Bagaimana Cara Kerja Chatbot? Panduan Arsitektur Chatbot

Penulis Senior: Rohit Rajpal

Waktu membaca: 10 Menit

Diterbitkan : 9 Desember 2024

Chatbot AI telah berevolusi dari respons berbasis aturan dasar menjadi platform percakapan canggih yang digerakkan oleh kemampuan pembelajaran mesin yang canggih. Mereka membuat perbedaan yang nyata, dengan 34% konsumen merasa chatbot sangat membantu untuk layanan pelanggan dan 35% mengatakan bahwa chatbot secara efisien menyelesaikan masalah hampir sepanjang waktu.

Peningkatan adopsi ini sejalan dengan perkiraan pasar, yang memprediksi industri chatbot akan tumbuh dari $13,2 miliar pada tahun 2024 menjadi $49,9 miliar pada tahun 2030, didorong oleh CAGR sebesar 24,9%.

Baik Anda sudah menerapkan chatbot AI atau baru pertama kali mencoba membuat chatbot, mari jelajahi bagaimana Anda bisa menggunakannya untuk meningkatkan produktivitas agen dan memberikan pengalaman pelanggan yang mulus.

Jelajahi ControlHippo : Pembangun Chatbot AI untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Apa yang dimaksud dengan Chatbot?

Chatbot adalah solusi perangkat lunak interaktif yang memfasilitasi percakapan berbasis teks di seluruh saluran digital, termasuk situs web dan platform perpesanan. Chatbot memproses pertanyaan pengguna melalui protokol yang ditentukan dan algoritme yang sesuai untuk memberikan respons yang relevan.

Chatbot tradisional bekerja dengan basis data terstruktur dari respons yang dipicu oleh kata kunci atau frasa dalam pesan pengguna. Mereka pandai menangani tugas-tugas rutin seperti menjawab Pertanyaan Umum, menjadwalkan janji temu, atau memberikan informasi produk dasar.

Apa yang dimaksud dengan AI Chatbot?

Chatbot AI adalah versi yang lebih canggih dari chatbot tradisional yang didukung oleh kecerdasan buatan dan algoritme pembelajaran mesin. Tidak seperti sistem berbasis aturan, chatbot AI dapat memahami nuansa kontekstual, maksud pengguna, dan bahasa manusia yang kompleks. Sistem AI modern dapat menafsirkan bahasa manusia dengan akurasi yang luar biasa, membuat percakapan menjadi lebih alami dan efektif.

Selain itu, chatbot AI dapat belajar dari interaksi sebelumnya, mengadaptasi respons mereka, dan menangani percakapan yang kompleks dan multi-turn. Mereka dapat memahami sentimen pengguna, mempertahankan konteks percakapan menggunakan AI percakapan, dan menghasilkan respons seperti manusia secara real-time.

Bagaimana Cara Kerja Chatbot?

Apakah Anda berencana untuk membangun chatbot AI Anda sendiri atau mengintegrasikan solusi chatbot AI yang sudah ada, penting untuk memahami mekanisme inti untuk membuat keputusan yang tepat. Mari kita pahami cara kerja chatbot.

1. Masukan Pengguna

Langkah pertama dalam pemrosesan chatbot dimulai ketika pengguna mengetik pesan. Ini bisa berupa pertanyaan pesanan, pertanyaan produk, atau permintaan dukungan - input teks apa pun yang membutuhkan respons.

Contoh:

• Manusia: Di mana pesanan saya #12345?
• Chatbot: [Menerima teks untuk diproses]

2. Pra-pemrosesan Pesan

Teks mentah melalui tiga langkah pembersihan yang penting.

• Mengoreksi kesalahan ejaan (pengiriman vs pengapalan)
• Menghapus spasi ekstra dan karakter khusus
• Memecah pesan menjadi beberapa kata dan frasa

Contoh Pra-pemrosesan:

• Masukan mentah: Di mana pesanan saya #12345????
• Teks dibersihkan: Di mana pesanan saya #12345
• Tokenized: ["di mana", "adalah", "saya", "pesan", "#12345"]

3. Pemahaman Bahasa Alami (NLU)

NLU adalah teknologi yang mengubah percakapan manusia menjadi data terstruktur yang dapat diproses oleh komputer. Anggap saja sebagai penerjemah yang mengubah percakapan sehari-hari menjadi informasi yang dapat dibaca oleh mesin.

Sistem menganalisis pesan Anda untuk:

• Niat (apa yang ingin Anda capai)
• Entitas (informasi spesifik seperti tanggal, nomor, produk)
• Konteks (situasi atau latar belakang)

Contoh NLU:

• Pesan: Saya ingin mengembalikan kemeja biru yang saya beli kemarin.
• Niat terdeteksi: Pengembalian produk
• Entitas ditemukan: Produk = kemeja, Warna = biru, Waktu = kemarin

4. Pencocokan Pola atau Pemetaan Maksud

Setelah chatbot memahami komponen pesan Anda melalui NLU, chatbot akan mencocokkan pesan yang telah diproses dengan basis data pola yang telah diketahui. Hal ini membantunya memilih kategori respons yang benar.

Contoh:

• Pola terdeteksi: Di mana [nomor pesanan]
• Kategori cocok: Pertanyaan status pesanan
• Skor keyakinan: 95%

5. Pemrosesan Backend (Aplikasi Algoritma)

Setelah chatbot memahami apa yang Anda minta, chatbot akan mencari sistem yang terhubung untuk menemukan informasi yang tepat. Anggap saja seperti pelayan yang menanyakan pesanan Anda ke dapur - chatbot memeriksa database pesanan, katalog produk, atau catatan pelanggan untuk mendapatkan apa yang Anda butuhkan.

Contoh:

Seorang pelanggan bertanya: Di mana pesanan saya #12345?

Langkah-langkah backend:

1. Menghubungkan ke basis data pesanan
2. Menemukan pesanan #12345
3. Mendapat status: Dikirim
4. Mendapat tanggal pengiriman: Jumat
5. Mempersiapkan diri untuk memberi tahu pelanggan

6. Pembuatan Respons dengan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Setelah mengumpulkan informasi yang dibutuhkan, chatbot menggunakan NLP untuk menyusun data ini menjadi respons percakapan yang terdengar alami dan masuk akal. Pemrosesan bahasa alami membantu komputer memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Hasilnya, chatbot AI memilih frasa yang sesuai, mempertahankan konteks, dan memastikan akurasi tata bahasa.

Contoh:

• Template: Pesanan Anda #[order_id] adalah [status] dan akan tiba pada [tanggal_pengiriman]
• Tanggapan akhir: Pesanan Anda #12345 telah dikirim dan akan tiba pada hari Jumat.

7. Menangani Pertanyaan yang Tidak Jelas atau Eskalasi ke Manusia

Meskipun chatbot bertujuan untuk membantu secara langsung, terkadang chatbot mungkin menghadapi ketidakpastian. Dalam kasus ini, chatbot akan memeriksa skor kepercayaan dirinya - ukuran seberapa baik ia memahami permintaan Anda. Jika skor ini berada di bawah ambang batas tertentu, chatbot akan meminta klarifikasi atau mengalihkan Anda ke agen manusia.

Contoh:

• Permintaan tidak jelas: Tidak berhasil.
• Chatbot: Bisakah Anda menentukan apa yang tidak berfungsi? Apakah situs web kami, pesanan Anda, atau yang lainnya?

[Jika masih belum jelas -> Transfer ke agen manusia]

Jelajahi ControlHippo : Asisten Obrolan AI untuk Membantu Agen

8. Pembelajaran dan Peningkatan

Setiap interaksi, baik yang berhasil maupun yang menantang, menambah pengetahuan chatbot AI. Sistem menangkap respons yang berhasil, kesalahpahaman, dan umpan balik pengguna, menggunakan data ini untuk meningkatkan percakapan di masa mendatang dan membuat keputusan yang lebih baik.

Contoh 1: Resolusi yang Berhasil

• Interaksi dicatat: Permintaan status pesanan
• Tingkat keberhasilan: Kueri terselesaikan
• Kepuasan pengguna: Positif
• Pola ditambahkan: Cara baru untuk menanyakan status pesanan.

Contoh 2: Klarifikasi Maksud

• Interaksi awal: Bagaimana dengan bagasi?
• Tanggapan bot: Berikut adalah kebijakan bagasi kami, termasuk jatah bagasi jinjing dan bagasi terdaftar.
• Pengguna: Tidak, saya ingin mengetahui harga bagasi tambahan.
• Bot: Saya memerlukan PNR Anda untuk memeriksa harga.
• Pengguna: Saya belum memesan. Saya hanya ingin harga umum.
• Tanggapan akhir: Berikut adalah tarif kelebihan bagasi pra-pemesanan kami berdasarkan rute dan berat.

Pola diperbarui: Menambahkan pemeriksaan harga pra-pemesanan sebagai opsi pertama untuk pertanyaan tentang bagasi

Baca Juga : AI Generatif untuk Layanan Pelanggan : Panduan Lengkap

9. Pengiriman Tanggapan

Pada langkah terakhir, jawaban Anda sudah siap, tetapi perlu presentasi yang tepat. Chatbot mengubah respons yang dikomputasikan menjadi bahasa percakapan yang ramah dan sesuai dengan nada merek dan menambahkan penanda sopan yang sesuai untuk memastikan komunikasi pelanggan AI yang jelas.

Contoh:

• Tanggapan sistem: status_pesanan(12345) = terkirim, tanggal_pengiriman = Jumat
• Pengiriman terakhir: Kabar baik! Pesanan Anda #12345 telah dikirim dan akan tiba pada hari Jumat.

Jenis-jenis Chatbots

Chatbot berbasis AI berkisar dari sistem berbasis aturan sederhana hingga platform yang canggih, masing-masing melayani tujuan yang berbeda dan menawarkan berbagai tingkat interaksi.

1. Chatbot berbasis aturan

Chatbot berbasis aturan adalah agen percakapan otomatis yang beroperasi berdasarkan aturan dan pola yang telah ditentukan dan mengikuti pohon keputusan terstruktur untuk merespons.

Anggap saja ini sebagai chatbot "jika-ini-maka-itu". Mereka seperti robot yang mengikuti skrip yang sangat spesifik. Misalnya, saat Anda mengatakan "Hai," mereka diprogram untuk membalas "Halo". Mereka bekerja dengan mencocokkan kata kunci yang tepat, tetapi jika kata-katanya berubah, mereka mungkin tidak mengerti.

Contoh kehidupan nyata: Bayangkan sebuah chatbot FAQ sederhana untuk toko online dan sektor pendidikan.

Chatbot berbasis aturan tidak akan dapat mengenali hal ini sebagai bagian dari skrip yang telah ditentukan dan mungkin merespons dengan sesuatu yang tidak terkait, seperti "Maaf, saya tidak mengerti pertanyaan Anda."

2. Chatbot berbasis niat

Chatbot berbasis niat menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami maksud yang mendasari di balik pesan pengguna, terlepas dari frasa yang tepat.

Mereka sedikit lebih pintar daripada chatbot berbasis aturan. Mereka mencoba memahami apa yang Anda maksud, bukan hanya apa yang Anda katakan. Asisten virtual ini mencari maksud di balik kata-kata Anda, bahkan jika Anda mengungkapkannya dengan cara yang berbeda.

Contoh kehidupan nyata: Chatbot untuk memesan penerbangan.

Bot memahami semua variasi ini menanyakan hal yang sama-waktu keberangkatan penerbangan.

3. Chatbots yang didukung AI

Chatbot berbasis AI adalah agen percakapan canggih yang memanfaatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk memahami, mempelajari, dan menghasilkan respons seperti manusia dalam bahasa alami.

Chatbot kecerdasan buatan adalah yang paling canggih dan dapat memahami konteks, belajar dari percakapan, dan bahkan menghasilkan respons kreatif. Pikirkan ChatGPT atau Claude sebagai contoh.

Contoh kehidupan nyata: Chatbot dukungan pelanggan untuk platform e-commerce.

Bot memahami konteks, beradaptasi dengan informasi baru, dan menangani masalah yang tidak diprogram secara khusus.

4. Chatbots Hibrida

Chatbot hybrid menggabungkan sistem berbasis aturan dengan kemampuan AI, yang memungkinkan mereka menangani pertanyaan sederhana dan kompleks secara efektif dengan tetap menjaga keandalan dan fleksibilitas. Mereka sangat cocok untuk bisnis yang membutuhkan asisten chat AI canggih untuk menjawab pertanyaan sederhana dan kompleks di situs web mereka.

Baca Juga : Jenis-jenis Chatbot: Panduan Lengkap

Berikut ini cara kerja chatbot hibrida.

Contoh kehidupan nyata: Chatbot layanan pelanggan sebuah bank.

• Anda bertanya: Berapa saldo rekening saya?
• Bot menggunakan sistem berbasis aturan untuk mengambil saldo dan merespons: Saldo akun Anda adalah $500.
• Anda bertanya: Dapatkah Anda merekomendasikan opsi investasi?
• Bot beralih ke kemampuan berbasis AI untuk memberikan saran investasi yang dipersonalisasi: Berdasarkan profil Anda, Anda mungkin ingin mempertimbangkan portofolio yang terdiversifikasi, termasuk ETF dan obligasi.

Kiat: Mana yang Harus Anda Pilih?

• Untuk tugas-tugas sederhana dan spesifik? Chatbot berbasis aturan
• Untuk layanan pelanggan dengan pertanyaan umum? Chatbot berbasis niat
• Untuk percakapan yang kompleks dan terbuka? Chatbot berbasis AI
• Untuk kinerja dan biaya yang seimbang? Chatbot hibrida

Arsitektur Chatbot: Blok Bangunan Dijelaskan

Arsitektur chatbot mengacu pada komponen dan sistem dasar yang bekerja sama untuk menciptakan antarmuka percakapan yang fungsional. Mari pahami blok-blok pembangun ini agar Anda dapat membuat chatbot AI yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

• Sistem Pertanyaan dan Jawaban: Ini adalah otak dari chatbot yang memproses input dan menghasilkan respons menggunakan Natural Language Processing (NLP). Sistem ini memahami maksud pengguna dan menciptakan respons yang relevan berdasarkan percakapan.
• Lingkungan: Ini mencakup ekosistem tempat chatbot hidup dan beroperasi, termasuk semua alat, basis data, dan server yang diperlukan untuk pengembangan, pengujian, dan penerapan langsung.
• Sistem Front-End: Antarmuka pengguna - apa yang sebenarnya dilihat dan berinteraksi dengan orang-orang. Ini termasuk jendela obrolan, tampilan pesan, dan metode input.
• Server Node atau Server Lalu Lintas: Pengontrol lalu lintas yang mengelola semua komunikasi, merutekan pesan di antara berbagai komponen dan menangani permintaan pengguna secara efisien.
• Integrasi Khusus: Ekstensi yang menghubungkan chatbot Anda dengan sistem eksternal (seperti CRM, sistem pembayaran, dan API) untuk memperluas kemampuan di luar percakapan dasar.

Bagaimana Semuanya Bekerja Bersama?

Seorang pengguna mengirim pesan? Front-end menangkapnya? Server merutekannya? Sistem tanya jawab memprosesnya? Integrasi menyediakan data tambahan jika diperlukan? Tanggapan kembali ke pengguna.

Baca Juga : Fitur Chatbot yang Harus Dimiliki Untuk Dipertimbangkan

Aplikasi Chatbot AI di Seluruh Fungsi Bisnis

Chatbot AI meningkatkan cara bisnis beroperasi dengan menghadirkan otomatisasi dan kecerdasan ke berbagai departemen sekaligus membuat layanan lebih cepat dan lebih mudah diakses oleh pengguna. Berikut ini adalah cara chatbot membantu berbagai departemen.

1. Layanan Pelanggan

Perangkat Lunak Dukungan Pelanggan AI meningkatkan operasi layanan pelanggan dengan menggunakan chatbot AI yang mengelola beberapa percakapan secara bersamaan, menawarkan bantuan sepanjang waktu. Alat bantu canggih ini secara efisien menangani pertanyaan rutin sekaligus meneruskan masalah yang rumit kepada agen manusia, memastikan dukungan pelanggan yang lancar dan efektif.

Aplikasi utama chatbot AI dalam layanan pelanggan meliputi,

• Resolusi tiket: Secara otomatis menangani dan merutekan tiket dukungan pelanggan
• Pertanyaan tentang produk: Menjawab informasi dan spesifikasi produk secara lengkap
• Pelacakan pesanan: Melacak dan mengomunikasikan pembaruan status pesanan dan pengiriman secara real-time
• Pemecahan masalah dasar: Memandu pelanggan melalui langkah-langkah pemecahan masalah yang umum
• Penjadwalan layanan: Membantu pelanggan membuat janji temu dan mengelola reservasi

2. Penjualan

Chatbots menyederhanakan proses penjualan dengan mengkualifikasi prospek, memberikan rekomendasi produk, dan memandu pelanggan melalui keputusan pembelian. Mereka bertindak sebagai rekan penjualan 24/7, mengumpulkan informasi pelanggan yang berharga, memahami preferensi, dan menggerakkan prospek melalui saluran penjualan secara efisien sambil mempertahankan interaksi yang dipersonalisasi.

Aplikasi utama bot AI dalam penjualan meliputi,

• Kualifikasi pemimpin: Menyaring pelanggan potensial dan menilai kebutuhan mereka
• Rekomendasi produk: Menyarankan produk yang relevan berdasarkan preferensi pelanggan
• Penawaran harga: Memberikan informasi harga instan dan penawaran harga khusus
• Pemrosesan pesanan: Memandu pelanggan melalui proses pembelian
• Pengingat tindak lanjut: Mengotomatiskan komunikasi dengan prospek

Baca Juga : Contoh Kasus Penggunaan Chatbot Ritel, Manfaat & Tips

3. Pemasaran

Chatbot pemasaran melibatkan pelanggan potensial, mengumpulkan data, dan menyediakan konten yang dipersonalisasi untuk membina prospek melalui saluran pemasaran. Mereka unggul dalam menciptakan pengalaman interaktif, mengumpulkan wawasan pelanggan, dan mengirimkan konten yang ditargetkan dalam skala besar, membuat upaya pemasaran menjadi lebih efektif dan terukur.

Aplikasi utama chatbot AI dalam pemasaran meliputi,

• Menghasilkan prospek: Menangkap dan mengkualifikasikan informasi pelanggan potensial
• Keterlibatan kampanye: Memfasilitasi keterlibatan pengguna di seluruh inisiatif pemasaran
• Distribusi konten: Mendistribusikan konten yang ditargetkan sesuai dengan preferensi dan perilaku pengguna
• Pendaftaran acara: Mengelola pendaftaran dan memberikan informasi acara
• Pengumpulan umpan balik: Mengumpulkan dan menganalisis pendapat pelanggan

4. SUMBER DAYA MANUSIA

Chatbot HR membantu perekrutan, orientasi karyawan, dan menangani pertanyaan umum terkait HR, membuat proses menjadi lebih efisien. Chatbot mengurangi beban administratif pada tim SDM dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, memberikan jawaban instan untuk pertanyaan umum, dan memastikan penyampaian informasi yang konsisten di seluruh organisasi.

Aplikasi utama dari chatbot AI di HR meliputi,

• Lamaran pekerjaan: Menyaring kandidat dan mengelola proses lamaran
• Orientasi karyawan: Memandu karyawan baru melalui prosedur awal
• Manajemen cuti: Menangani permintaan dan persetujuan cuti
• Pertanyaan kebijakan: Memberikan jawaban instan untuk pertanyaan kebijakan SDM
• Dukungan pelatihan: Membantu pembelajaran dan pengembangan karyawan

Baca Juga : Chatbot vs Obrolan Langsung: Mana yang Lebih Baik untuk Layanan Pelanggan?

Sentuhan Manusia: Ketika Chatbot AI Membutuhkan Manusia

Meskipun chatbot AI menangani banyak tugas secara efisien, keterlibatan manusia tetap penting untuk situasi yang kompleks dan peningkatan berkelanjutan. Hal ini memastikan pengalaman pelanggan yang optimal dan peningkatan sistem.

1. Mengeskalasi Pertanyaan Kompleks ke Agen Manusia

Chatbot AI dirancang untuk mengidentifikasi kapan sebuah percakapan membutuhkan keahlian manusia. Asisten otomatis ini mentransfer masalah yang rumit, situasi emosional, dan permintaan unik kepada agen manusia. Perpindahan tanpa batas ini memastikan pelanggan menerima dukungan yang tepat sambil mempertahankan kualitas layanan.

2. Memantau Kinerja untuk Peningkatan Algoritma

Pakar manusia harus secara teratur meninjau interaksi chatbot untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Hal ini membantu menyempurnakan respons, memperbarui basis pengetahuan, dan meningkatkan pemahaman bot tentang maksud pengguna. Selain itu, melalui pemantauan dan pembaruan yang berkelanjutan, sistem menjadi lebih efisien dan akurat dalam menangani pertanyaan pengguna.

Keterbatasan Penting dari Chatbot AI yang Perlu Dipertimbangkan

Meskipun chatbot AI meningkatkan operasi bisnis dan layanan pelanggan, seperti teknologi lainnya, mereka memiliki keterbatasan yang harus dipertimbangkan oleh bisnis:

• Mungkin bergumul dengan pertanyaan yang rumit, sarkasme, dan nuansa budaya
• Memerlukan investasi yang signifikan dalam implementasi dan pemeliharaan berkelanjutan
• Dapat memberikan respons yang tidak akurat jika tidak diperbarui dan dipantau secara teratur
• Perlu pengawasan manusia untuk situasi sensitif dan pemecahan masalah yang kompleks

Kesimpulan Utama: Bagaimana Cara Kerja Chatbot AI?

Chatbot AI menggabungkan teknologi canggih seperti NLP dan pembelajaran mesin untuk memproses pertanyaan pengguna dan memberikan respons yang relevan. Mulai dari sistem berbasis aturan sederhana hingga chatbot berbasis AI yang canggih, masing-masing melayani kebutuhan bisnis yang berbeda di seluruh layanan pelanggan, penjualan, pemasaran, dan SDM.

Meskipun chatbots ini menangani tugas-tugas rutin secara efisien, pengawasan manusia tetap penting untuk pertanyaan yang kompleks dan peningkatan sistem. Keberhasilan implementasi chatbot bergantung pada pemilihan jenis yang tepat untuk kebutuhan bisnis tertentu dan menjaga keseimbangan antara otomatisasi dan interaksi manusia.

Diperbaharui: 31 Maret 2025

Rohit Rajpal

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.