Panduan Lengkap Kecerdasan Buatan untuk Brand Loyalty

Istilah Conversational Voice AI

Conversational Voice Artificial Intelligence adalah kecerdasan buatan yang mampu berkomunikasi secara verbal. Pada dasarnya, teknologi ini terdiri dari Voice Activated Machine seperti Siri dari Apple, Google Home Assistant, dan Alexa milik Amazon.

Berbeda dengan chatbot tradisional, Voice AI memiliki kemampuan berbincang dengan suara dan respons realistis. Oleh karena itu, teknologi ini sangat efektif untuk membangun kecerdasan buatan untuk brand loyalty melalui pengalaman interaksi yang natural.

Teknologi Pendukung Voice AI

Kemampuan unik ini dicapai melalui kombinasi Machine Learning, Natural Language Processing, Natural Language Understanding, dan Text to Speech Engine. Dengan demikian, pengguna dapat berinteraksi secara natural dengan AI layaknya berkomunikasi dengan manusia.

Machine Learning

Machine Learning atau Pembelajaran Mesin merupakan bagian dari dunia Kecerdasan Buatan. Pada intinya, teknologi ini fokus pada penggunaan data dan algoritma untuk melatih mesin mengimitasi manusia.

Dalam konteks kecerdasan buatan untuk brand loyalty, Machine Learning digunakan untuk melatih Voice AI. Sebagai hasilnya, AI dapat memberikan respons yang lebih akurat dan personal kepada pelanggan.

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi yang berfokus pada interaksi antara komputer dengan bahasa manusia. Secara khusus, NLP memungkinkan mesin memahami bahasa natural dalam bentuk lisan maupun tulisan.

Selain itu, NLP memberikan komputer kemampuan mengerti konteks percakapan serta gaya bahasa pengguna. Kemudian, kemampuan ini dikenal sebagai Intent Recognition atau pengenalan niat pengguna.

Lebih lanjut, NLP merupakan aspek fundamental yang memberikan AI kemampuan memahami ucapan manusia. Kemudian, teknologi ini mengolah informasi dan menghasilkan respons yang efisien untuk membangun loyalitas pelanggan.

Natural Language Understanding (NLU)

Natural Language Understanding (NLU) adalah subtopik dari NLP yang menggunakan sintaksis dan aturan gramatikal. Pada dasarnya, teknologi ini memahami respons pengguna, termasuk konteks dari respons tersebut.

Selanjutnya, NLU melibatkan proses sentiment analysis dimana kalimat dianalisa untuk mengetahui sentimen. Sentimen dapat berupa positif, negatif, atau netral.

Sebagai contoh, dalam aplikasi call center, NLU memastikan pengguna terhubung dengan agen yang tepat. Dengan demikian, pelanggan mendapatkan layanan sesuai kebutuhan mereka.

Text To Speech (TTS)

Text to Speech (TTS) menggunakan suara manusia untuk menghasilkan lafalan realistis. Secara teknis, teknologi ini mengubah tulisan menjadi kata-kata yang diucapkan secara natural.

Implementasi TTS dalam Customer Service

Sebagai contoh, dalam sistem Customer Service, TTS dapat menyebutkan nomor telepon spesifik pelanggan. Hal ini memberikan pengalaman personal yang meningkatkan kepuasan dan loyalitas.

Tantangan dalam Pengembangan TTS

Meski begitu, teknologi TTS memerlukan usaha besar untuk membuat suara robot terdengar realistis. Oleh karena itu, pengembang terus berinovasi untuk menciptakan suara AI yang lebih natural.

Speech to Text (STT)

Speech to Text adalah teknologi yang mengubah ucapan menjadi teks atau transkripsi. Dalam hal ini, call center menggunakan proses ini yang dikenal sebagai Automatic Speech Recognition (ASR).

Dengan teknologi yang otomatis mentranskripsi panggilan, perusahaan dapat menganalisa dan membuat segmentasi pelanggan. Segmentasi ini penting untuk strategi targeted marketing yang meningkatkan brand loyalty.

Perlu diketahui bahwa transkripsi manual membutuhkan kemampuan mendengar yang baik dan kecepatan menulis tinggi. Karena itu, otomatisasi proses ini membuat bisnis lebih efisien dan menghemat biaya operasional.

Dialog Management

Dialog Management adalah sistem yang mengatur alur percakapan AI. Untuk mengembangkan AI yang berkomunikasi dengan pelanggan, penting membangun struktur percakapan yang intuitif.

Sistem ini terdiri dari dua proses utama. Pertama, Dialog Modeling untuk memonitor kondisi dialog. Kedua, Dialog Control dimana manager menentukan alur percakapan AI.

Interactive Voice Response (IVR)

IVR merupakan istilah conversational voice AI yang mengacu pada proses menginput angka pada telepon untuk mengalihkan panggilan. Instruksi seperti “Untuk pertanyaan terkait layanan, tekan satu” merupakan contoh IVR dasar.

Fitur ini digunakan untuk mengelola panggilan dan mengalihkan ke agen sesuai. Dengan demikian, pelanggan mendapatkan layanan yang tepat sasaran.

Istilah Conversational Voice AI dalam Implementasi

Komponen-komponen di atas berkolaborasi untuk menciptakan robot pintar yang meningkatkan efisiensi operasional. Selain itu, teknologi ini juga meningkatkan penjualan melalui implementasi best practice agen customer service.

Integrasi dengan Deep Learning

Ketika dipasangkan dengan deep learning, inovasi AI conversational akan terus berkembang. Setiap interaksi pelanggan dicatat, didokumentasikan, dan dianalisis untuk mendapatkan insight mendalam.

Manfaat untuk Pengalaman Pelanggan

Informasi ini sangat berguna untuk membangun pengalaman pelanggan yang personal. Dengan demikian, perusahaan dapat meningkatkan kecerdasan buatan untuk brand loyalty secara signifikan.

Kombinasi AI dan Sentuhan Manusia

Meskipun Conversational Voice AI merupakan teknologi terdepan, sentuhan manusia tetap dibutuhkan. Solusi terbaiknya adalah menggabungkan keduanya: AI untuk tugas berulang dan agen untuk tugas kompleks.

Siap Mengadopsi Istilah Conversational Voice AI dan Implementasinya untuk Brand Loyalty?

Hubungi kami untuk demo singkat dan pelajari bagaimana bisnis meningkatkan bisnis dengan bantuan Talkbots WIZ.AI.