Tag: Thursday Technology Sharing

Tren Teknologi Contact Center Tahun Ini

Mungkin agak sedikit terlambat untuk memulai membicarakan masalah ini, namun tidak ada salahnya jika kami ulas seputar tren teknologi contact center di tahun 2017 ini. ICCA telah mengadakan beberapa kali event Thursday Technology Sharing yang membahas beberapa teknologi contact center yang memang sedang tren di dunia contact center. Mari kita bahas satu persatu.

Beberapa tren saat ini mengindikasikan bahwa operasional layanan pelanggan menurun jika dibandikan dengan tahun-tahun sebelumnya. Secara garis besar, contact center tidak dapat memuaskan kebutuhan pelanggan. Beberapa poin penting yang patut diperhatikan sebagai bahan perbaikan antara lain adalah:

  • Menyelesaikan masalah dalam jumlah waktu yang wajar.
  • Menyediakan layanan omni-channel di antara saluran yang paling banyak digunakan.
  • Mengurangi waktu tunggu untuk dapat berbicara dengan Agent.
  • Menjadi lebih baik pada First Call Resolution (FCR) dan menghilangkan transfer panggilan.
  • Berpindah ke cloud contact center untuk memenuhi harapan pelanggan.

Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI)

Dengan meningkatnya penggunaan perangkat yang terhubung, sejumlah besar data perlu dianalisis secara efisien untuk membuat keputusan bisnis. Machine Learning dan AI memungkinkan karyawan di luar data ilmuwan (scientist) menganalisis data ini untuk wawasan yang relevan dalam rangka membantu pelanggan. Machine Learning dan AI akan menjadi faktor utama dalam bisnis dan teknologi selama tahun-tahun yang akan datang.

Chat-Bot

Seperti yang sudah pernah dibahas dalam Thursday Technology Sharing, chat-bot memang merupakan teknologi terbaru yang kini sudah banyak diadaptasi oleh contact center. Siri, Cortana, dan Alexa adalah cikal bakal chat-bot yang lebih dulu dikenal. Departemen layanan pelanggan sekarang menggunakan chat-bot untuk membantu pelanggan mereka mendapatkan jawaban atas pertanyaan secara lebih cepat dan melalui saluran atau perangkat yang mereka sukai.

Conversational Commerce

Layanan pelanggan yang dahulu dilakukan secara tradisional, kini telah berbasis interaksi. Para pelanggan memulai komunikasi dengan brand yang mereka gunakan, biasanya melalui media telepon dan Agent perwakilan brand tersebut memberikan respon. Dengan conversational commerce, layanan menjadi relationship-based. Pelanggan dapat memilih saluran dan waktu interaksi yang mereka sukai. Conversational commerce membangun chat-bot yang semakin popular.

Contact Center Knowledge Management System

Anda dapat memiliki contact center dengan customer-centricity yang baik, dengan memberdayakan informasi dan alat yang tepat untuk melakukan pekerjaan mereka. Kecenderungan saat ini, Agent seringkali harus membuka multi aplikasi untuk menyelesaikan satu tugas sederhana. Hal ini dapat membuat Agent merasa frustrasi dan tentunya mahal untuk contact center. Contact center harus dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang baik, dengan memperhatikan aspek People, Process dan Technology dalam operasionalnya.

Customer Engagement dengan Cloud

Membangun keterlibatan dengan pelanggan sangat penting dilakukan oleh setiap perusahaan melalui contact center-nya. Teknologi contact center saat ini sudah semakin canggih untuk dapat mendukung engagement tersebut. Salah satunya teknologi yang mendukung proses tersebut adalah Cloud.

Hari ini (27/4) event Thursday Technology Sharing kembali diadakan. Sharing teknologi ini mengusung tema Deliver Exceptional Customer Engagement Quickly from the Cloud. Ng Sze Min, selaku Senior Technical Consultant dari Genesys Interactive Intelligence yang membawakan sebagian besar materinya.

Materi yang disampaikan oleh Ng Sze Ming adalah seputar teknologi Cloud, mulai dari kegunaan, fitur-fitur di dalamnya, dan aplikasi penggunaan Cloud di dalam contact center. Setelah sharing materi kemudian dilanjutkan dengan sesi tanya jawab dimana peserta sangat antusias dengan teknologi ini. Sebagian peserta ada yang sudah menerapkan Cloud di dalam contact center-nya.

Peserta yang hadir adalah para leader dan tim IT contact center dari sejumlah perusahaan antara lain dari Dompet Dhuafa Republika, Adi Sarana Armada (Assarent), Bank Central Asia, Bank Mandiri, Bank Panin, Chubb General Insurance Indonesia, Cyberindo Aditama (CBN), Enseval Putera Megatrading, Kereta Api Indonesia, Mandiri AXA General Insurance, PAM Lyonnaise Jaya, Primalayan Citra Mandiri (Datascrip), Pro Telekom Indonesia, Swakarya Insan Mandiri, Telekomunikasi Indonesia, Tiki JNE, Pusat Sistem Informasi dan Teknologi Keuangan (Pusintek Kemenkeu), Bank Bukopin, VADS Indonesia, dan Supra Primatama Nusantara (Biznet). (MZ)

Chat-bot dalam Contact Center

Sharing yang disampaikan oleh Rudi lebih menyoroti seputar chat-bot khususnya dalam dunia contact center. Chat-bot sangat bermanfaat untuk meng-handle hal-hal yang tidak membutuhkan analisis kompleks. Jika analogi yang diinput ke dalam sistem chat-bot sesuai, maka chat-bot akan memberikan bantuan yang sangat signifikan.

Satu hal yang harus diperhatikan sebelum memulai penggunaan chat-bot adalah membangun knowledge base yang baik. Knowledge base yang baik digunakan untuk mempercepat membalas chat. Jika satu proses layanan sederhana yang biasa dilakukan oleh live agent memakan waktu 1,5 – 3 menit, dengan chat-bot cukup tiga detik. Penghematan waktu yang luar biasa terjadi di sini. Chat-bot juga sangat membantu perusahaan untuk efisiensi live agent.

Chat-bot sering disebut juga sebagai virtual agent yang merupakan Artificial Intelligence (A.I.) berupa chat messaging platform. Seperti Jarvis, chat-bot menerapkan pembicaraan seperti pembicaraan sehari-hari. Bentuk chat-bot juga beragam, mulai dari pembicaraan sederhana, bertanya tentang cuaca, lalu lintas, hingga memberikan pelayanan.

Dalam pelayanan, menggunakan chat-bot dapat mempercepat proses dan dapat di route ke live agent dengan cepat. Chat-bot mempermudah customer untuk mencari informasi yang dibutuhkan. Jika pada suatu titik percakapan diperlukan berbincang dengan live agent, chat-bot juga mampu mengalihkan percakapan ke live agent.

Penggunaan chat-bot memberikan keuntungan antara lain memberikan
konsistensi dalam experience, menghemat biaya, mengurangi AHT (Average Handling Time), meningkatkan FCR (First Contact Resolution), meningkatkan CSAT (Customer Satisfaction), serta membantu meningkatkan penjualan.

Jika ada typo apakah akan terbaca oleh chat-bot? Atau bagaimana jika input dari pelanggan bukan merupakan kata baku, misalnya menuliskan “yes” dengan “yup”? Jika typo tidak terlalu jauh dari kata asli, maka masih bisa dipelajari oleh A.I. tersebut. A.I. akan selalu dibekali dengan sejumlah input untuk memperbanyak kosakata. Namun jika memang input tidak ada di dalam database maka customer akan diberikan feedback berupa input kurang spesifik atau salah.

Dalam sharing-nya, Rudi tidak terlalu banyak menyampaikan sharing, namun lebih banyak menyampaikan contoh melalui video. Peserta juga banyak menyampaikan pertanyaan-pertanyaan seputar implementasi chat-bot dalam contact center. (MZ)