Categories: AI dalam bisnisBlog

Chatbot AI terbaik untuk ecommerce. Platform | AI dalam bisnis #117

Chatbot untuk ecommerce

Menerapkan chatbot untuk layanan pelanggan berarti penghematan. Ini adalah hasil dari mengotomatiskan pertanyaan sederhana dan meningkatkan efisiensi departemen layanan, yang dapat fokus pada kasus yang lebih kompleks. Menurut studi November 2023, 44% pelanggan sudah bersedia menggunakan chatbot AI untuk ecommerce.

Sumber: Statista (https://www.statista.com/statistics/1422346/interest-in-chatbots-as-shopping-assistants/)

Chatbot AI telah menemukan aplikasi luas di industri ecommerce. Mereka telah mengubah cara bisnis berkomunikasi dengan pelanggan dan menangani pertanyaan mereka. Berikut adalah area kunci di mana solusi AI digunakan untuk ecommerce:

  • Layanan pelanggan 24/7 – Departemen layanan pelanggan tradisional sering kali dibatasi oleh jam kerja dan kemampuan mereka untuk menangani beberapa pertanyaan sekaligus. Chatbot AI, di sisi lain, tersedia 24/7 dan dapat menangani ratusan panggilan secara bersamaan. Ini memungkinkan mereka untuk menjawab pertanyaan tentang produk, status pesanan, atau menemukan item yang tepat dalam inventaris toko hampir secara instan. Salah satu contohnya adalah platform Drift, di mana 50% percakapan yang terjadi setelah jam kerja departemen layanan melibatkan chatbot AI. Akibatnya, pelanggan potensial selalu dapat mengandalkan saran dan informasi dari ahli,
  • pengalaman belanja yang dipersonalisasi – selain menjawab pertanyaan, chatbot AI mempelajari preferensi setiap pelanggan berdasarkan riwayat pembelian, perilaku, atau informasi dari sistem CRM. Ini memungkinkan mereka untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi, mulai dari merekomendasikan produk berdasarkan minat, hingga menyarankan item pelengkap, hingga memberikan bantuan komprehensif dengan langkah-langkah berikutnya dalam perjalanan pembelian. Alat Einstein dari Salesforce menggunakan analitik data canggih dan kecerdasan buatan untuk menciptakan asisten AI yang dipersonalisasi ini. Ini digunakan oleh Uber Eats, Gucci, dan Accenture, antara lain, untuk memperlancar permintaan dan pertanyaan pelanggan,
  • dukungan untuk proses reservasi – di industri penyewaan, transportasi, dan katering, sangat penting untuk memproses pemesanan dengan efisien. Chatbot AI sangat baik untuk ini, misalnya, solusi Expedia untuk memesan hotel dan tiket pesawat melalui Messenger. Di jaringan seperti Domino’s, asisten virtual memungkinkan untuk melakukan pemesanan secara online dan melacak statusnya,
  • pendidikan – Chatbot AI semakin banyak digunakan dalam pendidikan. Contoh yang bagus adalah aplikasi pembelajaran bahasa populer Duolingo, di mana dialog interaktif dan latihan dilakukan oleh chatbot AI.

Jenis chatbot dalam ecommerce

Chatbot bukanlah kelompok solusi teknologi yang seragam. Memang, ada beberapa jenis dasar chatbot untuk ecommerce. Perbedaan kunci mereka adalah tingkat kecanggihan dan cara mereka memproses bahasa alami.

Memahami klasifikasi ini sangat penting bagi perusahaan yang ingin menerapkan alat yang tepat untuk proses dan harapan pelanggan mereka. Jadi mari kita lihat lebih dekat bagaimana chatbot dibagi.

Chatbot berbasis aturan

Ini adalah solusi yang paling sederhana, di mana respons terhadap pertanyaan pengguna telah ditentukan sebelumnya oleh pengembang sistem. Mereka dapat berisi informasi statis, seperti jam buka toko atau kebijakan pengembalian. Keuntungan mereka adalah mudah untuk diterapkan dan dikonfigurasi, sementara kerugian mereka adalah kemampuan terbatas untuk menginterpretasikan konteks dan niat penelepon.

Salah satu contoh chatbot berbasis aturan yang sederhana bisa menjadi asisten di situs produk yang menyajikan jawaban yang telah disiapkan sebelumnya untuk pertanyaan yang paling sering diajukan.

Chatbot AI

Yang membedakan kelompok alat ini adalah penggunaan solusi canggih seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP/NLU). Berkat ini, chatbot AI tidak hanya dapat menjawab pertanyaan yang terdefinisi dengan baik tetapi juga menginterpretasikan niat pengguna dan memberikan respons yang bermanfaat dan dipersonalisasi.

Chatbot AI mengenali tidak hanya niat pertanyaan pelanggan, tetapi juga konteks – misalnya, lokasi pelanggan, hari dalam seminggu, atau referensi ke jawaban sebelumnya. Ini memungkinkannya untuk memberikan jawaban yang akurat dan berguna.

Chatbot berorientasi tugas dan prediktif

Kriteria lain untuk pembagian adalah cara sistem tertentu bekerja dan digunakan. Di sini kita dapat membedakan:

  • chatbot berorientasi tugas – mereka fokus pada satu fungsi, seperti memberikan informasi atau melakukan transaksi sederhana. Contoh yang baik adalah bot keterampilan dari asisten suara Alexa, yang memungkinkan orang untuk memesan makanan, misalnya,
  • chatbot prediktif – solusi yang lebih canggih, berdasarkan analisis data dari sistem CRM dan profil pengguna. Mereka tidak hanya merespons pertanyaan tetapi juga mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan memulai tindakan mereka sendiri, seperti rekomendasi produk.

Chatbot kustom atau solusi siap pakai?

Memilih solusi chatbot AI yang tepat adalah salah satu tantangan utama bagi perusahaan yang ingin berinvestasi dalam teknologi ini. Ada platform siap pakai dan sistem kustom. Opsi mana yang harus Anda pilih?

Untuk perusahaan kecil dan anggaran yang lebih modest, platform siap pakai tanpa kode atau dengan sedikit kode dapat menjadi solusi yang baik. Mereka memudahkan penerapan chatbot untuk tugas dasar, dari pra-kualifikasi pertanyaan hingga menyediakan materi informasi hingga membantu dengan proses pembelian.

Solusi sederhana drag-and-drop seperti ini ditawarkan oleh Tidio, antara lain. Keuntungan mereka adalah harga yang terjangkau dan kemungkinan konfigurasi sendiri oleh orang-orang tanpa keterampilan pemrograman yang canggih. Kesederhanaan, keuntungan terbesar dari solusi semacam itu, juga merupakan kerugian mereka. Di sini, tidak mungkin untuk memperkenalkan nada suara yang unik untuk chatbot atau mengajarinya untuk menggunakan, misalnya, basis data kustom yang digunakan oleh perusahaan. Menggabungkannya dengan sistem rekomendasi non-standar atau situs web yang ada juga bisa menjadi masalah bagi seseorang tanpa keterampilan canggih.

Di sisi lain, perusahaan yang merencanakan pertumbuhan dan membutuhkan solusi yang disesuaikan, serta perusahaan e-commerce yang lebih besar, dapat memilih chatbot AI yang dibuat sesuai permintaan. Keuntungan mereka adalah kustomisasi penuh – dari adaptasi terhadap proses tertentu, hingga integrasi dengan sistem perusahaan, hingga kemampuan untuk melatih model bahasa sesuai dengan persyaratan industri. Solusi semacam itu tidak selalu lebih mahal daripada chatbot “siap pakai” standar, karena biaya penggunaan tidak terkait dengan langganan bulanan yang tinggi.

Solusi yang dipersonalisasi semacam itu ditawarkan oleh perusahaan kecil yang beroperasi secara lokal, serta, misalnya, Ada (yang dijelaskan secara rinci kemudian dalam artikel) atau Amelia, yang dapat diintegrasikan dengan model bahasa besar mana pun, termasuk sumber terbuka. Kerugian, tentu saja, adalah biaya implementasi yang lebih tinggi dan kebutuhan untuk melibatkan spesialis AI yang terampil dalam proses tersebut.

Platform untuk membuat chatbot dalam ecommerce

Mari kita lihat lebih dekat beberapa platform chatbot AI terkemuka. Mereka menawarkan solusi siap pakai dan banyak digunakan dalam e-commerce.

Intercom

Intercom Fin (https://www.intercom.com/fin) adalah solusi yang berbasis pada model bahasa OpenAI yang memungkinkan otomatisasi penuh dari proses dukungan pelanggan. Asisten virtual memahami niat pelanggan dan kemudian – berdasarkan konten dukungan – memberikan jawaban yang akurat dalam bahasa yang santai dan terdengar alami.

Manfaat utama dari penerapan Intercom Fin adalah:

  • mengurangi jumlah pertanyaan ke departemen layanan hingga 60%,
  • kemampuan untuk berkomunikasi dalam 43 bahasa,
  • dukungan untuk panggilan teks, tetapi juga melalui WhatsApp atau SMS.

Sumber: Intercom (https://www.intercom.com/fin)

Studi kasus yang sangat baik (https://www.intercom.com/fin/gallery) untuk solusi ini adalah MailerLite, sebuah perusahaan di mana penerapan chatbot meningkatkan persentase kasus yang diselesaikan secara otomatis dari 18% menjadi 29% hanya dalam satu minggu.

Biaya penggunaan Intercom Fin adalah $0,99 per kasus yang diselesaikan. Ini mungkin tampak seperti jumlah yang kecil. Namun, Anda harus menambahkan langganan Intercom dengan harga mulai dari $39 per bulan per pengguna. Sayangnya, tidak ada opsi dalam paket dasar untuk membuat skenario khusus untuk Fin – jadi ia dapat menjawab pertanyaan, tetapi tidak akan melakukan tindakan seperti mengalihkan ke layanan pelanggan jika chatbot AI tidak dapat menangani masalah tersebut. Opsi ini hanya tersedia dalam paket Lanjutan (Advanced, $99 per bulan per pengguna).

Dengan demikian, jika tim terdiri dari lebih dari satu orang, biaya bulanan penggunaan akan mulai dari 800 PLN ke atas, ditambah 4 PLN untuk setiap percakapan yang berhasil. Anda juga harus menambahkan biaya untuk menyewa spesialis Intercom yang akan dapat mengonfigurasi chatbot dengan benar, membuat skenario yang sesuai, dan kemudian melatih tim.

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein (https://www.salesforce.com/products/einstein-ai-solutions/) adalah platform e-commerce komprehensif yang mencakup tidak hanya chatbot untuk pelanggan tetapi juga solusi AI kompleks untuk departemen penjualan, pemasaran, dan analitik. Fitur kuncinya adalah kombinasi analitik data canggih dengan kemampuan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami.

Kemampuan Einstein mencakup:

  • membuat asisten virtual yang terintegrasi dengan Salesforce, atau Einstein Bots,
  • rekomendasi penjualan yang dipersonalisasi dan proses pemeliharaan prospek yang lebih efektif,
  • pemodelan prediktif untuk mengantisipasi tren dan keberhasilan kampanye,
  • kemampuan untuk terintegrasi dengan model bahasa utama mana pun, termasuk GPT-4, atau solusi sumber terbuka.

Salesforce Einstein digunakan oleh perusahaan seperti Uber Eats, Gucci, dan Accenture. Ini membantu mereka menyelesaikan masalah layanan pelanggan lebih cepat dan memungkinkan departemen pemasaran dan penjualan untuk bekerja lebih efisien.

Sumber: Salesforce (https://www.salesforce.com/products/einstein-ai-solutions/)

Ada

Ada (https://www.ada.cx/) adalah platform otomatisasi proses layanan pelanggan yang kompleks menggunakan kecerdasan buatan dan solusi pembelajaran mesin. Komponen kuncinya meliputi:

  • asisten virtual – Agen AI memahami niat pelanggan dan memberikan respons yang konsisten dan kontekstual. Ada menggunakan “mesin penalaran” miliknya untuk melakukan ini,
  • alat analitik terintegrasi dan mendukung pengambilan keputusan untuk departemen manajemen layanan pelanggan,
  • kemampuan untuk terintegrasi dengan sistem suara, obrolan, dan saluran komunikasi lainnya.

Arsitektur unik Ada memungkinkan untuk memberikan pengalaman layanan pelanggan yang sepenuhnya otomatis, dari kontak awal hingga diagnosis dan penyelesaian masalah.

Platform end-to-end ini telah terbukti di perusahaan seperti Wealthsimple, di mana ia telah menggandakan tingkat pertanyaan yang diselesaikan secara otomatis dan meningkatkan CSAT sebesar 10 poin (https://www.ada.cx/case-study/wealthsimple/). Sementara itu, di Indigo, Ada telah menghasilkan penghematan sebesar $150,000 (https://www.ada.cx/case-study/indigo/).

Sumber: Ada (https://www.ada.cx/)

Amelia

Amelia (https://amelia.ai/) adalah platform yang memungkinkan penggunaan luas kecerdasan buatan percakapan dan otomatisasi proses bisnis. Fitur kuncinya adalah lingkungan yang fleksibel dan tanpa kode. Ini memungkinkan untuk membuat dan mengelola asisten virtual cerdas (IVA).

Manfaat menggunakan Amelia termasuk kemampuan untuk membangun asisten yang mendukung lebih dari seratus bahasa, integrasi yang mulus dengan sistem suara dan otomatisasi proses.

Amelia memiliki model arsitektur terbuka dengan kemampuan untuk menggunakan model bahasa mana pun (termasuk Llama, GPT, atau Vicuna).

Solusi ini telah berhasil diterapkan di Resorts World Las Vegas, di mana AI melayani 3.500 kamar hotel dan lebih dari 20 outlet makanan dan minuman.

Ringkasan

Perkembangan kecerdasan buatan, terutama model bahasa dan pembelajaran mesin, telah merevolusi cara bisnis berkomunikasi dengan pelanggan mereka. Asisten virtual AI dan chatbot untuk ecommerce menjadi kenyataan, membawa sejumlah manfaat bisnis yang nyata.

Pertama, mereka memungkinkan layanan 24 jam dengan tingkat tertinggi – solusi yang sangat penting di era meningkatnya harapan pelanggan dalam hal responsivitas dan ketersediaan dukungan.

Kedua, sistem chatbot AI untuk ecommerce meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memberikan pengalaman belanja yang dipersonalisasi. Melalui integrasi dengan sistem CRM dan analitik data, mereka mampu mempelajari preferensi setiap pengguna dan menyesuaikan komunikasi, rekomendasi produk, atau jalur pembelian.

Masa depan jelas milik bot percakapan yang semakin canggih yang mampu melakukan percakapan yang sepenuhnya alami dan membuat keputusan sendiri. Khususnya, perkembangan model bahasa besar (LLM), seperti GPT-4 atau Claude dari Anthropic, menjanjikan banyak harapan. Mereka memberikan “kedalaman” interaksi yang diperlukan dan kemampuan untuk terus belajar pola bahasa baru.

Tentu saja, memahami konteks percakapan dan niat sebenarnya pengguna tetap menjadi tantangan bagi AI. Beberapa pelanggan masih mengungkapkan frustrasi dengan chatbot yang tidak dapat sepenuhnya menginterpretasikan permintaan kompleks atau nuansa komunikasi. Biaya implementasi solusi paling canggih juga bisa menjadi penghalang, terutama bagi bisnis kecil.

Sebagai kesimpulan, chatbot AI dan sistem kecerdasan buatan percakapan menjadi kebutuhan saat ini untuk membangun keunggulan kompetitif. Perusahaan yang memilih untuk menggunakannya dan terus meningkatkannya akan dapat memberikan pengalaman baru dan lebih baik kepada pelanggan mereka. Dan itu, pada gilirannya, akan diterjemahkan menjadi peningkatan pendapatan, loyalitas merek, dan proses yang lebih efisien dalam bisnis. Chatbot AI untuk ecommerce oleh karena itu bukanlah tren yang berlalu, tetapi pilar yang stabil dalam perkembangan industri selama bertahun-tahun yang akan datang.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.

View all posts →

Robert Whitney

Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Peran AI dalam moderasi konten | AI dalam bisnis #129

Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola sejumlah besar konten yang dipublikasikan secara online, mulai dari pos…

3 days ago

Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana ini membantu mendorong perubahan dalam bisnis? | AI dalam bisnis #128

Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses ke jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya…

3 days ago

Alat transkripsi AI terbaik. Bagaimana cara mengubah rekaman panjang menjadi ringkasan yang singkat? | AI dalam bisnis #127

Apakah Anda tahu bahwa Anda dapat mendapatkan inti dari rekaman multi-jam dari pertemuan atau percakapan…

3 days ago

Generasi video AI. Cakrawala baru dalam produksi konten video untuk bisnis | AI dalam bisnis #126

Bayangkan sebuah dunia di mana perusahaan Anda dapat membuat video yang menarik dan dipersonalisasi untuk…

3 days ago

LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam sebuah organisasi | AI dalam bisnis #125

Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif dalam…

3 days ago

Automatisasi atau augmentasi? Dua pendekatan terhadap AI di perusahaan | AI dalam bisnis #124

Pada tahun 2018, Unilever telah memulai perjalanan sadar untuk menyeimbangkan kemampuan otomatisasi dan augmentasi. Dalam…

3 days ago