digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas manajemen layanan TI, termasuk menyelesaikan masalah teknis, memberikan detail tentang layanan TI, dan memantau perkembangan permintaan layanan TI.
Cara memulai dengan AI percakapan
Sekarang setelah Anda memahami secara menyeluruh AI percakapan, manfaat, dan kekurangannya, mari jelajahi langkah-langkah untuk memperkenalkan AI percakapan ke dalam organisasi Anda dengan segera.
1. Pertimbangkan tujuan jangka panjang perusahaan Anda
Langkah pertama dalam menerapkan AI percakapan adalah mempertimbangkan tujuan jangka panjang perusahaan Anda. Apa yang ingin Anda capai dengan AI percakapan? Bagaimana Anda membayangkannya dapat membantu perusahaan Anda?
Menentukan tujuan jangka panjang dapat menjamin bahwa inisiatif AI percakapan Anda selaras dengan strategi bisnis Anda. Pastikan Anda mengajukan pertanyaan yang tepat dan memastikan tujuan strategis Anda sebelum memulai.
2. Identifikasi target audiens Anda
Setelah menentukan tujuan jangka panjang, langkah selanjutnya adalah menentukan target audiens Anda. Siapa yang akan berkomunikasi dengan sistem AI percakapan Anda? Apa preferensi dan kebutuhan mereka?
Karyawan, pelanggan, dan mitra hanyalah segelintir individu yang dilayani perusahaan Anda. Memahami target audiens dapat membantu Anda merancang sistem AI percakapan yang sesuai dengan kebutuhan mereka sekaligus memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa.
3. Mulai dengan memikirkan tujuan akhir
Mulailah sistem AI percakapan Anda dengan awal yang baik dan tujuan yang jelas. Apa yang ingin Anda capai dari sistem AI percakapan? Jenis interaksi apa yang ingin Anda aktifkan? Informasi seperti apa yang ingin Anda tawarkan? Dengan memberikan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini, Anda dapat menciptakan visi yang jelas untuk sistem AI percakapan dan memastikan bahwa sistem tersebut memenuhi tujuan jangka panjang Anda.
4. Pilih platform yang tepat
Setelah memiliki visi yang jelas untuk sistem AI percakapan Anda, langkah selanjutnya adalah memilih platform yang tepat. Ada beberapa platform untuk AI percakapan, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Pilih platform yang mendukung interaksi yang ingin Anda fasilitasi dan memenuhi permintaan audiens target Anda.
Anda juga dapat bermitra dengan platform otomatisasi pengalaman total generasi berikutnya seperti Yellow.ai untuk membuat chatbot multibahasa yang didukung teknologi AI dan DynamicNLP™ hanya dengan beberapa klik.
5. Mulai membangun bot pertama Anda
Setelah Anda memutuskan platform yang tepat, sekarang saatnya membangun bot pertama Anda. Mulai dengan bot yang belum sempurna yang dapat mengelola jumlah interaksi terbatas dan secara bertahap tambahkan kemampuan tambahan. Uji bot Anda dengan sampel kecil pengguna untuk mengumpulkan umpan balik dan melakukan penyesuaian.
Terus evaluasi dan tingkatkan bot dari waktu ke waktu untuk menjamin bot Anda mencapai tujuan jangka panjang dan menawarkan pengalaman pengguna yang luar biasa.
Tingkatkan pengalaman pelanggan Anda dengan alat bantu AI percakapan yang tepat
AI percakapan dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menawarkan pendekatan alami dan intuitif bagi pelanggan untuk terhubung dengan perusahaan. Pelanggan dapat memperoleh dukungan, menyelesaikan aktivitas, serta mendapatkan informasi yang mereka inginkan melalui percakapan, sehingga meningkatkan kepuasan dan keterlibatan pengguna. AI percakapan menjadi semakin kuat dan berharga karena pembelajaran mesin, pemodelan konteks, serta perkembangan pemahaman bahasa alami.
Jika Anda ingin meningkatkan pengalaman pelanggan, tidak perlu mencari selain di platform AI percakapan Yellow.ai. Yellow.ai menyediakan seperangkat alat dan kemampuan komprehensif untuk membantu Anda mengembangkan pengalaman AI percakapan yang produktif serta menarik. Minta demo sekarang juga untuk melihat cara AI percakapan dapat membantu perusahaan dan pelanggan Anda.
