Phintraco Technology is recognized as a certified partner of global IT and communication leaders. These partnerships give it access to best-in-class solutions, which it has combined with its own in-depth industry experience to offer its many clients a complete suite of IT solutions and services.
Phintraco Technology is recognized as the certified partner of global IT and communication leaders such as Avaya, Dell Technologies, Verint, Thales (formerly Gemalto), OneSpan (formerly Vasco), and many more. These partnerships give it access to best in class solutions which it has combined with its own in depth industry experience to offer a complete suite of IT solutions and services to its many clients.
15 May 2025
Muhammad Iqbal Iskandar Arus transformasi digital telah mengubah lanskap bisnis secara fundamental. Kini pelanggan tidak hanya mencari produk atau layanan yang berkualitas, tapi juga menginginkan pengalaman pelanggan yang mulus, personal, dan memuaskan. Setiap titik interaksi digital memiliki peran krusial untuk memenuhi ekspektasi ini. Oleh karena itu, perusahaan modern kini perlu memberikan digital customer experience (DCX) yang superior untuk bisa unggul dibanding kompetitor mereka.
Pengalaman pelanggan digital merupakan kunci keberhasilan dalam mempertahankan loyalitas pelanggan saat ini, sekaligus juga mendorong pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan. Dalam prosesnya, customer service memainkan peran yang besar dalam mewujudkan pengalaman pelanggan yang mulus. Oleh karena itu, perusahaan perlu memahami bagaimana digital CX bekerja dan bagaimana customer service bisa memenuhi tuntutan itu secara optimal. Artikel ini akan membahas apa itu digital CX, apa saja tahapannya, bagaimana cara menerapkannya, serta manfaatnya bagi perusahaan. Simak artikel berikut ini untuk informasi selengkapnya!
Digital customer experience adalah persepsi dan perasaan yang dimiliki oleh pelanggan terhadap sebuah brand yang terbentuk dari semua interaksi digital yang dilakukan sepanjang customer journey. Interaksi pelanggan ini mencakup berbagai titik sentuh atau touchpoints digital, misalnya kunjungan website perusahaan, aplikasi mobile, media sosial, email, chatbot atau live chat, atau interaksi langsung dengan contact center.
Pengalaman pelanggan digital tidak hanya berfokus pada teknologi yang digunakan, tetapi juga bagaimana perasaan pelanggan setelah setiap interaksi tersebut. Penting bagi perusahaan untuk memastikan pelanggan merasa dimengerti, masalahnya terselesaikan dengan cepat dan mudah, serta interaksinya terasa personal dan relevan. Semua ini difokuskan ke ranah digital (non fisik) yang kini menjadi tempat bagi sebagian besar interaksi antara pelanggan dan bisnis.
Customer journey adalah kunci utama dalam sebuah digital CX yang efektif. Perjalanan pelanggan sendiri meliputi tahapan Awareness, Consideration, Decision, Service/Retention, dan Loyalty. Contact center atau customer service memiliki peranan penting di setiap tahapan ini dalam mewujudkan digital CX yang baik. Berikut ini adalah penjelasannya:
Dua tahap ini merupakan tahapan awal di mana pelanggan baru mengenal brand dan mempertimbangkan produk atau layanan yang ditawarkan. Di tahap ini, contact center berperan untuk memastikan informasi kontak mudah ditemukan di platform digital. Teknologi seperti chatbot dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan dasar di tahap konsiderasi ini.
Ketika pelanggan sudah memikirkan untuk memutuskan membeli, mereka mungkin akan memberikan pertanyaan lanjutan atau bantuan khusus. Contact center kembali berperan di tahapan ini melalui live chat atau panggilan telepon. Agen harus bisa memberikan informasi, mengatasi keraguan, serta menuntun pelanggan menuju proses pembelian atau pembayaran.
Setelah pelanggan melakukan pembelian, tahapan berikutnya adalah customer service atau retention. Tahap ini merupakan domain utama bagi contact center dalam memberikan bantuan terkait penggunaan produk, layanan purna jual, penanganan keluhan, atau pertanyaan teknis lainnya. Pengalaman pelanggan digital ditentukan pada ketersediaan dukungan melalui berbagai channel digital yang terintegrasi. Berbagai teknologi AI juga dapat digunakan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pada tahap ini.
Pelanggan yang mendapatkan pengalaman yang mulus dan baik akan cenderung loyal, bahkan menjadi advokat bagi brand. Contact center juga berperan untuk menjaga loyalitas ini dengan secara aktif mengumpulkan feedback melalui survei. Mereka juga bisa menawarkan program-program loyalitas atau penawaran eksklusif.
Implementasi strategi digital CX yang tepat memerlukan pendekatan yang menyeluruh dan terencana. Berikut ini adalah beberapa langkah kunci yang dapat dilakukan:
Langkah pertama yang paling penting adalah melakukan riset mendalam untuk bisa memahami pelanggan secara detail. Hal ini juga bisa dilakukan dengan memetakan digital customer journey mereka, mengidentifikasi customer touchpoints, dan mengidentifikasi kebutuhan dan keinginan mereka.
Titik interaksi merupakan aspek krusial dalam digital CX. Oleh karena itu, integrasikan berbagai saluran komunikasi digital yang tersedia ke dalam satu platform terpadu agar pengalaman pelanggan menjadi mulus dan konsisten.
Gunakan data dan wawasan tentang pelanggan untuk menyajikan konten, penawaran, atau solusi yang lebih personal dan relevan. Personalisasi dapat meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Teknologi AI merupakan salah satu alat yang paling umum digunakan untuk meningkatkan customer experience di era digital. Implementasi AI dan otomatisasi seperti chatbot, virtual assistant, dan intelligent routing dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas agen.
Digital customer experience yang optimal dapat membawa banyak manfaat signifikan bagi bisnis. Berikut ini adalah beberapa manfaat tersebut:
Pengalaman digital pelanggan yang positif, personal, dan relevan dapat membuat pelanggan senang dan merasa dihargai. Hal ini sekaligus dapat meningkatkan loyalitas mereka terhadap brand.
Pelanggan yang merasa tidak puas dengan pengalaman digitalnya cenderung akan beralih ke kompetitor. Oleh karena itu, pengalaman pelanggan digital yang baik dapat mengurangi tingkat customer churn.
Secara operasional, penggunaan teknologi dan flow layanan pelanggan yang efektif dapat meningkatkan efisiensi operasional baik secara kinerja maupun biaya.
Pengalaman pelanggan digital yang baik kini dapat menjadi nilai unggul yang tinggi bagi perusahaan di tengah pasar yang penuh kompetitor.
Dalam upaya menciptakan digital customer experience yang optimal, implementasi teknologi yang tepat merupakan langkah yang krusial. Oleh karena itu, Phintraco Technology dapat membantu Anda dalam mewujudkan pengalaman pelanggan digital terbaik dengan solusi contact center AI yang canggih.
Phintraco Technology merupakan perusahaan IT infrastructure yang berpengalaman dengan solusi contact center AI terbaik. Solusi kami dapat membantu agen dengan informasi pelanggan secara real time, interaction analysis, serta intelligent routing yang presisi.
Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai solusi contact center AI dari Phintraco Technology!
Editor: Irnadia Fardila
12 May 2025
Muhammad Iqbal Iskandar Di tengah lanskap bisnis modern yang kompetitif, pelanggan saat ini memiliki ekspektasi terhadap perusahaan/brand untuk bisa merespons pertanyaan/keluhan secara instan kapan pun mereka butuhkan. Pelanggan menganggap respons yang cepat sebagai kunci utama dari pengalaman pelanggan (customer experience) yang baik. Akan tetapi, interaksi pelanggan seringkali juga membutuhkan pemahaman nuansa, empati, serta solusi yang lebih personal dan tidak hanya sesederhana menjawab pertanyaan umum. Bagaimana cara menyeimbangkan tuntutan kecepatan dan kualitas interaksi ini menjadi tantangan besar bagi perusahaan, khususnya tim customer service. Teknologi chatbot telah hadir sebagai salah satu solusi populer untuk mengatasi dilema ini. Variasi dari berbagai teknologi chatbot pun menjadi dilema tersendiri bagi perusahaan, misalnya dalam memilih antara LLM vs NLP chatbot untuk hasil yang optimal.
Oleh karena itu, memahami perbedaan fundamental antara kedua jenis chatbot ini dapat menjadi kunci dalam memilih teknologi yang paling sesuai untuk kebutuhan dan strategi bisnis perusahaan. Untuk bisa memahami perbedaannya, perusahaan perlu memahami definisi dan cara kerja dari masing-masing konsep ini terlebih dahulu. Artikel ini akan membahas secara mendalam terkait definisi, cara kerja, manfaat, serta perbedaan dari chatbot NLP dan LLM.
Sebelum membahas perbedaan antara jenis chatbot NLP dan LLM, kita perlu memahami apa itu chatbot terlebih dahulu. Chatbot merupakan program komputer yang didesain untuk mensimulasikan percakapan manusia lewat teks atau suara menggunakan interface percakapan. Tujuan dari chatbot adalah untuk berinteraksi dengan pengguna, memberikan informasi, menjawab pertanyaan, sampai melakukan tugas-tugas spesifik secara otomatis. Chatbot digunakan di sebagian besar teknologi dan platform-platform AI yang beredar dan digunakan oleh pengguna.
Kemampuan chatbot untuk bisa memahami percakapan manusia berasal dari NLP atau Natural Language Processing. NLP sendiri merupakan cabang dari AI yang fokus pada kemampuan komputer untuk memproses, menganalisis, menafsirkan, serta menghasilkan bahasa manusia yang alami dan bermakna. Dengan kata lain, NLP chatbot adalah model Ai yang dapat memahami struktur kalimat, makna kata, serta maksud di balik ucapan pengguna.
Sementara itu, LLM atau Large Language Model merupakan model AI yang lebih spesifik. Model AI ini berbentuk neural network besar yang dilatih dengan volume data teks yang besar, seperti sebagian besar konten internet, buku, dan sumber-sumber lainnya. LLM chatbot di customer service sering digunakan karena LLM memanfaatkan prinsip-prinsip NLP dengan skala, arsitektur, dan kemampuan yang berbeda.
Penerapan chatbot secara umum memberikan berbagai manfaat signifikan, khususnya untuk bidang customer service. Berikut ini adalah beberapa manfaat utama chatbot untuk customer service:
Chatbot dapat melayani pelanggan tanpa batasan waktu, atau 24/7. Hal ini dapat memastikan tidak ada pertanyaan atau keluhan pelanggan yang terlewat. Selain itu, pelanggan juga tidak perlu menunggu lama untuk mendapatkan respons/jawaban atas pertanyaan mereka. Ini dapat secara signifikan meningkatkan kepuasan mereka.
Penanganan pertanyaan rutin yang terotomatisasi dapat mengurangi beban kerja agen manusia. Perusahaan dapat mengalokasikan sumber daya manusia yang ada untuk isu yang lebih krusial, serta menekan biaya operasional customer service.
Chatbot dapat memberikan jawaban yang akurat dan konsisten sesuai dengan basis pengetahuan yang ditentukan. Hal ini dapat menciptakan konsistensi pelayanan terlepas dari saluran mana pelanggan berinteraksi.
Pertanyaan-pertanyaan umum yang dapat dijawab secara akurat oleh chatbot dapat membantu agen manusia untuk lebih fokus pada interaksi yang lebih kompleks. Dengan begitu, produktivitas agen pun akan meningkat.
Perbedaan fundamental antara kedua teknologi ini terletak pada cara kerja, lingkup data, cara pelatihan, pemahaman konteks, model arsitektur, serta skalabilitasnya.
Cara Kerja chatbot NLP melibatkan kombinasi aturan (rule based), identifikasi niat (intent recognition). Input pengguna akan dipecah dan dianalisis untuk mengidentifikasi intent. Ini dilakukan dengan teknik pencocokan keyword, analisis sintaksis kalimat, dan model statistik yang telah dilatih. Setelah itu, NLP akan mengikuti alur percakapan yang telah dirancang dan diprogram sebelumnya agar responsnya sesuai.
Sementara itu, LLM beroperasi dengan dilatih secara masif dan intensif dengan korpus data teks yang besar. Semua data pelatihan ini akan dipelajari pola statistik dan kontekstualnya. Setelah itu, chatbot dapat menghasilkan respons dengan memprediksi urutan kata berikutnya yang relevan dalam konteks percakapan.
Selain cara kerjanya, berikut ini adalah beberapa perbedaan lain antara NLP dan LLM chatbot:
Secara lingkup data dan cara pelatihan, chatbot NLP memiliki dataset yang relatif lebih kecil dan spesifik untuk domain atau tugas tertentu. Sementara LLM dilatih pada dataset yang masif dan beragam sehingga memiliki pemahaman bahasa yang lebih luas dan umum.
Chatbot NLP memiliki pemahaman konteks percakapan yang terbatas pada beberapa interaksi terakhir atau sesi tertentu, sementara LLM dapat mempertahankan konteks percakapan yang lebih panjang dan kompleks.
Model arsitektur NLP terdiri dari beberapa komponen terpisah seperti NLU (Natural Language Understanding), NLG (Natural Language Generation), dan Dialogue Management. Sementara LLM didasarkan pada arsitektur transformer yang besar sehingga memungkinkan pemrosesan paralel dari input teks.
Secara fleksibilitas dan skalabilitas, NLP bisa menjadi agak kaku dan memerlukan re-training model atau penambahan rule dan alur dialog secara manual. LMM di sisi lain lebih fleksibel dan adaptif, tetapi tetap memerlukan fine-tuning dan teknik prompting yang tepat untuk menghindari respons yang tidak diinginkan.
Pada dasarnya, chatbot NLP lebih efektif untuk tugas-tugas terstruktur, terdefinisi, dan memerlukan akurasi tinggi pada domain yang terbatas. Jenis ini cocok digunakan untuk menjawab FAQ atau memandu pengguna melalui proses transaksional sederhana. Sementara LLM cocok untuk percakapan yang lebih dinamis dan manusiawi. Keduanya sama-sama penting sebagai teknologi conversational AI, khususnya untuk customer service.
Setelah memahami perbedaan antara LLM vs NLP chatbot, Anda dapat menentukan teknologi chatbot mana yang sesuai dengan kebutuhan bisnis dan customer service Anda. Apa pun kebutuhannya, percayakan teknologi AI contact center Anda pada Phintraco Technology!
Solusi AI contact center dari Phintraco Technology memiliki chatbot yang memiliki opsi pengembangan intuitif, analitik mendalam, serta kemampuan pemahaman percakapan yang canggih.
Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya tentang solusi AI contact center dari Phintraco Technology!
Editor: Irnadia Fardila
08 May 2025
Muhammad Iqbal Iskandar Era digital yang menyajikan teknologi serba cepat membuat ekspektasi pelanggan menjadi sangat tinggi. Banyak kasus pelanggan potensial yang malah beralih ke kompetitor karena frustrasi ketika menunggu respons customer service. Mereka kini menginginkan respons yang instan, solusi yang dipersonalisasi, serta dukungan yang tersedia kapan saja, di mana saja. Perusahaan harus menciptakan layanan pelanggan yang konsisten dan berkualitas agar bisa memenuhi ekspektasi tersebut, tetapi tim layanan pelanggan yang terbatas dan biaya operasional yang membengkak bisa menjadi tantangan utama. Di sinilah CX automation hadir sebagai solusi.
Otomatisasi dalam customer experience (CX) hadir sebagai solusi strategis yang dapat merevolusi cara bisnis berinteraksi dengan pelanggannya. Perusahaan dapat menggunakan teknologi dan pendekatan ini untuk meningkatkan efisiensi, memberikan layanan yang lebih konsisten, serta menciptakan pengalaman pelanggan yang memuaskan dan mengesankan. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang apa itu otomatisasi CX, bagaimana cara kerjanya, apa saja alat dan teknologi yang digunakan, serta apa saja manfaatnya untuk bisnis. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!
Customer experience automation adalah penggunaan atau penerapan teknologi, data, serta artificial intelligence (AI) untuk mengefisienkan dan mempersonalisasi interaksi di seluruh customer journey. Otomatisasi diterapkan pada berbagai tugas, proses, dan interaksi di sepanjang customer journey tersebut. Fokus dari pendekatan ini tidak hanya sekadar otomatisasi tugas administratif, tetapi juga pada meningkatkan pengalaman pelanggan itu sendiri. Hal ini bertujuan untuk membuat interaksi jadi lebih cepat, relevan, dan personal. Pelanggan akan lebih mudah mengatasi masalah dan berinteraksi dengan brand, sementara perusahaan dapat mengoptimalkan sumber daya internal.
Pendekatan ini berbeda dengan otomatisasi proses bisnis yang berfokus pada efisiensi internal back-office. Pendekatan ini lebih fokus pada berbagai touchpoints di mana pelanggan berinteraksi dengan brand. Titik interaksi ini meliputi laman website, proses pembelian, permintaan dukungan purna jual, hingga pengumpulan feedback. Selain menciptakan pengalaman pelanggan yang mulus, hal ini juga dapat membebaskan agen manusia dari tugas-tugas yang repetitif dan rutin. Agen customer service dapat lebih fokus untuk menangani isu-isu yang lebih krusial dan kompleks serta butuh keahlian khusus.
Otomatisasi CX bekerja dalam beberapa tahapan terkoordinasi dan didukung oleh teknologi AI dan machine learning (ML). Umumnya, proses ini dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai saluran atau touchpoints interaksi dengan pelanggan. Semua jenis data akan dikumpulkan, mulai dari transkrip chat, email, rekaman panggilan suara, media sosial, formulir web, riwayat pembelian, hingga hasil survei.
Setelah data dikumpulkan, AI akan menganalisis data tersebut dengan algoritma khusus agar bisa memahami konteks percakapan, mengidentifikasi sentimen, serta tujuan pelanggan. Berdasarkan hasil analisis tersebut, maka akan muncul berbagai kemungkinan tindakan otomatis yang paling cocok. Tindakan tersebut antara lain adalah chatbot yang menjawab pertanyaan umum secara instan, sistem merutekan pertanyaan kompleks ke agen dengan keahlian relevan, mengirimkan email konfirmasi pesanan, memberikan survei kepuasan, dan lain sebagainya.
Sistem otomatisasi CX kemudian akan terus belajar dari setiap interaksi melalui machine learning. Respons dari chatbot akan menjadi lebih akurat, perutean agen akan lebih efisien, serta kemampuan analisis dan pemahaman sentimen pelanggan akan terus meningkat seiring waktu.
Ekosistem otomatisasi CX melibatkan berbagai alat dan teknologi sebagai komponen yang saling bekerja sama. Berikut ini adalah beberapa komponen utamanya, yaitu:
Chatbot merupakan bot AI yang digunakan untuk memahami dan merespons pertanyaan secara real time. Teknologi ini sangat cocok untuk menangani pertanyaan atau permintaan sederhana dengan volume yang tinggi, serta mengumpulkan informasi awal sebelum dirutekan ke agen manusia jika diperlukan.
Platform ini dapat digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas pemasaran yang rutin seperti mengirim email, kampanye drip, segmentasi pelanggan untuk targeted promotion, serta lead scoring berdasarkan tingkat keterlibatan pelanggan.
Ticketing System merupakan platform yang dapat mengotomatiskan manajemen permintaan dukungan, mulai dari pembuatan tiket otomatis dari email/chat, perutean berdasarkan kata kunci/prioritas, hingga pengiriman notifikasi pada pelanggan.
Implementasi pendekatan customer experience automation dapat memberikan keuntungan bisnis yang signifikan dan nyata. Berikut ini adalah beberapa manfaat tersebut:
Manfaat utama dari proses layanan pelanggan yang terotomatisasi adalah efisiensi operasional yang meningkat. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas repetitif, perusahaan bisa mengurangi waktu respons rata-rata (Average Handle Time/AHT). Selain itu juga menangani volume interaksi yang melonjak tanpa harus menambah jumlah agen, serta menurunkan biaya per interaksi layanan pelanggan itu sendiri.
Salah satu keunggulan yang dapat menciptakan layanan pelanggan yang baik adalah pelayanan yang konsisten. Konsisten di sini artinya memastikan bahwa jawaban untuk pertanyaan umum selalu akurat dan sesuai dengan standar perusahaan.
Pelayanan yang responsif dan konsisten di berbagai saluran komunikasi dapat meningkatkan kepuasan pelanggan secara signifikan. Pelanggan yang mendapatkan respons instan untuk pertanyaan umum atau masalah yang diselesaikan langsung di interaksi pertama dapat meningkatkan skor kepuasan pelanggan (CSAT) yang berpengaruh juga pada loyalitas pelanggan.
Tugas-tugas rutin dan monoton yang diotomatiskan dapat memberikan kesempatan agen manusia untuk memfokuskan energi dan keahlian mereka untuk masalah pelanggan yang lebih kompleks. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas kerja dan mengurangi tingkat turnover.
Manfaat-manfaat yang telah disebutkan di atas dapat direalisasikan secara optimal dengan teknologi otomatisasi yang tepat. Oleh karena itu, perusahaan perlu memilih teknologi dan mitra yang tepat untuk bisa mewujudkan customer experience yang otomatis dan efisien.
Phintraco Technology, sebagai perusahaan IT infrastructure yang berpengalaman, memiliki teknologi contact center AI dan chatbot yang dapat membantu Anda mewujudkan target tersebut. Solusi kami dapat memberikan bantuan real time kepada agen, menganalisis percakapan interaksi, otomatisasi tugas rutin, serta perutean yang cerdas.
Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai contact center AI dari Phintraco Technology!
Editor: Irnadia Fardila
https://phintraco-tech.com/tag/contact-center-ai/
