Chatbot customer service sudah menjadi garda depan komunikasi banyak bisnis. Dari menjawab pertanyaan sederhana sampai membantu pelanggan melacak pesanan, chatbot kini memegang peran penting dalam alur customer experience.
Meskipun pelanggan dapat datang dari touchpoint berbeda, menguatkan layanan pelanggan melalui tim support yang difasilitasi oleh chatbot dapat menambah peluang pengalaman pelanggan yang mulus. Sebab pada dasarnya, customer service menjadi tahapan yang tidak dapat dilepaskan dari rangkaian panjang customer experience.
Di banyak perusahaan, chatbot seringkali tersedia, tetapi performa tidak sesuai harapan. Misalnya, permasalahan pelanggan tidak teratasi sebab chatbot customer service lebih mirip mesin dibandingkan salah satu instrumen representasi brand persona.
Mengapa chatbot customer service gagal menjalankan perannya dan bagaimana mengatasi hingga mencegah isu ini? Artikel satu ini akan mengungkap beberapa alasan umum tersebut dengan penjelasan yang komprehensif sebagai bahan pertimbangan bisnis sebelum melakukan implementasi.
Chatbot customer service adalah teknologi yang dirancang untuk melayani pelanggan lewat percakapan yang terjadi di saluran digital. Teknologi satu ini dapat diimplementasi di berbagai saluran digital, seperti WhatsApp, website, aplikasi, atau media sosial. Sama halnya dengan customer support, chatbot customer service dapat menjadi titik kontak pertama ketika pelanggan butuh bantuan. Apa Itu Chatbot Customer Service?
Perbedaan utamanya dengan customer service tradisional yang bersandar pada agen manusia, chatbot dapat menjawab pertanyaan dengan tempo yang lebih cepat. Tidak seperti FAQ atau form yang biasanya disediakan, chatbot berinteraksi secara dua arah. Pelanggan bisa menjelaskan masalahnya dengan bahasa sendiri dan chatbot mencoba memahami maksudnya untuk memberikan respons yang relevan.
Dalam skala lebih tinggi didorong dengan bantuan AI, chatbot bukan hanya menjawab, melainkan menuntun pelanggan menuju solusi. Namun, kenyataannya, masih banyak chatbot yang gagal dalam memenuhi kebutuhan tersebut.
Faktanya, kegagalan chatbot tidak terletak pada teknologi AI yang tidak efektif, tetapi justru pada desain yang buruk, latihan yang kurang, integrasi lemah, atau optimasi performa yang tidak tepat. Kegagalan mengelola chatbot dapat memicu pelanggan menjauh. Namun, dengan optimasi sesuai di titik permasalahan chatbot customer service dapat bermanfaat sebagai alat otomasi yang tepat.
Berikut adalah tujuh alasan umum chatbot dapat gagal dalam menjalankan peran sebagai customer service dilengkapi dengan insight dan strategi untuk mengoptimalkan chatbot AI bisnis Anda.
Salah satu keluhan paling umum adalah chatbot yang terasa dingin dan kaku. Ketika interaksi terjadi dengan pelanggan, mereka merasa komunikasi terasa dilakukan dengan mesin karena penggunaan kalimat yang berulang dan pemahaman emosi yang tidak hadir. 1. Tidak Manusiawi
Padahal, pelanggan sering datang menghubungi customer service dalam kondisi bingung, kesal, atau kecewa. Jika chatbot menjawab dengan bahasa yang terlalu formal atau seperti template, pelanggan merasa tidak didengar.
Hal ini mungkin terasa tidak krusial lantaran posibilitas chatbot menjawab dengan benar sangat besar. Hanya saja, pengalaman pelanggan tidak akan terpengaruh signifikan. Justru, dari hal tersebut, dampak besar terhadap loyalitas pelanggan dapat terpengaruh karena pelanggan tidak merasa berbicara secara langsung dengan bisnis.
Cara Mengatasi: Desain Chatbot Persona Ketika berbicara soal chatbot, poin utama yang tidak boleh dipisahkan adalah persona. Persona chatbot dapat membuat tiap percakapan dapat memiliki nyawa dan suara layaknya persona bisnis.
Persona chatbot ini dapat diterapkan khususnya bagi chatbot AI. Dengan teknologi yang lebih mutakhir, chatbot satu ini dapat lebih fleksibel dalam menjawab dan merespons pelanggan.
Banyak chatbot gagal karena kemampuannya yang hanya dapat mengenali kata kunci, bukan maksud dari pertanyaan pelanggan. Ketika pelanggan menulis dengan gaya santai, kesalahan penulisan, atau campuran bahasa, chatbot hanya mengeluarkan template fallback karena tidak memiliki respons yang sesuai. 2. Tidak Mengerti Maksud Pelanggan
Hal ini membuat percakapan cepat buntu bahkan berulang tanpa akhir yang jelas. Pelanggan yang mungkin masih memiliki keinginan mendapatkan jawaban akan terus mengulang pertanyaan dengan cara lain. Namun, sangat besar kemungkinan pelanggan memilih untuk pergi dan berhenti melanjutkan apa pun yang sebelumnya diinginkan.
Meskipun berbasis teknologi, chatbot juga perlu melalui proses latihan yang panjang. Namun, untuk permasalahan semacam tidak memahami maksud, chatbot harus dilatih menggunakan data percakapan nyata bukan sekadar daftar pertanyaan ideal. Cara Mengatasi: Training AI Berbasis Intent, Bukan Keyword
Kemampuan AI akan terus berkembang apabila dilatih secara terus menerus. Dengan begitu, chatbot customer service nantinya dapat memahami maksud di balik berbagai gaya bahasa pelanggan, sehingga mampu merespons dengan lebih akurat meskipun kalimat yang digunakan berantakan atau emosional.
Kebanyakan chatbot terkesan pintar karena mampu menjawab banyak hal, tetapi sayangnya mungkin mereka tidak dapat menyelesaikan masalah. Hal ini membuat chatbot hanya hadir sebagai pemberi respons bukan alat menyelesaikan masalah. 3. Kurang Solutif
Misalnya, chatbot dapat memberi informasi soal status pesanan, tetapi tidak dapat membantu ketika pesanan bermasalah. Di kondisi lain, chatbot customer service mungkin menjelaskan kebijakan return, tetapi tidak dapat memproses permintaan tersebut.
Dengan begitu, chatbot hanya menjadi lapisan tambahan sebelum pelanggan akhirnya tetap harus berbicara dengan CS manusia. Ini memperpanjang proses dan meningkatkan frustrasi karena pelanggan merasa sudah menjelaskan masalahnya tetapi belum mendapatkan solusi nyata.
Chatbot yang baik memiliki kemampuan untuk bertindak, bukan sekadar memberikan jawaban atau berbicara. Kemampuan ini dapat dilatih dengan menggunakan agentic AI yang memberikan langkah lanjutan secara otonom. Cara Mengatasi: Hubungkan Chatbot ke Sistem Operasional
Bisnis dapat melakukan integrasi chatbot customer service ke sistem order, ticketing system, atau CRM. Melalui integrasi tersebut, chatbot bisa membuat laporan, mengajukan eskalasi, atau memproses permintaan pelanggan secara langsung sehingga perannya akan lebih terasa.
Chatbot sudah sepatutnya berperan sebagai asisten, bukan pengganti manusia. Kapabilitas chatbot tentu memiliki batasan tertentu yang tidak dapat membuat teknologi ini terus memaksakan diri melayani, bahkan ketika pelanggan sudah jelas butuh bantuan manusia. 4. Gagal Eskalasi ke Human Agent
Ketika pelanggan mulai menunjukkan tanda frustrasi atau meminta bicara dengan agen, chatbot seharusnya menjawab dengan solusi lain dengan secara langsung mengarahkan ke agen. Jika tidak, pelanggan merasa terjebak dalam lingkaran jawaban yang tidak relevan, dan pengalaman mereka terhadap brand menjadi negatif.
Chatbot harus bisa mengenali sinyal emosi dan permintaan eksplisit. Begitu itu muncul, sistem harus langsung mengalihkan ke agen manusia, lengkap dengan ringkasan percakapan agar pelanggan tidak perlu mengulang dari awal. Cara Mengatasi: Desain Mekanisme Handover yang Cerdas
Perjalanan antara pintu utama dengan chatbot dan masalah kompleks dilempar langsung ke agen manusia menghasilkan perjalanan yang mulus bagi pelanggan. Dengan pengalaman pelanggan yang baik, bukan tidak mungkin bisnis dapat merasakan keuntungan dari loyalitas mereka kepada bisnis.
Chatbot yang tidak terhubung dengan CRM, histori transaksi, atau data pelanggan bekerja tanpa konteks. Pengetahuan mengenai informasi pelanggan akan sangat terbatas, sehingga tidak ada perilaku berbeda antara satu pelanggan dan pelanggan lain yang mungkin memiliki tingkatan berbeda. 5. Integrasi Terbatas
Dalam bisnis modern, ini adalah masalah besar. Pelanggan mengharapkan layanan yang relevan dengan siapa mereka dan apa yang pernah mereka lakukan. Tanpa data, chatbot customer service hanya bisa memberikan layanan generik yang terasa dingin dan tidak personal.
Implementasi chatbot tidak bisa hanya sebatas teknologi yang hadir, tetapi terletak terpisah. Chabot customer service perlu menjadi bagian dari sistem. Cara Mengatasi: Integrasi dengan Ekosistem Data Bisnis
Untuk memberikan performa maksimal, teknologi ini perlu memiliki akses ke data pelanggan dan transaksi. Dari pengetahuan yang mumpuni, chatbot bisa memberikan respons yang lebih tepat, lebih personal, dan lebih bernilai.
Seringkali implementasi chatbot berhenti hanya sampai proses go-live berlangsung. Setelahnya, chatbot dianggap dapat bekerja secara mandiri yang membuat proses tidak dirawat. 6. Training dan Knowledge Buruk
Pada kenyataannya, knowledge base sebuah bisnis akan terus berubah seiring berjalannya waktu. Informasi mengenai produk, promo, dan kebijakan bisnis yang berubah perlu diperbaharui agar chatbot tidak memberikan jawaban yang tidak relevan atau bahkan salah.
Kesalahan ini memicu miskomunikasi, khususnya pada pelanggan yang memiliki kepercayaan chatbot sebagai sumber informasi resmi utama. Ketika jawaban keliru, dampaknya langsung ke kepercayaan terhadap bisnis.
Chatbot customer service harus diperlakukan sebagai sistem hidup yang terus belajar. Kontennya perlu diperbarui secara rutin berdasarkan perubahan bisnis dan data percakapan terbaru. Cara Mengatasi: Knowledge Management Berkelanjutan
Meskipun begitu, bisnis tidak perlu memperbarui secara manual apabila menerapkan chatbot berbasis AI seperti yang ditawarkan 3Dolphins. Informasi terbaru dapat diperbarui melalui dokumen-dokumen terbaru yang diunggah ke sistem chatbot. Dengan hal tersebut, chatbot akan mempelajarinya secara otomatis sehingga jawaban akan mengikuti informasi terbaru tersebut.
Namun, perlu digarisbawahi bahwa informasi tersebut pun perlu dilatih dengan mengajukan beberapa pertanyaan yang menargetkan intent tertentu. Hal ini untuk meminimalisasi kemungkinan kesalahan yang terjadi.
Chatbot yang memperlakukan semua pelanggan sama akan selalu terasa dingin karena tidak mengenali siapa yang sedang berbicara, apa yang pernah dibeli, atau masalah apa yang pernah terjadi. Padahal, personalisasi adalah kunci pengalaman pelanggan modern. 7. Kurang Personalisasi
Tanpa adanya personalisasi yang sesuai dengan pelanggan, chatbot hanya terasa seperti mesin otomatis bukan bagian dari bisnis. Itulah sebabnya chatbot customer service memerlukan data yang relevan agar personalisasi dapat dioptimalkan.
Dengan menggabungkan data pelanggan dan histori interaksi, chatbot bisa menyapa dengan lebih relevan, menawarkan solusi yang lebih tepat, dan menciptakan pengalaman yang terasa lebih dekat dan profesional. Cara Mengatasi: Gunakan Data untuk Personalisasi Percakapan
Semua masalah chatbot customer service—mulai dari terasa kaku, tidak memahami maksud pelanggan, tidak bisa menyelesaikan masalah, hingga gagal melakukan eskalasi—pada dasarnya bersumber dari chatbot yang berdiri sendiri tanpa strategi, data, dan konteks. Solusi Chatbot Customer Service yang Humanis
Di sinilah perbedaan besar antara chatbot biasa dan chatbot yang dibangun sebagai bagian dari customer experience. Inilah yang ditekankan oleh 3Dolphins ketika menyajikan solusi chatbot sebagai pendamping manusia untuk memperkuat tim customer service.
Chatbot dirancang bukan hanya untuk menjawab, melainkan memahami siapa pelanggan itu, apa yang sedang mereka alami, dan apa yang paling cepat menyelesaikan masalah mereka. Dengan teknologi generative AI dan kemampuannya diintegrasikan ke berbagai kanal, chatbot dapat memutuskan apakah masalah itu bisa diselesaikan otomatis atau harus diteruskan ke human agent. Selain itu, 3Dolphins juga membangun chatbot dengan persona dan gaya bahasa yang selaras dengan bisnis.
Jika chatbot customer service Anda masih terasa kaku, membingungkan, atau justru membuat pelanggan semakin frustrasi, itu bukan tanda bahwa chatbot tidak bekerja. Itu tanda bahwa chatbot Anda belum dirancang sebagai bagian dari strategi customer experience yang utuh.
Apabila bisnis Anda berniat membangun percakapan yang benar-benar membantu bisnis dan pelanggan bertemu di titik yang sama hubungi kami sekarang.
