Apa yang dimaksud dengan chatbot?

Chatbot dapat membantu pengguna menemukan informasi dengan merespons pertanyaan dan permintaan secara instan—melalui input teks, input audio, atau keduanya—tanpa perlu campur tangan manusia atau penelitian manual.

Teknologi chatbot kini sudah jamak, dapat ditemukan di berbagai tempat mulai dari speaker pintar di rumah dan SMS, WhatsApp, dan Facebook Messenger yang digunakan konsumen, hingga aplikasi perpesanan untuk pekerjaan seperti Slack. Evolusi terbaru dari chatbot AI, yang sering disebut sebagai “asisten virtual cerdas” atau “agen virtual”, tidak hanya dapat memahami percakapan yang berjalan bebas melalui penggunaan model bahasa yang canggih, tetapi juga mampu mengotomatiskan tugas-tugas yang relevan. Bersama dengan asisten virtual cerdas sisi konsumen yang banyak dikenal—seperti Siri dari Apple, Amazon Alexa, Gemini dari Google, dan ChatGPT dari OpenAI—makin banyak juga agen virtual yang banyak digunakan dalam konteks perusahaan untuk membantu pelanggan dan karyawan.

Untuk meningkatkan kekuatan aplikasi yang sudah digunakan, chatbot yang dirancang dengan baik dapat diintegrasikan ke dalam perangkat lunak yang sudah digunakan oleh organisasi. Misalnya, chatbot dapat ditambahkan ke Microsoft Teams untuk membuat dan menyesuaikan hub yang produktif tempat konten, alat, dan anggota berbaur untuk berbicara, bertemu, dan berkolaborasi.

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari data organisasi yang ada, chatbot tingkat perusahaan dapat diintegrasikan dengan sistem yang penting dan mengelola alur kerja di dalam dan di luar sistem CRM. Chatbot dapat menangani tindakan waktu nyata yang rutin seperti perubahan kata sandi, hingga alur kerja multi-langkah yang kompleks dengan melibatkan beberapa aplikasi. Selain itu, analitik percakapan dapat menganalisis dan mengekstrak wawasan dari percakapan bahasa alami, biasanya antara pelanggan yang berinteraksi dengan bisnis melalui chatbot dan asisten virtual.

Kecerdasan buatan juga dapat menjadi alat yang ampuh untuk mengembangkan strategi pemasaran percakapan. Chatbot AI tersedia untuk memberikan layanan pelanggan 24/7 dan dapat menggali wawasan tentang pola interaksi dan pembelian pelanggan Anda guna mendorong percakapan yang lebih menarik, serta memberikan pengalaman digital yang lebih konsisten dan dipersonalisasi di seluruh saluran web dan pesan Anda.

Chatbot paling awal pada dasarnya adalah program FAQ interaktif, yang mengandalkan serangkaian pertanyaan umum dengan jawaban yang sudah ditulis sebelumnya. Karena tidak dapat menafsirkan bahasa alami, FAQ ini umumnya mengharuskan pengguna untuk memilih kata kunci dan frasa sederhana untuk melanjutkan percakapan. Chatbot tradisional yang sederhana tersebut tidak dapat memproses pertanyaan yang rumit, atau menjawab pertanyaan sederhana yang belum diprediksi oleh pengembang.

Seiring waktu, algoritma chatbot menjadi mampu melakukan pemrograman berbasis aturan yang lebih kompleks dan bahkan pemrosesan bahasa alami, sehingga kueri pelanggan dapat diekspresikan dalam bentuk percakapan. Ini memunculkan jenis chatbot baru, yang sadar akan konteks dan dibekali dengan machine learning untuk terus mengoptimalkan kemampuannya dalam memproses dan memprediksi kueri dengan benar seiring lebih banyak paparan bahasa manusia yang diterimanya.

Chatbot AI modern sekarang menggunakan natural language understanding (NLU) untuk memahami arti input terbuka dari pengguna, mengatasi berbagai hal mulai dari kesalahan pengetikan hingga masalah penerjemahan. Alat AI canggih kemudian memetakan makna tersebut ke "maksud" spesifik yang diinginkan pengguna untuk ditindaklanjuti oleh chatbot dan menggunakan AI percakapan untuk merumuskan respons yang sesuai. Teknologi AI ini memanfaatkan machine learning dan pembelajaran mendalam—elemen-elemen AI yang berbeda, dengan beberapa perbedaan yang kecil—untuk mengembangkan basis pengetahuan yang makin mendetail dari pertanyaan dan respons yang dikembangkan menggunakan interaksi pengguna. Kecanggihan ini, yang memanfaatkan kemajuan terbaru dalam model bahasa besar (LLM), telah menyebabkan peningkatan kepuasan pelanggan dan aplikasi chatbot yang lebih serbaguna.

Waktu yang dibutuhkan untuk membangun chatbot AI dapat bervariasi berdasarkan tumpukan teknologi dan alat pengembangan yang digunakan, kompleksitas chatbot, fitur yang diinginkan, ketersediaan data—dan apakah chatbot perlu diintegrasikan dengan sistem, database, atau platform lain. Dengan platform yang ramah pengguna dan tanpa kode/dengan kode rendah, chatbot AI dapat dibangun lebih cepat.

Istilah chatbot, chatbot AI, dan agen virtual sering digunakan secara bergantian, yang dapat menyebabkan kebingungan. Meskipun teknologi yang dirujuk oleh istilah-istilah ini berkaitan erat, tetapi ada perbedaan kecil yang menghasilkan perbedaan penting dalam kemampuan masing-masing.

Chatbot adalah istilah yang paling inklusif dan menjadi payung istilahnya. Perangkat lunak apa pun yang menyimulasikan percakapan manusia, baik didukung oleh navigasi menu gaya decision tree tradisional yang kaku maupun AI percakapan yang mutakhir, adalah chatbot. Chatbot dapat ditemukan di hampir semua saluran komunikasi, mulai dari telepon, media sosial, hingga aplikasi dan situs web tertentu.

Chatbot AI adalah chatbot yang menggunakan berbagai teknologi AI, mulai dari machine learning—terdiri dari algoritma, fitur, dan kumpulan data—yang mengoptimalkan respons dari waktu ke waktu, hingga pemrosesan bahasa alami (NLP) dan natural language understanding (NLU) yang menafsirkan pertanyaan pengguna secara akurat dan mencocokkannya dengan maksud tertentu. Kemampuan pembelajaran mendalam mendorong chatbot AI menjadi lebih akurat seiring waktu, yang kemudian memungkinkan manusia untuk berinteraksi dengan chatbot AI dengan cara yang lebih alami dan luwes tanpa mengalami kesalahpahaman.

Agen virtual adalah evolusi lebih lanjut dari perangkat lunak chatbot AI yang tidak hanya menggunakan AI percakapan untuk menyempurnakan diri lewat dialog dan pembelajaran mendalam seiring waktu, tetapi juga sering kali memasangkan teknologi AI tersebut dengan otomatisasi proses robotik (RPA) dalam satu antarmuka untuk bertindak secara langsung sesuai dengan keinginan pengguna tanpa campur tangan manusia lebih lanjut.

Sebagai ilustrasi untuk perbedaannya, bayangkan bahwa pengguna ingin tahu tentang cuaca esok hari. Dengan chatbot tradisional, pengguna dapat menggunakan frasa spesifik “beri tahu saya ramalan cuaca.” Chatbot mengatakan hujan kan turun. Dengan chatbot AI, pengguna dapat bertanya, “Seperti apa cuaca besok?” Chatbot, menafsirkan pertanyaan dengan benar, mengatakan hujan akan turun. Dengan agen virtual, pengguna dapat bertanya, "Seperti apa cuaca besok?" - dan agen virtual tidak hanya memprediksi hujan besok, tetapi juga menawarkan untuk menyetel alarm lebih awal guna memperhitungkan keterlambatan akibat hujan di perjalanan pagi hari.

Konsumen menggunakan chatbot AI untuk berbagai macam tugas, mulai dari berinteraksi dengan aplikasi seluler hingga menggunakan perangkat yang dibuat khusus seperti termostat cerdas dan peralatan dapur pintar. Penggunaan bisnis juga sama beragamnya: Pemasar menggunakan chatbot yang didukung AI untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan dan memperlancar operasi e-commerce; tim TI dan SDM menggunakannya untuk memungkinkan layanan mandiri karyawan; pusat kontak mengandalkan chatbot untuk memperlancar komunikasi yang masuk dan mengarahkan pelanggan ke sumber daya.

Chatbot AI percakapan dapat mengingat percakapan dengan pengguna dan memasukkan konteks ini ke dalam interaksi mereka. Ketika dikombinasikan dengan kemampuan otomatisasi termasuk otomatisasi proses robotik (RPA), pengguna dapat menyelesaikan tugas-tugas kompleks melalui pengalaman chatbot. Dan jika pengguna tidak senang dan perlu berbicara dengan manusia, transisi dapat dilakukan dengan lancar. Setelah transisi, agen dukungan langsung dapat mengakses riwayat percakapan chatbot lengkap.

Antarmuka percakapan juga dapat bervariasi. Chatbot AI biasanya digunakan dalam aplikasi perpesanan media sosial, platform perpesanan mandiri, situs web dan aplikasi eksklusif, dan bahkan pada panggilan telepon (yang juga dikenal sebagai respons suara terintegrasi, atau IVR).

Contoh penggunaan umum meliputi: 

• Bantuan yang tepat waktu dan selalu aktif untuk masalah layanan pelanggan atau sumber daya manusia .

• Rekomendasi yang dipersonalisasi dalam konteks e-commerce.

• Mempromosikan produk dan layanan dengan pemasaran chatbot.

• Mendefinisikan bidang dalam formulir dan aplikasi keuangan. 

• Penjadwalan pemberian obat dan janji temu untuk kantor perawatan kesehatan.

• Pengingat otomatis untuk tugas berbasis waktu atau lokasi.

Kemampuan chatbot AI untuk secara akurat memproses bahasa alami manusia dan mengotomatiskan layanan yang dipersonalisasi pada akhirnya menciptakan manfaat yang jelas bagi bisnis dan pelanggan.

Tingkatkan interaksi pelanggan dan loyalitas merek
Sebelum munculnya chatbot, setiap pertanyaan, masalah, atau keluhan pelanggan—besar maupun kecil—membutuhkan respons manusia. Secara alami, masalah pelanggan di waktu tertentu atau bahkan mendesak terkadang muncul di luar jam kerja, selama akhir pekan atau selama hari libur. Namun, mempekerjakan staf departemen layanan pelanggan untuk memenuhi permintaan yang tidak dapat diprediksi, siang atau malam, adalah langkah yang mahal dan sulit.

Saat ini, chatbot dapat secara konsisten mengelola interaksi pelanggan 24x7 sambil terus meningkatkan kualitas respons dan menekan biaya. Chatbot mengotomatiskan alur kerja dan membebaskan karyawan dari tugas-tugas yang berulang. Chatbot juga dapat menghilangkan waktu tunggu yang lama untuk dukungan pelanggan berbasis telepon, atau bahkan waktu tunggu yang lebih lama untuk email, obrolan, dan dukungan berbasis web, karena mereka tersedia segera untuk sejumlah pengguna sekaligus. Itu adalah pengalaman pengguna yang luar biasa—dan pelanggan yang puas lebih cenderung menunjukkan loyalitas merek.

Mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi operasional
Mempekerjakan staf di pusat dukungan pelanggan sepanjang waktu itu mahal. Sama halnya, waktu yang dihabiskan untuk menjawab pertanyaan yang berulang-ulang (dan pelatihan yang diperlukan untuk membuat jawaban yang konsisten) juga mahal. Banyak perusahaan luar negeri menawarkan pengalihdayaan untuk fungsi-fungsi ini, tetapi melakukan hal itu menimbulkan biaya yang signifikan dan mengurangi kontrol atas interaksi merek dengan pelanggannya.

Namun, chatbot dapat menjawab pertanyaan 24 jam sehari, tujuh hari seminggu. Ini dapat memberikan lini dukungan pertama yang baru, melengkapi dukungan selama periode puncak, atau menghilangkan pertanyaan berulang yang menjemukan agar manusia dapat berfokus pada masalah yang lebih kompleks. Chatbot dapat membantu mengurangi jumlah pengguna yang membutuhkan bantuan manusia, membantu bisnis lebih efisien dalam menambah staf untuk memenuhi permintaan yang meningkat atau permintaan di luar jam kerja.

Hasilkan prospek dan puaskan pelanggan
Chatbot dapat membantu perolehan prospek penjualan dan meningkatkan tingkat konversi. Sebagai contoh, pelanggan yang menjelajahi situs web untuk suatu produk atau layanan mungkin memiliki pertanyaan tentang fitur, atribut, atau paket yang berbeda. Chatbot dapat memberikan jawaban-jawaban ini secara langsung, membantu pelanggan untuk melakukan pembelian. Untuk pembelian yang lebih kompleks dengan saluran penjualan multilangkah, chatbot dapat mengajukan pertanyaan kualifikasi prospek dan bahkan menghubungkan pelanggan secara langsung dengan agen penjualan yang terlatih.

Keuntungan dari chatbot dapat menjadi kerugian jika platform, pemrograman, atau data yang salah digunakan. Chatbot AI tradisional dapat memberikan layanan pelanggan yang cepat, tetapi memiliki keterbatasan. Banyak yang mengandalkan sistem berbasis aturan yang mengotomatiskan tugas dan memberikan respons yang telah ditentukan untuk pertanyaan pelanggan.

Chatbot AI generatif yang lebih baru dapat menimbulkan risiko keamanan, dengan ancaman kebocoran data, masalah kerahasiaan dan tanggung jawab yang tidak memenuhi standar, kompleksitas kekayaan intelektual, perizinan sumber data yang tidak lengkap, serta ketidakpastian privasi dan kepatuhan terhadap hukum internasional. Dengan kurangnya input data yang tepat, terdapat risiko “halusinasi” yang berkelanjutan, yaitu memberikan jawaban yang tidak akurat atau tidak relevan yang mengharuskan pelanggan meneruskan percakapan ke saluran lain.

Keamanan dan kebocoran data adalah risiko jika informasi sensitif pihak ketiga atau internal perusahaan dimasukkan ke dalam chatbot AI generatif—menjadi bagian dari model data chatbot yang dapat dibagikan kepada orang lain yang mengajukan pertanyaan yang relevan. Hal ini dapat menyebabkan kebocoran data dan melanggar kebijakan keamanan organisasi.

Memilih platform chatbot yang tepat dapat memiliki hasil yang signifikan bagi bisnis dan pengguna. Pengguna mendapatkan manfaat dari dukungan langsung yang selalu aktif, sedangkan bisnis dapat memenuhi harapan dengan lebih baik tanpa menghabiskan biaya untuk mengatur staf.

Misalnya, perusahaan e-commerce dapat menggunakan chatbot untuk memberikan informasi lebih mendetail kepada pelanggan yang melihat-melihat tentang produk yang menarik bagi mereka. Departemen SDM dari organisasi perusahaan mungkin meminta pengembang untuk menemukan chatbot yang dapat memberi karyawan akses terintegrasi ke semua manfaat layanan mandiri mereka. Insinyur perangkat lunak mungkin ingin mengintegrasikan chatbot AI langsung ke dalam produk kompleks mereka.

Apa pun kasus atau proyeknya, berikut adalah lima praktik terbaik dan kiat untuk memilih platform chatbot.

1. Pilihlah solusi yang dapat mencapai tujuan saat ini tanpa membatasi ekspansi di masa depan. Mengapa tim menginginkan chatbot-nya sendiri? Bagaimana tujuan ini ditangani saat ini, dan tantangan apa yang mendorong kebutuhan akan chatbot? Apakah chatbot menawarkan templat untuk membantu organisasi meningkatkan dan mendiversifikasi penawaran chatbot di masa depan, atau apakah tim lain perlu mengembangkan sesuatu yang berbeda dari nol? Apakah antarmuka memungkinkan desain chatbot yang unggul? Apakah harga memungkinkan ekspansi internal yang efisien?
   
   
2. Pahami dampak AI terhadap pengalaman pelanggan. Chatbot adalah ekspresi merek. AI yang tepat tidak hanya dapat secara akurat memahami apa yang dibutuhkan pelanggan dan bagaimana kebutuhan tersebut disampaikan, tetapi juga dapat merespons dengan cara non-robotik yang membuat bisnis dipandang positif. Tanpa alat bantu AI yang tepat, chatbot hanyalah FAQ yang terlihat canggih.
   
   
3. Tanyakan apa yang diperlukan untuk mengembangkan, melatih, dan meningkatkan chatbot seiring waktu. Apakah organisasi memerlukan sesuatu yang sederhana dan siap pakai, atau akses API yang canggih untuk penerapan khusus? AI tidak melatih dirinya sendiri. Organisasi memerlukan pemahaman yang jelas tentang konten apa yang akan dibuat sebelumnya dan apa yang perlu dibuat sendiri. Beberapa chatbot menawarkan kemampuan untuk menggunakan log obrolan dan transkrip historis untuk membuat maksud ini, sehingga menghemat waktu. Mereka yang menggunakan machine learning juga dapat secara otomatis menyesuaikan dan meningkatkan respons seiring waktu.
   
   
4. Carilah cara untuk terhubung dengan, bukan menggantikan, investasi yang sudah ada. Sering kali, saluran atau teknologi baru terlihat akan menggantikan yang sudah mapan. Namun sebaliknya, mereka hanya menjadi media lainnya yang harus dikelola oleh organisasi. Chatbot yang terhubung ke saluran ini dan sistem kasus pelanggan dapat memberikan yang terbaik dari kedua teknologi: Memodernisasi pengalaman pelanggan sekaligus lebih akurat dalam mengarahkan pengguna ke informasi dan individu yang dapat memecahkan masalah mereka.
   
   
5. Tentukan apakah chatbot memenuhi persyaratan penerapan, skalabilitas, dan keamanan. Setiap organisasi dan industri memiliki persyaratan dan kebutuhan kepatuhan yang unik, jadi penting untuk memiliki kriteria yang jelas. Banyak chatbot yang dikirimkan melalui cloud untuk memanfaatkan pembelajaran dan hasil dari percakapan pelanggan lain, jadi jika ini membutuhkan solusi on-premise atau lingkungan penyewa tunggal, jumlah penyedia yang tersedia jauh lebih sedikit. Penting juga untuk memahami apakah data digunakan dan bagaimana caranya, karena hal ini dapat berdampak besar dalam industri dengan regulasi yang ketat.