SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 6 Jam 26 Menit 2 Detik

Contoh Machine Learning untuk Customer Service

Belajar Data Science di Rumah 14-Maret-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ad4b3d42f0c0396bbc173fdf4dba1dc0_x_Thumbnail800.jpeg

Machine learning menjadi topik yang begitu hangat diperbincangkan dengan berkembangnya era digital. Keunggulannya dalam mengoptimalkan bisnis suatu perusahaan membuatnya banyak dipelajari. Salah satu keunggulannya adalah memahami kebutuhan customer sehingga dapat digunakan untuk optimalisasi customer service. Semakin baik customer service perusahaan, juga akan berdampak dengan pertumbuhan bisnis yang semakin optimal.


Contoh penggunaan machine learning pada customer service cukup beragam. Di antaranya chatbot, analisis sentimen, dan rekomendasi produk. Seberapa pentingkah kehadiran machine learning dalam optimalisasi customer service? Mungkingkah ada tantangan di masa mendatang berkaitan dengan ini? Yuk segera simak penjelasannya!


1. Pengenalan Machine Learning

Machine learning merupakan salah satu inovasi di bidang ilmu komputer yang memungkinkan mesin untuk dapat mempelajari suatu data sehingga menghasilkan informasi yang berguna. Machine learning menggunakan data-data tersebut untuk mengenali pola, trend, membuat prediksi, atau proses analisis lainnya. Bahkan ada jenis machine learning yang dapat secara mandiri melakukan tugas tersebut tanpa harus diawasi oleh manusia. Keunggulan inilah yang dimanfaatkan oleh perusahaan untuk memudahkan sistem kerja suatu bisnis. 


Machine learning terbagi menjadi tiga jenis yaitu supervised, unsupervised, dan reinforcement learning. 

  • Supervised learning. Machine learning jenis ini memanfaatkan data yang sudah dilabeli untuk melakukan prediksi pada data baru tanpa label. Misalnya pada kasus spam email. Machine learning akan mempelajari ciri dari email yang sudah berlabel spam atau bukan. Sehingga informasi ini dapat digunakan untuk melabeli email baru yang masuk.

  • Unsupervised learning. Jenis ini tidak membutuhkan data berlabel untuk bisa menemukan pola data baru. Machine learning hanya diberi data mentah yang kemudian secara mandiri mempelajari data tersebut agar dapat diketahui pola atau strukturnya. Contoh penggunaannya terdapat segmentasi pelanggan.

  • Reinforcement learning. Jenis ini mirip dengan proses pembelajaran trial and error. Machine learning akan mempelajari data melalui transaksi yang ada di lingkungannya. Contohnya terdapat pada kasus permainan video yang perlu mencoba berbagai strategi untuk mencapai tujuan. Misalkan untuk mendapatkan skor tertinggi.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Mengapa Optimalisasi Customer Service Penting?

Tidak dipungkiri, customer merupakan faktor utama dari pertumbuhan bisnis suatu perusahaan. Inilah dasar dari pentingnya optimalisasi customer service. Terlebih dengan kondisi persaingan yang semakin ketat, maka dibutuhkan strategi yang tepat sasaran dan sesuai dengan kebutuhan customer. Kualitas customer service yang baik akan mempertahankan loyalitas, memberikan pengalaman penggunaan jasa atau pembelian produk yang positif, dan tentunya membangun citra yang baik bagi perusahaan.


Dengan perkembangan digital saat ini, optimalisasi customer service juga penting untuk memenuhi kebutuhan customer yang semakin kompleks dan beragam. Tentunya customer tidak hanya mengharapkan layanan yang cepat dan efisien, tetapi juga ingin merasa diperhatikan sebagai individu. Inilah pentingnya menjaga hubungan baik dengan customer dengan memperhatikan personalisasi, feedback, respon, dan kesediaan waktu untuk memenuhi kebutuhan customer. Memahami kebutuhan tersebut, tentu dibutuhkan alat yang efisien agar optimalisasi customer service berjalan dengan baik. Inilah salah satu peran machine learning yang akan dijelaskan lebih detail di bagian pembahasan selanjutnya. 


3. Penggunaan Machine Learning pada Customer Service

Salah satu penggunaan machine learning pada customer service adalah chatbot. Chatbot adalah program yang dihasilkan oleh machine learning dengan tujuan melayani customer melalui teks atau pesan suara. Inovasi ini membantu efisiensi proses customer service dengan mengurangi waktu tunggu yang dibutuhkan untuk merespons kebutuhan customer. Bahkan chatbot bisa digunakan secara real-time. Selain itu, chatbot juga bisa digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan sederhana yang sering dialami oleh customer tanpa harus melibatkan agen secara langsung. 


Bentuk penggunaan machine learning lainnya pada customer service adalah analisis sentimen. Dengan menggunakan algoritma machine learning, perusahaan dapat melakukan analisis sentimen melalui media sosial atau platform online lainnya. Melalui hasil analisis tersebut, perusahaan menjadi tahu feedback atau kebutuhan customer dengan lebih tepat. Machine learning juga dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi produk sesuai profil customer. Data ini bisa dipelajari dari histori transaksi yang pernah dilakukan. Dengan demikian, customer mendapatkan referensi yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan minatnya. Kehadiran dan penggunaan machine learning sangat membantu pada optimalisasi customer service. Dengan penggunaan yang tepat, tentu akan membantu meningkatkan bisnis secara signifikan.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


4. Tantangan yang Dihadapi di Masa Depan

Meski dapat membantu optimalisasi customer service, tentu akan ada beberapa tantangan yang akan dihadapi di masa depan dalam pemanfaatan machine learning. Berikut tantangan yang perlu diperhatikan dan disiapkan solusinya.

  • Privasi dan keamanan data. Machine learning dapat bekerja dengan mempelajari data. Sehingga bukan hal yang tidak mungkin jika tidak dikelola dengan baik, maka terdapat kebocoran privasi dan keamanan data. Ini tentu akan berdampak pada kepercayaan customer terhadap perusahaan.

  • Semakin meningkatnya personalisasi dan responsivitas. Kebutuhan personalisasi yang semakin kompleks dan beragam tentu akan membuat perusahaan kehilangan fokus bisnisnya. Sehingga penting untuk memiliki batasan terhadap pengembangan produk agar tetap sesuai dengan nilai-nilai perusahaan.

  • Kompleksitas. Semakin kompleksnya layanan dan produk yang ditawarkan perusahaan akan membutuhkan machine learning yang juga semakin canggih. Oleh karena itu, perusahaan perlu terus meningkatkan kemampuan machine learning yang kemungkinan juga membutuhkan pemahaman dan biaya yang lebih.

Ternyata machine learning memiliki peranan penting dalam optimalisasi customer service. Dengan pemanfaatan yang bijak, tentu kehadirannya akan sangat membantu bisnis. Tapi, itu hanya bagian kecil dari pentingnya machine learning bagi perusahaan loh. Ada banyak lagi penerapannya bahkan dapat meningkatkan pendapatan bagi perusahaan! Ingin terjun secara langsung sebagai praktisi data yang bisa mengaplikasikan machine learning? Kalian juga ingin secara langsung berkontribusi untuk kemajuan perusahaan tempat kalian bekerja? Nah, sudah saatnya untuk mempersiapkan diri. DQLab hadir untuk membantu kalian belajar agar menjadi praktisi data yang profesional. 


Kalian yang tidak memiliki latar belakang IT pun bisa mendalami ilmu tersebut. DQLab menjadi solusi belajar yang tepat bagi kalian. Yuk, gabung di DQLab.id! Sahabat DQ akan belajar machine learning dari dasar sehingga talenta data dari non IT pun dapat mempelajari dan menguasainya. Dengan mentor data dan pembelajaran terstruktur akan lebih memudahkan pemula meningkatkan skill machine learning yang berdampak di industri. Segera Sign Up dan nikmati proses belajar yang mudah dan menyenangkan!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login