Daftar Isi
Revolusi AI dalam Customer Experience
Artificial intelligence (AI) siap merevolusi customer experience. Dengan memberikan wawasan yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan dan perilaku pelanggan, AI menciptakan umpan balik yang meningkatkan kepuasan pelanggan. Bisnis dapat mengukur manfaat AI dalam CX, tetapi masih ada pertanyaan tentang bagaimana menilai pengembalian investasi (ROI) secara akurat. Potensi besar untuk AI dalam customer experience sudah terlihat, dan branda yang telah mengadopsi AI sudah mendapatkan keunggulan kompetitif. Namun, hambatan utama yang menghalangi adopsi yang lebih luas adalah kemampuan untuk mengukur ROI.
Penggunaan AI dalam CX
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Lumoa di antara 150 pemimpin bisnis, 71 persen responden sudah menggunakan AI generatif dalam inisiatif CX branda. Namun, meskipun perusahaan bersemangat untuk mengintegrasikan AI agar tetap kompetitif, branda sering kesulitan memahami dampak finansial dan manfaat strategisnya. Tantangan sebenarnya terletak pada mengukur ROI dari inisiatif AI dalam CX. Mengintegrasikan AI ke dalam strategi CX membuka jalan baru untuk inovasi dan keterlibatan, tetapi juga menekankan perlunya metode yang kuat untuk mengevaluasi efektivitas dan dampak finansialnya.
Tantangan dalam Mengukur ROI
Temuan kami mengungkapkan bahwa hanya 29 persen profesional CX yang mengukur pengembalian dari bagaimana AI meningkatkan CX. Ini menunjukkan banyak perusahaan kesulitan mengukur ROI dari proyek AI branda, menghadapi masalah seperti mengukur manfaat tidak langsung, tahap adopsi awal, atau kurangnya metode perhitungan ROI yang mapan. Beberapa responden melihat alat AI sebagai “nice-to-haves” daripada pengubah permainan, yang menambah ketidakpastian seputar ROI nyata dari AI dalam CX.
Temuan Penelitian CX Network
Temuan serupa ditemukan selama penelitian CX Network tentang Global State of CX pada tahun 2024. Di sana, di antara responden yang menggunakan AI generatif, 39 persen mengatakan branda melihat dampak positif pada keuntungan perusahaan, dan 28 persen mencatat dampak positif pada loyalitas. Penelitian yang sama juga menemukan bahwa di antara semua responden dan semua proyek CX, 66 persen mengatakan tekanan untuk membuktikan ROI meningkat dan 63 persen mengatakan CX memberikan manfaat bagi organisasi branda yang tidak terukur. Kesenjangan ini menghadirkan peluang signifikan bagi praktisi dan pengambil keputusan AI untuk mengembangkan metode untuk menilai dampak AI. Melakukannya dapat memandu keputusan tentang memperluas penggunaan AI dan memberikan strategi yang jelas kepada investor dan pemangku kepentingan.
Metode Mengukur ROI AI dalam CX
Berdasarkan masukan responden kami, kami telah mengidentifikasi tiga metode utama untuk membantu praktisi mengukur ROI dari AI dalam CX. Beberapa perusahaan responden menggunakan metrik kuantitatif untuk mengevaluasi efisiensi AI dalam CX, seperti penghematan per jam. Laporan berkisar dari 1 hingga 180 jam yang dihemat melalui AI, dengan satu bisnis mengutip penghematan 12.500 jam agen per minggu, yang diterjemahkan menjadi peningkatan efisiensi 10 persen dan 35 persen lebih produktif dalam jam yang sama. Metrik lainnya termasuk biaya per tiket, tingkat defleksi, pengurangan waktu siklus, dan dasbor analitik untuk melacak kinerja.
Metrik Finansial dan ROI
Banyak bisnis menghitung ROI dari CX melalui metrik finansial seperti generasi bisnis baru atau peningkatan pendapatan – hal yang sama dapat diterapkan pada AI. Misalnya, satu perusahaan memperkirakan pengurangan volume kontrak sebesar 20-25 persen setelah implementasi AI, menghemat 800 jam kerja per bulan. Kalkulator ROI dan penilaian nilai bersih sekarang (NPV), terutama selama periode lima tahun, semakin berharga untuk menilai ROI finansial dari AI dalam CX.
Dampak AI pada Kinerja Bisnis
Menganalisis dampak AI pada kinerja bisnis secara keseluruhan sangat penting untuk mengukur ROI. Peran AI dalam meningkatkan tingkat konversi, penjualan, dan peluang untuk upselling dan cross-selling dapat berpotensi meningkatkan pendapatan. Menilai pengaruh AI pada skor kepuasan pelanggan (CSat) dan Skor Promotor Bersih (NPS) membantu bisnis menentukan apakah AI berdampak positif pada CX.
Kesenjangan Pengetahuan dan Peluang
Banyak bisnis masih perlu mendapatkan pengetahuan untuk mengimplementasikan dan memanfaatkan AI secara efektif. Sebanyak 43 persen dari semua responden menyoroti kurangnya keahlian sebagai salah satu tantangan terbesar yang branda hadapi saat mempersiapkan dan mengimplementasikan AI. Kesenjangan pengetahuan ini mewakili peluang signifikan bagi penyedia AI untuk mendidik bisnis tentang manfaat potensial teknologi, kemudahan integrasi dengan sistem yang ada, dan kemampuan untuk mendorong perubahan budaya dalam organisasi.
