Artificial intelligence atau AI kini telah menjadi teknologi transformatif yang digunakan di berbagai sendi kehidupan, termasuk dunia bisnis. Peran AI dalam bisnis didukung oleh perkembangannya yang eksponensial dalam beberapa tahun terakhir. Dalam dunia bisnis, AI telah mendorong inovasi yang membantu perusahaan untuk beradaptasi. Mulai dari otomatisasi tugas rutin hingga analisis data kompleks, penggunaan AI dalam bisnis memiliki potensi besar dalam merevolusi cara bisnis beroperasi.

Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk memahami penggunaan AI dalam bisnis serta mengetahui prospek masa depan AI dalam bisnis. Aplikasi AI untuk bisnis kini banyak digunakan untuk mengoptimalkan proses, meningkatkan customer service, atau menciptakan produk inovatif lainnya. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang bagaimana teknologi AI dapat dimanfaatkan secara efektif dalam operasional dan strategi bisnis. Mulai dari definisinya, contohnya, manfaatnya, serta cara mengimplementasikannya dalam bisnis. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu AI dalam Bisnis?

AI untuk bisnis adalah penerapan berbagai teknologi kecerdasan buatan yang digunakan untuk memecahkan berbagai tantangan bisnis, otomatisasi tugas kompleks, atau analisis data. Teknologi yang sering diasosiasikan dengan AI antara lain adalah machine learning, Natural Language Processing (NLP), computer vision, deep learning, dan analisis prediktif. Penggunaan AI di sini memungkinkan komputer untuk meniru aspek kecerdasan manusia seperti belajar dari pengalaman, mengidentifikasi pola, membuat keputusan, dan memahami bahasa.

Komponen utama yang digunakan dalam teknologi AI untuk bisnis adalah data dan algoritma. Data berfungsi sebagai bahan AI untuk belajar dan menghasilkan output yang diinginkan. Sementara itu, algoritma memberikan serangkaian instruksi dan model matematika untuk memproses data dan menghasilkan prediksi.

Masa depan AI dalam bisnis kini semakin menjanjikan. Dengan penggunaan AI yang optimal, semua proses bisnis nantinya dapat diotomatisasi dan dipersonalisasi hingga tingkat yang lebih mendalam. Hal ini berlaku pada pemasaran serta pengembangan produk dan layanan.

Apa Saja Contoh AI dalam Bisnis?

Pengaplikasian AI untuk keperluan bisnis sangatlah beragam dan menyentuh banyak aspek operasional dan strategis. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan AI di beberapa fungsi bisnis:

Pemasaran (Marketing)

Dalam aspek marketing, teknologi AI digunakan untuk personalisasi konten dan rekomendasi untuk pelanggan. Selain itu, algoritma AI juga dapat digunakan sebagai predictive lead scoring untuk menilai prospek penjualan, serta programmatic advertising untuk penempatan iklan digital.

Operasional

AI juga diimplementasikan untuk fungsi operasional khususnya untuk hal stok persediaan dan peralatan. Teknologi ini dapat membantu manajemen supply chain untuk memprediksi permintaan, optimasi rute pengiriman, serta inventarisasi yang efisien. Perusahaan juga dapat memantau kondisi mesin dan peralatan dengan sensor yang terhubung ke sistem AI.

Sumber Daya Manusia (SDM)

Tim Sumber Daya Manusia (SDM) juga telah menggunakan AI untuk menyaring ribuan CV sebagai langkah otomatisasi rekrutmen. Selain itu, AI juga digunakan untuk menganalisis data keterlibatan karyawan.

Layanan Pelanggan (Customer Service)

Layanan pelanggan atau customer service juga menjadi salah satu fungsi bisnis yang kini sangat diuntungkan dengan teknologi AI. Penggunaan AI chatbot dan virtual assistant dapat memberikan layanan pelanggan kapan saja selama 24/7. Teknologi ini juga dapat menjawab pertanyaan umum, memandu pengguna di proses tertentu, bahkan mengidentifikasi sentimen pelanggan.

Apa Saja Manfaat AI dalam Bisnis?

Implementasi AI yang strategis dapat memberikan banyak manfaat signifikan bagi bisnis. Berikut ini adalah beberapa manfaat utamanya secara umum:

Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas

Otomatisasi tugas-tugas manual dan repetitif yang memakan waktu dapat membebaskan karyawan untuk fokus pada pekerjaan yang lebih strategis dan penting.

Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Personalisasi konten dan layanan, serta responsivitas yang tinggi dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang jauh lebih memuaskan. Hal ini juga membantu  meningkatkan loyalitas pelanggan.

Inovasi Produk dan Layanan

Penggunaan AI juga membuka peluang besar untuk mengembangkan produk atau layanan yang lebih inovatif. Selain itu, perusahaan juga bisa mengembangkan model bisnis baru yang belum pernah dilakukan sebelumnya, sehingga memberikan keunggulan kompetitif.

Penghematan Biaya Operasional

Proses yang semakin efisien dan minim human error dapat mengoptimalkan sumber daya dan predictive maintenance. Hal ini dapat secara signifikan menghemat berbagai biaya operasional yang biasanya dikeluarkan.

Bagaimana Cara Mengimplementasikan AI dalam Bisnis?

Proses implementasi AI untuk bisnis memerlukan rencana yang matang agar bisa berjalan sukses. Berikut ini adalah langkah-langkah penting yang perlu dipertimbangkan:

Identifikasi Kebutuhan dan Tujuan Bisnis

Pertama-tama, identifikasi masalah bisnis spesifik yang ingin dipecahkan atau peluang yang ingin diraih dengan AI. Pastikan ada kasus penggunaan yang kuat serta potensi ROI yang jelas.

Kumpulkan dan Siapkan Data

Pastikan data yang dimiliki perusahaan sudah relevan, bersih, akurat, dan dalam volume yang cukup. Manajemen data yang baik adalah fondasi utama pada AI.

Pilih Teknologi dan Platform AI yang Tepat

Terdapat berbagai alat dan platform AI yang tersedia. Pilih yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik bisnis, anggaran, serta kapabilitas tim teknis perusahaan.

Fokus pada Integrasi dan Skalabilitas

Solusi AI yang diterapkan harus bisa diintegrasikan dengan sistem dan proses bisnis yang sudah ada. Setelah itu, rancang solusi yang dapat diskalakan seiring dengan pertumbuhan kebutuhan dan data bisnis.

Evaluasi Secara Berkala

Setelah implementasi berjalan, pantau terus kinerja solusi AI, kumpulkan feedback dari pengguna, serta lakukan penyesuaian dan perbaikan secara berkala.

Solusi Contact Center AI dari Phintraco Technology untuk Transformasi Bisnis Anda!

Dalam konteks layanan pelanggan, AI dapat meningkatkan interaksi pelanggan sekaligus efisiensi operasional. Percayakan teknologi AI terbaik untuk customer service Anda kepada Phintraco Technology!

Phintraco Technology dapat menyediakan solusi contact center AI yang dapat mengotomatiskan interaksi, mengumpulkan insight dari data pelanggan, serta memberdayakan agen.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai contact center AI dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila

Era digital yang terus berkembang dan semakin cepat membuat ekspektasi pelanggan terhadap layanan berubah secara signifikan. Kini pelanggan tidak hanya menginginkan produk atau jasa yang berkualitas, tetapi juga pengalaman interaksi dengan brand yang instan, mudah, dan tersedia kapan saja. Hal ini menunjukkan pelanggan modern yang cenderung lebih mandiri dan proaktif dalam mencari solusi atas permasalahan atau pertanyaan yang mereka miliki. Dalam menyikapi perubahan ini, customer self service adalah sebuah konsep yang bisa menjadi solusi bisnis.

Konsep ini merupakan sebuah strategi yang dapat diterapkan oleh bisnis yang ingin unggul di tengah pasar yang semakin kompetitif. Pendekatan ini juga merupakan evolusi cara perusahaan berinteraksi dengan pelanggan, yaitu dengan memberdayakan pelanggan untuk menyelesaikan kebutuhannya secara mandiri sehingga lebih efisien. Artikel ini akan membahas konsep self service dalam customer service serta bagaimana cara kerjanya, apa saja manfaatnya, serta bagaimana cara menerapkan konsep ini agar optimal. Oleh karena itu, simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Self Service?

Customer Self Service adalah sebuah konsep atau pendekatan dalam layanan pelanggan yang memungkinkan pelanggan untuk menemukan informasi, menjawab pertanyaan, memecahkan masalah, atau menyelesaikan tugas terkait produk atau layanan secara mandiri. Artinya, pelanggan tidak memerlukan interaksi langsung dengan perwakilan brand atau agen customer service. Inti dari konsep ini adalah memberdayakan pelanggan dengan menyediakan alat dan sumber daya yang mudah diakses serta digunakan.

Pendekatan proaktif ini menuntut perusahaan untuk bisa menyediakan berbagai platform dan konten yang dapat diakses kapan saja oleh pelanggan. Beberapa implementasi umum atau contoh self service adalah FAQ (Frequently Asked Questions), Knowledge Base, Chatbot & Virtual Assistant, IVR (Interactive Voice Response), serta portal pelanggan online.

Bagaimana Cara Kerja Customer Self Service?

Cara kerja customer self service adalah proses yang melibatkan dua sisi, yaitu sisi pengalaman pelanggan dan upaya penyedia layanan itu sendiri. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Pengalaman Pelanggan

Dari sisi pelanggan, proses ini dimulai ketika pelanggan menghadapi sebuah masalah, memiliki pertanyaan, atau kebutuhan informasi terkait produk dan layanan. Di tahap ini, pelanggan akan mengidentifikasi kebutuhan sendiri lalu mengakses platform self service yang tersedia. Setelah itu, pelanggan akan menggunakan fitur-fitur yang ada seperti fitur pencarian dan mengetik kata kunci. Pelanggan juga bisa menjelajahi menu FAQ atau berinteraksi dengan chatbot untuk menanyakan pertanyaan atau informasi yang ingin diketahui.

Penyedia Layanan

Dari sisi perusahaan, perusahaan perlu menyediakan beberapa hal untuk bisa memastikan pengalaman pelanggan self service ini bisa berjalan. Salah satu caranya adalah mengembangkan konten self service yang ada agar tetap akurat, relevan, dan mudah dipahami. Setelah itu, perusahaan akan menyediakan platform teknologi seperti website, chatbot atau portal pelanggan lainnya yang intuitif. Hal ini menekankan pada desain UI dan UX yang baik. Selain itu, platform self service ini juga perlu diintegrasikan dengan sistem backend lain atau database produk. Jika pelanggan tidak menemukan solusi melalui self service, perusahaan akan menjalankan mekanisme eskalasi yang jelas dan mudah untuk beralih ke interaksi agen manusia.

Apa Saja Manfaat Self Service dalam Pelayanan Pelanggan?

Implementasi konsep customer self service adalah langkah yang dapat membawa banyak manfaat baik bagi pelanggan maupun bagi bisnis itu sendiri. Berikut ini adalah beberapa manfaatnya:

Ketersediaan 24/7

Platform self service tentu dapat sangat bermanfaat bagi pelanggan karena dapat mengakses layanan yang tersedia kapan saja atau 24/7. Hal ini juga dapat mempercepat durasi penyelesaian masalah sederhana yang biasanya diperlukan jika harus berinteraksi dengan agen manusia.

Penghematan Biaya Operasional

Bagi bisnis, pendekatan self service dapat membantu menghemat biaya operasional. Hal ini dapat dicapai dengan teknologi yang bisa menangani berbagai pertanyaan dan masalah umum, sehingga interaksi ke agen manusia dapat ditekan.

Peningkatan Efisiensi Agen Customer Service

Interaksi sederhana yang dialihkan ke platform self service dapat memungkinkan agen untuk fokus pada isu-isu yang lebih krusial, kompleks, dan benar-benar memerlukan intervensi manusia.

Peningkatan Loyalitas Pelanggan

Proses layanan pelanggan mandiri yang optimal dapat menciptakan pengalaman yang positif serta memberdayakan. Hal ini dapat mendorong dan meningkatkan loyalitas pelanggan.

Pengumpulan Data & Wawasan Berharga

Perusahaan dapat mengumpulkan berbagai data berharga terkait pelanggan lewat platform self service. Data dan wawasan ini sangat penting karena dapat dianalisis dan digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis di masa depan.

Bagaimana Cara Optimal Mengimplementasikan Self Service dalam Layanan Pelanggan?

Proses implementasi customer self service memerlukan perencanaan dan eksekusi yang matang. Berikut ini adalah beberapa cara yang dapat dilakukan agar implementasinya berjalan optimal:

Pahami Kebutuhan Pelanggan

Langkah penting pertama yang harus dilakukan perusahaan adalah mengidentifikasi berbagai jenis pertanyaan, keluhan umum, atau informasi apa yang paling sering dicari oleh pelanggan. Hal ini perlu dilakukan untuk mengetahui pain points mereka.

Gunakan Platform dan Saluran yang Tepat

PIlih alat atau platform self service yang paling cocok untuk jenis bisnis dan pelanggan Anda. Platform yang dipilih harus disesuaikan dengan kompleksitas produk atau layanan serta preferensi dari pelanggan Anda.

Sediakan Jalur Eskalasi yang Jelas

Proses customer self service tidak selalu bisa menyelesaikan semua masalah pelanggan. Oleh karena itu, sediakan jalur eskalasi yang mudah bagi pelanggan untuk beralih ke interaksi dengan agen manusia untuk menemukan solusi lebih lanjut. Transisi ini dapat dilakukan dengan mulus, misalnya dengan perutean cerdas (smart routing) ke agen yang ahli di bidang masing-masing.

Terapkan Self Service dalam Layanan Pelanggan Anda dengan Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Tuntutan pelanggan akan kualitas dan responsivitas layanan yang cepat kini mendorong perusahaan untuk menyediakan platform self service yang optimal. Oleh karena itu, percayakan implementasi self service di bisnis Anda kepada teknologi contact center AI dari Phintraco Technology.

Phintraco Technology merupakan perusahaan IT infrastructure berpengalaman dan terpercaya, yang dapat menyediakan solusi contact center berbasis AI untuk self service di bisnis Anda. Solusi dari kami dilengkapi dengan chatbot yang canggih, knowledge management yang terintegrasi, serta routing cerdas yang mampu memberikan transisi mulus dalam pengalaman pelanggan.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai contact center AI dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila

Kepuasan pelanggan kini bukan hanya sekadar bonus tetapi merupakan fondasi utama bagi pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis, terutama di lanskap digital yang sangat kompetitif ini. Perusahaan yang berhasil memenangkan hati pelanggannya akan sekaligus mendapatkan loyalitas, advokasi, serta profitabilitas yang lebih tinggi. Oleh karena itu, diperlukan cara yang tepat untuk bisa mengukur kepuasan pelanggan, cara tersebut disebut juga dengan Customer Satisfaction Score atau CSAT.

CSAT adalah cara yang biasa dilakukan untuk bisa mengukur tingkat kepuasan pelanggan dengan tepat. Pemahaman tentang CSAT perlu dimiliki oleh perusahaan agar bisa mengaplikasikannya dengan optimal demi kesuksesan bisnis. Artikel ini akan membahas CSAT secara lengkap mulai dari definisinya, mengapa metrik ini begitu penting, kapan waktu terbaik untuk mengukurnya, bagaimana rumus perhitungannya, serta apa strategi praktis untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Customer Satisfaction Score (CSAT)?

CSAT atau Customer Satisfaction Score adalah metrik atau tolok ukur yang digunakan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap sebuah produk, layanan, atau interaksi spesifik dengan brand. Metrik ini dapat memberikan gambaran langsung tentang apa yang dirasakan pelanggan setelah berinteraksi dengan brand. Dalam konteks contact center, CSAT sering digunakan juga sebagai metrik KPI yang harus dipenuhi oleh agen contact center untuk memastikan kepuasan pelanggan terhadap layanan yang diberikan.

Data ini biasanya dikumpulkan lewat survei singkat berisi pertanyaan seperti, "Seberapa puaskah Anda dengan layanan yang baru Anda terima melalui telepon?" atau "Seberapa puaskah Anda dengan solusi yang diberikan terkait pertanyaan Anda hari ini?" Kemudian, pertanyaan-pertanyaan tersebut akan dijawab dengan skala penilaian numerik (1-5, 1-7, 1-10) atau deskriptif (Sangat Tidak Puas, Tidak Puas, Netral, Puas, Sangat Puas).

Berbeda dengan Net Promoter Score (NPS) yang mengukur persepsi dan loyalitas pelanggan dalam jangka panjang, CSAT lebih berfokus pada interaksi atau transaksi yang baru saja terjadi atau in-the-moment. Oleh karena itu metode pengukuran ini bersifat transaksional dan situasional.

Mengapa Customer Satisfaction Scores itu Penting?

Mengetahui dan bertindak berdasarkan CSAT score adalah langkah utama untuk bisa memahami berbagai alasan atau faktor mengapa penilaian ini penting untuk bisnis. Berikut ini adalah penjelasannya:

Meningkatkan Loyalitas Pelanggan

Pelanggan yang merasa puas secara konsisten cenderung akan selalu kembali atau melakukan pembelian berulang. Loyalitas pelanggan ini merupakan aset berharga bagi setiap bisnis.

Mendorong Advokasi (Word-of-Mouth)

Jika pelanggan merasa puas dengan layanan atau produk sebuah brand, mereka akan cenderung mendukung brand tersebut secara antusias. Mereka bahkan dapat merekomendasikan produk atau layanan tersebut kepada orang di sekitar mereka dengan senang hati, pemasaran mulut ke mulut ini sangat efektif dan hemat biaya.

Mengurangi Churn Rate

Churn rate adalah hal yang paling merugikan bagi bisnis, yaitu ketika pelanggan berhenti menggunakan produk atau layanan dan beralih ke kompetitor. Tingkat kepuasan pelanggan yang tinggi dapat secara signifikan mengurangi churn rate ini.

Mengidentifikasi Area Kritis untuk Perbaikan

Skor CSAT yang rendah merupakan tanda utama adanya masalah pada produk, layanan, atau proses bisnis yang dijalankan. Hal ini dapat menjadi feedback konstruktif bagi perusahaan untuk bisa memperbaiki area yang bermasalah.

Dasar Pengambilan Keputusan

Data feedback dari CSAT yang akurat, terukur, dan dianalisis secara rutin dapat menjadi landasan informasi yang kuat bagi perusahaan. Keputusan yang diambil berdasarkan data akurat akan menghasilkan keputusan yang lebih terkalkulasi dan strategis.

Kapan Waktu Terbaik untuk Menghitung CSAT?

Ketepatan waktu dalam memperoleh atau mengumpulkan skor CSAT juga sangat penting untuk bisa memperoleh data yang akurat dan relevan. Waktu yang paling ideal untuk mengirimkan survei CSAT adalah ketika pengalaman interaksi masihi segar di ingatan pelanggan. Selain itu terdapat beberapa momen atau titik penting yang sering dianggap sebagai waktu yang efektif untuk mengukur CSAT.

Waktu yang paling ideal untuk mengukur CSAT adalah ketika interaksi layanan pelanggan (customer service) selesai dilakukan. Perusahaan bisa mengirimkan survei CSAT ketika pelanggan selesai menelepon agen, selesai live chat, setelah email pertanyaan dijawab, atau ketika tiket dukungan mereka resmi ditutup. Sementara untuk produk fisik, survei CSAT dapat dikirimkan beberapa hari setelah barang diterima oleh pelanggan. Hal ini penting untuk memberikan mereka waktu untuk mencoba dan menilai produk tersebut.

Survei CSAT juga dapat dilakukan di momen penting atau milestone dalam customer journey. Contohnya seperti ketika pelanggan menyelesaikan aktivasi, setelah berhasil menggunakan fitur inti produk untuk pertama kali, atau setelah mereka melakukan perpanjangan pelanggan.

Bagaimana Cara Menghitung CSAT?

Sebelum menghitung CSAT, tentukan dulu skala penilaian yang jelas. Perusahaan bisa menggunakan skala penilaian numerik atau non-numerik. Pastikan definisi di setiap poin skala dapat dipahami dengan baik.

Setelah itu, baru sebarkan survei tersebut ke segmen pelanggan yang relevan melalui berbagai saluran yang efektif dan tidak mengganggu pengalaman mereka. Kumpulkan semua jawaban survei yang masuk dalam periode waktu yang ditentukan.

Dari semua jawaban survei yang masuk, identifikasikan respons pelanggan yang dianggap sebagai kategori positif atau "Puas" pada skala penilaian yang ditentukan tadi. Penentuan skor ini harus konsisten dari waktu ke waktu untuk mendapatkan perbandingan yang valid.

Setelah itu, gunakan rumus atau Customer Satisfaction Score formula, yang dapat dirumuskan menjadi jumlah responden yang memberikan skor positif (Puas atau Sangat Puas) dibagi total jumlah responden valid, lalu dikali 100%.

Contohnya, dari survei CSAT dengan skala 1-5 ke 300 pelanggan, sebanyak 225 pelanggan memberikan skor 4 atau 5. Maka CSAT-nya adalah 225 dibagi 300 lalu dikali 100%, yaitu 75%.

Bagaimana Cara Meningkatkan Customer Satisfaction Score?

Meningkatkan skor CSAT merupakan komitmen berkelanjutan yang memerlukan banyak perhatian, adaptasi, dan kolaborasi. Berikut ini adalah beberapa cara atau strategi yang dapat diterapkan:

Pahami Kebutuhan Pelanggan

Lakukan riset pasar untuk bisa memahami kebutuhan, harapan, dan pain points pelanggan. Pemahaman mendalam tentang aspek-aspek tersebut dapat membantu bisnis memberikan pelayanan yang lebih tepat sasaran dan relevan bagi pelanggan.

Tingkatkan Kualitas Produk atau Layanan

Baik produk maupun layanan, bisnis harus terus berinovasi dan meningkatkan kualitas yang ditawarkan berdasarkan riset yang sudah dilakukan terkait kebutuhan dan keinginan pelanggan. Pelanggan akan lebih puas ketika mendapatkan produk atau layanan yang berkualitas dan sesuai dengan kebutuhan personal.

Personalisasi Customer Experience

Masih terkait dengan kebutuhan personal, customer service juga perlu memberikan pengalaman pelanggan yang personal di setiap titik kontak yang ada. Hal ini bisa dilakukan dengan rekomendasi produk berdasarkan riwayat pembelian atau menyesuaikan kondisi berdasarkan preferensi yang diketahui.

Manfaatkan Teknologi Terbaru

Teknologi modern dapat menjadi alat bantu yang sangat berguna untuk bisa meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan. Dalam konteks customer service, misalnya, teknologi AI customer service dapat meningkatkan efisiensi, personalisasi, serta responsivitas layanan pelanggan.

Tingkatkan CSAT Anda dengan Teknologi Customer Service Terbaik dari Phintraco Technology!

Ekspektasi pelanggan terhadap layanan yang berkualitas kini terus meningkat seiring dengan berkembangnya teknologi digital. Oleh karena itu, bisnis perlu memanfaatkan teknologi tersebut untuk meningkatkan kualitas customer service agar bisa memuaskan pelanggan. Percayakan teknologi AI terbaik untuk customer service Anda kepada Phintraco Technology!

Phintraco Technology merupakan perusahaan IT infrastructure berpengalaman yang dapat menyediakan solusi contact center AI terbaik untuk bisnis Anda. Solusi dari kami dapat membantu Anda menyediakan layanan 24/7 untuk pelanggan, dengan chatbot cerdas yang dapat meningkatkan personalisasi layanan dan produktivitas agen.

Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai solusi contact center AI dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila

Era digital yang serba terhubung membuat volume data tekstual semakin meningkat secara drastis. Data seperti unggahan media sosial, ulasan produk di platform e-commerce, email, hingga transkrip percakapan customer service dan hasil survei adalah informasi berharga bagi perusahaan. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan untuk bisa memahami pelanggan secara mendalam, memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan yang ingin tetap relevan di pasar. Oleh karena itu, teknologi text analysis hadir sebagai solusi transformatif untuk bisa mengolah dan menganalisis data tekstual tersebut.

Text analytics adalah teknologi pendukung AI yang dapat memberdayakan bisnis untuk mengekstrak wawasan dan informasi berharga dan pola tersembunyi dari data-data tekstual. Hal ini dilakukan dengan mengubah data teks mentah dan tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur dan dapat dianalisis. Analysis text ini dapat memberikan pemahaman lebih dalam tentang pelanggan, kondisi pasar, serta operasional internal. Artikel ini akan membahas analisis teks, bagaimana cara kerjanya, apa saja penerapan serta manfaatnya. Simak artikel berikut ini untuk informasi selengkapnya!

Apa itu Text Analysis?

Text analysis adalah teknologi ekstraksi informasi berkualitas tinggi atau wawasan yang penting dari sebuah data teks. Proses ini sering juga disebut sebagai data mining. Teknologi ini bertujuan untuk mengubah data teks yang tidak terstruktur (misalnya email, postingan media sosial, respons survei, atau artikel berita) menjadi data terstruktur yang dapat dianalisis, diukur, atau ditindaklanjuti.

Hal ini sangat berguna untuk perusahaan yang perlu menganalisis ribuan ulasan pelanggan. Analisis teks ini dapat diotomatiskan serta bisa memahami sentimen umum, topik yang dibicarakan, atau masalah apa yang paling mendesak. Teknologi ini merupakan gabungan dari beberapa teknologi atau disiplin ilmu, seperti Natural Language Processing (NLP), Machine Learning, dan statistik. NLP di sini berperan dalam membantu komputer memahami dan memproses bahasa manusia, sementara machine learning membantu sistem untuk mempelajari data dan meningkatkan akurasinya seiring waktu.

Bagaimana Cara Kerja Text Analysis Method?

Analisis teks dilakukan melalui beberapa tahapan dan proses agar hasil yang didapatkan akurat dan relevan. Berikut ini adalah langkah umum yang harus dilewati dalam proses ini:

Pengumpulan Data

Tahap pertama tentunya adalah mengumpulkan data tekstual dari berbagai sumber. Sumber-sumber ini bisa berupa feedback pelanggan dari formulir online, transkrip percakapan di contact center, postingan media sosial, ulasan produk, atau email.

Pra-pemrosesan Teks

Data teks yang masih mentah perlu diolah terlebih dahulu agar 'bersih' sebelum dianalisis. Proses ini bisa dilakukan dengan berbagai cara seperti tokenisasi (memecah kalimat menjadi unit-unit linguistik yang lebih kecil), pembersihan elemen yang tidak relevan (tag HTML, UTL, dll), normalisasi (mengubah teks menjadi huruf kecil, mengurangi kata ke akar katanya, atau mengubah kata ke bentuk dasar kamusnya), serta stopword removal (menghapus kata-kata tanpa kontribusi makna analitis).

Ekstraksi Fitur

Setelah data teks sudah bersih, selanjutnya adalah ekstraksi fitur atau mengubah teks menjadi format numerik yang dapat dimengerti oleh algoritma machine learning. Terdapat beberapa metode yang umum digunakan seperti Bag-of-Words (BoW), TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), atau Word Embeddings.

Analisis Teks

Data yang sudah terstruktur kemudian dapat dianalisis dengan beberapa teknik, salah satunya adalah analisis sentimen yang mengidentifikasi dan mengkategorikan opini atau emosi di dalam teks. Bisa juga dengan Topic Modelling untuk menemukan tema abstrak dalam dokumen. Selain itu ada juga teknik klasifikasi teks berdasarkan kategori atau label tertentu.

Interpretasi dan Visualisasi

Hasil dari analisis teks kemudian akan diinterpretasikan dan divisualisasikan ke dalam format yang mudah dipahami. Format ini dapat berupa grafik, diagram, dashboard interaktif, atau laporan.

Apa Saja Penerapan Text Analysis?

Kemampuan analisis teks ini merupakan teknologi yang sangat berguna dan telah diterapkan di berbagai industri dan fungsi bisnis. Berikut ini adalah beberapa contoh umum penggunaannya:

Brand Reputation Management

Teknologi ini dapat digunakan oleh perusahaan dengan tujuan untuk memantau reputasi brand mereka di mata publik, baik itu di media sosial, forum online, atau situs berita. Dengan identifikasi sentimen negatif secara dini, krisis PR dapat diatasi dengan lebih tepat dan efektif.

Riset Pasar dan Produk

Teknologi ini juga sering digunakan untuk menganalisis ulasan pelanggan, survei, dan diskusi-diskusi online. Hal ini bertujuan untuk riset pasar dan produk.

Analisis Feedback Pelanggan

Selain itu, teknologi ini juga digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis customer feedback melalui semua titik kontak. Ini penting dalam customer service atau contact center agar pelayanan yang diberikan bisa relevan dan personal.

Apa Saja Manfaat Text Analysis dalam Customer Service?

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, penggunaan teknologi ini dalam customer service dapat memberikan manfaat yang signifikan. Berikut ini adalah manfaat-manfaat tersebut:

Meningkatkan Kepuasan Pelanggan

Analisis teks dan sentimen dari pelanggan dapat membantu perusahaan atau agen memberikan respons yang lebih cepat, akurat, dan personal. Hal ini akan meningkatkan kepuasan pelanggan secara signifikan.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Text analysis juga dapat mengotomatiskan proses atau tugas rutin seperti menjawab pertanyaan umum (FAQ), pemilahan tiket ke departemen yang tepat, atau perutean ke agen yang sesuai. Teknologi ini dapat mempermudah proses-proses tersebut.

Identifikasi Tren dan Masalah Secara Proaktif

Perusahaan dapat menggunakan teknologi ini untuk bisa mengidentifikasi tren yang muncul atau masalah yang mungkin terjadi secara cepat dan proaktif. Dengan begitu, tindakan korektif atau preventif dapat diambil secara dini.

Transformasi Layanan Pelanggan Anda dengan Teknologi Chatbot dari Phintraco Technology!

Analisis teks yang canggih dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan di contact center atau berbagai titik kontak lainnya. Oleh karena itu, percayakan transformasi digital customer service Anda dengan contact center AI dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology dapat menganalisis teks, memahami  maksud pelanggan, menganalisis sentimen secara real time, sekaligus mengotomatiskan respons secara cerdas. Dengan begitu, kinerja agen contact center Anda akan lebih efisien dan efektif.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai contact center AI dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila

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!

Apa itu Digital Customer Experience?

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.

Apa Saja Tahapan dalam Digital Customer Experience?

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:

Awareness & Consideration

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.

Decision & Purchase

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.

Service/Retention

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.

Loyalty & Advocacy

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.

Bagaimana Cara Menerapkan Digital Customer Experience Strategy yang Tepat?

Implementasi strategi digital CX yang tepat memerlukan pendekatan yang menyeluruh dan terencana. Berikut ini adalah beberapa langkah kunci yang dapat dilakukan:

Memahami Pelanggan

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.

Omnichannel Terintegrasi

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.

Konten dan Interaksi Personal

Gunakan data dan wawasan tentang pelanggan untuk menyajikan konten, penawaran, atau solusi yang lebih personal dan relevan. Personalisasi dapat meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

Gunakan Teknologi

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.

Apa Manfaat dari Digital Customer Experience Management?

Digital customer experience yang optimal dapat membawa banyak manfaat signifikan bagi bisnis. Berikut ini adalah beberapa manfaat tersebut:

Meningkatkan Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan

Pengalaman digital pelanggan yang positif, personal, dan relevan dapat membuat pelanggan senang dan merasa dihargai. Hal ini sekaligus dapat meningkatkan loyalitas mereka terhadap brand.

Mengurangi Customer Churn

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.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Secara operasional, penggunaan teknologi dan flow layanan pelanggan yang efektif dapat meningkatkan efisiensi operasional baik secara kinerja maupun biaya.

Meningkatkan Keunggulan Kompetitif

Pengalaman pelanggan digital yang baik kini dapat menjadi nilai unggul yang tinggi bagi perusahaan di tengah pasar yang penuh kompetitor.

Ciptakan Digital Customer Experience Terbaik dengan Contact Center AI dari Phintraco Technology!

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

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.

Apa yang Dimaksud dengan Chatbot?

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.

Apa Saja Manfaat Chatbot untuk Customer Service?

Penerapan chatbot secara umum memberikan berbagai manfaat signifikan, khususnya untuk bidang customer service. Berikut ini adalah beberapa manfaat utama chatbot untuk customer service: 

Ketersediaan dan Responsivitas Tinggi

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.

Efisiensi Biaya Operasional

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.

Pelayanan Pelanggan yang Konsisten

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.

Meningkatkan Produktivitas Agen

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.

LLM vs NLP Chatbot, Apa Perbedaan dan Bagaimana Cara Kerjanya?

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:

Lingkup Data & Pelatihan

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.

Pemahaman Konteks

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

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.

Fleksibilitas & Skalabilitas

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.

Optimalkan Kinerja Customer Service Anda dengan Teknologi Chatbot dari Phintraco Technology!

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

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!

Apa yang Dimaksud dengan CX Automation?

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.

Bagaimana Cara Kerja CX Automation?

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.

Apa Saja Alat dan Teknologi dalam CX Automation?

Ekosistem otomatisasi CX melibatkan berbagai alat dan teknologi sebagai komponen yang saling bekerja sama. Berikut ini adalah beberapa komponen utamanya, yaitu:

Chatbots & Intelligent Virtual Assistant

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 Marketing Otomatis

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.

Help Desk & Ticketing System

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.

Apa Saja Manfaat CX Automation untuk Bisnis?

Implementasi pendekatan customer experience automation dapat memberikan keuntungan bisnis yang signifikan dan nyata. Berikut ini adalah beberapa manfaat tersebut:

Meningkatkan Efisiensi Operasional

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.

Pengalaman Pelanggan yang Konsisten

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.

Meningkatkan Kepuasan & Loyalitas Pelanggan

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.

Meningkatkan Produktivitas Agen

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.

Tingkatkan Efisiensi Layanan Pelanggan dengan Contact Center AI dari Phintraco Technology!

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

iOS merupakan salah satu sistem operasi yang cukup banyak digunakan oleh pengguna perangkat mobile. Dalam ekosistem yang cukup tertutup seperti iOS, terdapat sebuah fenomena yang dikenal dengan istilah jailbreak. Fenomena ini telah ada sejak kemunculan perangkat iPhone. Tujuannya pun beragam, mulai dari sekadar kustomisasi tampilan hingga mengakses fitur-fitur tersembunyi yang tidak disediakan secara standar oleh pabrik. Akan tetapi, seiring dengan berkembangnya lanskap keamanan digital, khususnya aplikasi mobile, relevansi dan implikasi dari jailbreaking pun berubah.

Perusahaan yang menggunakan aplikasi mobile, khususnya di sistem operasi iOS, harus memahami jailbreaking serta bagaimana cara kerjanya. Hal ini berkaitan dengan aspek keamanan aplikasi mobile yang penting bagi proses bisnis perusahaan. Oleh karena itu, artikel ini akan menjelaskan jailbreak itu apa, bagaimana cara kerja jailbreak app, apa saja potensi bahayanya, serta bagaimana cara mencegah atau menghilangkannya. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Jailbreak?

Jailbreak adalah proses penghilangan atau penghapusan restriksi dan batasan pada sistem operasi iOS yang ditetapkan oleh Apple. Proses ini dapat memungkinkan pengguna untuk mendapatkan akses root ke sistem file perangkat mereka. Akses root ini sendiri sama dengan akses kontrol yang lebih besar untuk berbagai fitur dan komponen di perangkat. Jailbreaking ini sering disamakan dengan istilah rooting pada perangkat Android karena memiliki tujuan dan mekanisme yang serupa, tetapi jailbreak secara spesifik merujuk pada perangkat iOS.

Tujuan utama dari pengguna yang melakukan jailbreaking bervariasi. Motivasinya dapat disebabkan oleh keinginan untuk melakukan kustomisasi tampilan interface mereka di luar opsi yang disediakan oleh Apple, misalnya tema, ikon, atau widget. Ada juga sebagian yang melakukannya untuk bisa meng-install aplikasi dan memodifikasinya dari sumber yang tidak resmi, atau di luar App Store. Secara umum, jailbreaking memberikan akses yang lebih dalam terhadap sistem file perangkat sehingga memungkinkan modifikasi yang lebih kompleks.

Bagaimana Cara Kerja Jailbreaking?

Proses ini dilakukan dengan cara memanfaatkan celah keamanan atau vulnerability yang ada di dalam sistem operasi iOS. Pelaku jailbreaking umumnya akan mencari dan mengeksploitasi celah-celah tersebut untuk bisa membobol akses khusus ke dalam sistem. Metode dan alat yang digunakan umumnya terus berkembang seiring dengan pembaruan dari iOS.

Terdapat beberapa jenis umum dari jailbreaking, yaitu untethered, tethered, dan semi-tethered. Untethered merupakan jenis yang memungkinkan perangkat untuk tetap dalam keadaan jailbroken meski di-restart berkali-kali. Sebaliknya, tethered adalah jenis yang harus menghubungkan perangkat ke komuter untuk mengaktifkan kembali status jailbroken setiap kali di-restart. Sementara itu, semi-tethered merupakan gabungan dari kedua jenis sebelumnya. Perangkat bisa di-restart tanpa dihubungkan ke komputer, tetapi fitur-fitur jailbreaking tidak akan aktif sampai perangkat dihubungkan ke komputer.

Secara umum, alat-alat yang biasa digunakan untuk proses ini adalah perangkat lunak khusus jailbreaking yang dipasang pada komputer, atau eksploitasi langsung melalui browser. Oleh karena itu, proses ini merupakan modifikasi yang mendalam dari inti sistem operasi, sehingga dapat membawa banyak risiko dan bahaya bagi keamanan aplikasi dan perangkat pengguna.

Apa Saja Bahaya dari Jailbreak?

Jailbreaking dapat berpotensi meningkatkan bahaya dan risiko bagi pengguna dan pemilik bisnis yang memiliki aplikasi mobile di perangkat iOS. Berikut ini adalah beberapa contoh bahayanya:

Risiko Keamanan Meningkat

Salah satu bahaya paling utama dari jailbreak adalah semakin meningkatnya kerentanan keamanan perangkat. Hal ini terjadi karena proses jailbreaking menghilangkan proteksi keamanan standar dari Apple, sehingga perangkat akan lebih rentan terhadap serangan siber seperti malware, virus, atau spyware.

Performa dan Stabilitas Menurun

Perangkat yang telah di-jailbreak umumnya akan menurun performanya. Sistem operasi yang telah dimodifikasi akan menjadi lebih lambat, sering lag, dan membuat aplikasi menjadi tidak responsif. Ketidakstabilan sistem operasi ini dapat juga menyebabkan aplikasi sering crash atau perangkat menjadi tidak bisa berfungsi sama sekali (bricked). 

Implikasi Garansi dan Pembaruan

Melakukan jailbreaking umumnya tidak akan berlaku atau membatalkan garansi perangkat dari Apple. Oleh karena itu, jika terjadi masalah pada perangkat, pengguna tidak akan bisa mengklaim garansi resmi di Apple. Selain itu, perangkat yang di-jailbreak juga akan mengalami kesulitan atau tidak dapat melakukan update sistem operasi iOS di masa yang akan datang.

Bagaimana Cara Menghilangkan Jailbreak?

Bagi pengguna yang memutuskan untuk menghilangkan jailbreak dari perangkat iOS, mereka dapat melakukan restore perangkat untuk kembali ke pengaturan pabrik. Proses ini akan menghapus semua data dan pengaturan pada perangkat. Oleh karena itu, backup semua data penting yang ada di perangkat sebelum melakukan restore.

Untuk bisnis yang memiliki aplikasi bisnis yang beroperasi di sistem iOS, terdapat beberapa cara untuk mengamankan aplikasi perusahaan dari berbagai risiko keamanan yang muncul akibat perangkat yang di-jailbreak, yaitu:

Implementasikan Kebijakan Penggunaan Perangkat

Langkah pertama adalah menyusun kebijakan perusahaan yang secara eksplisit melarang jailbreak pada perangkat yang digunakan untuk mengakses aplikasi milik perusahaan. Kebijakan ini harus memiliki konsekuensi yang jelas bagi karyawan/pengguna yang melanggar.

Gunakan Mobile App Shielding

Mobile app shielding memiliki fitur yang dapat digunakan untuk mendeteksi perangkat yang di-jailbreak. Teknologi ini dapat melindungi aplikasi bisnis dengan cara memblokir akses perangkat yang di-jailbreak secara otomatis sekaligus menghapus data aplikasi perusahaan dari perangkat.

Mekanisme Deteksi Jailbreak

Integrasikan solusi keamanan aplikasi mobile yang dapat mendeteksi jailbreak ke dalam aplikasi bisnis. Dengan begitu, aplikasi bisnis dapat secara langsung mendeteksi bahwa perangkat sedang berjalan di sistem operasi yang telah di-jailbreak, sehingga aplikasi dapat melakukan tindakan-tindakan tertentu. Aplikasi dapat memberikan peringatan ada pengguna, membatasi atau menonaktifkan fitur-fitur sensitif, atau mencegah aplikasi untuk dijalankan.

Tingkatkan Keamanan Aplikasi Mobile Bisnis Anda dengan Solusi Komprehensif dari Phintraco Technology!

Aplikasi bisnis yang berjalan di lingkungan perangkat yang tidak aman dapat menyebabkan risiko kebocoran data, malware, dan manipulasi aplikasi jadi meningkat. Hal ini akan sangat merugikan bagi bisnis. Oleh karena itu, jangan biarkan potensi bahaya dari jailbreaking mengancam keamanan dan kelangsungan bisnis Anda, percayakan keamanan mobile app bisnis Anda pada Phintraco Technology.

Solusi komprehensif dari Phintraco Technology dapat memberikan perlindungan (shielding) untuk aplikasi Anda terhadap intrusi, upaya tampering, reverse engineering, serta malware, termasuk dari perangkat jailbreaking.

Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya terkait solusi keamanan aplikasi mobile dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila

Keamanan aplikasi mobile merupakan prioritas utama yang harus dimiliki oleh setiap perusahaan, khususnya perusahaan yang mengandalkan aplikasi mobile untuk operasional bisnis dan interaksi pelanggan. Hal ini didorong oleh semakin maraknya bentuk serangan dan ancaman siber yang dapat membahayakan aplikasi, data pelanggan hingga keberlangsungan bisnis itu sendiri. Salah satu metode atau ancaman yang kerap mengintai aplikasi mobile bisnis adalah reverse engineering atau rekayasa balik.

Metode ini kerap dilakukan oleh pelaku serangan siber atau kompetitor untuk berbagai tujuan yang dapat berdampak negatif pada bisnis. Reverse engineering, artinya membongkar aplikasi hingga ke kode sumbernya, dapat dicegah dan dideteksi dengan solusi keamanan aplikasi yang mumpuni dan komprehensif. Oleh karena itu, perusahaan harus memahami metode rekayasa balik dari berbagai aspeknya. Artikel ini akan membahas lebih dalam tentang metode ini mulai dari definisinya, bagaimana prosesnya, mengapa metode ini berbahaya, bagaimana cara mencegahnya, serta bagaimana cara mendeteksinya. Simak artikel ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Reverse Engineering?

Reverse engineering adalah proses analisis suatu produk atau sistem yang sudah ada untuk memahami desain, fungsi, serta cara kerjanya. Dalam konteks aplikasi mobile, rekayasa balik adalah proses membongkar kode aplikasi yang sudah dikompilasi menjadi format yang lebih mudah dibaca dan diakses.

Pada dasarnya metode ini dapat dilakukan untuk tujuan yang positif atau negatif. Dalam hal positif, metode ini bisa digunakan untuk analisis keamanan yang etis, interoperabilitas sistem, serta mempelajari teknologi baru untuk diterapkan dan dikembangkan. Sebaliknya, dalam hal negatif dan ilegal, metode ini merupakan aktivitas yang berbahaya karena berpotensi dijalankan untuk mengakses kode sumber, algoritma, data sensitif, serta celah keamanan aplikasi tanpa izin.

Penyalahgunaan rekayasa balik ini dapat meningkatkan potensi ancaman bagi bisnis karena bisa mengekspos rahasia dagang, algoritma atau fitur unik di aplikasi yang menjadi keunggulan kompetitif, hingga data sensitif milik pengguna.

Bagaimana Proses Reverse Engineering?

Proses rekayasa kode aplikasi mobile memiliki tahapan-tahapan yang sistematis. Pada tahap pertama, pelaku akan mengumpulkan informasi awal yang diperlukan tentang aplikasi yang menjadi target (reconnaissance). Informasi yang relevan tersebut antara lain seperti platform apa yang digunakan (Android atau iOS), teknologi pengembangan yang digunakan, serta informasi lainnya.

Selanjutnya, pelaku akan melakukan decompilation dan disassembly. Tahapan ini merupakan pengubahan kode aplikasi yang sudah dikompilasi (dalam bentuk file APK atau IPA) menjadi format yang lebih mudah dibaca. Format yang dimaksud adalah kode assembly atau kode sumber dalam bahasa pemrograman yang digunakan saat pengembangan, misalnya Java atau Kotlin. Pelaku akan menggunakan alat-alat decompiler seperti APKTool, Jadx, Ghidra, dan berbagai alat online lainnya.

Kemudian, setelah dekompilasi berhasil, pelaku akan menganalisis kode untuk mempelajari logika aplikasi, alur kerja, algoritma yang digunakan serta menemukan celah keamanan. Tujuan utamanya adalah untuk mengidentifikasi kelemahan yang bisa dieksploitasi. Oleh karena itu, konsep anti reverse engineering dapat diimplementasikan sebagai strategi mempersulit atau mencegah langkah-langkah rekayasa balik ini.

Mengapa Reverse Engineering Berbahaya bagi Bisnis?

Rekayasa balik yang dilakukan secara ilegal dapat menjadi sangat berbahaya bagi bisnis. Berikut ini adalah beberapa kerugian dan dampak yang dapat dihadapi bisnis dari serangan ini:

Kerugian Finansial

Serangan ini dapat dilakukan dengan tujuan mencuri kekayaan intelektual perusahaan, misalnya kode sumber aplikasi atau algoritma unik yang kemudian ditiru oleh kompetitor. Pembajakan fitur premium atau lisensi aplikasi juga dapat dilakukan dan mengurangi pendapatan bisnis. Semua hal tersebut dapat berdampak pada kerugian finansial yang signifikan.

Kerusakan Reputasi

Aplikasi yang berhasil dibobol dan bocor datanya dapat merusak reputasi bisnis dan menghilangkan kepercayaan pelanggan. Selain itu, aplikasi yang telah direkayasa balik juga dapat disisipkan malware yang semakin memperburuk citra perusahaan.

Sanksi Hukum

Pelanggaran data dan kebocoran yang terjadi akibat serangan ini dapat mengakibatkan perusahaan terkena sanksi dan denda. Setiap perusahaan perlu mematuhi regulasi terkait privasi data yang berlaku, misalnya UU PDP. Pelanggaran ini dapat mengakibatkan sanksi hukum serta denda yang besar.

Hilangnya Keunggulan Kompetitif

Fitur unggulan dan algoritma unik yang dicuri dan ditiru oleh kompetitor akan membuat perusahaan kehilangan keunggulan kompetitif di pasaran. Hal tersebut dapat berpotensi terjadi lewat serangan rekayasa balik.

Bagaimana Cara Mencegah Reverse Engineering?

Diperlukan pendekatan yang berlapis dan komprehensif untuk bisa mencegah rekayasa balik, khususnya dalam tahap pengembangan aplikasi. Strategi anti reverse engineering ini bertujuan untuk mempersulit upaya pembongkaran aplikasi. Berikut ini adalah beberapa teknik dan praktik yang dapat dilakukan:

Code Obfuscation

Obfuscation atau pengaburan kode merupakan teknik yang bertujuan untuk membuat kode aplikasi lebih sulit dibaca dan dipahami. Metode ini dapat mempersulit dan mencegah proses rekayasa balik secara signifikan.

Enkripsi

Proses enkripsi atau penguncian dapat diterapkan ke kode aplikasi, data sensitif yang disimpan di aplikasi, serta ke komunikasi jaringan. Hal ini dilakukan untuk menyulitkan pelaku dalam membongkar aplikasi, bahkan jika pelaku berhasil mengakses kodenya.

Root/Jailbreak Detection

Mekanisme ini diimplementasikan untuk mendeteksi apakah aplikasi berjalan di aplikasi yang telah diterapkan root atau jailbreak. Aplikasi dapat menolak untuk dijalankan, membatasi fungsionalitas, atau memberikan peringatan keamanan karena perangkat yang sudah di-root atau jailbreak lebih rentan terhadap rekayasa balik.

Tamper Detection

Teknik ini diimplementasikan untuk menjaga integritas kode secara berkala. Aplikasi dapat menutup diri secara otomatis atau menghapus data sensitif jika terdeteksi adanya perubahan atau modifikasi ilegal (tampering) oleh pihak yang tidak berwenang.

Runtime Application Self-Protection (RASP)

RASP merupakan teknologi keamanan untuk aplikasi mobile yang bisa melindungi saat aplikasi sedang berjalan atau runtime. Sistem ini dapat mendeteksi dan mencegah upaya rekayasa balik, injeksi kode berbahaya, atau tampering secara real time.

Bagaimana Cara Mendeteksi Upaya Reverse Engineering pada Aplikasi Mobile?

Setelah mengimplementasikan langkah-langkah pencegahan, kemampuan untuk mendeteksi upaya rekayasa balik juga perlu disiapkan untuk merespons ancaman secara cepat. Berikut ini adalah beberapa cara untuk mendeteksi upaya rekayasa balik pada aplikasi mobile:

Logging Aplikasi

Monitoring log aplikasi dapat membantu mengidentifikasi aktivitas yang mencurigakan dan berpotensi merupakan upaya rekayasa balik. Pemantauan ini dianjurkan untuk dilakukan secara teratur untuk mencari pola-pola tidak biasa seperti percobaan debugging yang berkali-kali gagal, error, atau akses ke area data yang sensitif.

Analisis Perilaku Aplikasi

Pelajari dan analisis perilaku aplikasi agar bisa mendeteksi anomali yang mengindikasikan upaya rekayasa balik atau serangan siber lainnya. Temukan perubahan yang tidak wajar dalam penggunaan sumber daya sistem, pola komunikasi jaringan, dan modifikasi alur kerja aplikasi.

Audit Keamanan dan Penetration Testing

Lakukan juga audit keamanan kode aplikasi secara rutin oleh tim internal atau pihak ketiga. Hal ini dapat membantu mengidentifikasi celah keamanan yang dapat dieksploitasi oleh penyerang. Selain itu, lakukan juga uji penetrasi untuk menguji ketahanan keamanan aplikasi secara keseluruhan.

Wujudkan Keamanan Aplikasi Mobile yang Kuat untuk Cegah Reverse Engineering dengan Solusi dari Phintraco Technology!

Keamanan aplikasi mobile bisnis merupakan prioritas utama bagi setiap perusahaan agar bisa menjaga aset digital dan keberlangsungan bisnis. Oleh karena itu, perusahaan harus menyiapkan berbagai lapisan keamanan untuk menangkal ancaman siber seperti reverse engineering, tampering, dan yang lainnya.

Phintraco Technology hadir sebagai mitra terpercaya untuk meningkatkan keamanan aplikasi mobile Anda dengan solusi mobile app security yang komprehensif. Solusi dari kami mencakup app shielding yang mencegah reverse engineering dan code tampering. Mekanisme dan teknik obfuscation, enkripsi, deteksi perangkat root/jailbreak, serta implementasi RASP dapat membantu Anda menjaga aset digital bisnis.

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila