Lanskap bisnis modern yang semakin kompetitif dan cepat membuat customer service menjadi lebih dari sekadar fungsi pendukung, tetapi juga pilar utama bagi kesuksesan bisnis di masa depan. Pengalaman pelanggan yang positif menjadi kunci penting untuk meningkatkan loyalitas bahkan mendorong advokasi organik pelanggan. Oleh karena itu, untuk bisa mencapai dan menjaga standar layanan yang tinggi, perusahaan membutuhkan metrik khusus untuk mengukur, menganalisis, dan meningkatkan kinerja operasional contact center mereka. Di sinilah Average Handling Time (AHT) berperan.

AHT adalah salah satu metrik utama dalam ekosistem contact center untuk menunjukkan waktu penanganan rata-rata. Skor AHT yang baik merupakan cerminan operasional yang efisien, namun untuk mencapai hal tersebut, perusahaan perlu memahami Average Handling Time call center agar tidak mengorbankan kualitas layanan. Oleh karena itu, artikel ini akan membahas aspek-aspek tersebut, mulai dari definisi, cara menghitung, cara menetapkan target, penyebab AHT tinggi, serta solusi untuk menurunkannya. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Average Handling Time (AHT)?

Average Handling Time (AHT) adalah metrik standar dalam ekosistem contact center yang berfungsi untuk mengukur durasi rata-rata yang dibutuhkan tim contact center untuk menyelesaikan satu interaksi pelanggan secara keseluruhan. Tim contact center di sini dapat meliputi agen manusia atau sistem otomatis seperti IVR atau chatbot AI. Interaksi pelanggan juga dapat meliputi panggilan telepon, email, chat, atau bentuk komunikasi lainnya. Metrik ini dihitung mulai dari saat pelanggan mulai berinteraksi hingga semua tugas pasca interaksi selesai.

Komponen-komponen utama dalam AHT adalah waktu bicara (talk time), waktu tunggu (hold time), dan waktu penyelesaian pasca-panggilan (wrap-up time / after call work). Talk time merujuk pad atotal durasi agen ketika berinteraksi langsung atau berbicara dengan pelanggan. Hold time Merujuk pada total durasi pelanggan ketika dalam status tunggu (on-hold) selama interaksi berlangsung. Wrap-up time merujuk pada waktu yang dihabiskan agen untuk menyelesaikan tugas-tugas administratif terkait setelah interaksi dengan pelanggan berakhir.

Bagaimana Cara Menghitung AHT?

Secara sederhana, cara menghitung atau rumus menghitung AHT melibatkan ketiga komponen yang telah disebutkan sebelumnya. Rumusnya adalah Total Talk Time + Total Hold Time + Total Wrap-up Time dibagi dengan jumlah total panggilan yang ditangani (Total Calls Handled).

Contohnya, jika dalam satu hari, tim contact center mencatat data sebagai berikut:

• Talk Time Total: 30.000 detik
• Hold Time Total: 5.000 detik
• Wrap-up Time Total: 10.000 detik
• Jumlah Total Panggilan yang Ditangani: 100 panggilan

Maka, AHT dapat dihitung menjadi: AHT = (30.000 detik+5.000 detik+10.000 detik) ÷ 100 panggilan = 45.000 detik ÷ 100 panggilan = 450 detik per panggilan

Lalu konversikan detik ke menit: 450 detik/60 = 7.5 menit per panggilan. Pemilihan periode penghitungan ditentukan berdasarkan kebutuhan analisis dan pelaporan. Rentang waktu yang singkat (misal harian atau per jam) digunakan untuk mengidentifikasi tren atau masalah secara dini, sementara rentang waktu bulanan digunakan untuk memberikan gambaran kinerja jangka panjang.

Bagaimana Cara Menetapkan Target AHT?

Terdapat banyak faktor yang harus dipertimbangkan dalam menetapkan target AHT untuk perusahaan. Target AHT yang baik dan efektif harus realistis, dapat dicapai, dan sejalan dengan tujuan kualitas layanan. Berikut ini adalah faktor-faktornya:

Kompleksitas Produk/Layanan

Setiap industri memiliki standar AHT yang berbeda-beda. Contohnya, contact center untuk perbankan dan asuransi memiliki AHT yang lebih tinggi dibandingkan contact center ritel.

Jenis Interaksi

Jenis interaksi (sifat pertanyaan dan masalah pelanggan) yang berbeda juga mempengaruhi target AHT. Permintaan informasi yang sederhana tentu akan lebih cepat diselesaikan dibandingkan penanganan keluhan kompleks atau pemecahan masalah teknis.

Pengalaman dan Kompetensi Agen

Tingkat pengalaman dan kompetensi agen yang bervariasi juga berperan dalam menentukan target AHT. Agen yang baru bergabung atau kurang berpengalaman akan membutuhkan waktu lebih lama untuk menangani permintaan pelanggan dibandingkan agen yang sudah senior. Hal ini dapat diatasi dengan pelatihan dan pengembangan agen.

Saluran Komunikasi

Setiap saluran komunikasi yang digunakan untuk berinteraksi akan memiliki AHT yang berbeda. Misalnya, panggilan telepon akan memiliki ekspektasi AHT yang berbeda dengan email atau live chat (yang sifatnya asinkronus).

Harapan Pelanggan

Perusahaan juga perlu melakukan survei pelanggan untuk mengetahui sejauh mana ekspektasi pelanggan terkait dengan AHT.

Benchmarking Eksternal dan Internal

Perbandingan dengan AHT standar industri (eksternal) dan data historis (internal) juga penting untuk mendapatkan perspektif yang lebih luas.

Tujuan Bisnis

Faktor terpenting adalah tujuan atau fokus utama dari bisnis itu sendiri. Misalnya efisiensi biaya maksimum, atau memberikan pengalaman pelanggan yang lebih mendalam. Perusahaan harus menyeimbangkan antara kedua tujuan ini untuk menetapkan target AHT.

Apa Saja Penyebab Average Handling Time (AHT) Tinggi?

Penyebab Average Handling Time (AHT) umumnya disebabkan oleh empat faktor yaitu agen, teknologi dan sistem, proses dan prosedur, serta pelanggan. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Faktor Agen

Kinerja individual agen dapat mempengaruhi AHT yang tinggi, di antaranya adalah kurangnya pengetahuan produk/layanan, pelatihan yang kurang, keterampilan komunikasi yang buruk, serta ketidakefisienan dalam menggunakan alat bantu. Beberapa aspek tersebut dapat mempengaruhi AHT menjadi lebih tinggi.

Faktor Teknologi dan Sistem

Infrastruktur teknologi yang digunakan oleh contact center juga bisa mempengaruhi tingginya AHT. Contohnya adalah sistem yang lambat, alat bantu yang tidak terintegrasi, knowledge base yang sulit diakses, serta proses otentikasi pelanggan yang rumit.

Faktor Proses dan Prosedural

Proses bisnis dan alur kerja yang rumit juga bisa menyebabkan tingginya AHT. Beberapa aspek contohnya adalah SOP yang tidak jelas, alur yang tidak efisien, serta informasi yang tersebar.

Faktor Pelanggan

Terakhir, karakteristik dan perilaku pelanggan juga bisa menjadi faktor utama. Misalnya, pertanyaan/masalah yang kompleks, tidak siap dengan informasi, kesulitan menjelaskan masalah, atau terlalu emosional dan banyak bicara.

Bagaimana Cara Menurunkan AHT?

Ada beberapa langkah yang dapat dilakukan perusahaan untuk menurunkan AHT, berikut ini adalah langkah-langkah tersebut:

Pelatihan Agen Manusia

Berikan pelatihan produk/layanan yang komprehensif untuk agen. Selain itu, berikan juga pelatihan tentang cara menggunakan sistem dan alat bantu yang efisien.

Perbaikan Prosedur

Sederhanakan SOP dan alur kerja untuk menghilangkan tahap-tahap yang berlebihan dan membuat waktu. Identifikasi dan eliminasi setiap titik hambat atau bottlenecks yang ada.

Optimasi Sistem dan Teknologi

Integrasikan semua sistem seperti ticketing, CRM, knowledge base, dan aplikasi lain untuk mempermudah pengambilan informasi. Gunakan juga teknologi AI (chatbot, IVR) untuk mengotomatisasi berbagai tugas repetitif secara real time.

Pemberdayaan Self-Service

Volume interaksi yang membludak dapat diatasi dengan mengimplementasikan layanan self-service menggunakan teknologi AI chatbot atau portal pelanggan untuk masalah sederhana. Agen manusia dapat lebih fokus untuk masalah yang lebih kompleks.

Turunkan AHT Layanan Pelanggan Anda dengan Teknologi Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Untuk bisa menyeimbangkan antara Average Handling Time (AHT) yang efisien dan kualitas layanan yang baik merupakan tantangan tersendiri. Akan tetapi, hal ini sangat mungkin dicapai dengan menggunakan teknologi AI yang terus berkembang saat ini. Anda dapat mencapai AHT yang optimal dengan memanfaatkan teknologi contact center AI dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari kami merupakan solusi yang komprehensif, terdiri dari chatbot canggih yang dapat mengidentifikasi pelanggan dengan suara (voice recognition), membantu agen dengan otomatisasi tugas rutin, serta pengumpulan dan analisis historis dari interaksi yang terjadi.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Untuk bisa menjamin keberhasilan bisnis, para pemangku kepentingan di perusahaan harus bisa mengambil keputusan dengan tepat dan cepat. Teknologi digital yang terus berkembang juga turut mengembangkan volume data yang diproduksi dan dianalisis. Hal ini berguna bagi bisnis untuk bisa mengambil keputusan yang berbasis data dan akurat, jika analisis data yang dilakukan optimal. Oleh karena itu, analisis data yang dilakukan tidak hanya deskriptif atau diagnostik, tetapi juga harus bisa bersifat prediktif. Predictive analytics memiliki kemampuan tersebut untuk melengkapi analisis data.

Analisis prediktif adalah teknologi sekaligus metode analisis yang dibutuhkan dalam dunia bisnis modern. Artikel ini akan membahas predictive analytics, mulai dari definisi dasarnya, bagaimana mekanisme kerjanya, serta apa saja contoh penerapannya di berbagai lini bisnis dan industri. Selain itu, artikel ini juga akan mendalami bagaimana predictive analytics contact center dapat bermanfaat untuk meningkatkan layanan pelanggan. Oleh karena itu, simak artikel ini untuk mendapatkan informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Predictive Analytics?

Predictive analytics adalah cabang dari analisis tingkat lanjut yang menggabungkan data historis, data terkini, teknik statistika, algoritma machine learning, dan kecerdasan buatan (AI) untuk membuat prediksi terukur. Tujuan dari predictive analysis adalah untuk mengetahui apa yang kemungkinan besar akan terjadi di masa depan, setelah itu dilanjutkan dengan tindakan apa yang sebaiknya diambil untuk mendapat hasil tertentu.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, komponen-komponen kunci dari analisis prediktif ini meliputi data, model statistik dan algoritma, serta teknologi machine learning dan AI. Setiap komponen ini saling bekerja untuk bisa menghasilkan analisis yang dapat memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan, bahkan dengan tingkat probabilitas.

Bagaimana Cara Kerja Predictive Analytics?

Cara kerja predictive analysis umumnya melewati rangkaian tahapan yang sistematis dalam mengolah data dan membentuk model. Berikut ini adalah tahapan-tahapannya secara umum:

Definisi Proyek

Tahap awal dimulai dengan mendefinisikan proyek secara jelas. Mulai dari menentukan tujuan, hal apa yang ingin diprediksi, ruang lingkupnya, serta metrik kesuksesan yang akan digunakan.

Pengumpulan Data

Selanjutnya, data-data yang relevan akan dikumpulkan dari berbagai sumber internal dan eksternal. Proses pengumpulan data ini dilakukan sambil memastikan data yang dikumpulkan berkualitas baik, lengkap, dan representatif.

Pra-Pemrosesan Data

Tahap pra-pemrosesan data meliputi pembersihan dan persiapan data. Data yang mentah sering tidak lengkap, kotor (noise), dan tidak konsisten. Oleh karena itu, tahap pembersihan akan menangani nilai yang hilang (missing values), data duplikat, outliers, sekaligus mentransformasi data ke dalam format yang sesuai untuk analisis.

Setelah itu, proses dilanjutkan dengan menciptakan variabel baru (feature) dari data yang ada untuk meningkatkan kinerja model.

Pengembangan Model

Data yang sudah siap kemudian akan digunakan untuk mengembangkan dan melatih model. Model dilatih dengan data historis (training dataset) dengan algoritma prediktif yang paling cocok dengan masalah yang dihadapi. Tujuannya adalah agar model tersebut mempelajari pola dan hubungi tersembunyi dalam data.

Validasi dan Pengujian Model

Selanjutnya, model yang telah dilatih akan divalidasi dan diuji kinerjanya dengan set data berbeda yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tahapan ini bertujuan untuk  mengevaluasi seberapa akurat prediksi model dan apakah model tersebut bisa diterapkan dengan baik untuk data baru. Pada tahap ini, parameter model akan disesuaikan (tuning) untuk bisa lebih optimal.

Apa Saja Contoh Penggunaan Predictive Analytics?

Kegunaan predictive analytics kini telah diterapkan di berbagai aplikasi dari berbagai sektor dan fungsi bisnis. Berikut ini adalah contoh yang paling umum ditemukan:

Bisnis dan Marketing

Dalam bisnis dan pemasaran, algoritma prediktif ini bisa digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang memiliki probabilitas churn rate yang tinggi, sehingga perusahaan bisa mengambil langkah preventif. Selain itu, marketing juga bisa menggunakan teknologi ini untuk melakukan segmentasi pelanggan dan personalisasi konten, sehingga pemasaran lebih tertarget dan personal.

Operasional

Dari segi operasional, analisis prediktif mampu membantu untuk bidang maintenance, khususnya dalam industri manufaktur. Sensor-sensor pada mesin akan mengumpulkan data yang dianalisis untuk memprediksi kapan mesin akan mengalami kegagalan. Perawatan dan perbaikan dapat dijadwalkan sebelum kerusakan itu terjadi.

Customer Service

Dalam aspek customer service, predictive analytics berfungsi untuk menganalisis sentimen pelanggan dari input teks atau suara. Selain itu, teknologi ini juga dapat memprediksi volume panggilan atau interaksi, serta mengidentifikasi kebutuhan pelanggan sebelum mengatakannya. Hal ini dapat menciptakan pengalaman layanan pelanggan yang lebih efektif.

Apa Saja Manfaat Predictive Analytics untuk Layanan Pelanggan?

Dalam konteks layanan pelanggan, predictive analytics memiliki beberapa manfaat yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan secara signifikan. Berikut ini adalah beberapa manfaat analisis prediktif untuk customer service:

Personalisasi Layanan Pelanggan

Perusahaan dapat menganalisis riwayat interaksi, preferensi, serta perilaku pelanggan lewat predictive analysis. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memberikan solusi, menawarkan produk, atau informasi yang lebih relevan dan personal sesuai masing-masing pelanggan.

Layanan yang Lebih Proaktif

Model prediktif juga mampu menemukan pola yang dapat mengindikasikan potensi masalah atau kebutuhan pelanggan. Sistem dapat memberi tahu agen sehingga agen dapat menangani masalah pelanggan dengan lebih proaktif. Secara tidak langsung, pendekatan proaktif ini mengurangi eskalasi keluhan dan meningkatkan kepuasan.

Meningkatkan Skor Kepuasan Pelanggan (CSAT)

Layanan pelanggan yang responsif, relevan, personal, dan proaktif secara signifikan dapat meningkatkan skor kepuasan pelanggan atau CSAT. Pengalaman positif yang konsisten ini juga dapat membentuk dan membangun loyalitas pelanggan terhadap brand.

Efisiensi Operasional dan Penghematan Biaya

Untuk perusahaan, penggunaan predictive analysis dapat meningkatkan efisiensi profesional dengan mengurangi waktu rata-rata penanganan (Average Handling Time). Efisiensi ini juga dapat berdampak pada berkurangnya biaya operasional yang biasanya dikeluarkan terkait dengan kinerja staf.

Ciptakan Layanan Pelanggan yang Lebih Personal dengan Solusi Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Setelah memahami bagaimana cara kerja dan manfaat predictive analytics, Anda pun dapat memanfaatkan potensinya yang luar biasa untuk mengembangkan bisnis Anda, khususnya dalam customer service.

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology merupakan solusi komprehensif berbasis AI untuk efisiensi dan efektivitas contact center. Dengan berbagai chatbot canggih, kemampuan analitik, serta otomatisasi tugas, kinerja customer service Anda akan jauh lebih efisien serta kepuasan pelanggan pun akan meningkat.

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

Editor: Irnadia Fardila

Transformasi digital yang bergerak dengan sangat cepat turut mengubah ekspektasi pelanggan terhadap sebuah merek atau brand. Teknologi yang membuat segalanya menjadi serba cepat juga mengubah ekspektasi pelanggan yang kini membutuhkan respons yang instan. Selain itu, pelanggan kini juga menginginkan interaksi yang lebih personal, serta ketersediaan layanan 24/7. Tuntutan ini merupakan tantangan yang besar bagi banyak bisnis, khususnya yang masih menggunakan metode layanan pelanggan konvensional. Oleh karena itu, AI customer service hadir sebagai solusi untuk menjawab tantangan tersebut.

AI layanan pelanggan, atau artificial intelligence customer service kini telah merevolusi cara bisnis berinteraksi dengan pelanggan. Solusi transformatif ini bisa memberikan efisiensi, kecepatan, serta kecerdasan yang jauh lebih tinggi dibanding layanan pelanggan konvensional. Artikel ini akan mengupas semua seluk-beluk AI pelayanan pelanggan mulai dari definisinya, komponen pentingnya, cara kerjanya, serta manfaatnya untuk pertumbuhan bisnis. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan AI Customer Service?

AI customer service merujuk pada penggunaan teknologi kecerdasan buatan atau AI untuk mengelola dan meningkatkan seluruh aspek interaksi layanan pelanggan. Teknologi AI yang umum digunakan antara lain adalah Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML), analisis data, serta otomatisasi.

Tujuan utama penggunaan teknologi ini adalah untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih mulus, efisien, dan memuaskan. Dengan menggunakan AI, tugas-tugas rutin yang butuh intervensi manusia dapat ditangani secara otomatis, mulai dari menjawab FAQ atau memandu pelanggan untuk proses tertentu.

AI layanan pelanggan dapat diaktifkan sepanjang waktu, yang artinya ketika volume permintaan melonjak, perusahaan tidak perlu mengorbankan kualitas dalam melayani pelanggan. Hal ini bukan berarti menggantikan agen manusia, tetapi memberdayakan agen manusia untuk lebih fokus pada isu yang lebih penting dan kompleks.

Apa Saja Komponen Penting dalam AI Customer Service?

AI dalam customer service menggunakan beberapa komponen utama agar bisa memberikan hasil yang efisien dan personal untuk pelanggan. Berikut ini adalah komponen-komponen tersebut:

Chatbot dan Virtual Assistant

Chatbot adalah sistem AI yang mensimulasikan percakapan dengan pengguna lewat teks atau suara. Teknologi ini digunakan untuk menangani interaksi rutin, memberikan informasi, atau bahkan mengecek status pemesanan. Sementara itu, Virtual Assistant adalah sistem AI yang menangani interaksi yang lebih kompleks, diintegrasikan ke berbagai platform, serta memiliki fungsi yang lebih luas.

Natural Language Processing (NLP)

NLP merupakan komponen AI yang berfungsi untuk memahami, menerjemahkan, dan merespons bahasa manusia. Dalam customer service, teknologi ini membantu menganalisis input pelanggan, memahami konteks, dan memberikan respons  yang sesuai. Selain itu, NLP juga dapat menilai dan menganalisis nada emosional dan sentimen pelanggan.

Machine Learning (ML)

Machine Learning digunakan untuk menganalisis data historis untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa depan. Tidak hanya analisis prediktif, Machine Learning juga dapat merekomendasikan produk atau layanan berdasarkan preferensi pelanggan, sehingga lebih personal.

Otomatisasi

AI customer service dapat mengotomatisasikan tugas-tugas repetitif, seperti input data, follow up email, serta interaksi rutin. Hal ini dapat membantu agen manusia untuk fokus ke hal yang lebih kompleks. Sistem AI juga dapat diintegrasikan ke platform customer service yang sudah ada untuk interaksi yang lebih mulus.

Bagaimana Cara Kerja AI Customer Service Agent?

Proses kerja teknologi AI dalam customer service meliputi beberapa tahapan utama dalam interaksi. Pada tahap awal, pelanggan akan menghubungi bisnis atau brand melalui salah satu saluran komunikasi yang dipilih. Saluran komunikasi ini dapat berupa live chat di website, aplikasi seluler, media sosial, atau panggilan telepon yang diarahkan ke voicebot. Permintaan pelanggan ini kemudian akan diterima oleh sistem AI.

Selanjutnya, permintaan ini akan dianalisis oleh NLP untuk menguraikan bahasa yang digunakan, mengidentifikasi kata kunci, memahami konteks dan tujuan, serta mendeteksi sentimen pelanggan. Setelah analisis dan identifikasi, AI kemudian akan memberikan jawaban atau solusi kepada pelanggan. Respons ini dapat berupa informasi langsung, panduan step-by-step, atau tautan ke sumber daya relevan.

Jika masalah tidak bisa diselesaikan oleh AI, maka permintaan pelanggan akan dirutekan secara mulus ke agen manusia yang paling kompeten dan sesuai. Semua riwayat dan konteks percakapan akan dikumpulkan oleh AI, sehingga pelanggan tidak perlu mengulang dan agen manusia bisa memahami konteks sebelumnya. Setiap interaksi yang terdokumentasi kemudian akan menjadi bahan analisis oleh algoritma Machine Learning untuk meningkatkan pemahaman bahasa, mengoptimalkan respons, serta memperbarui knowledge base.

Apa Saja Manfaat AI Customer Service untuk Bisnis?

Implementasi AI untuk customer service dapat memberikan sejumlah manfaat yang signifikan untuk perusahaan. Berikut ini adalah beberapa manfaatnya:

Efisiensi Biaya

Otomatisasi yang dapat dilakukan oleh AI dapat membantu menghemat biaya operasional secara signifikan. Biaya ini meliputi biaya pelatihan dan biaya terkait staf agen manusia.

Ketersediaan Tinggi

Kemampuan AI untuk menangani permintaan pelanggan kapan saja meningkatkan ketersediaan perusahaan. Pelanggan dapat menghubungi brand kapan saja selama 24/7.

Layanan yang Terpersonalisasi

Algoritma AI dapat menganalisis riwayat dan preferensi pelanggan. Oleh karena itu, pelayanan dan konten yang diberikan dapat lebih relevan dan personal. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.

Skalabilitas Tinggi

Perusahaan dapat menangani permintaan yang membludak tiba-tiba tanpa mengurangi kualitas layanannya. AI dapat memastikan layanan tetap konsisten.

Dukungan Multibahasa

Kemampuan AI dalam mengolah dan memahami bahasa manusia dapat mendukung layanan untuk bahasa-bahasa lain. Hal ini dapat mengurangi atau menghilangkan language barrier.

Ciptakan Layanan Pelanggan yang Efisien dan Efektif dengan Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Pelayanan yang unggul merupakan kewajiban setiap brand. AI customer service telah menjadi solusi utama untuk mengatasi setiap tantangan dan ekspektasi pelanggan modern. Oleh karena itu, tingkatkan kualitas layanan pelanggan Anda dengan solusi contact center AI dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology dilengkapi dengan chatbot dan intelligent virtual assistant canggih yang dapat menangani berbagai interaksi dan mengotomatisasi berbagai tugas-tugas rutin. Anda juga bisa mendapatkan wawasan berharga terkait pelanggan Anda lewat analisis data dari contact center AI.

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

Editor: Irnadia Fardila

Perkembangan teknologi artificial intelligence atau AI kini telah melaju pesat dalam beberapa tahun terakhir. Teknologi ini mengubah berbagai aspek kehidupan manusia sehari-hari, termasuk dalam hal operasional bisnis. Kecerdasan buatan kini telah menjadi alat praktis yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan membuka berbagai peluang baru. AI agent adalah salah satu contoh teknologi AI yang banyak digunakan di berbagai aspek dan fungsi bisnis.

AI agents hadir sebagai bentuk solusi yang menjanjikan dalam teknologi kecerdasan buatan. Agen AI adalah kunci utama bagi bisnis untuk bisa mengotomatisasi tugas-tugas, mengambil keputusan, serta berinteraksi dengan manusia secara alami dan efektif. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk mengetahui AI agent itu apa, bagaimana cara kerja AI agen, apa saja contoh agen AI, serta apa saja manfaatnya bagi bisnis, khususnya customer service. Artikel ini akan membahas aspek-aspek tersebut secara detail.

Apa yang Dimaksud dengan AI Agent?

AI agent adalah entitas perangkat lunak (software) atau perangkat keras (hardware) yang khusus dirancang untuk bisa memahami lingkungan melalui sensor dan bertindak secara mandiri untuk tujuan tertentu. Sensor ini dapat berupa kamera, mikrofon, serta input data digital. Tindakan atau output dari teknologi ini dapat berupa motor penggerak, layar output, atau perintah eksekusi dalam software.

AI agents adalah teknologi yang bersifat dinamis, adaptif, dan berorientasi pada tujuan, tidak seperti program komputer tradisional yang cenderung mengikuti instruksi secara kaku. Karakteristik utama yang menjadi pembeda antara keduanya antara lain adalah otonomi, kemampuan belajar, reaktivitas, dan proaktivitas. Agents dalam AI dapat mengambil keputusan tanpa intervensi manusia terus menerus, mampu belajar dari pengalaman dan data baru, mampu merespons perubahan, serta mengambil inisiatif.

Bagaimana Cara Kerja AI Agents?

Secara umum, cara kerja AI agents meliputi kerangka kerja dan komponen internal yang mendasarinya. Komponen-komponen tersebut antara lain adalah performance measure (ukuran kinerja), sensor, lingkungan, aktuator, serta beberapa komponen pendukung lainnya. Berikut adalah penjelasannya:

Performance Measure

Performance measure adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik AI agent dalam mencapai tujuannya. Tujuan ini dapat disesuaikan dengan penerapan dan kebutuhan bisnis. Contohnya dalam customer service, metrik yang digunakan adalah skor kepuasan pelanggan (CSAT), Average Handling Time (AHT), atau jumlah masalah yang terselesaikan.

Sensor

Sensor merupakan komponen yang menerima input dari lingkungan. komponen ini dapat berupa API penerima data, input keyboard, klik mouse, atau dari perangkat keras.

Lingkungan

Lingkungan atau environment adalah konteks tempat AI agent beroperasi. Environment ini dapat diamati sepenuhnya atau sebagian, deterministik atau stokastik, serta statis atau dinamis. Contohnya adalah internet untuk chatbot.

Aktuator

Aktuator adalah komponen yang bertugas melakukan tindakan atau memberi output ke lingkungannya. Hal ini dapat berupa menampilkan teks di layar, mengirim email, atau mengeluarkan suara.

Knowledge Base

Knowledge base adalah tempat penyimpanan informasi, data, dan pengalaman masa lalu dari AI agent. Basis pengetahuan ini dapat terus diperbarui seiring dengan interaksi AI dengan lingkungannya.

Learning Component

AI agent modern kini banyak dilengkapi dengan komponen pembelajaran untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Contoh teknik yang digunakan adalah machine learning dan deep learning.

Inference Engine

Komponen ini berfungsi untuk melakukan penalaran dan pengambilan keputusan dengan menggunakan informasi dari knowledge base dan sensor. Mesin inferensi ini menerapkan logika dan algoritma untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil.

Apa Saja Jenis Agen AI?

Jenis-jenis AI agent dapat dikelompokkan berdasarkan kompleksitas, kemampuan, dan cara berinteraksinya dengan lingkungan. Berikut adalah jenis-jenis tersebut:

Simple Reflex Agents

Agen AI jenis ini bekerja dengan condition-action rules. Jenis agen ini hanya akan merespons persepsi atau input saat itu tanpa mempertimbangkan histori input atau keadaan internal.

Model-Based Reflex Agents

Agent jenis ini sedikit lebih canggih karena memiliki model atau representasi internal. Model ini membantu agen memahami bagaimana lingkungannya berubah dan bagaimana tindakannya mempengaruhi lingkungan tersebut.

Goal-Based Agents

Agen AI ini bertindak dengan tujuan yang spesifik. Pengambilan keputusan yang dilakukan mempertimbangkan bagaimana caranya mencapai tujuan tersebut. Jenis AI ini juga memiliki model sendiri selain tujuan atau situasi yang diinginkan.

Utility-Based Agents

Pengembangan selanjutnya dari goal-based agent adalah utility-based agent. Model agen ini berfokus pada memilih tindakan yang memaksimalkan utilitas yang diharapkan, ketika ada banyak cara untuk mencapai tujuan.

Learning Agents

Terakhir, jenis learning agent dapat belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerjanya. Mereka dapat menggunakan feedback yang didapat dari user untuk memodifikasi pengetahuan atau strategi pengambilan keputusannya di masa depan. Jenis AI agent ini adalah jenis yang paling sering digunakan dan dijumpai saat ini.

Apa Saja Contoh Penggunaan AI Agent?

Implementasi AI agent telah menyentuh berbagai sektor dalam bisnis. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapannya yang paling umum dijumpai:

Asisten Virtual Pribadi

Kini banyak aplikasi asisten virtual pribadi seperti Siri, Google Assistant, atau Alexa yang dapat membantu pengguna dalam tugas sehari-hari. Mulai dari mengatur jadwal, memutar musik, hingga mengontrol perangkat IoT di rumah.

E-commerce atau Pemasaran

Dalam platform e-commerce dan digital marketing, AI agent digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan untuk merekomendasikan produk yang relevan serta menargetkan iklan secara efektif.

Cybersecurity

AI agent juga berperan penting dalam dunia cybersecurity. Teknologi AI digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan atau intrusi, menganalisis malware, dan merespons ancaman siber secara cepat.

Customer Service atau Contact Center

Customer service adalah fungsi bisnis yang kini semakin berkembang akibat penggunaan AI. AI di bidang ini berupa chatbot canggih yang mampu menangani banyak pertanyaan secara simultan, instan, serta mampu melakukan transaksi sederhana kapan saja selama 24/7.

Apa Saja Kelebihan AI Agent untuk Customer Service?

Penerapan AI agent dalam customer service telah memberikan manfaat yang signifikan untuk bisnis. Berikut ini adalah beberapa keunggulannya:

Ketersediaan 24/7

AI agent dapat beroperasi kapan saja sehingga memastikan pelanggan selalu bisa mendapat bantuan kapan pun dibutuhkan. Hal ini meningkatkan ketersediaan layanan secara signifikan.

Respons yang Konsisten

Kemampuan AI agent untuk memberikan jawaban instan untuk pertanyaan umum lewat basis pengetahuan dapat memberikan respons yang selalu konsisten. Kekonsistenan ini merupakan nilai keunggulan tersendiri dibandingkan variabilitas yang mungkin terjadi pada agen manusia.

Skalabilitas Tinggi

Jika terjadi lonjakan permintaan layanan secara tidak terduga, AI agent dapat diskalakan untuk menangani volume interaksi yang besar tersebut tanpa menurunkan kualitas layanan.

Menghemat Biaya Operasional

Otomatisasi tugas-tugas rutin dan penanganan pertanyaan umum oleh AI dapat membantu bisnis mengurangi biaya operasional, contohnya biasa perekrutan, pelatihan, dan penggajian staf dalam jumlah besar.

Personalisasi Layanan Pelanggan

Teknologi ini juga dapat digunakan untuk mengakses dan menganalisis data pelanggan. Hal ini dimanfaatkan untuk memberikan solusi, informasi, atau penawaran yang lebih dipersonalisasi.

Terapkan AI Agent untuk Bisnis Anda dengan Solusi Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Teknologi AI, khususnya AI agent adalah potensi yang luar biasa untuk mentransformasi cara bisnis beroperasi, khususnya dalam hal layanan pelanggan. Oleh karena itu, tingkatkan kualitas customer service Anda dengan teknologi contact center AI terbaik dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology menghadirkan teknologi AI chatbot yang mampu berinteraksi dengan pelanggan secara real time dan natural, menganalisis interaksi, serta dapat diintegrasikan dengan sistem bisnis Anda yang sudah ada.

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

Editor: Irnadia Fardila

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