- Conversational AI adalah program AI yang mensimulasikan percakapan manusia dan banyak digunakan dalam aktivitas sehari-hari.
- Manfaat conversational AI diantaranya penghematan biaya operasional, peningkatan skalabilitas, serta peningkatan loyalitas dan kepuasan pelanggan karena respons yang cepat.
- Komponen conversational AI adalah Machine Learning dan Natural Language Processing (NLP).
- Jenis utama Conversational AI adalah Chatbot AI, Voice Assistants, dan Interactive Voice Response (IVR).
Meskipun istilahnya masih terdengar asing, conversational AI sebenarnya sudah terintegrasi erat dalam aktivitas sehari-hari, seperti ketika kita berinteraksi dengan asisten virtual untuk mencari informasi.
Teknologi ini memungkinkan simulasi percakapan seperti manusia dan memberikan jawaban yang relevan secara instan. Bahkan riset menunjukkan bahwa hampir 80% bisnis telah mengadopsi conversational AI untuk meningkatkan layanan pelanggan.
Ulasan Mekari Qontak blog di bawah ini untuk mengetahui manfaat, cara kerja, komponen, cara membuat, hingga contoh penggunaannya di berbagai industri.
Apa itu Conversational AI?
Conversational AI adalah program kecerdasan buatan (AI) yang dapat mensimulasikan percakapan manusia. Sistem AI ini mampu meniru interaksi manusia, mengenali suara dan teks, serta menerjemahkan maknanya ke dalam berbagai bahasa.
Kemampuan conversational AI tersebut berkat pengabungan antara Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning (ML) yang memungkinkan Anda untuk menganalisis makna dalam teks atau suara, dan memberikan respon yang relevan.
Oleh karena itu, conversational AI banyak dimanfaatkan untuk membantu layanan pelanggan sehingga dapat dengan mudah ditemukan di website bisnis atau media sosial.
Baca juga: Rekomendasi NLP Tools Terbaik untuk Perusahaan IndonesiaManfaat Conversational AI Tools
Penggunaan conversational AI memberikan keuntungan strategis yang signifikan bagi bisnis. Berikut adalah berbagai manfaat utama dari implementasi teknologi AI ini.
- Hemat biaya: Teknologi ini dapat menggantikan tim support dan melayani pelanggan secara otomatis 24/7, sehingga mengurangi kebutuhan tambahan bagi staf layanan pelanggan.
- Meningkatkan keterlibatan pelanggan: Dengan memberikan dukungan yang cepat dan tanpa waktu tunggu, conversational AI meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan, yang mendorong peningkatan transaksi.
- Meningkatkan skalabilitas: Sistem ini mudah dikustomisasi dan memungkinkan bisnis untuk memperluas jangkauan pasar serta menangani lonjakan permintaan tak terduga tanpa perlu merekrut dan melatih karyawan baru secara cepat.
- Mempercepat proses penjualan: Conversational AI mampu menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi, menawarkan rekomendasi produk atau layanan tambahan yang relevan kepada pelanggan untuk mendorong konversi.
Baca juga: Rekomendasi Customer Engagement Platform Terbaik di IndonesiaJenis-Jenis Conversational AI
Setiap jenisnya, memiliki karakteristik, kelebihan, dan keterbatasan yang berbeda. Berikut adalah beberapa jenis conversational AI yang umumnya ditemui.
1. Chatbot AI
Chabot AI adalah program kecerdasan buatan yang mampu mensimulasi interaksi pesan seperti percakapan manusia.
Program kecerdasan biatan ini umumnya diintegrasikan dengan berbagai platform seperti media sosial, aplikasi pesan instan, website, aplikasi mobile dan lainnya.
Penggunaan chatbot AI berguna untuk menyelesaikan tugas-tugas sederhana seperti memberikan informasi yang banyak ditanyakan dan mendukung fungsi customer service.
Baca juga: Panduan Penggunaan Chatbot AI untuk Customer Service2. Voice Assistants
Sesuai namanya, sistem ini menggunakan AI untuk memahami perintah suara dan menyelesaikan tugas bagi pengguna berdasarkan perintah tersebut.
Sistem AI akan mengubah ucapan manusia menjadi teks yang dapat dibaca oleh mesin. Kemudian akan diprosess oleh asisten suara dengan cara yang sama seperti chatbot memproses data seperti pada Siri dan Alexa.
3. Interactive Voice Response (IVR)
Terakhir jenis conversational AI yang populer adalah interactive voice response (IVR). Sistem telepon otomatis ini memungkinkan pengguna untuk memilih beberapa opsi melalui suara atau keypad.
IVR akan mengarahkan penelepon melalui serangkaian petunjuk. Jika permintaan penelepon tidak dapat diselesaikan, maka IVR akan meneruskan ke agen yang tersedia.
Baca juga: Cara Membuat Chatbot AI Mudah Tanpa Coding untuk BisnisKomponen Conversational AI
Di balik setiap dialog sederhana yang terjadi dalam proses conversational AI, terdapat dua pilar teknologi utama yang saling bekerja sama, sebagai berikut.
1. Machine Learning
Machine learning adalah otak pembelajaran inti dalam sistem conversational AI. Konsep dasarnya adalah semakin banyak interaksi yang diterima sistem, semakin cerdas ia dalam memprediksi kebutuhan dan maksud pengguna.
Algoritma machine learning dalam conversational AI berperan untuk menganalisis intent pengguna, mengidentifikasi gaya bahasa, hingga optimasi respons secara otomatis.
2. Natural Language Processing (NLP)
NLP adalah teknologi linguistik yang menjadi jembatan antara bahasa manusia yang kompleks dengan bahasa mesin yang terstruktur, sehingga sistem dapat menginterpretasikan dan memahami bahasa alami.
NLP bekerja melalui serangkaian tahapan penting dalam setiap interaksi percakapan, sebagai berikut:
- Pembuatan input: Pengguna memberikan masukan dalam bentuk teks (chat) atau suara. Jika berupa suara, sistem akan menggunakan Automatic Speech Recognition (ASR) untuk mengubahnya menjadi teks.
- Analisis input: Tahap kritis di mana sistem berusaha memahami maksud (intent), mengidentifikasi entitas (kata kunci atau objek yang relevan), dan menganalisis konteks percakapan.
- Manajemen dialog: Setelah memahami maksud pengguna, sistem mengelola alur percakapan dan menggunakan Natural Language Generation untuk merumuskan jawaban yang alami dan sesuai konteks.
- Pembelajaran berkelanjutan (reinforcement): Menggunakan hasil dari interaksi sebelumnya untuk mengevaluasi dan memperbaiki kualitas respons, menjadikan dialog berikutnya semakin natural dan efektif.
Baca juga: AI Agent: Fungsi, Karakteristik, dan Cara Kerjanya untuk Optimalkan Operasional BisnisCara Kerja Conversational AI
Setelah memahami teknologi yang berada dibalik proses conversational AI, berikut adalah cara kerja conversational AI yang melibatkan kombinasi kinerja dari teknologi komponennya.
1. Pengumpulan dan Pembelajaran Informasi
Conversational AI secara terus-menerus mengumpulkan data dari setiap interaksi atau percakapan yang terjadi.
Melalui algoritma machine learning, sistem ini secara otomatis belajar mandiri untuk mengidentifikasi pola dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.
Hal ini memungkinkan sistem menjadi lebih akurat dan efektif dalam merespons, bahkan menunjukkan peningkatan signifikan dalam performanya setelah beberapa bulan penggunaan.
2. Pemahaman Bahasa Manusia
Ketika pengguna memberikan input (berupa teks atau suara), sistem menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk menganalisis dan memahami bahasa manusia.
Dalam proses ini, sistem mampu mengidentifikasi kata-kata, frasa, dan, yang terpenting, niat (maksud) spesifik di balik pertanyaan pengguna.
Misalnya, jika pengguna bertanya tentang pengiriman, NLP akan memproses frasa tersebut untuk mengidentifikasi maksudnya.
3. Pembentukan dan Penyampaian Respons
Setelah berhasil memahami maksud pengguna, sistem menggunakan pengetahuan yang diperoleh dari algoritma machine learning untuk merumuskan respons yang paling relevan dan efektif.
Conversational AI kemudian menggunakan bagian dari NLP untuk menghasilkan teks balasan dalam bahasa manusia yang alami dan kontekstual. Kemudian dikirimkan kembali kepada pengguna untuk menyelesaikan satu siklus interaksi.
Baca juga: Workflow Automation: Cara Kerja, Jenis, dan Contoh Penerapannya di Berbagai IndustriCara Membangun Conversational AI
Membangun conversational AI yang sukses dimulai dengan memahami calon pengguna dan cara mereka berinteraksi dengan produk. Pelajari beberapa langkah berikut untuk mengembangkannya.
1. Mengidentifikasi Pertanyaan Umum Pengguna (FAQ)
Langkah pertama yang krusial adalah menyusun daftar pertanyaan yang paling sering diajukan oleh pengguna. Daftar ini menjadi dasar kebutuhan dan masalah utama pengguna yang harus dipecahkan oleh AI.
Jika tidak ada daftar FAQ, Anda perlu bekerja sama dengan tim dukungan pelanggan untuk mengumpulkan pertanyaan yang paling sering menyebabkan panggilan atau chat ke support.
Baca juga: Artificial Intelligence (AI): Pengertian, Cara Kerja, dan Contoh dalam Bisnis2. Mengembangkan Tujuan atau Intents dari Pertanyaan Umum
Setiap pertanyaan umum yang Anda identifikasi akan menjadi tujuan atau intents dalam tools conversational AI Anda.
Tujuan ini mendefinisikan apa yang sebenarnya ingin dicapai pengguna. Misalnya, tujuan “Akses Akun” berasal dari pertanyaan “Bagaimana cara mengakses akun saya?“.
Setelah tujuan ditetapkan, Anda harus melatih AI dengan berbagai frasa alternatif yang mungkin digunakan pengguna untuk mengungkapkan maksud yang sama, seperti “Cara Login” atau “Masuk ke Akun“.
3. Memahami dan Menyusun Entitas
Entitas adalah kata benda, kata kunci, atau objek relevan yang melingkupi maksud pengguna. Entitas bertindak sebagai nilai data spesifik yang diperlukan AI untuk memberikan respons yang akurat dan dipersonalisasi.
Contohnya, jika maksudnya adalah “Informasi Akun“, entitas dapat berupa “Nomor Rekening“, “Kata Sandi“, atau “Nama Pengguna“.
4. Menggabungkan Elemen untuk Menciptakan Alur Dialog
Langkah terakhir adalah menyatukan Maksud (Intent) dan Entitas (Entity) untuk membangun alur percakapan yang logis.
Maksud memberitahu AI apa yang diminta pengguna, sedangkan entitas berfungsi sebagai variabel yang digunakan AI untuk merespons dengan informasi yang relevan dan spesifik.
Baca juga: Rekomendasi Aplikasi AI dan Contohnya Berdasarkan Aktivitas Pengguna dan BisnisContoh Penggunaan Conversational AI pada Perusahaan
Penggunaan conversational AI untuk beberapan kepentinga dalam bisnis. Beberapa contoh nyata dari perusahaan yang menggunakan conversational AI, sebagai berikut.
1. Industri E-Commerce
Perusahaan e-commerce seperti Amazon memanfaatkan conversational AI dengan mengintegrasikan chatbot pada website dan saluran pesan populer seperti WhatsApp untuk menangani sebagian besar pertanyaan rutin pelanggan.
Penerapannya berguna untuk memberikan respons instan terkait status pesanan atau kebijakan pengembalian.
Hal ini efisien dalam mengurangi volume pekerjaan tim support, terutama selama periode ramai, sekaligus meningkatkan kepuasan pelanggan melalui kecepatan layanan.
2. Industri Telekomunikasi
Dalam industri telekomunikasi, conversational AI berfungsi sebagai asisten virtual yang memandu pengguna melalui langkah-langkah troubleshooting dasar saat menghadapi masalah teknis.
Jika pengguna mengutarakan maksud seperti “Internet saya lambat“, AI akan memulai alur dialog terstruktur, menyarankan tindakan korektif yang dapat dilakukan oleh pelanggan.
3. Industri Perbankan
Lembaga keuangan menggunakan conversational AI untuk otomatisasi tahap awal proses penjualan dan penyaringan prospek (lead qualification) sebelum melibatkan tenaga penjualan.
AI bertugas mengumpulkan informasi penting dari calon nasabah, seperti jenis produk yang diminati atau persyaratan pinjaman.
Berdasarkan data yang dikumpulkan, AI dapat memberikan informasi produk dasar atau menjadwalkan pertemuan dengan petugas bank yang paling sesuai, sehingga mempercepat siklus penjualan.
Baca juga: Rekomendasi Aplikasi Chatbot AI Software Terbaik untuk Berbagai Kebutuhan BisnisDukung Efektivitas Conversational AI Bisnis dengan Mekari Qontak!
Secara keseluruhan, conversational AI dapat mereplikasi pengalaman melalui percakapan manusia dengan baik dan menghasilkan tingkat kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.
Untuk menerapkannya dalam bisnis, Anda dapat bekerjasama dengan pihak ketiga seperti Mekari Qontak yang menyediakan chatbot berbasis conversational AI dan telah terintegrasi oleh sistem NLP serta machine learning.
Didukung oleh kapabilitas sistem omnichannel, chatbot ini mudah dihubungkan oleh berbagai saluran komunikasi bisnis Anda dan dikustomisasi untuk berbagai kebutuhan bisnis Anda.
Chatbot AI Mekari Qontak mudah untuk dikustomiasi sesuai dengan kebutuhan bisnis seperti marketing, penjualan hingga layanan pelanggan. Hal ini memudahkan memberikan layanan terbaik untuk pelanggan Anda.
Solusi Mekari Qontak telah dipercaya oleh lebih dari 3500+ perusahaan terkemuka di Indonesia untuk mendukung aktivitas layanan pelanggan Anda dan telah tersertifikasi oleh ISO 27001.
Eksplor berbagai fitur canggih lainnya dengan uji coba gratis solusi Chatbot AI Mekari Qontak atau konsultasikan strategi layanan Anda terlebih dahulu dengan tim ahlinya tanpa dipungut biaya!
Pertanyaan yang Sering Diajukan Tentang Conversational AI (FAQ)
Apa tantangan sering dihadapi perusahaan saat mengimplementasikan Conversational AI?
Apa tantangan sering dihadapi perusahaan saat mengimplementasikan Conversational AI?
Salah satu tantangan terbesar adalah mendapatkan data pelatihan berkualitas tinggi dalam jumlah yang cukup untuk melatih model NLU secara akurat pada bahasa lokal dan istilah teknis spesifik perusahaan. Selain itu, mendesain alur dialog yang mulus (dialog flow) yang mampu menangani ambiguitas, pergantian topik yang tiba-tiba, dan menyerahkan percakapan kepada agen manusia tanpa frustrasi adalah kompleksitas operasional yang memerlukan waktu dan pengujian intensif.
Bagaimana Conversational AI membedakan antara pertanyaan yang serius dan spam atau percakapan yang tidak relevan?
Bagaimana Conversational AI membedakan antara pertanyaan yang serius dan spam atau percakapan yang tidak relevan?
Sistem Conversational AI menggunakan algoritma Machine Learning untuk mengklasifikasikan maksud (intent) dari setiap masukan pengguna. Jika masukan tersebut tidak cocok dengan intents yang telah dilatih (misalnya, intent “Tanyakan Status Pesanan” atau “Minta Bantuan Login”), sistem akan mengkategorikannya sebagai “Di Luar Maksud” (Out-of-Scope) atau “Spam”. AI kemudian dapat memicu respons standar seperti “Saya tidak dapat membantu dengan hal itu” atau mengabaikannya sama sekali, menjaga efisiensi dan fokus layanan.
Apakah conversational AI dapat berbicara?
Apakah conversational AI dapat berbicara?
Kemampuan untuk berbicara adalah salah satu fitur utama dari Conversational AI, terutama pada jenis seperti Voice Assistants (Asisten Suara) dan sistem Interactive Voice Response (IVR). Sistem ini menggunakan teknologi Natural Language Generation (NLG) dan Text-to-Speech (TTS) untuk mengubah respons berbasis teks menjadi ucapan atau suara yang dapat didengarkan oleh pengguna. Ini memungkinkan interaksi alami, misalnya saat Anda berbicara dengan Siri, Alexa, atau layanan telepon otomatis.
