- Chatbot seharusnya tidak dibatasi hanya untuk satu kasus penggunaan; nilai sebenarnya terletak pada memperluas otomatisasi ke berbagai departemen, memaksimalkan investasi awal.
- Penerapan hanyalah permulaan — bot harus terus dipantau, diuji, dan disempurnakan agar tetap efektif.
- Meski menggunakan bot berbasis LLM, desain percakapan khusus tetap penting untuk memberikan pengalaman pengguna yang sesuai dengan merek.
Kami telah membantu banyak bisnis menerapkan chatbot. Kami sudah melihat semuanya.
Jika dilakukan dengan benar, chatbot untuk perusahaan adalah salah satu inisiatif dengan ROI terbaik yang bisa diinvestasikan oleh perusahaan Anda. Namun, terlalu banyak perusahaan yang kurang pengalaman justru terjebak pada kesalahan yang sama saat menerapkan chatbot mereka.
Setelah bertahun-tahun dan ribuan penerapan chatbot, tim Customer Success kami mengumpulkan beberapa kesalahan paling umum yang sering dilakukan organisasi saat menggunakan chatbot.
Berikut beberapa kesalahan paling umum — dan mudah dihindari — yang sering dilakukan perusahaan saat menerapkan chatbot:
1. Terfokus hanya pada satu kasus penggunaan
Chatbot HR. Chatbot layanan pelanggan. Chatbot IT. Chatbot lead generation.
Sebagian besar inisiatif chatbot akan dimulai dengan satu kasus penggunaan. Tim Anda mencari tahu apa yang berhasil dan tidak, lalu menerapkannya. Itu sudah tepat — tapi setelah Anda menemukan formula sukses, jangan lupa untuk terus mengulanginya.
Selama inisiatif chatbot Anda tidak terbatas pada satu kasus penggunaan saja, Anda bisa menggunakan perangkat lunak yang sama untuk mengotomatisasi proses di berbagai departemen perusahaan.
Jika ingin mendapatkan ROI terbaik dari investasi chatbot Anda, teruslah ulangi prosesnya.
Mulai dengan chatbot FAQ untuk real estat lalu kembangkan menjadi chatbot untuk mendapatkan prospek. Atau mulai dengan chatbot e-commerce lalu buat bot pelatihan HR.
Banyaknya kasus penggunaan inilah yang membuat chatbot menjadi investasi yang hemat biaya — jangan abaikan potensi chatbot Anda.
2. Lupa menentukan KPI
Bagaimana Anda tahu chatbot Anda berhasil jika Anda tidak menentukan metrik untuk mengukurnya?
Saat merencanakan proyek, Anda perlu tahu apa yang ingin dicapai oleh bot Anda. Apakah bot ini akan mengurangi beban panggilan pada tim layanan pelanggan? Apakah bot ini akan mengumpulkan prospek dengan memberikan informasi industri?
KPI Anda harus:
- Angka yang konkret
- Didukung oleh data yang sudah ada
- Dapat diukur (dengan rencana siapa yang akan mengukur, bagaimana cara mengukurnya, dan kapan diukur)
Sebelum memulai proyek chatbot, Anda harus sudah menentukan KPI. KPI bisa saja berkembang, dan itu tidak masalah. Tapi perusahaan membutuhkan KPI untuk membangun dan mengukur keberhasilan chatbot dengan tepat.
3. Menyerahkan seluruh proyek chatbot ke intern
Mungkin ada beberapa intern musim panas yang antusias ingin menangani proyek chatbot sendirian, tapi kami harus bilang: ini proyek yang menantang.
Chatbot adalah proyek pengembangan, sama seperti perangkat lunak lainnya. Tidak ada solusi cepat copy-paste yang layak digunakan perusahaan sungguhan untuk penggunanya. Perusahaan membutuhkan karyawan tetap yang siap menjalankan proyek hingga selesai.
Tim Customer Success kami merekomendasikan agar proyek chatbot melibatkan 1-2 pengembang dan 1-2 karyawan dari sisi bisnis. Satu kelas coding yang Anda ambil di kampus mungkin belum cukup.
4. Tidak menyeimbangkan kebutuhan bisnis dan pengembang
Solusi seperti Langchain sangat cocok untuk pengembang. Tapi itu berarti anggota tim dari sisi bisnis biasanya tidak bisa berkolaborasi dalam penerapan.
Beberapa pesaing kami — kami tidak akan sebut nama — sangat cocok untuk pengambil keputusan bisnis. Tapi setelah diserahkan ke tim lain, pengembang mereka justru terbatasi oleh platform yang terbatas.
Chatbot adalah kolaborasi antara tim pengembang dan tim go-to-market. Penerapan yang sukses adalah hasil kerja sama keduanya. Pastikan rencana dan alat Anda cocok untuk kedua sisi.
5. Kurang pendanaan
“Saya ingin membuat chatbot dengan biaya $200.”
Jika Anda ingin chatbot yang benar-benar memberikan nilai, teruslah mencari. Kami ulangi lagi: chatbot adalah proyek pengembangan perangkat lunak yang nyata.
Harga proyek Anda akan bergantung pada cakupan, kebutuhan, dan tim pengembang Anda. Namun, bersiaplah bahwa chatbot kelas perusahaan akan jauh lebih mahal daripada $200.
Kabar baiknya, jika diterapkan dengan benar, Anda akan dengan mudah melihat biaya awal chatbot Anda kembali dalam bentuk ROI.
6. Menganggap proyek selesai setelah penerapan
Chatbot Anda sudah digunakan — proyek selesai, kan? Tentu saja tidak.
Banyak perusahaan menganggap chatbot sebagai proses sekali jalan. Mereka bayar, bangun, terapkan, lalu selesai. Tapi jika Anda ingin mendapatkan nilai nyata dari chatbot, penerapan hanyalah permulaan.
Chatbot harus dipantau. Peninjauan, umpan balik, penyesuaian, dan iterasi semuanya harus direncanakan sejak awal.
Siklus hidup perangkat lunak mencakup pengujian dan pemeliharaan berulang — termasuk untuk chatbot.
7. Tidak membangun proses baru
Chatbot harus dibuat untuk tujuan tertentu. Chatbot harus benar-benar terintegrasi dengan proses bisnis Anda — bukan sekadar proyek sampingan.
Jika Anda tidak membangun proses baru di sekitar chatbot, untuk apa dibuat? Anda tidak akan mendapatkan ROI sebesar yang bisa dicapai chatbot.
Di Botpress, chatbot kami adalah level pertama dukungan pelanggan. Apa pun pertanyaannya, semua dimulai dengan bot. Jika perlu, baru diteruskan ke manusia. Tapi jika chatbot kami dihilangkan, proses kami harus berubah — chatbot adalah bagian penting dari proses dukungan pelanggan pay-as-you-go kami.
Saat merencanakan proyek, pastikan jelas apa yang akan diotomatisasi oleh chatbot Anda dan proses baru apa yang akan dibawa.
8. Terlalu melebih-lebihkan saat presentasi ke manajemen
Mudah terbawa suasana saat mempresentasikan ke manajemen. Tapi melebih-lebihkan di awal justru bisa jadi bumerang di kemudian hari.
Misalnya, standar industri untuk tingkat pemahaman NLU biasanya sekitar 75-78%. Tapi jika seorang staf antusias menjanjikan tingkat pemahaman 95% ke atasannya demi persetujuan proyek, maka hasil 85% yang sebenarnya sudah sangat bagus pun akan dianggap gagal.
Berikan ekspektasi yang masuk akal. Setengah dari klien kami terlalu melebih-lebihkan di awal, yang akhirnya hanya membuat manajemen kecewa.
Dan jika Anda tidak yakin apa yang masuk akal, silakan tanya. Tim Customer Success kami selalu siap membantu klien untuk membahas ekspektasi yang realistis sebelum dipresentasikan ke pengambil keputusan.
9. Menyerahkan 100% desain percakapan ke LLM
“Bagian percakapan biar ChatGPT saja yang urus.”
Hanya karena proyek perusahaan Anda menggunakan mesin LLM, bukan berarti Anda bisa mengabaikan desain percakapan.
Meski platform chatbot yang baik akan memudahkan praktik percakapan terbaik, perusahaan tetap harus memperhatikan pengalaman pengguna yang unik.
Agen LLM dapat memberikan alur percakapan yang alami, tapi desain percakapan khusus tetap diperlukan untuk menyempurnakan pengalaman pengguna Anda. Hanya karena Anda menggunakan AI agentic bukan berarti bot Anda otomatis memenuhi standar komunikasi perusahaan Anda.
Tidak ada pengalaman desain percakapan di tim pengembang Anda? Tidak masalah. Kami punya kelas Botpress Academy tentang Desain Percakapan untuk pembuat bot pemula.
10. Tenggat waktu terlalu singkat
Seorang klien kami yang optimis pernah mengatakan kepada atasannya bahwa proyek chatbot besar mereka akan berjalan dalam waktu 2 minggu. Dan Anda tahu? Ia hampir berhasil.
Waktu standar untuk chatbot perusahaan — jika ingin dipercepat — adalah 1 bulan. Lebih singkat dari itu, Anda berisiko a) tidak memenuhi tenggat, atau b) menerapkan bot yang kurang baik.
Meski proses pembuatan tidak sampai sebulan, Anda harus menyediakan waktu ekstra untuk pengujian dan perbaikan struktur bot. Lebih baik punya waktu lebih daripada kekurangan waktu.
11. Berharap mendapat nilai lebih dari solusi no-code
Ada banyak platform chatbot di pasaran. Banyak juga yang mengklaim sebagai solusi ‘no-code’.
Tapi untuk menerapkan chatbot yang benar-benar bermanfaat, Anda tetap harus paham teknis. Siapa pun yang bilang sebaliknya, hanya ingin menjual solusi yang terbatas.
Tentu, Anda bisa menggunakan solusi tanpa kode untuk membuat bot FAQ. Namun, apa benar bot itu benar-benar memberikan nilai tambah bagi bisnis Anda?
Bot dengan ROI tinggi terintegrasi dengan sistem dan alur kerja harian perusahaan Anda. Membangun integrasi yang bermanfaat dan mulus dengan proses bisnis khusus perusahaan Anda akan – jangan khawatir – melibatkan sedikit pemrograman.
Solusi tanpa kode memang cocok untuk bot sederhana. Namun jika Anda ingin membangun bot kelas perusahaan yang memberikan hasil nyata, Anda perlu melibatkan tim pengembang Anda.
Tidak ada pengembang di tim Anda? Hubungi salah satu organisasi mitra kami – kami akan mencarikan ahli pembuat bot untuk Anda.
Ingin membangun bot? Lakukan dengan benar
Jika Anda ingin membangun dan menerapkan chatbot, lakukanlah dengan benar.
Jika dibangun dengan baik, chatbot bisa menjadi proyek dengan ROI tertinggi di perusahaan. Namun jika perusahaan Anda mengalami beberapa kesalahan umum berikut, proyek ini bisa menjadi pengalaman yang membuat frustrasi dan nilainya tidak jelas.
Selama 7 tahun terakhir, kami telah menerapkan chatbot di berbagai perusahaan. Kami tahu apa yang berhasil dan apa yang tidak.
Jika Anda ingin menerapkan chatbot bernilai tinggi, kami punya pengalaman untuk membantu Anda sukses.
Mulai bangun hari ini. Gratis.
FAQ
1. Alat atau platform apa yang terbaik untuk membangun chatbot kelas perusahaan?
Alat terbaik untuk membangun chatbot kelas perusahaan meliputi Botpress, Rasa, dan Tidio, karena menawarkan skalabilitas tinggi, kustomisasi lanjutan, integrasi dengan sistem perusahaan (seperti CRM atau ERP), serta fitur keamanan seperti kontrol akses berbasis peran.
2. Apakah saya perlu pengalaman sebelumnya di bidang AI atau machine learning untuk membangun chatbot?
Anda tidak perlu pengalaman sebelumnya di bidang AI atau machine learning untuk membangun chatbot, karena platform seperti Botpress dan Manychat sudah menangani model bahasa dan pelatihan di balik layar; namun, literasi teknis dasar akan membantu saat membangun logika atau integrasi yang kompleks.
3. Bagaimana cara membandingkan performa chatbot saya dengan standar industri?
Untuk membandingkan performa chatbot Anda, ukur KPI seperti akurasi NLU (biasanya 75–85% untuk bot yang terlatih baik), rata-rata waktu penanganan, tingkat penyelesaian tujuan, dan kepuasan pengguna, lalu bandingkan dengan tolok ukur yang dipublikasikan di sektor Anda.
4. Alat apa yang bisa saya gunakan untuk melacak dan menganalisis metrik performa chatbot?
Anda dapat menggunakan alat analitik seperti dasbor bawaan Botpress, Dashbot, Google Analytics (dengan pelacakan event khusus), atau Mixpanel untuk memantau metrik seperti retensi, tingkat fallback, sentimen, dan keberhasilan percakapan secara real time.
5. Bagaimana cara menulis prompt dan respons yang efektif untuk chatbot saya?
Untuk menulis prompt dan respons yang efektif pada chatbot Anda, gunakan bahasa yang alami dan ringkas sesuai gaya komunikasi merek Anda, serta susun jawaban agar memperjelas dan mengarahkan percakapan menuju penyelesaian.
.webp)
.webp)
