ANALISIS PREDIKTIF (MELALUI AGEN VIRTUAL MANDIRI) UNTUK MENINGKATKAN PENGALAMAN PELANGGAN
Pendahuluan
Berbagai data yang sangat besar berkat dunia digital, harus digunakan untuk membantu manajemen dalam suatu organisasi untuk mengambil keputusan strategis. Untuk mendukung keputusan manajemen, data besar tersebut harus diolah dengan memanfaatkan berbagai elemen seperti AI (kecerdasan buatan), pembelajaran mesin, dll. Melalui data akan dapat dilakukan analisis prediktif tentang berbagai hal, seperti; memahami tren pasar dan perilaku konsumen, dll. Analisis prediktif berbasis data yang sangat besar tersebut, akan dapat dilakukan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, melalui agen virtual mandiri (self-service virtual agents). Terkait hal tersebut, tulisan ini akan mengangkat beberapa hal tentang analisis prediktif mengacu pada artikel di situs https://rayacx.com/, yaitu: why use predictive analysis?, who can benefit from predictive analysis?, solution–how we integrate predictive analysis solusi?, & what are the benefits and outcomes?.Why Use Predictive Analysis?
Di era digital yang serba cepat saat ini, pusat kontak (contact centers) berupaya memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa sekaligus mengoptimalkan efisiensi operasional. Salah satu cara untuk mencapai hal ini adalah dengan menerapkan agen virtual layanan mandiri (self-service virtual agents), yang didukung oleh analisis prediktif melalui teknologi AI. Kasus penggunaan ini mengeksplorasi bagaimana analisis prediktif dapat meningkatkan agen virtual layanan mandiri dalam alur kerja pusat kontak, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi beban kerja agen.Who Can Benefit from Predictive Analysis?
Bayangkan sebuah perusahaan e-commerce besar, yang memerlukan pusat kontak untuk menangani pertanyaan pelanggan dan permintaan dukungan. Untuk menyederhanakan operasi layanan pelanggannya, mereka memutuskan untuk menggunakan agen virtual layanan mandiri yang dapat membantu pelanggan dengan pertanyaan umum, seperti informasi produk, status pesanan, dan proses pengembalian.Solution – How We Integrate Predictive Analysis
RAYA CX mengintegrasikan kemampuan analisis prediktif ke dalam alur kerja mereka untuk meningkatkan efektivitas agen virtual layanan mandiri. Begini cara kerjanya:- Customer behavior analysis. Pengumpulan data dilakukan terkait data historis tentang interaksi pelanggan, termasuk log obrolan, rekaman panggilan, dan tiket dukungan sebelumnya. Dengan memanfaatkan teknik analisis prediktif, perusahaan memperoleh wawasan tentang pola perilaku pelanggan, seperti pertanyaan umum, masalah umum, dan saluran komunikasi pilihan.
- Intent detection and sentiment analysis. Menggunakan algoritma pemrosesan bahasa alami (natural language processing/NLP), agen virtual menganalisis pertanyaan pelanggan secara real time. Melalui deteksi niat, RCX Pulse menentukan tujuan pesan pelanggan, sehingga memungkinkannya memberikan respons yang lebih akurat dan relevan. Selain itu, analisis sentimen membantu mengukur suasana hati atau tingkat kepuasan pelanggan, memungkinkan agen virtual menyesuaikan nada dan tanggapannya.
- Next-best-action recommendations. Berdasarkan data yang dianalisis dan niat pelanggan, sistem analisis prediktif menghasilkan rekomendasi tindakan terbaik berikutnya untuk agen virtual. Rekomendasi ini menyarankan respons atau tindakan yang paling tepat untuk menyelesaikan pertanyaan pelanggan secara efektif. Dengan memanfaatkan data historis & algoritma pembelajaran mesin, agen virtual terus belajar & meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan mereka.
- Personalization and contextual assistance. Dengan analisis prediktif, agen virtual dapat mempersonalisasi interaksi pelanggan berdasarkan data historis. Mereka dapat mengambil informasi relevan tentang pelanggan, seperti riwayat pesanan atau preferensi, & menggunakannya untuk memberikan bantuan yang disesuaikan. Selain itu, agen virtual menjaga konteks sepanjang percakapan, memungkinkan transisi antar topik yang lancar & mengurangi frustrasi pelanggan.
What are the Benefits and Outcomes?
Melalui penerapan analisis prediktif pada agen virtual layanan mandiri, perusahaan e-niaga memperoleh beberapa manfaat:- Improved customer satisfaction. Agen virtual memberikan tanggapan yang akurat dan relevan, menjawab pertanyaan pelanggan dengan segera. Dengan memahami maksud dan sentimen pelanggan, mereka memberikan interaksi yang dipersonalisasi dan penuh empati, sehingga menghasilkan tingkat kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.
- Reduced agent workload. Dengan agen virtual yang menangani pertanyaan rutin, agen dapat fokus pada interaksi pelanggan yang lebih kompleks dan bernilai tinggi. Hal ini mengurangi beban kerja mereka, meningkatkan produktivitas, dan memungkinkan mereka memberikan dukungan yang lebih baik kepada pelanggan yang membutuhkan bantuan manusia.
- Enhanced operational efficiency. Analisis prediktif mengoptimalkan alur kerja agen virtual layanan mandiri, yang memungkinkan resolusi kueri lebih cepat dan efisien. Hal ini meminimalkan kebutuhan pelanggan untuk menunggu agen langsung dan mengurangi waktu penanganan rata-rata (average handling time/AHT) pusat kontak secara keseluruhan.
- Continuous learning and improvement. Agen virtual belajar dari setiap interaksi pelanggan, memperbarui basis pengetahuan mereka dan meningkatkan akurasi dan efektivitas dari waktu ke waktu. Proses pembelajaran berulang ini memastikan bahwa agen virtual menjadi semakin mahir dalam menangani berbagai pertanyaan pelanggan.