AI Generatif mengubah dukungan pelanggan dengan menawarkan solusi yang memahami konteks dan menciptakan respons seperti manusia. AI ini menyediakan bantuan pelanggan sepanjang waktu, mengurangi waktu tunggu, dan membuat pelanggan lebih bahagia secara keseluruhan.
Pada tahun 2025, AI akan menangani 95% interaksi pelanggandan dampaknya sudah terlihat jelas. 80% pelanggan yang telah menggunakan AI untuk layanan pelanggan melaporkan pengalaman yang positif.
AI generatif dalam layanan pelanggan merupakan tren yang sedang berkembang, tetapi banyak bisnis yang masih berada pada tahap awal adopsi. Dalam blog ini, kita akan membahas apa itu layanan pelanggan AI generatif, manfaat, kasus penggunaan, dan contohnya.
Seimbangkan otomatisasi AI dengan sentuhan manusia dalam dukungan pelanggan. Gunakan AI generatif untuk respons cepat dan analisis data, tetapi latih tim Anda untuk turun tangan untuk masalah yang kompleks atau situasi emosional. Kembangkan protokol eskalasi yang jelas dan lengkapi agen manusia Anda dengan alat bantu AI untuk menangani interaksi yang bernuansa ini secara efektif
Apa yang dimaksud dengan AI Generatif?
AI Generatif adalah cabang dari kecerdasan buatan yang menciptakan konten baru berdasarkan pola yang dipelajari dari data yang ada. AI ini dapat menghasilkan teks, tanggapan, dan solusi yang sangat mirip dengan hasil karya manusia. Tidak seperti sistem berbasis aturan sederhana, AI generatif untuk dukungan pelanggan beradaptasi dengan situasi baru dan menghasilkan output yang unik untuk setiap input.
AI Generatif unggul dalam memahami dan merespons pertanyaan pelanggan dengan cara yang mirip dengan manusia. AI ini dapat menganalisis masalah pelanggan, memberikan solusi yang relevan, dan bahkan memprediksi potensi masalah. AI ini menggunakan model bahasa yang besar dan pemrosesan bahasa alami untuk membantu agen layanan pelanggan dalam upaya mereka memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa.
Bagaimana Cara Kerja AI Generatif?
AI generatif dalam layanan pelanggan bekerja menggunakan jaringan saraf kompleks yang dilatih dengan kumpulan data interaksi pelanggan dan pengetahuan pendukung. Jaringan saraf ini dapat mengidentifikasi pola dan hubungan yang rumit dalam data dan memahami konteks dan maksud di balik pertanyaan pelanggan.
Berikut ini adalah perincian proses yang disederhanakan.
- Pelatihan tentang Data: AI dilatih pada kumpulan data yang besar, seperti teks, gambar, atau audio, untuk mempelajari pola, struktur, dan hubungan antara elemen-elemen di dalam data.
- Pengenalan Pola: Selama pelatihan, AI mengidentifikasi dan mengingat pola dalam data, seperti bagaimana kata-kata biasanya disusun dalam kalimat atau bagaimana piksel membentuk objek dalam gambar.
- Menghasilkan Konten Baru: Setelah dilatih, AI dapat menghasilkan konten baru secara dinamis. Misalnya, saat pelanggan mengajukan pertanyaan, AI akan menganalisisnya, memanfaatkan pengetahuan yang telah dipelajari, dan menghasilkan respons yang relevan dan kontekstual.
- Menyempurnakan Output: Model AI generatif dapat disempurnakan untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat atau relevan dengan konteks, sering kali dengan memberikan petunjuk khusus atau data tambahan untuk memandu proses pembuatannya. Hal ini membantu agen pusat kontak memberikan dukungan yang lebih akurat dan tepat waktu.
Bagaimana Cara Menggunakan AI Generatif dalam Dukungan Pelanggan?
Anda dapat menggunakan AI generatif dalam layanan pelanggan dengan mengintegrasikannya ke dalam sistem yang sudah ada untuk mengotomatiskan respons, mempersonalisasi interaksi, dan mendapatkan wawasan dari umpan balik pelanggan. Dengan memanfaatkan Agen Dukungan AI, bisnis dapat menyederhanakan proses, mengurangi waktu respons, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Mari pahami bagaimana Anda dapat menggunakan AI untuk dukungan pelanggan secara mendetail.
1. Tanggapan Pelanggan Otomatis
Menerapkan AI untuk solusi dukungan pelanggan guna menangani pertanyaan umum 24/7 dan memberikan dukungan instan tanpa campur tangan manusia. Memasukkan FAQ dan dokumentasi dukungan perusahaan Anda ke dalam pelatihan AI untuk meningkatkan akurasi dan relevansi tanggapannya. Menerapkan sistem untuk meneruskan masalah yang kompleks kepada agen manusia untuk memastikan transisi yang lancar ketika AI menghadapi pertanyaan di luar kemampuannya. Hal ini akan membantu meningkatkan efisiensi secara keseluruhan di pusat kontak.
: Solusi Chatbot AI Terbaik untuk Bisnis Anda2. Personalisasi dalam Skala Besar
Lihatlah bagaimana pelanggan berinteraksi dengan Anda sebelumnya, apa yang mereka sukai, dan bagaimana perilaku mereka. Gunakan AI untuk membuat tanggapan dan saran yang terasa personal bagi setiap pelanggan. Selain itu, terapkan pembuatan konten dinamis untuk email dan pesan dukungan untuk memastikan setiap komunikasi terasa disesuaikan dengan penerima.
3. Analisis dan Wawasan Umpan Balik
Menggunakan AI generatif untuk menganalisis dan mengklasifikasikan umpan balik pelanggan yang dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti survei, platform media sosial, dan interaksi dukungan. Hal ini memungkinkan pemahaman yang lebih menyeluruh tentang sentimen dan kebutuhan pelanggan. Selain itu, buat laporan otomatis yang menyoroti temuan-temuan utama untuk memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data untuk strategi dukungan Anda.
4. Dukungan Prediktif
Kembangkan model AI untuk mengantisipasi masalah pelanggan sebelum masalah tersebut muncul dengan data historis dan pola penggunaan. Menerapkan penjangkauan proaktif untuk potensi masalah atau kebutuhan pemeliharaan, menunjukkan perhatian dan berpotensi mengurangi volume tiket dukungan. Selain itu, gunakan analitik prediktif untuk mengoptimalkan staf dan alokasi sumber daya guna memastikan Anda siap menghadapi masa-masa puncak dukungan.
5. Pengoptimalan Basis Pengetahuan
Gunakan layanan pelanggan AI generatif untuk terus memperbarui dan meningkatkan basis pengetahuan Anda serta menjaga agar informasi tetap terkini dan relevan. Hasilkan artikel baru berdasarkan pertanyaan umum pelanggan dan masalah yang muncul untuk memperluas opsi layanan mandiri Anda. Selain itu, AI generatif dapat digunakan untuk menyarankan artikel berbasis pengetahuan yang relevan selama interaksi dengan pelanggan untuk meningkatkan tingkat penyelesaian kontak pertama dan mengurangi beban kerja agen.
Manfaat Menggunakan AI Generatif dalam Dukungan Pelanggan
AI generatif untuk dukungan pelanggan menawarkan beberapa keuntungan yang dapat meningkatkan operasi layanan pelanggan Anda secara signifikan, termasuk respons yang lebih cepat, interaksi yang dipersonalisasi, dan suara merek yang konsisten. Mari pahami manfaat AI generatif untuk dukungan pelanggan secara mendetail.
1. Waktu Respons Lebih Cepat
AI untuk solusi dukungan pelanggan dapat memproses dan merespons pertanyaan pelanggan secara instan, sehingga secara dramatis mengurangi waktu tunggu. Berkat kemampuan pemrosesan datanya yang cepat, AI secara efisien menavigasi repositori informasi yang luas dan menyelesaikan masalah lebih cepat daripada yang dapat dilakukan oleh agen manusia. Kemampuan respons yang cepat ini memastikan bahwa pelanggan menerima perhatian segera, bahkan selama jam sibuk atau di luar jam kerja reguler.
2. Interaksi yang Dipersonalisasi
AI generatif dalam layanan pelanggan dapat menganalisis data pelanggan dan interaksi di masa lalu untuk memberikan respons yang disesuaikan. AI ini dapat mengingat preferensi pelanggan, pembelian sebelumnya, dan masalah sebelumnya, menggunakan informasi ini untuk menawarkan saran dan solusi yang lebih relevan. Perhatian yang dipersonalisasi seperti itu menumbuhkan rasa pengakuan dan kepentingan di antara para pelanggan dan mengarah pada peningkatan tingkat kepuasan.
: Apa itu Conversational AI dan Bagaimana Cara Kerjanya?3. Penanganan Pelanggan yang Terukur
Dengan dukungan pelanggan AI generatif, bisnis dapat menangani volume permintaan pelanggan yang jauh lebih besar secara bersamaan tanpa mengorbankan kualitas. Sistem ini dapat mengelola ribuan percakapan secara bersamaan, masing-masing sama perhatiannya dengan yang terakhir, memastikan tidak ada pelanggan yang dibiarkan menunggu. Skalabilitas ini sangat berharga saat terjadi lonjakan permintaan pelanggan secara tiba-tiba atau saat bisnis berkembang.
4. Suara Merek yang Konsisten
AI Generatif dapat dilatih untuk mempertahankan nada dan gaya yang konsisten di semua interaksi dengan pelanggan, apa pun salurannya. Anda dapat menyempurnakan sistem untuk mencerminkan kepribadian merek Anda, apakah itu profesional, ramah, atau unik, di semua titik kontak. Keseragaman ini memperkuat identitas merek Anda dan memberikan pengalaman pelanggan yang kohesif di sepanjang perjalanan mereka.
5. Ketersediaan 24/7
Ketika Anda berekspansi ke wilayah dengan zona waktu yang berbeda, akan sangat sulit untuk menangani dukungan sepanjang waktu. Namun, AI dapat menangani dukungan setelah jam kerja dengan lancar untuk memastikan pelanggan menerima bantuan tepat waktu di mana pun lokasinya. Selain itu, AI generatif dapat menawarkan dukungan multibahasa, meruntuhkan hambatan bahasa, dan memberikan pengalaman layanan pelanggan yang benar-benar global tanpa memerlukan staf multibahasa yang ekstensif.
Kasus Penggunaan: AI Generatif dalam Layanan Pelanggan untuk Bisnis
Bisnis dapat menggunakan AI generatif untuk analisis sentimen tingkat lanjut, meningkatkan produktivitas agen, dan mengoptimalkan basis pengetahuan secara otomatis. Mari pahami kasus penggunaan AI generatif dalam operasi layanan pelanggan.
1. Analisis Sentimen Tingkat Lanjut
AI generatif untuk dukungan pelanggan dapat menganalisis sentimen pelanggan di seluruh saluran. Hal ini melampaui klasifikasi positif/negatif sederhana untuk mendeteksi nuansa emosional yang halus, sarkasme, dan niat yang mendasarinya. Pemahaman yang mendalam ini memungkinkan bisnis untuk merespons kebutuhan pelanggan dengan lebih tepat dan mengatasi potensi masalah secara dini.
Misalnya, AI dapat mengenali ketika pelanggan menggunakan bahasa yang sopan namun sebenarnya merasa frustrasi. Pemahaman yang bernuansa ini memungkinkan agen layanan pelanggan untuk menyesuaikan cara mereka berbicara dengan pelanggan. Mereka dapat mengetahui rasa frustrasi yang mendasari dan menawarkan penjelasan yang lebih rinci. Wawasan yang mendalam ini memungkinkan bisnis untuk memberikan dukungan yang lebih berempati dan tepat sasaran, yang berpotensi mengubah pelanggan yang tidak puas menjadi pelanggan yang loyal.
2. Meningkatkan Produktivitas Agen
AI untuk solusi dukungan pelanggan dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas agen dengan membantu mereka secara real time. Saat agen layanan pelanggan berinteraksi dengan pelanggan, AI dapat menyarankan tanggapan yang relevan, mengambil informasi terkait dari basis pengetahuan, dan bahkan membuat draf email tindak lanjut yang dipersonalisasi.
Dukungan ini memungkinkan agen untuk menangani pertanyaan yang lebih kompleks secara efisien dan mengurangi waktu penanganan rata-rata sambil mempertahankan interaksi berkualitas tinggi. AI juga dapat menyediakan terjemahan instan untuk dukungan multibahasa, sehingga agen dapat membantu lebih banyak pelanggan tanpa hambatan bahasa.
: AI dalam Layanan Pelanggan: Bagaimana Cara Menerapkannya?3. Manajemen Basis Pengetahuan Dinamis
Layanan pelanggan dengan AI Generatif dapat terus memperbarui dan mengoptimalkan basis pengetahuan secara real time. Ketika ada pertanyaan baru dari pelanggan, AI dapat secara otomatis menghasilkan artikel baru, memperbarui artikel yang sudah ada, dan bahkan merestrukturisasi basis pengetahuan untuk aksesibilitas yang lebih baik.
Hal ini memastikan bahwa informasi dukungan tetap terkini dan relevan. AI juga dapat mengidentifikasi kesenjangan dalam basis pengetahuan dengan menganalisis pertanyaan pelanggan yang tidak memiliki artikel yang sesuai. AI kemudian dapat secara otomatis membuat konten baru untuk mengatasi kesenjangan ini.
Contoh AI Generatif untuk Layanan Pelanggan
Setelah kita membahas bagaimana AI generatif dapat membantu layanan pelanggan, mari kita lihat beberapa contoh di dunia nyata. Contoh-contoh ini menunjukkan bagaimana perusahaan benar-benar menggunakan AI untuk membuat pengalaman pelanggan menjadi lebih baik dan membuat dukungan mereka bekerja lebih lancar.
1. Perjalanan dan Perhotelan
Expedia, sebuah platform perjalanan terkemuka, telah mengintegrasikan AI generatif untuk meningkatkan perencanaan perjalanan. Aplikasi mereka sekarang memiliki fitur AI percakapan yang didukung ChatGPT di mana pengguna dapat mengajukan pertanyaan terbuka atau mendapatkan ide perjalanan yang spesifik. Sebagai contoh, pengguna dapat menanyakan "ide untuk perjalanan kereta api ke Pacific Northwest" dan menerima saran yang disesuaikan.
AI memberikan rekomendasi tempat untuk dikunjungi, akomodasi, pilihan transportasi, dan aktivitas. Secara otomatis menyimpan hotel yang telah didiskusikan ke dalam "perjalanan" di dalam aplikasi, yang menyederhanakan proses perencanaan. AI mereka bekerja bersama fitur lain seperti pelacakan harga untuk penerbangan dan perbandingan hotel untuk memudahkan perencanaan liburan.
: Bagaimana kita dapat memanfaatkan whatsApp untuk perjalanan dan perhotelan?
2. Kesehatan
SmileDirectClub, inovator perawatan mulut yang dikenal dengan aligner cetak 3D yang terjangkau, menggunakan AI generatif untuk dukungan pelanggan guna mengoptimalkan operasi perawatannya. Perusahaan ini menerapkan chatbot AI yang mendengarkan dan merangkum panggilan pelanggan.
Asisten ini memberikan ringkasan panggilan yang komprehensif kepada agen pusat panggilan, yang memungkinkan mereka untuk meninjau, memprioritaskan, dan mempersonalisasi tanggapan secara efisien. Untuk agen yang menangani banyak panggilan, asisten AI ini menghemat waktu dan membantu memberikan bantuan yang lebih baik secara real-time. Hal ini, pada gilirannya, memungkinkan SmileDirectClub untuk meningkatkan produktivitas agen dan kepuasan pelanggan.
3. Asuransi
Allstate, sebuah perusahaan asuransi besar di Amerika Serikat, menggunakan AI generatif untuk meningkatkan operasi dukungannya. Sistem AI menganalisis data pelanggan dan memberikan jawaban secara real-time tentang pertanggungan, bahkan dalam berbagai bahasa. Hal ini memungkinkan Allstate untuk mengidentifikasi dan merespons kebutuhan pelanggan dengan lebih cepat dan efisien.
Sementara AI menangani pertanyaan rutin, karyawan manusia mengawasi hal-hal yang kompleks, terutama di mana kesalahan dapat memiliki implikasi peraturan atau keuangan. Hal ini membantu menyelesaikan masalah dengan cepat dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Model AI mereka juga memberikan lebih banyak waktu bagi perwakilan layanan pelanggan untuk mengatasi potensi masalah, menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih efisien dan positif.
Praktik Terbaik untuk Menerapkan AI Generatif dalam Layanan Pelanggan
Meskipun AI generatif menawarkan banyak manfaat untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, penting untuk menggunakannya dengan cara yang tepat untuk mendapatkan hasil. Ikuti praktik terbaik berikut ini saat menerapkan AI generatif untuk layanan pelanggan.
1. Mengembangkan Program Penerimaan Pelanggan yang Didukung AI
Manfaatkan AI generatif untuk menciptakan jalur pembelajaran yang dipersonalisasi bagi pelanggan baru. Mulailah dengan menganalisis data pelanggan, termasuk industri, peran, dan kebutuhan spesifik mereka. Gunakan informasi ini untuk menghasilkan materi orientasi yang disesuaikan, seperti tutorial interaktif, panduan produk, dan panduan praktik terbaik.
Menerapkan chatbot berbasis AI yang dapat menjawab pertanyaan yang sering diajukan selama proses orientasi. Chatbot ini harus mampu memahami konteks dan memberikan panduan langkah demi langkah. Selain itu, perbarui konten edukasi Anda secara rutin dengan meminta AI menganalisis tiket dukungan pelanggan dan mengidentifikasi titik-titik masalah atau area kebingungan yang umum terjadi.
2. Membuat Panduan Pemecahan Masalah Interaktif Berbasis AI
Kembangkan panduan pemecahan masalah yang dinamis yang beradaptasi berdasarkan masukan dan perilaku pengguna. Buat daftar masalah yang sering dihadapi pelanggan dan cara mengatasinya. Kemudian, gunakan AI untuk membangun sistem seperti obrolan yang memandu pengguna dalam memecahkan masalah ini langkah demi langkah.
Menerapkan sistem di mana AI dapat mengajukan pertanyaan klarifikasi dan menyesuaikan rekomendasinya berdasarkan respons pengguna. Misalnya, jika pengguna mengalami masalah dengan produk perangkat lunak, AI dapat bertanya tentang sistem operasi mereka, pembaruan terbaru, dan pesan kesalahan tertentu untuk menentukan masalah secara lebih akurat.
Gabungkan alat bantu visual yang dihasilkan oleh AI, seperti tangkapan layar beranotasi atau diagram khusus, untuk mengilustrasikan langkah-langkah yang rumit. Selain itu, gunakan AI untuk melacak tingkat keberhasilan jalur pemecahan masalah yang berbeda dan terus mengoptimalkan panduan untuk hasil yang lebih baik.
: Komunikasi Pelanggan AI: Praktik dan Contoh Terbaik3. Memanfaatkan AI untuk Klasifikasi dan Perutean Tiket Otomatis
Menerapkan sistem AI yang dapat menganalisis tiket dukungan yang masuk secara real time. Latih model pada data tiket historis, termasuk konten tiket, waktu penyelesaian, dan departemen atau spesialis mana yang pada akhirnya menyelesaikan masalah tersebut.
Siapkan alur kerja otomatis di mana AI mengkategorikan tiket berdasarkan urgensi, kompleksitas, dan keahlian yang dibutuhkan. Selain itu, minta AI untuk menyarankan artikel basis pengetahuan yang relevan atau tiket serupa sebelumnya kepada agen dukungan untuk mempercepat waktu penyelesaian.
4. Mengintegrasikan Pengenalan Suara dan Emosi Bertenaga AI dalam Panggilan Dukungan
Menerapkan analitik suara berbasis AI di pusat panggilan Anda untuk menganalisis sentimen pelanggan secara real time. Latih sistem untuk mengenali isyarat emosional seperti frustrasi, kepuasan, atau kebingungan berdasarkan nada, nada, dan pola bicara.
Siapkan peringatan untuk agen dukungan ketika AI mendeteksi emosi yang meningkat, sehingga mereka dapat menyesuaikan pendekatan mereka. Misalnya, jika pelanggan terdengar frustrasi, sistem dapat menyarankan untuk menggunakan bahasa yang lebih berempati atau menawarkan untuk meneruskan panggilan ke agen senior.
Selain itu, gunakan AI untuk mentranskrip panggilan secara real-time dan menyoroti masalah atau permintaan utama. Hal ini dapat membantu agen dengan cepat memahami konteks panggilan, terutama dalam situasi di mana panggilan dialihkan antar departemen.
5. Selesaikan Masalah Secara Proaktif Menggunakan Analisis Prediktif
Kembangkan model prediktif yang menganalisis berbagai titik data, termasuk perilaku pelanggan, metrik penggunaan produk, dan tren dukungan historis. Model ini harus mengidentifikasi pola yang sering kali mendahului masalah atau ketidakpuasan pelanggan.
Menerapkan sistem peringatan dini yang menandai pelanggan yang mungkin mendekati potensi masalah. Misalnya, jika data menunjukkan bahwa pengguna sering mengalami kesulitan dengan fitur tertentu setelah mencapai ambang batas penggunaan tertentu, siapkan intervensi otomatis. Hal ini dapat mencakup tutorial dalam aplikasi yang ditargetkan, tips email yang dipersonalisasi, atau penjangkauan proaktif dari tim dukungan Anda.
6. Tingkatkan Dukungan Pelanggan Media Sosial dengan AI
Menerapkan alat pendengar sosial bertenaga AI yang memantau penyebutan merek Anda di berbagai platform media sosial. Latih AI untuk mengkategorikan postingan berdasarkan sentimen, urgensi, dan jenis pertanyaan (misalnya, pertanyaan tentang produk, keluhan, pujian).
Siapkan sistem respons otomatis untuk pertanyaan umum. Misalnya, AI dapat secara otomatis memberikan informasi pengiriman sebagai tanggapan atas pertanyaan status pengiriman atau mengarahkan pengguna ke artikel bantuan khusus untuk pertanyaan yang sering diajukan.
Selain itu, gunakan AI untuk memprioritaskan sebutan di media sosial yang membutuhkan perhatian segera, seperti postingan yang mengindikasikan masalah produk yang parah atau pengiriman yang salah. Secara otomatis mengarahkan mention dengan prioritas tinggi ini ke manajer media sosial yang berpengalaman untuk mendapatkan resolusi yang cepat.
Kesimpulan
AI Generatif unggul dalam mengotomatiskan respons, menganalisis sentimen pelanggan, dan secara proaktif mengatasi masalah sebelum masalah tersebut meningkat. Mulai dari membuat panduan pemecahan masalah interaktif hingga meningkatkan dukungan media sosial, alat bantu yang didukung AI dapat merampingkan operasi dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Namun, untuk memanfaatkan AI generatif secara maksimal untuk dukungan pelanggan, ciptakan pengalaman orientasi yang digerakkan oleh AI yang interaktif, mengotomatiskan perutean tiket, dan mengintegrasikan pengenalan emosi bertenaga AI secara real-time. Ingat, kuncinya adalah menyeimbangkan AI dengan keahlian manusia!
AI Generatif mengotomatiskan respons, mempersonalisasi interaksi, menganalisis umpan balik, dan memprediksi kebutuhan pelanggan. AI ini menangani pertanyaan rutin, menghasilkan solusi yang disesuaikan, dan membantu agen manusia dengan masalah yang kompleks di berbagai saluran seperti chatbot, email, dan dukungan suara.
ControlHippo adalah alat AI terbaik untuk layanan pelanggan. Alat ini menawarkan chatbot bertenaga AI dengan integrasi CRM dan analisis waktu nyata. Dirancang untuk meningkatkan operasi dukungan dan penjualan, ControlHippo menyediakan platform terpadu untuk mengelola interaksi pelanggan di berbagai saluran, sehingga ideal untuk bisnis yang sedang berkembang.
ChatGPT dan GPT-3 saat ini merupakan salah satu model AI generatif yang paling banyak digunakan. Namun, banyak perusahaan juga mengembangkan solusi AI khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan layanan pelanggan mereka yang spesifik, dengan mengintegrasikan teknologi ini ke dalam sistem dukungan yang sudah ada.
Masa depan AI dalam layanan pelanggan mengarah pada sistem yang lebih intuitif dan sadar konteks yang mampu menangani interaksi yang semakin kompleks. Kita bisa berharap untuk melihat asisten AI yang dapat memahami dan merespons emosi pelanggan yang berbeda-beda, memprediksi masalah sebelum masalah itu muncul, dan berkolaborasi dengan agen manusia secara mulus.
Diperbaharui: 31 Maret 2025
Rohit Rajpal is an experienced content writer with a strong focus on business communication platforms. He creates content that helps companies optimize their communication strategies using omnichannel solutions. Known for his straightforward approach, Rohit breaks down complex concepts, making it easier for businesses to improve how they connect with customers.