Studi kasus berikut meneliti perusahaan teknologi yang berspesialisasi dalam pengalaman pelanggan di semua sektor. Perusahaan ini membantu klien di berbagai industri untuk meningkatkan CX mereka melalui konsultasi dan layanan yang disesuaikan. Mereka tidak hanya memberikan konsultasi tetapi juga membantu menerapkan strategi baru untuk memperkuat budaya CX yang ada, yang bertujuan untuk meningkatkan loyalitas pelanggan.
Dalam kasus khusus ini, klien perusahaan teknologi terlibat dalam pengiriman peralatan kesehatan dan memfasilitasi pembelian bagi penyedia layanan kesehatan. Peran saya adalah membantu perusahaan teknologi ini dalam memenuhi kebutuhan kliennya. Perusahaan teknologi ini menghadapi beberapa tantangan, termasuk memastikan aksesibilitas pelanggan dan mengelola tenaga kerja yang kewalahan karena tuntutan beban kerja yang tinggi. Studi kasus ini menyoroti penerapan solusi chatbot untuk mengatasi tantangan ini dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan dan kepuasan pelanggan.
Tantangannya
Sebelum menerapkan chatbot, perusahaan menghadapi beberapa tantangan dengan sistem dukungan pelanggan yang ada.
Masalah Utama: Sistem IVR dan Pencarian Database yang Tidak Efisien
Masalah utamanya adalah ketergantungan pada sistem Interactive Voice Response (IVR) yang mengharuskan pelanggan menekan angka di keyboard ponsel mereka untuk mengarahkan percakapan ke penyedia tertentu. Setelah terhubung, penyedia harus mencari secara manual melalui database mereka untuk menemukan produk yang cocok untuk pelanggan. Proses ini memakan waktu, karena penyedia menghabiskan banyak waktu mencari produk untuk direkomendasikan. Metode ini memperlambat waktu respons dan berdampak pada kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Ketidakmampuan Memberikan Dukungan Pelanggan 24/7
Selain itu, perusahaan kesulitan menyediakan dukungan pelanggan 24/7, sehingga sulit melayani klien di luar jam kerja reguler. Pelanggan kini mengharapkan dukungan sepanjang waktu, dan kegagalan memenuhi harapan ini dapat menyebabkan ketidakpuasan dan berkurangnya retensi pelanggan.
Permintaan Berulang dalam Jumlah Besar Membebani Agen Manusia
Tingginya volume pertanyaan yang berulang-ulang juga membuat agen manusia kewalahan, sehingga menghalangi mereka untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih produktif. Mengatasi tugas yang berulang melalui alat seperti chatbot dapat meringankan beban kerja perwakilan, memungkinkan mereka berkonsentrasi pada tugas lain yang meningkatkan produktivitas.
Kurangnya Pilihan Layanan Mandiri untuk Pelanggan
Di era layanan pelanggan saat ini, terdapat peningkatan preferensi terhadap opsi layanan mandiri. Perusahaan yang tidak memiliki opsi ini berisiko tertinggal dalam hal retensi dan pertumbuhan pelanggan, karena pesaing yang menawarkan layanan mandiri mempunyai peluang lebih besar untuk berkembang. Memberikan pilihan layanan mandiri kepada pelanggan dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas mereka secara signifikan.
Proses Pembuatan Prospek dan Kualifikasi yang Tidak Efisien
Perwakilan layanan pelanggan juga bertanggung jawab untuk menghasilkan prospek, menciptakan minat pada barang dan jasa tambahan. Peran ganda dalam memberikan bantuan produk dan menghasilkan prospek tidak efisien. Chatbot dapat menyederhanakan perolehan prospek, memungkinkan perwakilan untuk lebih fokus dalam mengubah prospek menjadi penjualan.
Kesulitan dalam Mempertahankan Pengalaman Merek yang Konsisten di Berbagai Saluran
Di era digital, pelanggan berinteraksi dengan perusahaan melalui berbagai saluran komunikasi, termasuk panggilan telepon, email, platform media sosial, dan obrolan online. Mempertahankan pengalaman merek yang konsisten di seluruh saluran ini menjadi tantangan seiring berjalannya waktu. Memastikan bahwa pelanggan menerima pengalaman yang terpadu dan konsisten, apa pun salurannya, sangat penting untuk loyalitas merek.
Dengan menerapkan chatbot, perusahaan bertujuan untuk mengubah proses ini. Penyedia layanan kesehatan kini dapat berbicara secara alami melalui telepon, sehingga AI dapat mengenali masalahnya sebelum menghubungkan mereka ke agen. Pada saat operator menjawab, mereka akan melihat daftar produk yang telah ditentukan sebelumnya di layar komputer mereka, dipilih berdasarkan deskripsi awal penyedia layanan kesehatan. Hal ini menghilangkan kebutuhan operator untuk melakukan pencarian melalui database, sehingga secara signifikan mengurangi waktu respons dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan serta kepuasan pelanggan.
Solusinya
Perusahaan subjek memutuskan untuk menerapkan solusi chatbot untuk mengatasi tantangan ini. Chatbot ini menggunakan AI dan mampu:
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk Memahami Pertanyaan Pelanggan
NLP mengatur pertanyaan dari pelanggan dan mengambil informasi yang relevan untuk agen, memungkinkan pencarian cepat untuk sumber daya berdasarkan informasi yang diberikan. Chatbot juga dapat merespons dengan cara yang mirip manusia, memberikan bantuan sementara agen manusia memantau dan mengambil alih jika diperlukan. Alat API seperti Dialogflow dan Cleverbot menggunakan NLP untuk memberikan dukungan yang akurat dan menciptakan dialog “mirip manusia”.
Respons Otomatis untuk Pertanyaan Umum (FAQ)
Respons FAQ otomatis mengurangi jumlah pertanyaan berulang yang diterima agen, sehingga memberi mereka lebih banyak waktu untuk menyelesaikan masalah kompleks. Fitur ini juga meningkatkan pilihan layanan mandiri, memungkinkan pelanggan mendapatkan respons instan tanpa menunggu agen manusia. Contoh alat API yang menyediakan respons otomatis untuk FAQ mencakup Freshchat.
Integrasi yang Mulus dengan Sistem yang Ada
Chatbot terintegrasi dengan sistem yang ada untuk mencegah silo informasi dan menjaga pengalaman merek yang konsisten di seluruh platform. Alat API seperti Tidilo, Intercom, Hubspot, Zendesk, Drift, Wati, DialogFlow, Flow XO, Freshchat, dan Chatfuel membantu dalam integrasi sistem.
Kehadiran Multisaluran
Membuat omnichannel membantu memantau berbagai saluran komunikasi, mengurangi waktu respons, dan meningkatkan tingkat keterlibatan. Ini juga membantu mempertahankan pengalaman merek yang konsisten. Interkom adalah contoh API yang memfasilitasi kehadiran omnichannel.
Kemampuan Menghasilkan Prospek dan Kualifikasi
Chatbot membantu menghasilkan prospek dengan berinteraksi dengan pelanggan, mempelajari preferensi mereka, dan memberi tahu mereka tentang produk dan layanan yang sesuai dengan minat mereka. Data ini dikirimkan ke sistem CRM, menciptakan profil pelanggan untuk interaksi di masa depan. Alat API seperti Freshchat dan Hubspot mendukung perolehan dan kualifikasi prospek.
Serahkan ke Agen Manusia untuk Pertanyaan Kompleks
Chatbot diprogram untuk meneruskan pertanyaan kompleks ke agen manusia, memungkinkan mereka fokus pada tugas yang memerlukan campur tangan manusia. Bekerja dengan chatbot meningkatkan produktivitas sekaligus meningkatkan keterlibatan dan kepuasan. Freshchat adalah contoh API yang memfasilitasi serah terima ini.
Personalisasi dan Kesadaran Konteks
Chatbot menyesuaikan pengalaman unik untuk setiap pelanggan dengan memantau preferensi dan menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Fitur ini meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Alat API seperti Hubspot dan Cleverbot membantu mempersonalisasi respons.
Proses Implementasi
Peran kami dalam proyek ini meliputi merancang peta jalan yang komprehensif, mendefinisikan lanskap kompetitif, dan memastikan keunikan solusi. Kami juga mengadakan lokakarya untuk mempersiapkan perusahaan menghadapi proses implementasi, menentukan sumber daya yang diperlukan, ROI, dan Total Biaya Kepemilikan.
Perencanaan dan Pengembangan Strategi
Prosesnya dimulai dengan mengidentifikasi tantangan perusahaan dan fitur-fitur yang diinginkan untuk chatbot, diikuti dengan meneliti program perangkat lunak yang selaras dengan kebutuhan perusahaan.
Integrasi dengan Sistem dan Platform yang Ada
Memastikan kompatibilitas dengan sistem yang ada sangatlah penting. Penelitian tambahan dilakukan untuk menemukan perangkat lunak yang terintegrasi dengan baik dengan sistem saat ini. Alat API memfasilitasi berbagi data selama integrasi, memastikan sinkronisasi dan perlindungan data yang tepat.
Pelatihan dan Kustomisasi Chatbot
Setelah terintegrasi, chatbot dilatih untuk berfungsi sebagai perwakilan perusahaan dan mengatasi tantangan yang teridentifikasi. Penyesuaian mencakup pemrograman tanggapan otomatis terhadap FAQ.
Pengujian dan Optimasi
Pengujian melibatkan pemantauan integrasi dan fungsionalitas chatbot. Fungsi-fungsi utama, seperti NLP, dievaluasi, dan pengalaman pelanggan dinilai. Masalah yang teridentifikasi telah diatasi untuk mengoptimalkan chatbot sebelum penerapan publik, menyempurnakannya untuk meningkatkan metrik kepuasan pelanggan.
Peluncuran dan Penerapan di Berbagai Saluran
Setelah pengujian berhasil, chatbot disebarkan untuk kepentingan umum dan diintegrasikan ke dalam saluran komunikasi terpilih. Pemantauan pasca penerapan memastikan kinerja yang konsisten dan kemampuan beradaptasi untuk pembaruan di masa mendatang.
Hasil dan Dampak
Tak lama setelah menerapkan chatbot, perusahaan melihat hasil positif:
- Peningkatan kepuasan pelanggan dan metrik keterlibatan sebesar 10% – 20%
- Peningkatan efisiensi operasional dan penghematan biaya
- Peningkatan perolehan prospek dan tingkat konversi sebesar 3% – 5%
- Mengurangi waktu respons dan meningkatkan tingkat resolusi sekitar 20%
- Pengalaman merek yang konsisten di berbagai saluran
Selama proyek ini, saya bertanggung jawab untuk merancang peta jalan dan metrik. Namun, ada orang lain yang menerapkan solusi chatbot.
Kesimpulan
Perusahaan subjek memulai proyek untuk mengimplementasikan chatbot untuk mengatasi tantangan mereka, khususnya dalam dukungan pelanggan. Chatbot meringankan banyak masalah, bekerja sama dengan agen manusia untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan CX. Sejak penerapannya, perbaikan signifikan telah terlihat, menyoroti pentingnya memahami permasalahan perusahaan dan menemukan solusi teknologi seimbang yang meningkatkan produktivitas dan kepuasan pelanggan.
Artikel Mengubah Dukungan Pelanggan dengan Implementasi Chatbot Berbasis AI berasal dari Arek Skuza.
