Automasi customer service atau call center dengan framework Process Flow 3Dolphins merupakan langkah untuk mengaktifkan agentic AI untuk fungsi marketing satu ini. Bagi bisnis yang mengandalkan tim CS sebagai garda terdepan, implementasi agentic AI adalah sebuah keputusan tepat yang berdampak pada performa bisnis.
Melalui Process Flow 3Dolphins, CS dapat meningkatkan kemampuan untuk memberikan pelayanan kepada pelanggan. Bukan hanya sebagai robot otomasi, agentic AI dapat menjadi “teman” dalam membantu rangkaian kerja yang biasanya dilakukan oleh tim CS.
Proses Agentic AI untuk automasi call center atau customer service menggabungkan serangkaian, dimulai dengan menentukan titik awal hingga akhirnya AI berjalan sesuai aturan dan belajar seiring berjalannya waktu.
Sebelum memutuskan untuk menerapkan teknologi ini ke dalam bisnis, artikel ini bisa menjadi tuntunan yang lengkap dan jelas. Simak hingga selesai!
Agentic AI Customer Service
Agentic AI sejatinya menciptakan sistem automasi AI yang berfokus pada tujuan, yakni AI mampu membuat keputusan dan mengambil tindakan. Belakangan ini, kecenderungan bisnis ketika mengimplementasikan teknologi anyar ini ke dalam sistem memang kerap menekankan fokus pada tujuan dan proses.
Dari sekian fungsi bisnis yang terdampak teknologi, customer service telah bertransformasi secara signifikan dari masa ke masa. Berdasarkan data McKinsey, generative AI yang kini menempati customer service dapat meningkatkan hingga 30–45% produktivitas. Di sinilah agentic AI mengambil peran untuk mengotomasikan keseluruhan alur kerja.
Automasi customer service dengan agentic AI mengizinkan AI mengatasi berbagai permasalahan, menyelesaikan isu, hingga menemukan resource. Dengan begitu, biaya operasional otomatis akan terpangkas sejalan dengan meningkatnya customer experience.
Dalam dinamika agentic AI di customer service maupun agentic AI pada call center, sistem tidak hanya bergerak sebagai pendamping agen manusia, tetapi sekaligus menjalankan tugas layaknya karyawan virtual.
Sebagai contoh, seorang pelanggan mengajukan laporan terkait penagihan yang tidak sesuai. Chatbot mungkin menjadi penyelesaian awal untuk mengatasi ini, lalu asisten AI mengirim data untuk agen. Sementara itu, agentic AI akan memverifikasi transaksi, mengidentifikasi eror, menyelesaikan kesalahan tersebut, hingga mengarahkan proses refund dan memperbarui ke CRM.
Keseluruhan proses tersebut berjalan mandiri tanpa adanya campur tangan manusia. Proses otonom end-to-end inilah yang membedakan agentic AI. Problema semacam keterlambatan, ketergantungan pada manusia, dan human error teratasi serupa menjentikkan jari.
Bagaimana Agentic AI Mengotomasi Customer Service untuk Meningkatkan Produktivitas?
Automasi customer service dengan menggunakan flow dari agentic AI dimulai dengan memahami bagaimana alur customer journey. Poin ini menjadi krusial sebab alur yang disusun untuk nantinya berjalan secara otomatis bergantung pada pemahaman terhadap keperluan pelanggan.
Dengan automasi yang sudah disesuaikan itulah, agentic AI dapat membantu CS meningkatkan produktivitas. Berikut adalah bagaimana gambaran agentic AI melakukan hal tersebut.
1. Memahami Intent dan Konteks Pelanggan Secara Mendalam
Agentic AI memulai proses dengan menganalisis maksud pelanggan (intent recognition) dari percakapan yang bersumber dari berbagai saluran. Setelah memahami masalah, sistem langsung memetakan langkah-langkah yang dibutuhkan tanpa harus menunggu input manual.
Langkah-langkah otomatis inilah yang memerlukan pemahaman terkait customer behavior dan prediksi terkait permasalahan yang umumnya dialami oleh pelanggan.
2. Menjalankan Process Flow Secara Otomatis
Peran terbesar agentic AI terletak pada otomasi process flow yang telah dirancang sebelumnya. AI akan membantu tim CS dalam beberapa proses, seperti memverifikasi identitas pelanggan, mengecek status pesanan/invoice dari sistem, mengajukan request perubahan data, mengisi tiket secara otomatis, dan sebagainya.
Agentic AI tidak hanya hadir untuk memberi jawaban, tetapi mengeksekusi tindakan dari awal hingga selesai. Process Flow inilah yang ditawarkan 3Dolphins untuk menghadirkan agentic AI di dalam sistem yang mulus untuk CS.
3. Berinteraksi dengan Banyak Sistem Secara Real-Time
Agentic AI dapat berintegrasi dengan CRM, ticketing, atau sistem internal lain. Dengan begitu, sistem bisa menarik data, memvalidasi informasi, atau membuka permintaan baru tanpa campur tangan manusia.
Proses ini mampu mempercepat penyelesaian hingga 10x lebih cepat dibandingkan agen manusia. Pasalnya, agen manusia umumnya memerlukan waktu 5–10 menit untuk menangani kasus, berbanding terbalik dengan agentic AI yang hanya hitungan detik.
4. Menganalisis dan Mengoptimalkan Kinerja Secara Berkelanjutan
Setiap interaksi dipelajari oleh agentic AI untuk memperbaiki automation rate, mempercepat solusi, dan memahami tren masalah pelanggan. Dari interaksi yang terus berjalan, sistem justru akan semakin belajar dalam memahami permasalahan.
Manfaat Utama Agentic AI di Customer Service
Dalam fungsi layanan pelanggan, banyak pertanyaan yang sifatnya repetitif dan sederhana, mulai dari status pesanan, kendala login, hingga permintaan reset password. Tipe pertanyaan seperti ini tidak selalu memerlukan intervensi manusia, sehingga menimbulkan ruang tidak efisien dalam operasional.
Di titik ini, agentic AI hadir untuk mengambil alih proses yang bersifat rutin, tetap akurat, dan dapat dieksekusi dengan kecepatan jauh lebih tinggi dibandingkan tenaga manusia. Seiring pertumbuhan volume interaksi pelanggan dan ekspektasi terhadap pengalaman yang cepat serta personal.
Agentic AI diprediksi memberikan dampak besar di berbagai industri, khususnya bisnis yang menempatkan customer experience sebagai prioritas. Ketika perusahaan berhasil membangun ekosistem agentic AI yang terstruktur dan terhubung dengan sistem internal, berikut manfaat utama yang dapat dicapai:
1. Mengurangi Beban Workload Customer Service
Agentic AI secara otomatis menangani permintaan tingkat dasar melalui alur yang sudah didefinisikan. Hal ini mengurangi beban tim CS sekaligus membantu mereka fokus pada kasus yang membutuhkan empati, penilaian kompleks, atau eskalasi strategis. Alhasil, produktivitas tim meningkat tanpa perlu menambah jumlah agen.
2. Mempercepat Resolusi dan Respons Pelanggan
Dengan kemampuan melakukan tindakan otomatis seperti memeriksa status transaksi, memperbarui tiket, atau memberikan solusi langsung, agentic AI mampu memangkas waktu respons secara signifikan.
Pengalaman pelanggan menjadi lebih cepat, dan perusahaan dapat menjaga standar SLA secara konsisten, bahkan saat volume sedang tinggi.
3. Konsistensi Jawaban dan Pengalaman
Berbeda dengan agen manusia yang bisa memiliki variasi cara menjawab, agentic AI memastikan setiap respons mengikuti standar pengetahuan perusahaan. Ini membantu menjaga konsistensi kualitas jawaban, sekaligus mengurangi risiko miskomunikasi. Untuk bisnis dengan skala besar, konsistensi ini memberi dampak besar pada kepuasan pelanggan.
4. Personalisasi yang Lebih Dalam
Agentic AI dapat terhubung langsung ke data pelanggan: riwayat transaksi, preferensi, hingga perilaku. Dengan begitu, sistem dapat memberikan solusi yang lebih relevan dan kontekstual. Personalisasi yang lebih dalam ini menjadi salah satu faktor penting dalam meningkatkan kepuasan pelanggan dan loyalitas jangka panjang.
5. Efisiensi Biaya Operasional
Dengan automasi yang terstruktur, bisnis dapat menekan biaya terkait operasional service desk, terutama pada kasus yang bersifat repetitif. Agentic AI memungkinkan perusahaan untuk mempertahankan layanan tinggi tanpa perlu mengalokasikan anggaran besar untuk penambahan agent baru.
6. Skalabilitas Tanpa Batas
Saat traffic meningkat drastis, misalnya saat promo besar atau periode peak season, agentic AI dapat menangani volume permintaan dalam jumlah besar tanpa penurunan performa. Kemampuan skalabilitas ini memudahkan bisnis untuk tetap stabil tanpa harus merekrut agent tambahan dalam waktu singkat.
7. Meningkatkan Customer Engagement
Solusi agentic AI dalam CS mampu mengubah customer engagement ke tingkat yang lebih tinggi dengan menghadirkan dukungan proaktif dan personal. Pelanggan tidak perlu menunggu terlalu lama untuk mendapatkan respons karena sistem akan menganalisis kebiasaan, mendeteksi intent, dan menginisiasi interaksi.
Contoh Implementasi Agentic AI Customer Service
Agentic AI tidak hanya bekerja sebagai chatbot yang menjawab pertanyaan dasar, tetapi sebagai sistem mandiri yang mampu mengambil tindakan, berkoordinasi dengan data internal, dan menyelesaikan proses end-to-end. Berikut beberapa contoh implementasi yang paling umum diterapkan di contact center modern.
1. Automasi Ticketing dan Klasifikasi Permintaan
Dalam banyak perusahaan, proses awal yang dilakukan agen selalu dimulai dari identifikasi masalah dan pengkategorian kasus. Namun, agentic AI dapat mengambil alih tahap ini sepenuhnya.
Saat pelanggan mengajukan keluhan, sistem otomatis membaca maksud pertanyaan, mengklasifikasikan tiket sesuai kategori, memberi prioritas, hingga menyalurkannya ke tim yang tepat. Pada level yang lebih canggih, agentic AI juga dapat langsung menyelesaikan tiket apabila solusinya sudah tersedia.
2. Penyelesaian Masalah Mandiri (Self-Resolution)
Agentic AI dapat menjalankan perintah secara langsung tanpa menunggu campur tangan manusia. Misalnya, ketika pelanggan meminta reset password, aktivasi akun, penggantian alamat pengiriman, atau pengecekan status transaksi.
Sistem akan menjalankan instruksi tersebut melalui integrasi API dan memberikan hasil akhir ke pelanggan. Ini menjadikan proses layanan tidak hanya responsif, tetapi benar-benar tuntas dari ujung ke ujung.
3. Proactive Support untuk Kasus Potensial
Selain menunggu pelanggan datang dengan masalah, agentic AI juga dapat melakukan deteksi dini dan mengirimkan pemberitahuan proaktif.
Contohnya, ketika sistem mendeteksi adanya anomali transaksi, keterlambatan pengiriman, atau potensi kendala layanan, agentic AI dapat memberi tahu pelanggan lebih dulu. Pendekatan ini menurunkan tiket masuk dan meningkatkan kepercayaan pelanggan.
4. Co-Pilot untuk Agen Manusia
Tidak semua masalah dapat diselesaikan oleh AI. Untuk kasus yang kompleks, agentic AI dapat berperan sebagai asisten internal yang membantu agen manusia menemukan jawaban, merangkum konteks percakapan, hingga merekomendasikan langkah penyelesaian.
Co-pilot seperti ini membuat agen manusia dapat bekerja lebih cepat dan lebih akurat, terutama ketika menangani pelanggan premium atau isu teknis yang rumit.
5. Automasi Proses Back-Office
Customer service tidak selalu selesai pada proses interaksi. Ada beragam proses yang membutuhkan tindak lanjut di sistem internal—misalnya permintaan refund, verifikasi dokumen, perubahan data profil, atau pengajuan klaim.
Agentic AI dapat mengeksekusi serangkaian workflow back-office ini tanpa harus menunggu agen manusia memasukkan data secara manual. Integrasi ini mempercepat waktu penyelesaian dari hitungan hari menjadi menit.
6. Pengalaman Multichannel yang Terintegrasi
Agentic AI dapat beroperasi di berbagai kanal: WhatsApp, live chat, email, dan sebagainya. Ketika pelanggan berpindah kanal, sistem tetap membawa konteks penuh percakapan. Contoh implementasi seperti ini sangat penting untuk bisnis retail, e-commerce, banking, dan telekomunikasi yang memiliki volume interaksi besar di banyak kanal sekaligus.
Bagaimana Agentic AI dan Generative AI Bekerja Sama dalam CS?
Di dalam ekosistem customer service modern, agentic AI dan generative AI bukan dua teknologi yang bersaing. Kedua teknologi AI ini justru bekerja sama satu sama lain ketika menyelesaikan masalah.
Agentic AI berperan sebagai eksekutor, yakni menjalankan tindakan, memicu workflow, dan menyelesaikan proses end-to-end. Sementara itu, generative AI berperan sebagai “otak kreatif” yang memahami bahasa, menganalisis konteks, dan menghasilkan respons natural layaknya manusia.
Generative AI sebagai Pemahaman Bahasa dan Konteks
Generative AI bertanggung jawab untuk memetakan maksud (intent), memahami nuansa pertanyaan, serta mengolah konteks percakapan yang panjang.
Misalnya, ketika pelanggan menyampaikan keluhan panjang dan tidak terstruktur, generative AI dapat merangkum inti masalah sekaligus mendeteksi emosi pelanggan. Pada tahap ini, generative AI mengubah input pelanggan menjadi informasi yang mudah dieksekusi oleh sistem agentik.
Agentic AI sebagai Eksekutor Aksi Nyata
Setelah generative AI memahami konteks dan menghasilkan output terstruktur, agentic AI melakukan tindakan berdasarkan alur yang telah ditentukan. Ia bisa memicu penggantian alamat, memeriksa status pengiriman, memproses refund, memperbarui tiket, hingga mengirimkan pemberitahuan lanjutan ke pelanggan. Peran agentic AI adalah memastikan semua langkah dilakukan secara aman, terukur, dan konsisten mengikuti aturan bisnis.
Sebagai contoh, ketika pelanggan menghubungi CS untuk komplain keterlambatan pesanan, generative AI memahami emosi dan merangkum detail masalah. Agentic AI lalu memeriksa status real-time di sistem, mendeteksi titik masalah, dan menawarkan kompensasi otomatis jika memenuhi aturan.
Generative AI kemudian membantu menyusun pesan tanggapan yang empatik dan natural, sehingga penyelesaian kasus terasa lebih manusiawi meskipun seluruh proses terjadi secara otomatis.
Implementasi Sistem Automasi dengan Agentic AI untuk CS
Sebagai penyedia platform untuk layanan pelanggan dengan teknologi mutakhi, 3Dolphins menawarkan solusi untuk mengimplementasikan agentic AI melalui Process Flow. Fitur ini bukan hanya berguna untuk CS, tapi fungsi lain di dalam bisnis.
Dengan Process Flow, 3Dolphins menghadirkan kemampuan agentic AI yang dapat mengeksekusi tugas CS secara end-to-end. Proses tersebut dapat dimulai dari menerima pertanyaan pelanggan, men-trigger aksi lanjutan, menghubungkan ke sistem backend, hingga menutup interaksi tanpa perlu intervensi manusia.
Seluruhnya proses tersebut berjalan dalam satu workflow yang terstruktur, dapat diatur sesuai kebutuhan bisnis, dan mudah ditingkatkan. Dengan begitu, kebutuhan bisnis dapat terangkum secara menyeluruh dengan memanfaatkan teknologi ini.
Solusi ini bukan mustahil untuk disesuaikan dengan kebutuhan lain yang dibutuhkan oleh bisnis, sesuai dengan permasalahan atau kendala yang dialami bisnis. Dengan pendekatan agentic AI yang matang, 3Dolphins membantu perusahaan bertransformasi menuju layanan pelanggan yang lebih cepat, lebih akurat, dan lebih efisien.
Hubungi 3Dolphins untuk berdiskusi lebih lanjut dan jadwalkan demo untuk implementasi!
