Author(s): Sriram Parthasarathy
Awalnya diterbitkan di Menuju AI.
Layanan pelanggan adalah sumber kehidupan dari setiap bisnis yang sukses. Layanan pelanggan yang sangat baik memupuk loyalitas pelanggan, memperkuat hubungan, dan meningkatkan reputasi merek. Namun, dengan permintaan pelanggan dalam jumlah besar di era digital, memberikan tanggapan yang cepat dan personal dapat menjadi suatu tantangan. Di sinilah Model Bahasa Besar (LLM) dapat membantu.
Model Bahasa Besar dapat meningkatkan operasi layanan pelanggan, menjadikannya lebih efisien, akurat, dan personal. Dari pembuatan respons kontekstual hingga deteksi sentimen, LLM dapat menawarkan manfaat yang signifikan dalam menangani interaksi pelanggan. Saya akan membahas beberapa contoh dan manfaat menggunakan LLM untuk operasi layanan pelanggan.
Apa itu Model Bahasa Besar
Bayangkan model bahasa besar (LLM) sebagai asisten AI yang sangat cerdas yang berspesialisasi dalam memahami dan memproses bahasa manusia. Untuk menjadi pengolah bahasa yang mahir, LLM menjalani pelatihan ekstensif pada volume data teks yang sangat besar. Selama proses pelatihan ini, ia mempelajari pola rumit, aturan tata bahasa, dan makna di balik kata dan kalimat. Akibatnya, ia memperoleh kemampuan luar biasa untuk menghasilkan tanggapan yang tidak hanya koheren tetapi juga sesuai konteks.
LLM unggul dalam berbagai tugas yang berhubungan dengan bahasa. Misalnya, mereka dapat memahami dan menafsirkan bahasa alami, menghasilkan teks yang menyerupai tulisan manusia, menerjemahkan bahasa, meringkas teks yang panjang, dan melakukan banyak aktivitas yang berpusat pada bahasa lainnya. Contoh utama LLM yang kuat adalah GPT-3 OpenAI, yang telah dilatih dengan cermat pada kumpulan data ekstensif. Akibatnya, ia memiliki kapasitas luar biasa untuk memahami dan menghasilkan teks yang sangat mirip dengan apa yang dihasilkan manusia. Itu dapat dengan mudah menangani berbagai subjek dan beradaptasi dengan berbagai konteks.
Di beberapa bagian selanjutnya, kita akan membahas bagaimana model bahasa besar dapat membantu dalam Mengoptimalkan interaksi Layanan Pelanggan.
1. Generasi Respons Kontekstual
Mari kita ambil contoh pelanggan yang sebelumnya telah menghubungi tim dukungan Anda terkait masalah produk tertentu. Saat mereka menghubungi lagi, bukankah luar biasa jika tim dukungan Anda dapat langsung mengingat semua interaksi sebelumnya dan merespons dengan mempertimbangkan semua konteks percakapan sebelumnya?
LLM memberikan respons sadar konteks terhadap email pelanggan, memanfaatkan interaksi sebelumnya dan riwayat pelanggan untuk menyampaikan informasi yang dipersonalisasi dan akurat, meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Dengan menganalisis interaksi pelanggan sebelumnya, LLM dapat menghasilkan respons yang dipersonalisasi terhadap permintaan pelanggan. Misalnya, jika ada diskon yang dijanjikan kepada pelanggan di email sebelumnya, konteks ini dibaca dan disertakan dalam respons kembali ke pelanggan
2. Triase dan Kategorisasi
Bagian penting dari layanan pelanggan adalah mengelola dan menyortir email pelanggan yang masuk dan meneruskannya ke departemen yang tepat untuk ditindaklanjuti. LLM dapat membantu menganalisis email ini, secara otomatis mengelompokkannya berdasarkan konten, yang mungkin berkisar dari “Dukungan Teknis” hingga “Pertanyaan Penagihan”. Jika pelanggan mengirim email tentang “kesalahan penagihan”, LLM mengidentifikasi email tersebut, mengkategorikan email di bawah “Pertanyaan Penagihan”, dan bahkan menetapkan tingkat prioritas berdasarkan kriteria yang telah ditentukan untuk ditindaklanjuti oleh departemen yang tepat. Ini membantu merampingkan proses dukungan, memungkinkan agen untuk menjawab pertanyaan kritis atau sensitif waktu dengan segera.
LLM unggul dalam mengklasifikasikan email dengan menganalisis kontennya, mengategorikannya secara akurat ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya seperti pertanyaan, keluhan, umpan balik, atau dukungan teknis, merampingkan operasi layanan pelanggan.
Artikel ini berbicara tentang cara membuat model khusus domain untuk kasus penggunaan Anda.
3. Respons swadaya otomatis yang cepat
Katakanlah seorang pelanggan mengirimkan email yang meminta panduan tentang penyiapan akun. Katakan ini adalah masalah yang dipahami dengan baik dan dapat ditangani secara otomatis. Di sini, LLM dapat menghasilkan instruksi komprehensif yang disesuaikan dengan situasi tertentu. Mereka dapat menyertakan panduan langkah demi langkah dan tautan yang relevan dan bahkan mengantisipasi pertanyaan atau masalah tindak lanjut yang umum, memastikan pelanggan menerima tanggapan menyeluruh atas pertanyaan mereka.
LLM dapat secara efektif menanggapi masalah pelanggan dengan memberikan tautan bermanfaat dalam tanggapan mereka, mengarahkan pelanggan ke sumber daya, artikel, atau panduan pemecahan masalah yang relevan untuk bantuan lebih lanjut dan opsi bantuan mandiri.
Meskipun LLM dapat menghasilkan tanggapan draf, penting untuk menyadari bahwa tinjauan manusia, dan penyesuaian tetap penting. Agen pendukung dapat menambahkan sentuhan pribadi, memastikan respons selaras dengan kebutuhan dan keadaan khusus pelanggan.
4. Integrasi Basis Pengetahuan
Sebagian besar perusahaan memiliki basis pengetahuan pertanyaan dan jawaban yang telah dijawab sebelumnya yang merupakan sumber yang baik untuk dimanfaatkan. Tetapi bagaimana jika layanan pelanggan Anda dapat melangkah lebih jauh dan secara langsung memberi pelanggan artikel atau sumber daya yang paling relevan dari basis pengetahuan Anda?
LLM dapat menanggapi pertanyaan pelanggan dengan memasukkan jawaban yang relevan dari basis pengetahuan, memastikan informasi yang akurat dan konsisten disediakan untuk pengalaman pelanggan yang mulus.
Saat pelanggan mengirim email tentang masalah produk tertentu, LLM dapat menganalisis permintaan pelanggan, menelusuri basis pengetahuan perusahaan untuk artikel yang relevan, dan memberikan ringkasan atau kutipan artikel secara langsung dalam tanggapan. Hal ini tidak hanya memberdayakan pelanggan untuk menyelesaikan masalah mereka secara mandiri, tetapi juga mempromosikan pilihan swalayan dan memastikan bahwa informasi terbaru selalu tersedia.
Artikel ini membahas cara mengintegrasikan dokumen pribadi Anda dengan LLM.
5. Deteksi Sentimen dan Pengenalan Emosi
Kemampuan untuk memahami sentimen atau emosi pelanggan dapat secara signifikan meningkatkan cara bisnis menanggapi pertanyaan. LLM dapat menganalisis email pelanggan untuk deteksi sentimen, deteksi sarkasme, dan pengenalan emosi.
LLM unggul dalam mendeteksi sentimen, mengidentifikasi sarkasme, dan menangkap emosi dalam email pelanggan, memungkinkan analisis yang akurat dan respons yang dipersonalisasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.
Artinya, apakah nada suara pelanggan positif, negatif, atau netral, atau mengandung unsur sarkasme, LLM dapat mendeteksi nuansa tersebut. Ia bahkan dapat mengenali dan menafsirkan emosi seperti kemarahan, frustrasi, atau kebahagiaan, memungkinkan bisnis memprioritaskan tanggapan, meningkatkan kasus mendesak, dan memberikan dukungan empatik yang disesuaikan dengan kondisi emosional pelanggan. Berempati dengan pelanggan dan menanggapi mereka dengan benar berdasarkan keadaan pikiran pelanggan akan sangat membantu memelihara hubungan pelanggan.
Kesimpulan
Dalam lingkungan berbasis langganan saat ini, pelanggan adalah raja. Memenuhi harapan pelanggan sangat penting untuk berkembang dalam lanskap kompetitif. Perusahaan mencari cara untuk meningkatkan pendekatan tradisional dan membantu menjalin hubungan yang bermakna dan personal dengan pelanggan mereka.
LLM memiliki potensi untuk memungkinkan bisnis menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi dengan menghasilkan tanggapan yang relevan secara kontekstual. Mereka dapat mempertimbangkan percakapan sebelumnya serta sentimen pelanggan dan memberikan tanggapan yang disesuaikan dan empati, memberikan rasa perhatian yang dipersonalisasi.
Misalnya, bayangkan seorang pelanggan yang menghubungi tim dukungan perusahaan mengungkapkan kekecewaannya atas gangguan layanan baru-baru ini. Melalui analisis sentimen, LLM dapat mendeteksi sentimen negatif, mencari percakapan sebelumnya, dan menghasilkan respons yang mengakui dan berempati dengan frustrasi pelanggan. Pendekatan yang dipersonalisasi dan empati ini dapat membantu memulihkan kepercayaan dan loyalitas pelanggan, memperkuat hubungan merek-pelanggan. Perhatikan bahwa tinjauan manusia terhadap respons yang dihasilkan sangat penting.
Kesimpulannya, menggabungkan LLM ke dalam operasi layanan pelanggan memungkinkan bisnis untuk menambah pendekatan konvensional, memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, efisien, dan empatik. Perusahaan memiliki kesempatan untuk merevolusi operasi layanan pelanggan mereka, meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, dan memupuk kepuasan pelanggan yang menjadi duta merek yang sangat berharga.
Diterbitkan melalui Menuju AI
