Di era digital saat ini, memahami apa yang dipikirkan dan dirasakan pelanggan menjadi kunci kesuksesan bisnis. Banyak perusahaan menginvestasikan banyak waktu dan uang untuk memahami pelanggannya lebih baik. Namun, alat dan metode yang digunakan sering kali tidak mampu menangkap esensi sebenarnya dari pengalaman pelanggan. Survei kepuasan pelanggan (CSAT) dan Net Promoter Scores (NPS), meskipun populer, sering kali gagal memberikan gambaran yang akurat tentang perasaan dan pikiran pelanggan (Zaki et al., 2021). Di sisi lain, teknologi kecerdasan buatan (AI) menawarkan solusi baru yang lebih efektif dalam memahami dan merespons kebutuhan pelanggan secara real-time.

Kelemahan Metode Tradisional

Selama bertahun-tahun, survei kuantitatif menjadi standar industri. Mereka biasanya menanyakan satu pertanyaan utama: “Seberapa puas Anda dengan produk atau layanan kami?” atau “Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan produk ini kepada teman atau kolega?” Meskipun survei ini intensif sumber daya dan semakin mengganggu bagi pelanggan, mereka tetap menjadi bagian inti dari strategi perusahaan untuk memahami pelanggan mereka (Zaki et al., 2021).

Masalah utama dari survei ini adalah ketidakmampuannya menangkap respons emosional yang penting. Pelanggan sering kali memberikan skor tinggi meskipun mengalami masalah signifikan dengan produk atau layanan. Hal ini mengakibatkan perusahaan kehilangan pelanggan tanpa mengetahui alasannya. Di sinilah peran AI menjadi sangat penting.

Menggunakan AI untuk Analisis Sentimen Pelanggan

Komentar terbuka yang biasanya ada di akhir survei sering kali mengandung informasi yang lebih berharga daripada skor kuantitatif itu sendiri. AI dapat membantu menganalisis data ini secara efektif. Dengan menggunakan model berbasis linguistik dan pemrosesan bahasa alami (NLP), AI dapat mengekstraksi dan memetakan kata kunci yang mewakili pengalaman pelanggan ke berbagai dimensi seperti sumber daya, aktivitas, konteks, interaksi, dan peran pelanggan. Selain itu, AI juga dapat mengidentifikasi emosi pelanggan seperti kegembiraan, cinta, kesedihan, kemarahan, dan kejutan, serta respons kognitif seperti pujian, keluhan, dan saran.

Misalnya, seorang pelanggan memberikan skor 10 dari 10 pada survei CSAT tetapi meninggalkan komentar tentang ketidakpuasan dengan biaya perbaikan yang mahal. AI dapat mengekstrak kata kunci seperti “perbaikan,” “biaya,” dan “mahal” dan mengategorikannya sebagai keluhan. Dengan cara ini, AI dapat mengungkap masalah tersembunyi yang tidak terlihat dalam skor survei tradisional.

Manfaat AI dalam Pengalaman Pelanggan

Penelitian kami menunjukkan bahwa AI dapat mengubah cara perusahaan memahami dan mengukur pengalaman pelanggan. Enam manfaat utama dari penggunaan AI adalah:

  1. Mengidentifikasi Kesenjangan: AI dapat menunjukkan aspek-aspek yang sering kali terlewatkan oleh perusahaan, seperti touchpoints yang dianggap penting oleh pelanggan tetapi tidak oleh perusahaan .
  2. Pelatihan Karyawan yang Lebih Baik: Dengan memahami kebutuhan pelanggan, perusahaan dapat merancang program pelatihan yang lebih efektif untuk karyawan agar lebih empati dan responsif terhadap masalah pelanggan .
  3. Menentukan Akar Masalah: AI membantu mengidentifikasi dan memahami akar penyebab masalah yang dialami pelanggan, memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan perbaikan yang tepat .
  4. Menangkap Respons Emosional dan Kognitif: AI memungkinkan perusahaan untuk menangkap respons emosional dan kognitif pelanggan secara real-time, yang penting untuk menilai kepuasan pelanggan secara akurat .
  5. Mencegah Penurunan Penjualan: Dengan segmentasi pelanggan berdasarkan nilai moneter dan respons emosional mereka, AI dapat membantu perusahaan mengidentifikasi pelanggan yang berisiko beralih ke pesaing dan mengambil tindakan untuk mempertahankan mereka .
  6. Memprioritaskan Tindakan: AI memberikan wawasan tentang faktor-faktor penyebab masalah pelanggan, memungkinkan perusahaan untuk memprioritaskan tindakan yang perlu diambil untuk meningkatkan pengalaman pelanggan .

AI dan Personalization

Selain analisis sentimen, AI juga membantu dalam personalisasi layanan. Chatbots yang lebih cerdas sekarang mampu menggunakan riwayat interaksi dan alat pengenalan emosi untuk memahami konteks pertanyaan pelanggan dan memberikan respons yang lebih relevan. Hal ini tidak hanya mempercepat penyelesaian masalah tetapi juga mengumpulkan lebih banyak data tentang pelanggan (Newman, 2020).

AI juga dapat mengenali kapan interaksi harus diserahkan kepada manusia. Penelitian menunjukkan bahwa pengalaman pelanggan yang disampaikan oleh kombinasi manusia dan mesin dapat meningkatkan loyalitas, membantu perusahaan memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik, dan meningkatkan peluang cross-selling dan up-selling.

Kesimpulan

Pengalaman pelanggan kini menjadi pembeda utama antara para pesaing. Menggunakan AI untuk memahami dan merespons kebutuhan pelanggan secara real-time memberikan perusahaan keunggulan kompetitif yang signifikan. Dengan menggabungkan analisis komentar langsung dari pelanggan dengan data transaksi dan sumber lainnya, perusahaan dapat mendapatkan pandangan 360 derajat tentang pengalaman pelanggan mereka.

Dengan menerapkan model AI seperti yang telah dijelaskan, perusahaan dapat memantau pengalaman pelanggan secara real-time dan menghasilkan wawasan yang memungkinkan penyedia layanan memberikan pengalaman pelanggan yang mulus dan intervensi tepat waktu untuk pemulihan layanan yang efektif. Dengan demikian, organisasi dapat terus dan secara proaktif mengadopsi pengalaman pelanggan untuk mempertahankan pelanggan dan mencapai loyalitas jangka panjang serta pertumbuhan yang berkelanjutan .

Referensi:

Newman, D. (2020). Using AI To Identify Your Best Customers In The Future. Forbes.

Zaki, M., McColl-Kennedy, J. R., & Neely, A. (2021). Using AI to Track How Customers Feel — In Real Time. Harvard Business Review.