5 Pertanyaan Umum Anda tentang AI Generatif dan CX, Dijawab

Mengapa Kesetiaan Pelanggan Sangat Penting dalam Bisnis

Kesetiaan pelanggan memiliki peran yang sangat penting dalam kesuksesan bisnis. Berdasarkan studi yang dilakukan, biaya untuk mendapatkan pelanggan baru jauh lebih tinggi daripada mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Oleh karena itu, penting bagi bisnis untuk mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Salah satu cara untuk meningkatkan kesetiaan pelanggan adalah dengan menggunakan artificial intelligence (AI). AI dapat meningkatkan kecerdasan pelanggan, memperkuat kemampuan agen customer service untuk memberikan dukungan dan bantuan secara real-time, serta meningkatkan pengalaman secara keseluruhan. Dengan menggunakan AI, bisnis dapat memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pelanggan branda melalui analitik prediktif. Hal ini dapat menciptakan rasa kepercayaan dan kesetiaan dengan pelanggan.

Bagaimana LLM dan AI Generatif Meningkatkan Kepuasan Pelanggan

LLM (Language Model Models) dan AI generatif dapat memperkuat skor kepuasan pelanggan (CSAT) yang didukung oleh AI yang sudah ada. branda dapat memberikan penjelasan mengapa panggilan atau interaksi diberi nilai tertentu. Dengan menggunakan LLM dan AI generatif, kita dapat menyoroti dan merangkum bagian penting dari interaksi pelanggan yang mempengaruhi CSAT. Proses ini sangat penting untuk membangun kepercayaan dengan pengguna dan vital untuk keberhasilan fitur yang didukung oleh ML. Organisasi yang menggunakan CSAT Dialpad dapat meninggalkan tingkat respons survei tradisional sebesar 5 persen dan sebaliknya memantau 100 persen panggilan untuk kepuasan pelanggan. Fitur-fitur seperti ini memungkinkan organisasi mendapatkan gambaran yang lebih lengkap tentang customer experience di setiap tahap perjalanan.

Kelebihan LLM seperti ChatGPT dan DialpadGPT dalam Customer Service

LLM seperti ChatGPT dari OpenAI dapat efektif untuk fungsionalitas umum, tetapi sering mengalami masalah keandalan seperti batasan tingkat, halusinasi, dan presisi. Di sisi lain, DialpadGPT berspesialisasi dan memanfaatkan lebih dari lima miliar menit data percakapan perusahaan yang eksklusif. Dengan menggunakan dataset khusus ini, keluaran DialpadGPT dihasilkan dengan pemahaman dari industri-industri kunci seperti customer service, penjualan, dan perekrutan. Mengembangkan model yang spesifik untuk jenis percakapan seperti ini bisa sulit dilakukan, tetapi kami berada dalam posisi unik untuk melakukannya dengan cepat karena kami memiliki data dan kemampuan.

Tantangan dalam Menggunakan LLM dalam Customer Service

Salah satu tantangan dalam menggunakan LLM seperti ChatGPT adalah kurangnya transparansi dan kontrol atas pengetahuan yang digunakan. Hal ini berarti kita tidak dapat melihat fakta, nada suara, dan informasi yang akan digunakan untuk membuat konten sebelum disampaikan kepada pengguna akhir. Untuk mengatasi tantangan ini, kami menggunakan beberapa pendekatan, seperti pendidikan model, pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia, dan lainnya. Tanpa pendidikan yang tepat atau penggunaan data khusus industri, peluang menghasilkan respons yang salah atau tidak pantas dapat meningkat – yang dapat mengakibatkan customer experience yang negatif atau kerusakan brand yang signifikan.

Pentingnya Data dalam Penggunaan LLM

Sebuah LLM hanya secerdas data yang digunakan. Oleh karena itu, semakin baik datasetnya, semakin baik keluarannya. Sebuah LLM yang berspesialisasi dan khusus dalam domain akan menghasilkan keluaran yang lebih disesuaikan dan relevan, sedangkan LLM open-source yang lebih generik memiliki kemungkinan lebih tinggi menghasilkan halusinasi dan hasil yang bias. Keuntungan tambahan dari model kustom termasuk akurasi dan kelancaran yang lebih tinggi untuk tujuan bisnis tertentu, peningkatan kecepatan, dan pengurangan biaya. Data khusus industri dan data yang terkontekstualisasi penting untuk kasus penggunaan khusus untuk LLM. Organisasi tidak dapat mengandalkan data generik dari sumber publik jika branda ingin memiliki keunggulan kompetitif. Namun, jika sebuah bisnis menggunakan data eksklusif, branda dapat meningkatkan kinerja model untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pelanggan dan benar-benar memaksimalkan keluaran dari LLM branda. Terutama dalam customer service, di mana wawasan real-time memainkan peran penting, jenis data ini dapat menjadi perubahan permainan yang membantu memberdayakan bisnis untuk memberikan layanan yang luar biasa dan tetap unggul di pasar yang terus berkembang dengan pesat.

Mengapa AI Generatif Penting untuk Meningkatkan Customer Experience

AI generatif akan menjadi titik fokus dari sebagian besar operasi bisnis dan terus menjadi penggerak utama dalam meningkatkan customer experience dalam jangka pendek. Dengan memanfaatkan AI, bisnis dapat mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang kebutuhan konsumen dan mempersonalisasi interaksi. Hal ini dapat membantu bisnis memupuk kesetiaan pelanggan dan mendorong pertumbuhan pendapatan. Perusahaan-perusahaan perlu memahami bagaimana AI dapat mendorong pengalaman online yang paling menarik bagi pelanggan branda atau berisiko kehilangan branda saat teknologi terus berkembang. Dengan menciptakan fitur-fitur yang berdampak nyata bagi pelanggan, bisnis dapat memenuhi tuntutan pelanggan untuk pengalaman digital yang dipersonalisasi dengan rekomendasi yang disesuaikan dan opsi self-service. Oleh karena itu, penting bagi bisnis untuk memahami bagaimana AI dapat memberdayakan branda untuk meningkatkan layanan branda.