Kemajuan teknologi telah memungkinkan bisnis memperoleh keunggulan tambahan. Dampaknya, berbagai industri kini terbuka untuk menerapkan teknologi yang tepat guna memenuhi harapan pelanggan dan melampaui pesaing, terutama industri dengan basis konsumen masal yang mengandalkan teknologi karena pandemi. Implementasi chatbot ke dalam bisnis seperti bank, bandara, dan hotel adalah salah satu contohnya.
Implementasi chatbot yang sukses dapat berdampak pada peningkatan aliran bisnis keseluruhan secara besar-besaran. Yang luar biasa, chatbot bisa menjadi game changer di mana banyak pertanyaan pengguna harus dijawab dalam jangka waktu terbatas. Namun, menerapkan chatbot “pintar” sendiri merupakan proses yang sophisticated. Langkah pertama yang penting adalah memilih solusi chatbot yang tepat, antara chatbot konvensional atau chatbot cerdas yang rule-based. Artikel ini membahas bagaimana brand harus mengembangkan dan mengimplementasikan chatbot terbaik dengan komponen-komponen penting untuk aplikasi mereka.
Chatbot & Kecerdasan Buatan:
Chatbot tradisional beroperasi secara sederhana, yakni menjawab atau menanggapi pertanyaan berdasarkan seperangkat aturan dan ketentuan. Chatbot tradisional semacam ini memiliki fleksibilitas minimal untuk penambahan atau peningkatan apa pun, dan bagi bisnis yang sedang berkembang, chatbot yang lebih pintar adalah sebuah kebutuhan. Oleh sebab itu, kecerdasan buatan (AI) muncul sebagai bekal untuk membangun chatbot yang inovatif dan cerdas.
Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, chatbot dapat bekerja jauh lebih efisien. Kemampuan algoritma AI untuk mengidentifikasi dan memprediksi pola dapat membantu chatbot. Namun, chatbot yang efisien butuh lebih dari sekadar mendeteksi berdasarkan pola. Ketika berhadapan dengan sumber input manusia, chatbot membutuhkan cara pemanfaatan kecerdasan buatan yang lebih canggih.
Memanfaatkan Algoritma Kecerdasan Buatan yang Tepat
Chatbot merupakan cara terbaru untuk berkomunikasi dengan pelanggan tanpa keterlibatan manusia. Namun, para pelanggan ini mungkin saja memiliki latar belakang, cara berkomunikasi, dan formasi kalimat yang berbeda-beda. Supaya chatbot dapat berkomunikasi dengan beragam pengguna, chatbot perlu memproses dan memahami berbagai pertanyaan; di sinilah kecerdasan buatan hadir.
Recurrent Neural Networks
Di antara beraneka ragam algoritma AI, Recurrent Neural Networks berguna untuk memproses teks dalam ukuran beragam dan mengidentifikasi respons yang tepat. Recurrent Neural Networks (RNN) merupakan salah satu algoritma AI yang kompeten untuk fungsi chatbot. Dalam aneka RNN, RNN klasik memiliki kondisi “memori yang hilang”. Namun, masalah ini dapat diperbaiki melalui versi lanjutan RNN, seperti LSTM. RNN telah banyak digunakan dan beberapa model AI yang lebih sederhana masih menggunakannya.
Transformer
Sementara RNN telah menjadi pilihan konvensional, Transformer merupakan algoritma AI terbaru untuk Natural Language Processing. Transformer menggunakan teknik “self-attention” yang memungkinkan AI memproses bagian dari urutan input untuk memprediksi respons yang tepat. Melalui Transformer, banyak varian ekspresi dapat ditangani karena AI dapat secara otomatis mendeteksi frasa penting dan memprediksi output yang sesuai. Dengan perlahan, Transformer mengambil alih fungsi cabang aplikasi NLP dengan model seperti BER, RoBERTA, dsb. Namun, model ini berukuran besar dan melatih atau memeliharanya dapat menjadi tantangan.
Berurusan dengan bahasa alami
Ketika berinteraksi dengan manusia, percakapan dapat menjadi rumit. Ada banyak variabel yang perlu diperhitungkan dalam pertanyaan apa pun. Variabel ini bisa saja fragmentasi, formasi, maksud berganda (multiple intents), serta referensi lampau. Selain itu, pengguna bisa saja salah ketik atau salah mengeja dalam pertanyaannya. Hal ini mudah dipahami oleh manusia, namun menjadi tantangan bagi algoritma AI yang mengandalkan kata kunci.
Oleh sebab itu, model ML harus mengandalkan filter untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan apa pun. Kalimat yang dikoreksi tersebut dapat dianalisis lebih lanjut dalam segmen-segmen untuk mengidentifikasi maksud atau intent di baliknya. Selain itu, jika informasi latar belakang relevan tersedia, chatbot dapat menghadirkan respons yang aneh. Data latar belakang tersebut dapat mencakup data pengguna apa pun, seperti pesanan, pertanyaan, atau minat sebelumnya. Melalui informasi ini, chatbot tidak hanya dapat menyediakan jawaban akurat tetapi juga benar secara kontekstual dan terpersonalisasi.
Maksud & Sentimen
Hal kompleks lainnya yang perlu diperhitungkan oleh algoritma AI adalah pengguna yang mengganti maksud. Sering kali, pengguna mengubah niat mereka selama komunikasi. Misalnya, jika seorang pengguna melakukan pembelian, dia mungkin juga meminta cek saldo di tengah percakapan dengan bot. Dalam kasus tersebut, chatbot harus menjawab maksud baru dan menindaklanjuti maksud sebelumnya.
Meskipun maksud tersebut penting, sentimen juga memainkan peran penting dalam pengalaman pelanggan. Berdasarkan pemilihan kata dan bagaimana mereka terwakili, AI dapat mengidentifikasi suasana hati pengguna. Melalui pemahaman sentimen, AI dapat mengategorikan percakapan atau bahkan melibatkan agen manusia untuk membantu menjawab permintaan atau pertanyaan semacam itu. Analisis sentimen juga memungkinkan organisasi untuk memahami area vital yang dapat ditingkatkan.
Visualisasi dan performa
AI merupakan add-on yang bagus untuk chatbot dan dapat membuat chatbot menjadi efisien pada sebagian besar aplikasi. Namun, ada beberapa keuntungan di mana chatbot pintar dapat membuat pengalaman pengguna menjadi lebih baik.
Visualisasi adalah apa yang membedakan chatbot dengan yang lain. Dibandingkan dengan agen manusia, chatbot dapat menggunakan grafik, gambar, dan panduan pengguna secara bersamaan. Melalui visualisasi, chatbot membuat penyelesaian kueri menjadi lebih efisien dan mudah.
Selain itu, chatbot tidak ketinggalan. Tidak seperti bantuan manual dari manusia, chatbot dapat bekerja 24×7 dan menjaga kecepatannya terlepas dari trafik. Mereka dapat menjawab pertanyaan apa pun hampir secara instan sepanjang waktu. Penanggulangan yang cepat berperan penting dalam mengubah pengalaman negatif pelanggan menjadi positif.
Baca juga artikel kami tentang kunci mengembangkan chatbot yang efektif.
Kemajuan menuju pengembangan & implementasi
Pra-training Model AI
Pra-training adalah sebuah metode untuk melatih model Machine Learning pada kumpulan data berjumlah besar yang telah tersedia dan teridentifikasi. Metode ini sering digunakan untuk kasus penggunaan Natural Language Processing seperti chatbot. Kumpulan korpus data yang besar memungkinkan chatbot menemukan korelasi antara kata, frasa, dan maksud. Di sini kualitas data sama pentingnya dengan model AI itu sendiri. Model AI semacam ini dapat disesuaikan untuk berbagai aplikasi dan tugas. Melalui pra-training model AI secara ketat, pengguna dapat memanfaatkan chatbot secara maksimal.
Implementasi Progresif
Implementasi chatbot ini sama pentingnya dengan proses pengembangannya. Untuk implementasi chatbot yang sukses dan efisien, seseorang dapat mulai menggunakan chatbot untuk area atau domain tertentu. Misalnya, sebuah perusahaan dapat mulai menggunakan chatbot untuk memesan tiket perjalanan di mana chatbot hanya perlu menjawab berdasarkan data yang telah ditentukan. Setelah dimulai dan diimplementasikan, AI dapat dilatih lebih lanjut untuk berbagai peran berbeda. Implementasi progresif memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan chatbot secara maksimal dengan waktu penyelesaian minimal karena chatbot dapat berkembang dan dilatih nantinya.
Untuk pelanggan, operator, dan organisasi:
Melalui pendekatan ini, chatbot AI dapat menjawab beberapa pertanyaan langsung mewakili staf pendukung. Alokasi kerja ini memungkinkan staf pendukung yang ada untuk menjawab pertanyaan penting di mana chatbot tidak dapat membantu. Dengan cara ini, pelanggan tidak perlu menunggu lama, organisasi dapat mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan, dan agen manusia dapat fokus pada hal penting daripada menjawab pertanyaan umum.
Kesimpulan
Formula rahasia di balik chatbot pintar adalah penggunaan algoritma AI yang tepat, kumpulan data berkualitas, metode implementasi progresif, dan dukungan alternatif oleh agen manusia.
Untuk mempelajari lebih lanjut bagaimana brand Anda dapat membangun chatbot yang lebih cerdas dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Hubungi kami hari ini untuk memesan demo Anda.