Pengalaman pelanggan sekarang menjadi inti dalam strategi bisnis modern. Pendekatan yang terpusat pada pelanggan seperti ini berkembang di zaman kita karena persaingan masif dan pilihan yang tersedia bagi konsumen. Namun, bagaimana kita memperoleh keunggulan untuk menawarkan pengalaman pelanggan yang luar biasa? Teknologi memungkinkan kita untuk mencapai keunggulan tersebut dan memberikan pelayanan pelanggan yang sempurna.
Di antara teknologi ini, kecerdasan buatan (AI) adalah pilihan terdepan untuk setiap bisnis yang berorientasi pada pelanggan (customer-oriented). AI memungkinkan pelanggan mendapatkan pengalaman hyper-personalized yang cepat dan efisien. Khususnya, Conversational AI adalah suatu bidang AI di mana AI digunakan untuk berkomunikasi dengan manusia sebagai sebuah media. Tapi tahukah Anda bagaimana Conversational AI bekerja? Kualitas data yang unggul adalah kunci keberhasilan penerapan Conversational AI. Artikel ini memberi Anda gambaran tentang seluk-beluk Conversational AI dan pentingnya kualitas data.
Pentingnya Conversational AI dalam Layanan Pelanggan
Ketika Anda melihat dari perspektif pelanggan, menciptakan pengalaman yang lebih baik adalah tentang penyederhanaan. Conversational AI dapat membantu menyederhanakan seluruh pengalaman pelanggan dari pemahaman produk hingga pembelian, juga dari layanan purna jual hingga klaim pelanggan. Natural Language Processing (NLP) merupakan kunci di balik Conversational AI. Ia memungkinkan brand untuk memahami pertanyaan pelanggan beserta maksud dan sentimen mereka.
Conversational AI tidak hanya dapat memahami pelanggan tetapi juga dapat membantu menjawab atau menyelesaikan kueri tepat waktu. Agar memahami pelanggan Anda dan kebutuhan mereka, algoritma Machine Learning belajar dari data set yang sangat besar. Model Machine Learning ini sering dilatih berdasarkan kumpulan data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu di berbagai industri.
Peran Data dalam Conversational AI
Data merupakan fondasi di balik Conversational AI yang akurat. Melalui bantuan data dan pola yang tersedia, AI mendefinisikan pemahaman pesan pelanggan dan mencari informasi yang diinginkan. Berikut adalah beberapa skenario umum di mana Conversational AI dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan Anda:
- Saya baru saja membeli kemeja yang cocok dari platform Anda tapi saya mendapatkan warna yang salah.
- Kapan saya dapat menerima paket saya? Saya sudah memesan produk dari situs Anda beberapa hari lalu.
- Saya mencoba berlangganan pada platform Anda. Jumlah saldonya dipotong tetapi saya masih tidak memiliki akses. Tolong!
Seperti yang ditunjukkan berbagai pesan umum di atas, setiap pertanyaan terdiri atas beberapa kata kunci dan fragmen kalimat. Indikator ini memungkinkan Conversational AI untuk mencari indikator serupa di database. Setelah menemukan kecocokan yang relevan, Conversational AI dapat mengidentifikasi maksud berdasarkan kecocokan terbaik dalam data.
Setelah memahami maksud dibalik pesan tersebut, Conversational AI dapat menentukan arah respons dengan kumpulan data yang sudah dilatih. Oleh sebab itu, data menjadi kunci untuk melatih model Machine Learning dan membentuk hubungan antara input dan tindakan yang diperlukan. Seperti yang terlihat, data merupakan elemen vital pada solusi Conversational AI apa pun.
Mengapa Anda Harus Memperhatikan Kualitas Data?
Selain membutuhkan kuantitas dan ketersediaan data untuk melatih model Machine Learning, sama pentingnya untuk memiliki data yang akurat, tepat, dan berguna. Seperti yang dapat Anda prediksi sekarang, kualitas data adalah parameter langsung yang menentukan efektivitas solusi Machine Learning apa pun.
Data yang dikumpulkan atau diekstraksi secara tidak akurat akan membuat Conversational AI tidak efisien, sebab dapat menyalahi tujuan dukungan pelanggan yang cepat, efisien, dan otomatis. Oleh karena itu, solusi apa pun yang kita bangun dengan Machine Learning harus menggunakan kumpulan data yang terverifikasi dan akurat agar berguna dan dapat diimprovisasi dari waktu ke waktu.
Manfaat Data Berkualitas dalam Conversational AI
Efek dataset yang buruk dapat menjadi besar ketika diterapkan di hadapan pelanggan, sedangkan data berkualitas dapat menghasilkan banyak keuntungan kinerja sebagai berikut:
- Data berkualitas baik memungkinkan Conversational AI memenuhi permintaan atau pertanyaan pelanggan secara akurat sehingga menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi mereka. Sebagai gantinya, pengalaman tersebut membantu brand mendapatkan loyalitas pelanggan. Ini situasi yang saling menguntungkan, bukan?
- Data yang akurat memungkinkan Anda aman dari janji palsu dan ekspektasi pelanggan yang tidak akurat.
- Solusi Conversational AI yang efisien dapat memberi gambaran tentang minat konsumen dan kekhawatiran yang sering terjadi. Ini dapat membantu bisnis memperoleh tanggapan mengenai di mana dan bagaimana mereka dapat berimprovisasi. Ini memberikan hasil lebih dari sekadar solusi itu sendiri!
- Model Machine Learning dapat berkembang dari waktu ke waktu jika diberi data yang tepat. Sama seperti umpan balik positif, solusi Conversational AI akan menjadi lebih baik seiring waktu.
- Hanya data berkualitas tinggi yang dapat memberikan hasil yang diharapkan. Tanpa solusi Conversational AI yang terverifikasi, selalu ada ruang untuk kesalahan dan sistem Machine Learning semacam ini harus diawasi selama implementasi.
Apa yang Dapat Anda Lakukan untuk Memastikan Data Berkualitas Tinggi?
Desain model tingkat tinggi ditampilkan di bawah ini dan masing-masing langkah akan dijelaskan. Di seluruh bagian, pertanyaan dan ekspresi pengguna mengacu pada hal yang sama. Demikian juga, maksud dan kategori mengacu pada hal yang sama.
- Gunakan tanda (tag), bidang, dan label dengan tepat sesuai kebutuhan spesifik Anda. Ini bisa spesifik untuk bisnis atau industri Anda dan harus menjawab sebagian besar kueri masukan. Informasi yang ditandai dan dilabeli dengan benar dapat memastikan penggunaan data yang akurat.
- Mulai dengan kategori umum dan kemudian mengategorikannya lebih lanjut secara khusus dapat membuat dataset lebih terorganisir dengan baik dan efisien.
- Manfaatkan kerja sama antara pakar domain dengan teknisi Machine Learning dapat membantu menghindari kesenjangan seperti kategorisasi data, kesalahan operator, atau asumsi yang salah.
- Dalam Conversational AI, data terus berubah dengan adanya kueri baru pelanggan. Hal ini menyebabkan model perlu dilatih ulang supaya kinerjanya tidak menurun seiring waktu. Melatih model ML dengan data baru dan mengujinya lagi dapat memastikan bahwa performa tetap konsisten.
Selain pengumpulan data, penting juga untuk mempersiapkan dan memproses data tersebut dengan baik supaya dapat berguna sebagaimana mestinya.
Kesimpulan
Conversational AI membawa potensi besar untuk mengubah pengalaman pelanggan, dan mungkin akan segera kita alami pada umumnya. Namun, penting untuk dipahami bahwa solusi semacam ini hanya dapat berguna bagi Anda jika dibangun dengan kumpulan data yang tepat.
Ingin mempelajari lebih lanjut tentang teknologi Conversational AI? Tinggalkan pesan di sini.
Baca juga cara mengumpulkan data untuk chatbot Anda di sini.