Otomatisasi Layanan Pelanggan: Panduan Layanan Pelanggan Otomatis

Apakah Anda ingin mengotomatiskan proses layanan pelanggan? Jika ya, artikel blog ini cocok untuk Anda. Pada artikel ini, kami akan menjelaskan apa itu otomatisasi layanan pelanggan dan bagaimana hal itu dapat menguntungkan bisnis Anda. Kemudian, kami akan menunjukkan kepada Anda contoh nyata bisnis yang berhasil dengan layanan pelanggan otomatis dan cara mencapai hasil yang sama di respond.io.

Apa yang dimaksud dengan Otomatisasi Layanan Pelanggan?

Otomatisasi layanan pelanggan adalah integrasi antara agen layanan pelanggan dan teknologi otomatisasi seperti chatbot, sistem otomatisasi alur kerja, dan lainnya.

Tujuan utama dari integrasi ini adalah untuk mengoptimalkan dan merampingkan proses dukungan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, mari kita lihat manfaat yang dapat diperoleh bisnis Anda dengan menerapkan otomatisasi dukungan pelanggan.

Otomatisasi Layanan Pelanggan: Keuntungan dari Layanan Pelanggan Otomatis

Mengelola pertanyaan dalam jumlah besar tanpa otomatisasi menghadirkan banyak tantangan bagi tim dukungan untuk memberikan dukungan yang efisien.

Agen dukungan harus menangani tugas-tugas manual yang berulang-ulang seperti menjawab pertanyaan sederhana, melakukan entri data kontak, dan mengalihkan percakapan ke departemen atau agen yang tepat. Pada saat yang sama, mereka juga harus menangani masalah-masalah kritis yang membutuhkan perhatian segera.

Beban kerja yang luar biasa ini sering kali membatasi agen untuk memberikan dukungan berkualitas tinggi dan tanggapan yang cepat terhadap masalah-masalah penting. Akibatnya, pelanggan dapat mengalami frustrasi dan ketidakpuasan ketika harapan mereka tidak terpenuhi dan masalah mereka tetap tidak terselesaikan dalam waktu yang lama.

Untungnya, otomatisasi menawarkan solusi untuk tantangan-tantangan ini sekaligus memberikan banyak manfaat bagi agen dan pelanggan.

Mengelola pertanyaan dalam jumlah besar tanpa otomatisasi menghadirkan banyak tantangan bagi tim dukungan untuk memberikan dukungan yang efisien kepada pelanggan. Agen dukungan harus menangani tugas-tugas manual yang berulang-ulang seperti menjawab pertanyaan sederhana, melakukan entri data kontak, dan mengalihkan percakapan ke departemen atau agen yang tepat. Pada saat yang sama, mereka juga harus menangani masalah-masalah kritis yang membutuhkan perhatian segera. Beban kerja yang luar biasa ini sering kali membatasi agen untuk memberikan dukungan berkualitas tinggi dan tanggapan yang cepat terhadap masalah kritis. Akibatnya, pelanggan mungkin mengalami frustrasi dan ketidakpuasan ketika harapan mereka tidak terpenuhi dan masalah mereka tetap tidak terselesaikan untuk waktu yang lama. Untungnya, otomatisasi menawarkan solusi untuk tantangan-tantangan ini sekaligus memberikan banyak manfaat bagi agen dan pelanggan. Karena agen sering kali dibanjiri dengan pertanyaan yang sering ditanyakan oleh pelanggan, bisnis dapat menyiapkan menu FAQ otomatis untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Hal ini memberikan jawaban langsung kepada pelanggan dan mengurangi kebutuhan agen untuk menjawab pertanyaan yang berulang-ulang. Untuk meningkatkan efisiensi operasional, perusahaan dapat mengirimkan survei pra-obrolan otomatis untuk mengumpulkan informasi kontak pelanggan dan mengumpulkan detail kontekstual tentang masalah mereka. Informasi ini kemudian akan digunakan untuk menghubungkan mereka secara otomatis dengan agen terbaik untuk menyelesaikan masalah mereka. Melalui otomatisasi tanpa batas ini, pelanggan dipandu di sepanjang jalur yang telah ditentukan dari pesan awal mereka hingga mereka terhubung dengan agen. Selain itu, agen dukungan dapat memberikan dukungan yang efisien dan secara signifikan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. — Layanan pelanggan otomatis: Mengapa Anda harus mengotomatiskan dukungan pelanggan

Karena agen sering kali dibanjiri dengan pertanyaan yang sering ditanyakan oleh pelanggan, bisnis dapat menyiapkan menu FAQ otomatis untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Hal ini memberikan jawaban langsung kepada pelanggan dan mengurangi kebutuhan agen untuk menjawab pertanyaan yang berulang-ulang.

Hasilnya, agen dapat memprioritaskan masalah-masalah penting dan fokus dalam memberikan dukungan yang efisien untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Untuk meningkatkan efisiensi operasional, bisnis dapat mengatur otomatisasi untuk memandu pelanggan melalui jalur yang telah ditentukan sejak mereka mengirim pesan pertama hingga mereka terhubung dengan agen.

Misalnya, bisnis dapat mengirimkan survei pra-obrolan otomatis untuk mengumpulkan informasi kontak pelanggan dan mengumpulkan detail kontekstual tentang masalah mereka. Kemudian gunakan informasi tersebut untuk menghubungkan mereka secara otomatis dengan agen terbaik untuk menyelesaikan masalah mereka.

Setelah mengetahui bagaimana otomatisasi dapat menguntungkan Anda, mari kita telusuri bagaimana bisnis berhasil dengan dukungan pelanggan otomatis.

Contoh Layanan Pelanggan Otomatis: Studi Kasus Bisnis yang Berhasil

Meskipun menerapkan otomatisasi untuk pertama kalinya mungkin terdengar menakutkan, cara terbaik untuk membantu pengambilan keputusan Anda adalah dengan melihat contoh-contoh bisnis yang menggunakan layanan pelanggan otomatis. Di sini, kami akan menunjukkan bagaimana dua bisnis telah mentransformasi dukungan pelanggan.

Studi Kasus Layanan Pelanggan Otomatis: Universitas Cina Hong Kong (CUHK)

Chinese University of Hong Kong (CUHK ) adalah sebuah universitas riset di Hong Kong. Mayoritas pelamar program MBA penuh waktu dan paruh waktu di CUHKberasal dari Hong Kong, Cina Daratan, India, dan negara-negara ASEAN lainnya.

Mengingat sebagian besar pelamar berada di wilayah di mana platform pesan instan sangat populer, Kantor Program MBA di CUHK menyadari perlunya tiga solusi utama untuk meningkatkan prosesnya.

Pertama, mereka ingin mengalihkan pertanyaan dari email ke saluran yang biasa digunakan prospek, seperti Facebook Messenger. Mereka juga ingin menyiapkan obrolan web di situs webnya. Yang paling penting, mereka ingin menangani pertanyaan umum secara otomatis.

Chinese University of Hong Kong (CUHK) adalah sebuah universitas riset bergengsi di distrik Sha Tin, Hong Kong. Mayoritas pendaftar program MBA penuh waktu dan paruh waktu di CUHK berasal dari Hong Kong, Cina Daratan, India, dan negara-negara ASEAN lainnya. Mengingat sebagian besar pelamar berada di wilayah di mana platform pesan instan sangat populer, Kantor Program MBA di CUHK menyadari perlunya tiga solusi utama untuk meningkatkan prosesnya. Pertama, mereka ingin mengalihkan pertanyaan dari email ke saluran yang biasa digunakan oleh calon mahasiswa, seperti Facebook Messenger. Mereka juga ingin menyiapkan obrolan web di situs webnya. Yang paling penting, mereka ingin menangani pertanyaan umum secara otomatis. Untuk mencapai tujuan ini, Kantor Program MBA memutuskan untuk menggunakan respond.io. Memasukkan pesan obrolan melalui Facebook Messenger dan obrolan web ke dalam strategi komunikasinya memudahkan prospek untuk memulai kontak dengan Kantor Program MBA CUHK. Hasilnya, terjadi peningkatan 50% dalam jumlah pertanyaan dibandingkan dengan email saja. Karena 98% dari pertanyaan prospek sekarang secara otomatis ditangani oleh chatbot Dialogflow, tim admin dapat fokus pada hal-hal yang penting. Chatbot ini telah meningkatkan waktu respons pertama secara signifikan, menguranginya dari rata-rata 36 jam menjadi hanya dalam hitungan menit dan menghasilkan peningkatan 99% yang luar biasa. — Studi kasus otomatisasi layanan pelanggan: CUHKHasil layanan pelanggan otomatis

Untuk mencapai tujuan tersebut, MBA Programs Office memutuskan untuk menggunakan respond.io. Memasukkan pesan chat melalui Facebook Messenger dan web chat ke dalam strategi komunikasinya memudahkan prospek untuk memulai kontak dengan Kantor Program MBA CUHK.

Hasilnya, terjadi peningkatan 50% dalam jumlah pertanyaan dibandingkan dengan email saja. Karena 98% dari pertanyaan prospek sekarang secara otomatis ditangani oleh chatbot Dialogflow, tim admin dapat fokus pada hal-hal yang penting.

CUHK juga mengalami peningkatan luar biasa sebesar 99% dalam hal waktu respons pertama, dengan waktu rata-rata yang berkurang dari 36 jam menjadi hitungan menit. Selanjutnya, kita akan membahas bagaimana Speedhome mencapai kesuksesan dengan otomatisasi dukungan pelanggan.

Studi Kasus Otomasi Layanan Pelanggan: Speedhome

Speedhome adalah platform penyewaan properti di Malaysia yang menghubungkan pemilik dan penyewa. Platform ini menawarkan layanan daftar bebas biaya untuk pemilik properti dan memungkinkan penyewa untuk menyewa rumah tanpa uang muka, sehingga membuat proses pindah lebih terjangkau.

Speedhome menghadapi tantangan untuk mengukur dan meningkatkan kinerja beberapa tim agennya dalam menangani pertanyaan dan menyelesaikan percakapan secara efisien. Jadi, mereka menginginkan solusi yang bisa melacak kinerja agen secara efektif dan mengakomodasi sejumlah besar agen.

Selain itu, dibutuhkan platform yang dapat mendukung saluran komunikasinya yang beragam. Ini termasuk WhatsApp, saluran khusus, LINE dan Google Business Messages.

Speedhome adalah platform penyewaan properti di Malaysia yang menghubungkan pemilik dan penyewa. Platform ini menawarkan layanan daftar bebas biaya untuk pemilik properti dan memungkinkan penyewa untuk menyewa rumah tanpa uang muka, sehingga membuat proses pindah rumah menjadi lebih terjangkau. Speedhome menghadapi tantangan untuk mengukur dan meningkatkan kinerja beberapa tim agennya dalam menangani pertanyaan dan menyelesaikan percakapan secara efisien. Jadi, mereka menginginkan solusi yang dapat melacak kinerja agen secara efektif dan mengakomodasi sejumlah besar agen. Selain itu, mereka juga membutuhkan platform yang dapat mendukung beragam saluran komunikasinya. Ini termasuk WhatsApp, saluran khusus, dan platform perpesanan seperti LINE dan Google Business Messages. Setelah bereksperimen dengan berbagai pilihan perangkat lunak, Speedhome memutuskan untuk memilih respond.io. Sejak mengadopsi respond.io sebagai perangkat lunak pesan percakapan pelanggannya, Speedhome mengalami peningkatan yang signifikan dalam hal keterlibatan dan loyalitas pelanggan. Jumlah pelanggan yang kembali setiap bulannya meroket hingga 56% dan masuknya pelanggan baru setiap bulannya melonjak hingga 122% dibandingkan dengan angka sebelumnya. Selain itu, Speedhome juga melakukan survei CSAT, yang menghasilkan skor 71% pelanggan yang sangat puas, yang mengindikasikan tingkat kepuasan pelanggan yang tinggi. Dengan respond.io, Speedhome dapat membangun hubungan yang lebih efektif dengan pelanggannya dan membina hubungan jangka panjang. — Mengotomatiskan layanan pelanggan: Studi kasus otomatisasi layanan pelanggan Speedhome

Setelah bereksperimen dengan berbagai pilihan perangkat lunak, Speedhome memutuskan untuk memilih respond.io. Sejak mengadopsi respond.io sebagai perangkat lunak manajemen percakapan pelanggannya, Speedhome mengalami peningkatan yang signifikan dalam hal keterlibatan dan loyalitas pelanggan.

Jumlah pelanggan yang kembali setiap bulannya meroket hingga 56% dan jumlah pelanggan baru setiap bulannya melonjak hingga 122% dibandingkan dengan angka sebelumnya.

Selain itu, Speedhome juga melakukan survei CSAT, yang menghasilkan nilai 71% pelanggan yang sangat puas. Dengan respond.io, Speedhome dapat membangun hubungan yang lebih efektif dengan pelanggannya dan membina hubungan jangka panjang.

respond.io Sekarang, mari kita lihat beberapa cara yang digunakan bisnis-bisnis ini untuk mengotomatiskan layanan pelanggan.

Otomatisasi Layanan Pelanggan untuk Menyederhanakan Proses: Cara respond.io

Respond.io memiliki beragam alat bantu untuk membantu Anda merampingkan proses dukungan dengan otomatisasi. Mari jelajahi beberapa contoh otomatisasi layanan pelanggan di bawah ini.

Kirim Pesan Ucapan Selamat Datang dan Pesan Tandang

Pelanggan biasanya mengharapkan balasan yang cepat dari bisnis. Namun, hal ini tidak mudah dicapai, terutama jika bisnis Anda tidak beroperasi 24/7. Oleh karena itu, penting untuk mengelola ekspektasi mereka ketika mereka menghubungi Anda di luar jam kerja.

cara menggunakan perangkat lunak otomatisasi layanan pelanggan: Pelanggan biasanya mengharapkan balasan yang cepat dari bisnis. Namun, hal ini sulit dicapai terutama jika bisnis Anda tidak beroperasi 24/7. Oleh karena itu, penting untuk mengelola ekspektasi mereka saat mereka menghubungi Anda di luar jam kerja. Respond.io memungkinkan bisnis untuk mengirim pesan selamat datang dan pesan selamat tinggal kepada pelanggan dalam skenario seperti itu. Pesan-pesan ini dapat memberi tahu pelanggan tentang perkiraan waktu respons, sehingga mereka tahu kapan mereka akan menerima balasan. Dengan mengelola ekspektasi pelanggan secara proaktif, bisnis dapat menunjukkan komitmen mereka untuk memberikan layanan terbaik, bahkan di luar jam kerja. — Layanan pelanggan otomatis: Contoh alur kerja salam dan pesan tandang

Respond.io memungkinkan bisnis untuk mengirim pesan selamat datang dan pesan selamat tinggal kepada pelanggan dalam skenario seperti itu. Pesan-pesan ini dapat memberi tahu pelanggan tentang perkiraan waktu respons, sehingga mereka tahu kapan mereka akan menerima balasan.

Dengan mengelola ekspektasi pelanggan secara proaktif, perusahaan dapat menunjukkan komitmen mereka untuk menyediakan layanan terbaik, bahkan di luar jam kerja.

Mengotomatiskan Layanan Pelanggan: Mengatur Menu Pertanyaan Umum

Salah satu cara efektif untuk menyederhanakan dukungan pelanggan dan memberikan solusi cepat adalah dengan menyiapkan menu FAQ otomatis. Bisnis dapat menyusun dan mengatur jawaban atas pertanyaan yang sering diajukan dan mengimplementasikannya dalam Alur Kerja mereka.

Dengan demikian, pelanggan dapat dengan mudah mengakses informasi dan menemukan jawaban atas pertanyaan mereka tanpa perlu campur tangan agen. Jika pelanggan tidak dapat menemukan solusi yang mereka butuhkan, Anda dapat menyertakan opsi bagi mereka untuk mengajukan pertanyaan terbuka atau menyediakan jalur eskalasi ke agen.

Kirim Survei Pra-Pembicaraan untuk Mendapatkan Informasi dan Konteks Pelanggan

Mengumpulkan informasi pelanggan sangat penting untuk memberikan dukungan pelanggan yang efektif karena memungkinkan agen untuk mengakses detail latar belakang penting tentang pelanggan.

Dengan respond.io, Anda dapat mengirimkan survei pra-obrolan untuk mengumpulkan informasi kontak yang berharga dan mendapatkan konteks untuk suatu masalah. Survei ini dapat dirancang untuk mendapatkan detail penting seperti nama, alamat email, nomor telepon, atau informasi lain yang relevan.

Dengan semua informasi penting yang ada, agen dapat secara akurat mengidentifikasi dan memenuhi kebutuhan dan preferensi spesifik setiap pelanggan. Hal ini memungkinkan mereka untuk menawarkan solusi yang dipersonalisasi, menyelesaikan masalah secara efisien, dan memberikan dukungan yang luar biasa.

Secara Otomatis Merutekan dan Menetapkan Percakapan

Untuk memastikan pelanggan menerima bantuan yang mereka butuhkan, sangat penting untuk menghubungkan mereka dengan agen yang tepat untuk masalah mereka. Respond.ioOtomatisasi Alur Kerja memungkinkan Anda untuk mencapai tujuan ini dengan merutekan pelanggan ke tim yang tepat dan menugaskan mereka ke agen yang tepat.

Anda dapat menyesuaikan opsi perutean agar sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda, termasuk di antaranya adalah perutean berbasis bahasa dan shift.

Dukungan otomatis: Untuk memastikan pelanggan menerima bantuan yang mereka butuhkan, sangat penting untuk menghubungkan mereka dengan agen yang tepat untuk masalah mereka. Respond.io Otomatisasi Alur Kerja memungkinkan Anda untuk mencapai tujuan ini dengan merutekan pelanggan ke tim yang tepat dan menugaskan mereka ke agen yang tepat. Anda dapat menyesuaikan opsi perutean agar sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda, termasuk perutean berbasis bahasa dan perutean berbasis shift. Selain itu, Anda dapat secara otomatis menetapkan percakapan berdasarkan logika penugasan Anda seperti round-robin, mendistribusikan percakapan secara merata di antara anggota tim dukungan atau menugaskan pelanggan VIP ke agen khusus. Dengan memanfaatkan kekuatan otomatisasi, bisnis dapat memastikan bahwa pertanyaan pelanggan diarahkan secara efisien, sehingga tidak perlu lagi penugasan manual oleh manajer dan memastikan agen tidak memilih percakapan tanpa pengawasan yang tepat. — Otomatisasi layanan pelanggan: Merutekan pelanggan ke tim yang tepat dengan Alur Kerja

Selain itu, Anda dapat secara otomatis menugaskan percakapan berdasarkan logika penugasan Anda, seperti round-robin, mendistribusikan percakapan secara merata di antara anggota tim dukungan atau menugaskan pelanggan VIP ke agen khusus.

Dengan memanfaatkan kekuatan otomatisasi, bisnis dapat memastikan bahwa pertanyaan pelanggan diarahkan secara efisien, sehingga tidak perlu lagi penugasan manual oleh manajer dan memastikan agen tidak memilih percakapan tanpa pengawasan yang tepat.

Jalankan Tugas Dukungan Pelanggan Dengan Sekali Klik

Manajer dapat membuat Alur Kerja untuk mengotomatiskan tugas-tugas rumit seperti transfer shift dan eskalasi kasus. Kemudian memungkinkan agen untuk meluncurkannya dengan sekali klik dengan tombol Pemicu Pintasan saat mengobrol dengan pelanggan.

Misalnya, jika giliran kerja seorang agen akan berakhir dan mereka memiliki beberapa percakapan yang belum terselesaikan, mereka dapat mengklik tombol Pemicu Pintasan, mengisi formulir singkat untuk konteks dan membiarkan otomatisasi mentransfer percakapan ke giliran kerja berikutnya.

Anda juga dapat menggunakan fitur ini untuk mengeskalasi kasus ke platform eksternal seperti Slack dan bertukar informasi antara CRM dan respond.io untuk mendapatkan profil kontak yang diperbarui atau membuat penawaran dan tiket.

Dengan cara ini, agen dapat menjalankan tugas dengan lancar berdasarkan waktu tertentu dan permintaan pelanggan tanpa harus berpindah-pindah platform.

Kirim CSAT atau Survei Kepuasan Pelanggan

Kepuasan pelanggan memainkan peran penting dalam mengukur keberhasilan dan kualitas dukungan pelanggan perusahaan Anda. Dengan respond.io, Anda dapat dengan mudah membuat dan mengirim survei kepuasan pelanggan (CSAT).

Survei ini dapat dipicu secara otomatis setelah menutup percakapan dengan pelanggan atau secara manual melalui tombol Pemicu Pintasan.

Untuk menyimpan jawaban survei, gunakan Langkah Tambahkan Google Sheets Row untuk menyimpan data di Google Sheets atau Langkah Permintaan HTTP untuk menyimpan jawaban survei ke CRM atau gudang data Anda.

Mengukur Kinerja Agen dengan Analisis Tingkat Lanjut

Respond.ioModul Laporan memungkinkan bisnis untuk memantau kinerja agen melalui analitik tingkat lanjut. Bisnis dapat menggunakannya untuk melacak waktu respons, waktu penyelesaian, dan indikator kinerja utama lainnya.

Manajer dapat menggunakan tab Papan Peringkat di Modul Laporan untuk melihat beberapa papan peringkat dan menggunakan filter untuk mendapatkan wawasan terperinci tentang kinerja tim dan pengguna.

Mengotomatiskan layanan pelanggan: Modul Laporan Respond.iomemungkinkan bisnis untuk memantau kinerja agen melalui analitik tingkat lanjut. Bisnis dapat menggunakannya untuk melacak waktu respons, waktu penyelesaian, dan indikator kinerja utama lainnya. Manajer dapat menggunakan tab Papan Peringkat di Modul Laporan untuk melihat beberapa papan peringkat dan menggunakan filter untuk mendapatkan wawasan terperinci tentang kinerja tim dan pengguna. Dengan memanfaatkan Modul Laporan, supervisor dapat mengidentifikasi kesenjangan atau inefisiensi dalam proses mereka. Kemudian, gunakan temuan mereka untuk meningkatkan kinerja tim dan mengoptimalkan operasi bisnis. — Layanan pelanggan otomatis: Dapatkan laporan dan analitik yang mendalam

Dengan memanfaatkan Modul Laporan, supervisor dapat mengidentifikasi kesenjangan atau inefisiensi dalam proses mereka. Kemudian, gunakan temuan mereka untuk meningkatkan kinerja tim dan mengoptimalkan operasi bisnis.

Apakah Anda siap untuk mulai mengotomatiskan dukungan pelanggan Anda? Daftar untuk uji coba gratis dan rasakan pengalaman otomatisasi canggih yang tidak ada duanya di platform lain!

Bacaan Lebih Lanjut

Ingin mempelajari cara menggunakan otomatisasi layanan pelanggan untuk saluran pesan tertentu? Berikut ini beberapa bacaan tentang saluran pesan populer yang mungkin menarik bagi Anda.