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.
13 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Pengalaman pelanggan atau customer experience adalah kunci utama dalam membangun loyalitas pelanggan sekaligus memastikan keberlanjutan dan kesuksesan bisnis. Setiap perusahaan harus mengoptimalkan customer experience dalam rangka memberikan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan efisien. Salah satu solusi inovatif untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan adalah teknologi talkbot.
Teknologi bot suara AI ini memungkinkan interaksi pelanggan dengan perusahaan melalui percakapan suara. Pelanggan dapat berbicara dengan AI seperti berinteraksi dengan manusia. Kemampuan untuk ngobrol dengan AI ini memungkinkan pelanggan untuk menyelesaikan masalah dengan lebih mudah dan cepat. Artikel ini akan membahas tentang talkbot secara lengkap mulai dari definisi, fungsi, cara kerja, manfaat serta perbedaannya dengan chatbot. Simak artikel berikut ini untuk informasi selengkapnya!
Talkbot atau bot suara AI adalah program chatbot yang menggunakan teknologi voice recognition dan artificial intelligence (AI) untuk memahami dan merespons pertanyaan atau permintaan pelanggan melalui suara.
Teknologi ini dapat diintegrasikan dengan berbagai platform seperti situs web, aplikasi mobile, dan perangkat smart speaker. Sama halnya dengan chatbot, teknologi ini juga dapat menyediakan layanan 24/7 kepada pelanggan.
Program ini menggunakan teknologi AI dan natural language processing (NLP) untuk meningkatkan customer service, otomatisasi tugas-tugas harian, dan memberikan informasi kepada pelanggan.
Talkbot dan chatbot adalah dua jenis program AI yang dirancang untuk berinteraksi dengan manusia. Keduanya memiliki beberapa kesamaan dari segi teknologi yang menopangnya, yaitu AI. Sebaliknya, keduanya juga memiliki sejumlah perbedaan yang signifikan dari segi cara kerja dan penggunaannya.
Perbedaan paling mendasar dari keduanya adalah dari cara berinteraksi dengan manusia. Chatbot berinteraksi dengan manusia melalui teks, yaitu menggunakan keyboard atau pesan speech-to-text (STT). Sementara sesuai dengan namanya, bot suara AI berinteraksi dengan manusia melalui suara, dengan fitur voice recognition dan sintesis ucapan.
Kedua fitur inilah yang menjadi pembeda antara kedua program AI tersebut. Dapat dikatakan bahwa bot suara AI adalah perkembangan lanjutan dari bot percakapan AI. Dari segi integrasi platform, bot suara AI dapat diintegrasikan dengan platform-platform yang sama dengan chatbot namun ditambah lagi dengan integrasi ke smart speaker, telepon, dan interactive voice response (IVR).
Pada dasarnya, kedua program ini memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Program AI yang dipilih harus menyesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi dari setiap perusahaan. Kedua program ini tetap memiliki potensi yang sama untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan kualitas pelayanan pelanggan di berbagai industri.
Bot suara AI dapat berfungsi sebagai alat untuk membantu perusahaan dalam berbagai bidang, khususnya dalam hal interaksi dengan pelanggan lewat suara. Berikut adalah fungsi-fungsi dari bot suara:
Program ini berfungsi untuk menjawab pertanyaan umum dari pelanggan lewat voice recognition tentang produk, layanan, atau kebijakan perusahaan dengan tepat dan responsif.
Selain menjawab pertanyaan umum, program AI ini juga dapat membantu pelanggan untuk menyelesaikan masalah-masalah sederhana seperti reset password, mengajukan retur, atau melacak pesanan.
Selain melayani pesan, pertanyaan, dan keluhan pelanggan, program AI ini juga dapat berfungsi sebagai alat pemasaran dengan memberikan rekomendasi produk atau layanan kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.
Program AI ini juga dapat berfungsi untuk mengumpulkan dan menerima umpan balik dari pelanggan untuk membantu perusahaan berinovasi dalam produk dan layanan mereka.
Teknologi bot suara AI menggabungkan berbagai teknologi AI untuk memahami dan merespons interaksi suara manusia secara natural dan informatif. Berikut ini adalah tahapan dan jenis teknologi yang digunakan:
Voice recognition merupakan teknologi yang digunakan untuk mengenali dan mengubah suara manusia menjadi teks yang dapat dipahami oleh komputer. Program suara AI menggunakan model akustik untuk mendeteksi dan mentranskripsi ucapan pengguna secara akurat bahkan dalam kondisi bising.
Rekaman suara yang telah diubah menjadi teks kemudian akan diproses dan dipahami dengan teknologi natural language processing (NLP). Fitur NLP dapat menganalisis struktur kalimat, makna kata, serta konteks percakapan untuk menentukan respons yang tepat.
LLM adalah model AI yang khusus dirancang untuk mengolah sejumlah besar data teks untuk menghasilkan bahasa yang koheren dan natural. Bot suara AI menggunakan LLM untuk menghasilkan jawaban yang informatif sesuai dengan konteks percakapan dan terdengar natural seperti manusia.
machine learning digunakan untuk meningkatkan kemampuan pemahaman AI dari waktu ke waktu. Fitur ini akan menganalisis interaksi pengguna dengan mempelajari pola dan meningkatkan akurasi voice recognition.
Talkbot kini juga dapat mendeteksi emosi dari pelanggan. Fitur ini membuat bot suara AI dapat memahami konteks percakapan untuk menentukan penyebab emosi yang diterima dari pelanggan lalu menentukan respons yang tepat dan empati sesuai dengan situasi. Contohnya, jika pelanggan terdengar frustrasi, maka bot akan merespons dengan intonasi suara yang tenang dan sopan.
Program suara AI dapat membawa sejumlah manfaat bagi perusahaan, terutama dalam interaksi dengan pelanggan. Berikut ini adalah manfaat-manfaatnya:
Program ini dapat meningkatkan efisiensi perusahaan secara signifikan dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang. Pekerjaan seperti menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah, atau memberikan informasi dapat didelegasikan dengan bot suara AI.
Pelayanan yang responsif dan cepat tentu akan meningkatkan kepuasan pelanggan. Program AI juga dapat memberikan layanan pelanggan 24/7 sehingga dapat melayani pelanggan kapan pun, di mana pun.
Impresi suara dari teknologi ini dapat memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pelanggan. Teknologi ini juga dapat mengingat dan menganalisis preferensi pelanggan sehingga dapat memberikan rekomendasi produk yang sesuai kebutuhan.
Program AI kini menjadi alat kunci untuk peningkatkan kinerja dan kualitas di berbagai bidang. Penggunaan talkbot dapat meningkatkan kualitas dan kinerja customer service secara signifikan.
Phintraco Technology merupakan anak perusahaan dari Phintraco Group, yang bergerak di bidang ICT. Kami berkomitmen untuk menyediakan solusi infrastruktur IT terbaik salah satunya adalah solusi talkbot. Solusi talkbot dari Phintraco Technology didukung oleh voice AI dan generative AI yang natural dan efisien.
Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi lengkap terkait solusi talkbot dari Phintraco Technology!
Editor: Cardila Ladini
12 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Bisnis modern di era digital kini memungkinkan pelanggan untuk menerima informasi, serta memberikan pendapat dan tanggapan dengan mudah melalui platform media sosial dan ulasan online. Oleh karena itu perusahaan perlu memahami sentimen dari pendapat dan ulasan pelanggan tersebut untuk menjaga reputasi bisnis mereka. Salah satu strategi yang dapat dilakukan oleh perusahaan adalah melakukan analisis sentimen atau sentiment analysis.
Sentiment analysis adalah metode yang kini mulai digunakan oleh perusahaan-perusahaan di Indonesia untuk melakukan analisis sentimen media sosial dan ulasan online dari pelanggan. Artikel ini akan membahas definisi dari sentiment analysis, bagaimana langkah-langkahnya, apa saja pendekatannya, dan apa kegunaan sentiment analysis tools bagi perusahaan. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!
Analisis sentimen adalah sebuah metode atau proses untuk mengukur, mengidentifikasi, mengekstrak, serta mengevaluasi sentimen atau pendapat. Sentimen yang diidentifikasi dapat diambil dari bahan teks, ulasan, data, dan lain sebagainya.
Sentiment analysis juga merupakan salah satu cabang dari ilmu data yang dapat memahami dan mengevaluasi sentimen dan opini seperti perasaan positif, negatif, atau netral terhadap sebuah topik atau entitas tertentu. Konsep ini umumnya digunakan oleh perusahaan untuk menilai sentimen pelanggan terhadap produk atau layanan perusahaan.
Proses identifikasi dalam sentiment analysis umumnya melibatkan teks yang kemudian diekstraksi sentimennya menggunakan algoritma dan teknik pemrosesan bahasa alami (natural language processing).
Selain itu, sentiment analysis juga dapat digunakan untuk mengevaluasi terhadap tingkatan sentimen yang telah dianalisis. Hal ini dilakukan dengan cara memberikan bobot atau nilai numerik terhadap sentimen yang terdeteksi.
Secara garis besar, sentiment analysis memiliki tujuan untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang bagaimana orang merespons atau merasa terhadap sebuah objek, topik, atau entitas tertentu.
Sentiment analysis merupakan proses penting untuk bisa memahami pandangan dan opini pelanggan terhadap produk atau layanan perusahaan. Berikut ini adalah langkah-langkah untuk melakukan sentiment analysis:
Langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengumpulkan data yang akan dianalisis. Data-data tersebut bisa berasal dari berbagai sumber seperti komentar di media sosial, ulasan pelanggan, survei, atau sumber lainnya.
Proses ini dilakukan untuk memastikan bahwa kumpulan data yang digunakan untuk dianalisis nantinya dapat menjadi representasi yang cukup dan relevan dengan tujuan analisis.
Sebelum data dapat dianalisis, langkah berikutnya adalah pemrosesan data. Pemrosesan ini dilakukan dengan cara mengidentifikasi entitas dan aspek yang diberi sentimen. Selain itu, pemrosesan data juga dilakukan dengan membersihkan data dari informasi yang tidak relevan atau noise.
Tahapan ini dilakukan sebelum analisis untuk memastikan bahwa data yang digunakan nantinya adalah data yang berkualitas dan relevan.
Setelah data telah diproses, langkah berikutnya adalah mengekstrak opini-opini atau sentimen yang ada dalam teks. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma atau teknik tertentu.
Proses ini dilakukan untuk mengidentifikasi sentimen yang ada di dalam teks sekaligus mengelompokkannya menjadi beberapa kategori seperti positif, negatif, atau netral.
Pada tahap terakhir, hasil dari analisis opini-opini tersebut akan diinterpretasikan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang persepsi pelanggan. Perusahaan dapat melihat dan mengambil tindakan yang sesuai berdasarkan sentimen dari pelanggan.
Sentimen dari pelanggan dapat disikapi oleh perusahaan dengan mengambil beberapa keputusan seperti meningkatkan kualitas produk atau layanan, merespons ulasan pelanggan, atau membuat kampanye pemasaran yang lebih tepat.
Terdapat dua pendekatan Sentiment analysis utama yang sering digunakan dalam proses analisis data. Kedua pendekatan tersebut adalah machine learning dan rule-based. Berikut ini adalah penjelasan masing-masing pendekatan tersebut:
Pendekatan machine learning merupakan pendekatan yang menggunakan algoritma tertentu untuk mengidentifikasi pola atau tren tertentu di dalam data. Algoritma ini dihasilkan dari proses pembelajaran mesin dari data pelatihan yang diberikan label sentimen positif, negatif, atau netral.
Setelah itu, algoritma dapat diterapkan untuk mengelompokkan sentimen dalam data baru. Pendekatan ini memiliki kelebihan yaitu hasil yang akurat dan dapat diadaptasi untuk berbagai jenis data.
Rule-based adalah pendekatan yang menggunakan aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengidentifikasi sentimen dalam data. Aturan atau ketentuan tersebut bisa berupa daftar kata kunci yang dikaitkan dengan sentimen tertentu. Pendekatan ini efektif dalam mengidentifikasi sentimen di dalam teks yang spesifik dan terfokus.
Beberapa jenis sentiment analysis memiliki fungsi dan keunggulannya masing-masing,khusus untuk tujuan tertentu. Berikut ini adalah beberapa jenis sentiment analysis:
Jenis sentiment analysis ini adalah analisis yang berfokus pada tujuan atau maksud (intention) dari opini yang ada dalam data teks. Tujuan dari opini-opini tersebut bisa berupa memuji, mengkritik, merekomendasikan, atau menanyakan informasi.
Analisis deteksi emosi adalah jenis analisis yang bertujuan untuk mengidentifikasi emosi yang ada di dalam teks, seperti kebahagiaan, kemarahan, kecemasan, atau kesedihan.
Jenis analisis sentimen berbasis aspek adalah analisis yang mengidentifikasi aspek spesifik dari suatu entitas yang mendapatkan sentimen. Contohnya adalah ulasan spesifik seperti produk, harga, atau pelayanan.
Fine-grained analysis adalah jenis analisis yang bertujuan untuk memberi evaluasi yang terperinci terhadap setiap aspek dalam teks, dan tidak hanya memberikan sentimen keseluruhan.
Implementasi sentiment analysis oleh perusahaan dapat memberikan sejumlah manfaat terutama untuk memahami aspirasi pelanggan. Berikut ini adalah beberapa manfaat sentiment analysis bagi perusahaan:
Perusahaan dapat memahami dan mengidentifikasi isu dan tren yang berkembang di pasar atau di antara pelanggan dengan menggunakan sentiment analysis.
Penggunaan sentiment analysis juga dapat membantu perusahaan untuk mengukur sejauh mana kepuasan pelanggan serta memahami lebih dalam opini mereka.
Sentiment analysis juga dapat bermanfaat untuk menjaga reputasi brand atau perusahaan secara online. Perusahaan dapat mengidentifikasi dan merespons ulasan negatif atau kontroversial di internet.
Hasil dari analisis sentimen dapat memberikan wawasan mendalam untuk perusahaan agar bisa mengambil keputusan dengan bijak dan tepat di masa depan.
Sentiment analysis adalah alat yang efektif untuk mengelola reputasi bisnis baik di sosial media maupun ulasan di situs web. Oleh karena itu perusahaan perlu menggunakan solusi teknologi yang tepat untuk mengelola sentimen online dari pelanggan tersebut.
Phintraco Technology, sebagai perusahaan penyedia infrastruktur IT berpengalaman, dapat membantu Anda untuk mengelola sentimen pelanggan dengan solusi Customer Experience Management (CXM). CXM dapat membantu perusahaan Anda untuk mengelola persepsi pelanggan terhadap brand dan produk.
Untuk informasi lebih lanjut tentang solus customer experience management dari Phintraco Technology, hubungi marketing@phintraco.com.
Editor: Cardila Ladini
06 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Dinamika bisnis modern yang terus bergerak cepat, membuat setiap perusahaan harus mampu menjaga hubungan baik sekaligus membangun loyalitas pelanggan.. Salah satu cara untuk mewujudkan hal tersebut adalah dengan membangun customer service yang responsif. Teknologi AI yang mulai digunakan di berbagai aspek juga diterapkan dalam customer service yaitu dalam bentuk teknologi chatbot atau bot percakapan.
Chatbot artificial intelligence (AI) kini menjadi pilihan solusi yang mampu merevolusi cara perusahaan berinteraksi dan melayani pelanggan. Lalu apa itu chatbot? Bagaimana metode dan cara kerjanya? Teknologi chatbot banyak dimanfaatkan untuk apa? Serta apa saja peran chatbot dalam bisnis digital di Indonesia? Temukan jawaban selengkapnya dalam artikel berikut ini!
Chatbot adalah program komputer yang khusus dirancang untuk mensimulasikan percakapan dengan manusia. Teknologi ini menggunakan artificial intelligence atau kecerdasan buatan serta natural language processing (NLP) untuk bisa memahami dan merespons pertanyaan dan instruksi dari pengguna.
Program percakapan artificial ini dapat diakses melalui berbagai platform mulai dari situs web, aplikasi pesan instan, asisten virtual, hingga berbagai media sosial. Secara umum, teknologi ini bisa juga disebut interface percakapan khusus domain karena beragamnya platform yang dapat diakses. Teknologi ini bisa berbasis teks, suara, atau keduanya.
Teknologi ini pertama kali dikembangkan pada tahun 1966 oleh Joseph Weizenbaum di Laboratorium MIT. Pengembangan pertama ini melahirkan chatbot pertama yang dinamakan ELIZA. ELIZA dapat mengenali pola percakapan dan menggunakan template jawaban yang sudah dibuat sebelumnya.
Sejak saat itu, teknologi ini berkembang dengan sangat pesat. Perkembangan tersebut semakin terasa ketika program tersebut sudah dapat didukung oleh teknologi generative AI. Kini program ini digunakan di berbagai industri untuk berbagai keperluan, salah satunya untuk customer service.
Teknologi bot percakapan telah diterapkan untuk membantu berbagai pihak dalam berbagai aspek. Salah satu fungsi utama bot percakapan adalah untuk meningkatkan layanan pelanggan atau customer service. Bot percakapan AI dapat menjadi asisten handal untuk melayani pelanggan dengan menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah, dan memberikan dukungan secara real-time.
Selain bidang customer service, teknologi ini juga diterapkan di bidang pemasaran dan penjualan. Hal ini dilakukan dengan menggunakan bot percakapan untuk mempromosikan produk atau layanan, serta mengumpulkan data tentang pelanggan. Bot percakapan dapat memberikan rekomendasi produk yang sesuai dengan kebutuhan dan minat pelanggan hingga membantu menyelesaikan proses pembelian.
Perusahaan juga dapat menggunakan teknologi ini untuk keperluan pelatihan karyawan. Teknologi ini dapat memberikan pelatihan interaktif kepada karyawan secara sekaligus tentang berbagai topik yang diperlukan.
Chatbot juga dipakai oleh banyak perusahaan untuk dapat meningkatkan produktivitas, terutama untuk hal-hal yang bersifat pesan pengulangan dan pengingat. Teknologi ini memungkinkan komposisi proses yang dilakukan pada saat bersamaan menjadi lebih banyak dan efisien.
Bot percakapan yang didukung oleh generative AI bekerja dengan menggabungkan berbagai teknologi seperti machine learning, NLP, database, serta algoritma khusus.
Pertama-tama, bot menggunakan teknologi NLP untuk memahami input dari pengguna. NLP dapat membantu bot untuk memahami arti kata dan frasa dalam konteks tertentu. Setelah itu, bot akan menggunakan teknologi machine learning untuk mempelajari pola input pengguna dan meningkatkan kemampuan untuk memahami bahasa manusia.
Ketika input pengguna sudah berhasil dipahami, bot akan menggunakan database dan algoritma untuk menentukan respons yang tepat. Database ini berisi informasi dan pengetahuan tentang berbagai topik yang diperlukan. Kemudian algoritma bot AI akan menganalisis dan memilih respons paling relevan dari database.
Setelah melalui proses-proses tersebut, bot AI akan menghasilkan output dalam bentuk teks, suara, atau kombinasi dari keduanya. Program ini juga dapat menggunakan teknologi text-to-speech (TTS) untuk mengubah teks menjadi suara, atau speech-to-text (STT) untuk mengubah suara menjadi teks.
Teknologi bot percakapan memiliki beberapa metode utama yang digunakan untuk bisa mensimulasikan percakapan dengan manusia, metode atau teknologi tersebut antara lain adalah natural language processing (NLP), large language model (LLM), dan machine learning. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:
Natural language processing (NLP) adalah bidang ilmu komputer yang mempelajari interaksi komputer dengan bahasa manusia. Bot percakapan menggunakan NLP untuk bisa memahami arti kata dan frasa dalam konteks tertentu.
Metode ini menggunakan beberapa teknik seperti tokenization (memisahkan kalimat menjadi kata), stemming (mengubah kata menjadi bentuk dasar), lemmatization (mengubah kata menjadi bentuk kamusnya), dan parsing (memahami struktur kalimat dan hubungan antar kata).
Large language model (LLM) adalah model statistik bahasa yang secara khusus dilatih dengan kumpulan data teks yang terdiri dari miliaran kata. Metode ini memungkinkan bot percakapan untuk menghasilkan percakapan atau teks yang lebih natural dan koheren seperti manusia.
LLM juga dapat membantu bot percakapan untuk memahami berbagai konteks dan topik yang dimasukkan oleh pengguna. Hal ini dapat membantu bot untuk memilih repons yang lebih tepat dan relevan. Secara keseluruhan, metode ini membuat bot percakapan menjadi lebih natural dan koheren sehingga dapat meningkatkan pengalaman pengguna.
Machine learning adalah teknik kecerdasan buatan yang membuat bot percakapan mampu belajar, mengingat, dan meningkatkan kemampuan berinteraksi dengan manusia dari waktu ke waktu.
Bot percakapan menggunakan machine learning untuk mempelajari pola-pola dalam input pengguna, memahami bahasa manusia, serta menentukan respons yang teptat sesuai dengan konteks.
Chatbot memiliki peranan yang penting dalam bidang layanan pelanggan atau customer service, terutama dalam konteks bisnis digital saat ini. Berikut adalah sejumlah peranan dan manfaat bot percakapan dalam meningkatkan customer service bisnis digital:
Bot percakapan dapat memberikan pelayanan 24/7 kepada pelanggan dengan menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah kapan pun dan di mana pun.
Pertanyaan dan permintaan sederhana dapat ditangani oleh bot agar agen customer service dapat fokus ke masalah yang lebih penting.
Teknologi bot percakapan berbasis AI dapat memberikan respons yang lebih cepat dan akurat untuk berbagai kebutuhan dan keluhan pelanggan.
Kepuasan pelanggan akan meningkat dengan penyelesaian masalah yang cepat, efisien, dan responsif dari bantuan bot percakapan.
Bot percakapan berbasis AI kini menjadi alat utama untuk meningkatkan kinerja dan kualitas customer service di berbagai sektor industri. Oleh karena itu, mulailah implementasi teknologi ini di perusahaan Anda dengan solusi chatbot terbaik dari Phintraco Technology.
Phintraco Technology merupakan anak perusahaan dari Phintraco Group yang bergerak di bidang solusi infrastruktur IT, salah satunya adalah solusi chatbot. Solusi chatbot dari Phintraco Technology menggunakan multi-LLM architecture, kapabilitas omnichannel, serta pendekatan agen+bot yang bisa disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan.
Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai solusi chatbot dari Phintraco Technology!
Editor: Cardila Ladini
