Cara menggunakan AI untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik

Tim layanan pelanggan terus-menerus berada di bawah tekanan. Sementara pelanggan mengharapkan mereka untuk segera merespons dan mengetahui semua jawaban, tim yang terpisah, alur kerja yang tidak jelas, dan data pelanggan yang terfragmentasi di seluruh saluran menambah tantangan yang dihadapi tim pendukung secara berkelanjutan. Mereka membutuhkan alat yang tepat untuk membuat keputusan yang cepat dan efisien serta memberikan jenis layanan pelanggan yang dipersonalisasi yang dibutuhkan dalam lingkungan yang kompetitif saat ini.

Untungnya, inovasi dalam kecerdasan buatan (AI) seperti model pra-terlatih generatif (GPT) dan analitik teks mengubah cara kerja tim layanan pelanggan. Mereka membantu Anda membangun layanan pelanggan kelas dunia dengan melacak dan menyatukan pesan dari berbagai saluran, menciptakan transparansi alur kerja, mengurangi waktu dukungan, dan menentukan wawasan utama tentang apa yang diinginkan—atau tidak—diinginkan pelanggan—dari merek Anda.

Dalam panduan ini, kami akan memberi Anda informasi tentang layanan pelanggan AI dan cara menggunakannya untuk keuntungan Anda. Plus, Anda akan melihat contoh bagaimana perusahaan lain menggunakannya untuk meningkatkan layanan pelanggan mereka.

Apa itu layanan pelanggan AI?

Layanan pelanggan AI adalah penggunaan teknologi AI seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan analisis sentimen untuk memberikan dukungan intuitif yang lebih baik kepada pelanggan saat ini dan di masa mendatang.

Alat layanan pelanggan AI menggunakan jaringan saraf (NN) dan pembelajaran mesin untuk menarik wawasan dari tema dan topik umum dalam interaksi pelanggan dan belajar darinya. Ini, dikombinasikan dengan kemampuan GPT, membuat mereka semakin cerdas dengan waktu dan memberi tim layanan pelanggan konteks yang diperlukan untuk memberikan dukungan yang dipersonalisasi dan tepat waktu.

Manfaat mengintegrasikan AI ke dalam saluran dukungan pelanggan Anda

Layanan pelanggan yang didukung AI membantu bisnis menyempurnakan dan menskalakan fungsi dukungan mereka tanpa membuat agen kewalahan. Berikut adalah tampilan lebih dekat.

Tingkatkan fungsi layanan pelanggan Anda

Menurut laporan The 2023 State of Social Media, 93% pemimpin bisnis percaya bahwa kemampuan AI dan ML akan sangat penting untuk meningkatkan fungsi layanan pelanggan selama tiga tahun ke depan.

Pembelajaran mesin meningkatkan fungsi dukungan di seluruh saluran, termasuk layanan pelanggan media sosial, secara mudah dengan otomatisasi cerdas. Ini termasuk chatbot layanan pelanggan yang langsung merespons dan menyelesaikan masalah, dan tersedia sepanjang waktu.

Teknologi AI seperti NLP juga menganalisis data chatbot untuk mengidentifikasi tema berulang dalam percakapan pelanggan sehingga Anda tahu apa yang paling diingat oleh audiens target Anda.

Berikan layanan pelanggan yang lebih proaktif

Lebih dari 40% pemimpin bisnis yang sama percaya bahwa analisis sentimen adalah salah satu aplikasi AI dan ML yang paling penting, khususnya untuk memahami umpan balik pelanggan dan menanggapi masalah secara waktu nyata.

Algoritme analisis sentimen mengidentifikasi sentimen positif, negatif, dan netral dalam data, sementara pembelajaran mesin membantu memahami sejumlah besar data berbeda dari berbagai saluran.

Gabungan, Anda mendapatkan wawasan utama tentang cara merencanakan tren yang sedang berkembang dan memberikan layanan pelanggan yang proaktif untuk membuat pelanggan senang. Misalnya, dengan data yang relevan, Anda dapat mengetahui kapan harus menjeda iklan yang ditargetkan kepada pelanggan dengan tiket dukungan aktif hingga masalah mereka teratasi.

Tingkatkan dukungan pelanggan dengan mendengarkan media sosial

Menurut penelitian yang sama, 62% pemimpin mengatakan bahwa data media sosial sangat penting untuk fungsi layanan pelanggan mereka. Dan 59% mengatakan mereka berharap untuk lebih mengandalkan data sosial untuk dukungan pelanggan di masa mendatang.

Dari topik yang sedang tren hingga wawasan pesaing, mendengarkan media sosial menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan layanan pelanggan Anda di seluruh saluran.

Alat AI seperti Sprout menganalisis banyak data mendengarkan sosial dalam hitungan menit sehingga Anda dapat membuat keputusan berdasarkan data berdasarkan percakapan yang terjadi seputar merek dan industri Anda. Misalnya, tim layanan pelanggan dapat menggunakan mendengarkan sosial untuk mengatasi cacat produk atau masalah layanan jika mereka melihat keluhan serupa di media sosial.

Tingkatkan kualitas chatbot dukungan pelanggan

Di antara para pemimpin yang disurvei, 41% merasa NLP akan sangat penting dalam meningkatkan interaksi pelanggan melalui asisten virtual dan chatbot cerdas.

Fleksibel dan intuitif, chatbot AI digerakkan oleh NLP, natural language generation (NLG), dan jaringan saraf. Mereka memahami dan mengidentifikasi permintaan pelanggan dengan lebih mudah dan berinteraksi dengan pengguna secara alami, seperti manusia, plus mengingat interaksi tersebut.

Misalnya, mereka dapat mengarahkan pelanggan ke agen langsung di departemen terkait atau meminta lebih banyak informasi untuk memberikan solusi—memberi Anda keseimbangan sempurna antara efisiensi mesin dan keahlian manusia.

5 cara menggunakan AI dalam layanan pelanggan

Berikut adalah lima cara nyata layanan pelanggan AI memberdayakan tim Anda dan melindungi hubungan pelanggan.

1. Siapkan chatbot layanan pelanggan

Chatbot layanan pelanggan AI percakapan dilatih untuk memahami maksud dan sentimen di balik permintaan pelanggan, menjadikannya sangat efisien. Mereka mengobrol dengan pelanggan secara santai untuk menciptakan pengalaman yang lebih manusiawi dan menangani pesan dalam jumlah besar dengan mudah. Setiap interaksi menambahkan kata, frasa, dan topik tren baru ke jaringan saraf mereka untuk referensi di masa mendatang, sehingga mereka dapat menjadi lebih baik dalam menawarkan resolusi yang tepat.

Mengintegrasikan chatbots ke dalam operasi layanan pelanggan Anda membantu pelanggan terhubung dengan Anda di dalam atau di luar jam kerja dan mendapatkan bantuan yang tepat waktu dan efisien bahkan saat staf Anda tidak tersedia.

Misalnya, agen perjalanan online Priceline dan Booking.com memperluas penawaran layanan pelanggan mereka dengan menyertakan AI chatbot, Penny, bekerja sama dengan ChatGPT. Chatbot dapat diakses sebagai pramutamu 24/7, membantu pelanggan menyelesaikan pemesanan dan bertindak sebagai pemandu lokal untuk meningkatkan pengalaman tamu.

Jika Anda lebih suka chatbot berbasis aturan daripada AI, Anda dapat membuatnya dalam beberapa menit menggunakan Pembuat Bot Sprout di akun Twitter dan Facebook Anda. Cukup pilih profil chatbot Anda dan ikuti wizard untuk mendapatkan petunjuk.

Jika Anda memilih untuk menggunakan template, Anda akan mendapatkan pohon keputusan dengan aturan yang telah ditentukan sebelumnya dan opsi skrip yang akan terisi secara otomatis di tahap konfigurasi. Anda juga dapat menambahkan aturan tambahan, menulis salinan khusus untuk respons chatbot Anda, dan menambahkan gambar dan GIF. Setelah diatur, semua percakapan pelanggan akan dialirkan langsung ke Smart Inbox.

2. Analisis sentimen pelanggan

Pelanggan dimanja oleh pilihan dan sulit dipertahankan. Itulah mengapa tim penjualan dan pemasaran bekerja sama dengan layanan pelanggan untuk memahami dan mengatasi hambatan saluran pemasaran tradisional.

Perusahaan seperti TikTok sudah terbiasa dengan fenomena baru ini. Dengan membuat konten yang sangat dipersonalisasi dan keterlibatan yang didorong oleh sentimen pemirsa, mereka menemukan kembali cara pelanggan berinteraksi dengan merek.

Kemampuan AI seperti analisis sentimen menarik wawasan dari ratusan percakapan pelanggan di saluran sosial, alat CRM, chatbot, atau panggilan dukungan pelanggan untuk memunculkan sentimen tersembunyi di berbagai topik (termasuk pesaing Anda). Anda juga mendapatkan metrik tentang perilaku pelanggan, motivasi pembelian, dan kesehatan merek—penting bagi tim layanan pelanggan. Misalnya, mereka mungkin menggunakan data ini untuk memantau tiket dan mengambil langkah yang tepat untuk menghindari eskalasi.

Wawasan ini juga penting untuk tim lintas organisasi, seperti pemasaran dan penjualan, sehingga mereka dapat menyesuaikan upaya mereka untuk memenuhi preferensi pelanggan dengan lebih baik. Pikirkan: Menyesuaikan iklan berdasarkan demografi pelanggan, atau membedakan pesan berdasarkan wawasan pesaing dari mendengarkan sosial.

Sprout memungkinkan Anda untuk melacak dan menganalisis sentimen penyebutan sosial Anda di berbagai jaringan dan platform ulasan seperti Twitter, Instagram, Facebook, dan Google Bisnisku.

Anda dapat mempersempit pencarian sentimen dengan kata kunci atau dalam kueri tertentu termasuk keluhan, pujian, dan pengalaman pelanggan tertentu, semuanya di satu tempat. Gunakan widget analisis sentimen untuk memantau penyebutan positif, negatif, dan netral secara real time atau lacak perubahan sentimen dari waktu ke waktu.

3. Personalisasi interaksi pelanggan dengan cepat

Pelanggan tidak ingin tanpa nama—mereka ingin memiliki hubungan pribadi dengan merek Anda. Dan layanan pelanggan yang empati dan dipersonalisasi sangat penting untuk tujuan itu. Ini meningkatkan keterlibatan pelanggan, membangun loyalitas dan memupuk hubungan jangka panjang.

Tetapi menulis tanggapan yang disesuaikan untuk setiap keluhan dan permintaan pelanggan tidak berkelanjutan terutama saat tim Anda mengelola permintaan pelanggan dari berbagai saluran.

Di sinilah alat yang mendukung AI seperti Sprout meningkatkan tumpukan teknologi layanan pelanggan Anda.

Misalnya, Balasan yang Disarankan dari Sprout membantu tim Anda merespons pertanyaan umum di Twitter dengan lebih cepat. Mereka didukung oleh ML dan algoritme pencarian semantik yang memungkinkan alat untuk memahami konteks pesan masuk secara otomatis.

Algoritme ini mengidentifikasi topik dan tema, dan menyarankan tanggapan yang paling sesuai. Selain itu, tim Anda memiliki kendali penuh atas pesan-pesan ini untuk menyesuaikannya agar terasa lebih dipersonalisasi dan untuk menambahkan detail yang relevan.

Fitur Enhance by AI dari Sprout, didukung oleh integrasi OpenAI kami, semakin meningkatkan kemampuan ini. Tim layanan pelanggan dapat dengan cepat menyesuaikan panjang dan nada respons mereka agar sesuai dengan situasi.

4. Meningkatkan produktivitas tim

Kejenuhan karyawan adalah masalah nyata bagi para pemimpin layanan pelanggan di seluruh industri, dan layanan pelanggan AI memberikan kelonggaran yang sangat dibutuhkan. Alat cerdas membuat alur kerja transparan sehingga anggota tim memiliki tampilan terpadu dari semua pesan pelanggan di lokasi pusat dan visibilitas tugas untuk mengatasi duplikasi.

Misalnya, ING Turki berkolaborasi dengan perusahaan AI percakapan, Sestek, untuk mengembangkan sistem respons suara interaktif (IVR) percakapan yang cerdas untuk mengelola panggilan pengumpulan yang secara otomatis dialihkan ke sana. Ini meningkatkan efisiensi, membebaskan staf pendukung untuk interaksi berharga lainnya.

Alat AI menangani interaksi pelanggan yang kompleks dengan mudah dan mengurangi setengah beban kerja tim layanan pelanggan ING yang kewalahan. Ini juga menyebabkan peningkatan pembayaran pelanggan sebesar 60%.

5. Kumpulkan tren dan wawasan

Pengelompokan topik dan analisis sentimen berbasis aspek memberi Anda wawasan terperinci tentang area bisnis atau produk yang perlu ditingkatkan, dengan menampilkan tema umum dalam keluhan dan pertanyaan pelanggan. Ini termasuk wawasan tentang demografi pelanggan dan tren yang muncul—kunci untuk memandu strategi layanan pelanggan Anda.

Misalnya, gunakan data ini untuk memperkaya pusat sumber daya Anda dengan informasi yang mencakup apa yang paling penting bagi audiens Anda atau perbarui pertanyaan umum (FAQ) dari pelanggan. Hal ini meningkatkan transparansi bagi calon pelanggan dalam fase pengambilan keputusan yang melihat-lihat produk.

Kemampuan AI dan pembelajaran mesin Sprout memungkinkan Anda mengekstrak wawasan penting dari pelanggan sosial dan online untuk memberikan pandangan terpusat tentang umpan balik dan pengalaman pelanggan. Tim Anda tidak pernah melewatkan satu pesan pun dan menyelesaikan pertanyaan dengan wawasan kontekstual untuk layanan yang cepat dan teliti.

3 contoh layanan pelanggan AI

Ketiga contoh ini menyoroti bagaimana layanan pelanggan AI memberdayakan merek dengan cara yang inovatif.

1.Uber

Perusahaan rideshare dan transportasi, Uber, berkomitmen untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan layanan pelanggannya dengan AI. Tim ilmuwan data internal perusahaan telah membangun AI percakapan yang memberdayakan tim dukungan pelanggan Uber untuk menyelesaikan masalah dengan cepat dan efisien. Alat ini juga memungkinkan interaksi yang lebih mulus antara pengemudi, mitra, dan staf layanan pelanggan untuk komunikasi dan keselamatan jalan yang lebih baik.

Uber selanjutnya menggunakan AI untuk menyediakan lokasi yang lebih tepat guna meningkatkan akurasi kecocokan pengemudi-pengendara dan perkiraan waktu kedatangan yang akurat, yang menghasilkan lebih sedikit pembatalan dan masalah layanan pelanggan.

2. 1-800-Bunga

1-800-Flowers adalah layanan pengiriman bunga dan hadiah online dengan 93 lokasi di AS saja, dan menyediakan layanan internasional.

Itu berkolaborasi dengan IBM untuk mengembangkan chatbot layanan pelanggan AI yang diakses pelanggan di web atau aplikasi seluler mereka untuk melakukan pemesanan. Dibangun di atas AI percakapan, chatbot 1-800-Flowers, GWYN (permainan kata cerdas yang merupakan akronim dari "hadiah saat Anda membutuhkan"), berkomunikasi dengan pelanggan dengan cara yang mirip manusia dan menawarkan saran yang dipersonalisasi berdasarkan pertanyaan yang berbeda.

Dengan adanya asisten virtual, pelanggan mendapatkan layanan 24/7, di mana pun mereka berada atau di zona waktu mana mereka berada.

3. Kebugaran Sensorik

Perusahaan kesehatan dan kebugaran yang berbasis di Miami, Sensory Fitness, memberikan pengalaman gym holistik yang mencakup latihan intensif dan program peregangan dan pemulihan restoratif. Untuk memenuhi kebutuhan klien yang berkembang pesat, mereka berkolaborasi dengan perusahaan AI, FrontDesk AI, untuk mengembangkan asisten virtual AI yang dipersonalisasi, Sasha, untuk meningkatkan kemampuan layanan pelanggan mereka.

Disesuaikan untuk mencerminkan suara merek Sensory Fitness, Sasha berbicara kepada pelanggan dengan cara percakapan dan memberikan bantuan dalam berbagai cara—mulai dari pemesanan dan penjadwalan ulang janji temu hingga orientasi pelanggan baru. Didukung oleh jaringan saraf, Sasha mengingat riwayat setiap penelepon dan preferensi layanan, dan rata-rata menjawab 160 panggilan yang seharusnya masuk ke pesan suara.

Terintegrasi dengan aplikasi pemesanan perusahaan, asisten layanan pelanggan AI menghasilkan penghematan operasional lebih dari $30.000 dalam setahun.

Juarai dukungan yang lebih baik dan tim yang lebih bahagia dengan layanan pelanggan AI

Sebagai pemimpin layanan pelanggan, tujuan utama Anda adalah menangkap dan memperdalam loyalitas pelanggan. AI dalam layanan pelanggan membantu Anda merancang pengalaman yang dipersonalisasi untuk mencapai tujuan ini. Didukung oleh chatbot AI, perpesanan yang disesuaikan, dan alur kerja yang cerdas, ini memberdayakan tim Anda untuk mendukung pelanggan dengan percaya diri di mana pun dan bagaimana pun mereka berinteraksi dengan merek Anda. Dan data sosial adalah kunci untuk mencapai keseimbangan antara otomatisasi yang dapat diskalakan dan layanan yang dipersonalisasi.

Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana para pemimpin bisnis berinvestasi di media sosial dan peran yang akan dimainkan AI dalam memanfaatkan data dan wawasan sosial di seluruh organisasi mereka, dalam laporan The 2023 State of Social Media.