Dalam dunia yang semakin tersaturasi, pelanggan mengharapkan layanan yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka secara personal. Artificial intelligence—AI— memungkinkan personalisasi layanan yang lebih mendalam, yang sebelumnya tidak dapat dicapai dengan metode konvensional. Dengan menggunakan mahadata (big data) dan algoritma pembelajaran mesin, AI dapat menganalisis perilaku dan preferensi pelanggan secara mendalam.
Contoh penggunaan AI dalam personalisasi adalah pada pelantar dagang daring. AI dapat merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pembelian, pencarian, dan interaksi pelanggan dengan situs web. Misalnya, Amazon menggunakan AI untuk memberikan rekomendasi produk yang disesuaikan dengan setiap pelanggan, meningkatkan kemungkinan pembelian dan kepuasan pelanggan. Selain itu, Spotify menggunakan AI untuk membuat daftar putar musik yang dipersonalisasi berdasarkan kebiasaan mendengarkan pengguna.
Jika kita bukan pengguna Amazon dan Spotify, kita bisa mengecek bagaimana kebiasaan konsumsi digital kita sehari-hari. Mulai dari media sosial hingga pelantar dagang daring ternama di Indonesia, sudah menggunakan perantaraan AI. Coba cek lini masa, rekomendasi, atau feed, karena kemungkinan muncul berbasis data penelusuran kita terdahulu.
Dampak positif dari personalisasi terhadap kepuasan dan loyalitas pelanggan sangat signifikan. Pelanggan merasa dihargai dan diperhatikan ketika mereka menerima rekomendasi yang relevan dengan kebutuhan mereka. Hal ini meningkatkan loyalitas pelanggan dan dapat mendorong mereka untuk melakukan lebih banyak pembelian di masa depan. Personalisasi yang efektif dapat meningkatkan hubungan antara pelanggan dan merek, menciptakan pengalaman yang lebih menyenangkan dan memuaskan (Rane dkk., 2023).
Transformasi Layanan Pelanggan dengan Chatbot dan Asisten Virtual
Chatbot dan asisten virtual adalah dua contoh dari sekian banyak alat AI untuk mendukung pelayanan pelanggan. Layanan pelanggan yang cepat dan efektif adalah kunci dalam mempertahankan pelanggan. Chatbot dan asisten virtual yang didukung oleh AI memainkan peran penting dalam menyediakan layanan pelanggan 24/7, tanpa henti. Mereka dapat menangani pertanyaan umum, memberikan informasi produk, dan menyelesaikan masalah sederhana secara cepat dan akurat.
Keuntungan penggunaan chatbot sangat jelas. Mereka dapat merespons pertanyaan pelanggan secara instan, mengurangi waktu tunggu, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, chatbot dapat bekerja sepanjang waktu tanpa perlu istirahat, memastikan bahwa pelanggan mendapatkan bantuan kapan pun mereka membutuhkannya. Dengan memanfaatkan pemrosesan bahasa alami Natural Language Processing (NLP), chatbot dapat memahami dan merespons berbagai pertanyaan dengan cara yang terkesan manusiawi dan alami.
Salah satu contoh sukses penggunaan chatbot adalah pada perusahaan maskapai penerbangan KLM. Chatbot KLM, yang disebut “BB”, membantu pelanggan dengan memberikan informasi penerbangan, mengubah reservasi, dan menjawab pertanyaan terkait bagasi. Chatbot ini telah membantu ribuan pelanggan, mengurangi beban kerja staf layanan pelanggan dan meningkatkan efisiensi operasional (Osbourne & Arora, 2022).
Analisis Sentimen dan Prediksi Kebutuhan Pelanggan
Memahami perasaan dan pendapat pelanggan tentang produk atau layanan sangat penting bagi kesuksesan bisnis. AI dapat menganalisis sentimen pelanggan melalui ulasan, komentar di media sosial, dan umpan balik lainnya. Dengan menggunakan teknik analisis sentimen, AI dapat mengidentifikasi apakah sentimen pelanggan terhadap merek atau produk adalah positif, negatif, atau netral (Taherdoost & Madanchian, 2023).
Contoh bagaimana analisis sentimen membantu perusahaan adalah dalam industri perhotelan. Hotel dapat menggunakan AI untuk menganalisis ulasan tamu di pelantar seperti TripAdvisor atau Google Reviews. Dengan memahami sentimen umum, manajemen hotel dapat mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan layanan mereka. Jika banyak tamu mengeluhkan tentang kebersihan kamar, manajemen dapat mengambil tindakan korektif untuk meningkatkan standar kebersihan. Selain itu, AI dapat memprediksi kebutuhan dan keinginan pelanggan di masa depan dengan menganalisis data historis dan tren. Misalnya, dalam industri ritel, AI dapat memprediksi produk yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan berdasarkan riwayat pembelian sebelumnya. Dengan informasi ini, perusahaan dapat lebih proaktif dalam menawarkan produk atau layanan yang dibutuhkan pelanggan sebelum mereka menyadarinya.
Prediksi kebutuhan pelanggan memungkinkan perusahaan untuk merencanakan inventaris dengan lebih baik, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok. Selain itu, ini memungkinkan perusahaan untuk memberikan penawaran yang lebih relevan dan tepat waktu, meningkatkan peluang konversi dan penjualan.
Walmart, salah satu peritel terbesar di dunia, menggunakan AI untuk memprediksi kebutuhan pelanggan dengan menganalisis data historis dan tren pembelian. AI di Walmart memproses jutaan data transaksi untuk mengidentifikasi pola pembelian dan memperkirakan permintaan produk di masa depan. Sebagai contoh, AI dapat mendeteksi peningkatan permintaan terhadap produk tertentu menjelang musim liburan atau cuaca ekstrem, sehingga Walmart dapat mengoptimalkan persediaan dan penempatan produk di toko-toko. Hal ini tidak hanya memastikan ketersediaan produk yang dibutuhkan pelanggan, tetapi juga mengurangi biaya penyimpanan dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan (Kabir dkk., 2023).
Kecerdasan buatan memiliki potensi besar untuk meningkatkan pengalaman pelanggan di berbagai aspek. Dengan personalisasi yang lebih mendalam, layanan pelanggan yang lebih efisien, dan pemahaman yang lebih baik tentang sentimen dan kebutuhan pelanggan, AI membantu perusahaan mengubah tantangan menjadi peluang. Implementasi AI yang tepat dan etis akan membawa manfaat jangka panjang bagi perusahaan dan pelanggan, menciptakan hubungan yang lebih kuat dan saling menguntungkan.
