Analisis Sentimen Panggilan Pusat Kontak dengan ChatGPT

pibitek.biz -ChatGPT, sebuah LLM yang dikembangkan oleh OpenAI, telah mengubah cara banyak organisasi mendekati analisis sentimen. Teknologi canggih ini memungkinkan perusahaan untuk mengungkap wawasan berharga tentang emosi dan tingkat kepuasan pelanggan dari transkrip panggilan pusat kontak. Dengan kemampuan ChatGPT untuk memproses sejumlah besar data teks dan memahami nuansa bahasa manusia, organisasi dapat secara akurat menentukan apakah pelanggan merasa senang, frustrasi, atau berada di antara keduanya. Analisis sentimen panggilan pusat kontak merupakan proses memahami perasaan pelanggan selama percakapan mereka dengan tim layanan pelanggan.

Proses ini melibatkan pemeriksaan kata-kata yang diucapkan (dan terkadang cara mereka diucapkan) untuk menentukan apakah pelanggan bahagia, frustrasi, atau berada di antara keduanya. Dengan memahami sentimen pelanggan, perusahaan dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang kualitas layanan mereka, membuat penyesuaian untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, dan bahkan melatih staf mereka dengan lebih baik berdasarkan umpan balik yang sebenarnya. Penerapan AI dan machine learning (ML) dalam analisis sentimen panggilan pusat kontak bukanlah hal baru.

Teknologi ini telah mendukung analisis sentimen sejak lama sebelum ChatGPT menjadi terkenal. AI dan ML menggunakan teknologi seperti pengenalan ucapan otomatis (ASR) untuk mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi teks, dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis teks tersebut untuk mengidentifikasi perasaan dan sikap. Dari data ini, alat AI dapat mengungkap tren yang memberikan wawasan berharga tentang bagaimana perusahaan dapat melayani pelanggan mereka dengan lebih baik. Secara tradisional, alat AI ini hanya tersedia untuk organisasi besar karena biayanya dan waktu yang dibutuhkan untuk menerapkannya.

Namun, dengan munculnya ChatGPT dan LLM lainnya, lebih banyak perusahaan dapat mulai menggunakan alat AI untuk meningkatkan analisis sentimen panggilan pusat kontak. Dibandingkan dengan alat sebelumnya, ChatGPT memiliki kemampuan pemrosesan untuk menganalisis percakapan dalam skala yang jauh lebih besar dan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang nuansa. Ini berarti bahwa ChatGPT dapat menangkap petunjuk halus tentang kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan, bahkan ketika percakapan sangat kompleks.

ChatGPT dapat memahami bahasa dan konteks percakapan dengan lebih baik daripada alat tradisional. Hal ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam dan rinci tentang sentimen pelanggan. ChatGPT dapat mengidentifikasi emosi yang lebih kompleks, seperti kekecewaan, frustrasi, atau bahkan humor, yang tidak dapat dideteksi oleh alat tradisional. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, membuat keputusan yang lebih cerdas tentang bagaimana membantu mereka, berkomunikasi dengan mereka secara lebih pribadi, dan secara keseluruhan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Analisis sentimen panggilan pusat kontak, meskipun merupakan alat yang berharga, memiliki kekurangan. ChatGPT, meskipun telah berkembang pesat, masih belum sempurna dalam memahami konteks dan nuansa bahasa manusia. Alat tersebut dapat salah mengartikan nada atau emosi dalam percakapan tertentu, terutama jika percakapan tersebut mengandung bahasa gaul, slang, atau dialek. Perusahaan perlu memilih alat yang tepat berdasarkan kebutuhan khusus mereka. Perusahaan yang memiliki volume panggilan tinggi dan membutuhkan analisis real-time mungkin lebih menyukai software analisis sentimen panggilan pusat kontak yang didedikasikan.

Perusahaan yang memiliki volume panggilan lebih rendah dan menginginkan wawasan yang lebih mendalam tentang sentimen pelanggan mungkin merasa bahwa ChatGPT adalah pilihan yang lebih baik. Proses analisis sentimen panggilan pusat kontak menggunakan ChatGPT melibatkan beberapa langkah utama. Pertama, perusahaan perlu mentranskripsikan panggilan mereka. Transkripsi panggilan memungkinkan ChatGPT untuk memproses data teks dan menganalisis sentimen pelanggan dengan lebih akurat. Ada berbagai alat transkripsi otomatis yang tersedia, seperti Google Cloud Speech-to-Text atau Amazon Transcribe.

Perusahaan perlu memilih alat yang tepat berdasarkan kebutuhan spesifik mereka, seperti bahasa yang didukung, akurasi, dan biaya. Setelah panggilan ditranskripsi, langkah selanjutnya adalah membersihkan data. Pembersihan data melibatkan pemeriksaan transkripsi untuk memastikan bahwa mereka akurat, bebas dari kesalahan, dan diformat secara konsisten. Proses ini membantu meningkatkan akurasi analisis sentimen. Pembersihan data dapat melibatkan penghapusan kata-kata yang tidak perlu, memperbaiki kesalahan ejaan, dan menstandarisasi format teks.

Langkah selanjutnya adalah menandai data transkripsi. Anotasi memberikan konteks tambahan dan metadata untuk membantu alat AI seperti ChatGPT memahami nuansa setiap percakapan dengan lebih baik. Proses anotasi dapat dilakukan secara manual oleh peninjau manusia atau dengan menggunakan alat anotasi otomatis. Anotasi yang bermanfaat meliputi:

– Identifikasi topik:

Menentukan topik utama percakapan. Contohnya, "layanan pelanggan", "faktur", atau "pengembalian dana".

– Identifikasi entitas:

Mengidentifikasi nama, tempat, dan organisasi yang relevan dalam percakapan.

– Identifikasi sentimen:

Menandai sentimen keseluruhan percakapan, seperti positif, negatif, atau netral. Setelah data panggilan ditranskripsi, dibersihkan, dan diberi anotasi, perusahaan dapat mengintegrasikannya dengan ChatGPT untuk analisis sentimen.

Perusahaan dapat berinteraksi dengan ChatGPT secara terprogram melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) seperti API OpenAI. Pendekatan terprogram ini menawarkan lebih banyak fleksibilitas untuk menyesuaikan integrasi dan potensi kinerja yang lebih cepat. Namun, pendekatan ini membutuhkan beberapa keterampilan pemrograman.

Pilihan lainnya adalah menggunakan platform atau layanan pra-integrasi yang telah membangun model bahasa ChatGPT ke dalam softwarenya. Platform ini menyembunyikan detail teknis yang kompleks dari integrasi dengan ChatGPT di balik layar, memungkinkan perusahaan untuk mengakses kemampuannya melalui antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan. Platform ini kurang fleksibel daripada metode API, tetapi dapat mempermudah tim non-teknis untuk memanfaatkan pemahaman bahasa ChatGPT yang kuat tanpa pemrograman yang rumit.

Setelah data disiapkan dan integrasi selesai, perusahaan siap menggunakan ChatGPT untuk analisis sentimen skala besar pada transkrip panggilan mereka. Jalankan model pada seluruh kumpulan data percakapan yang ditranskripsi dan diberi anotasi untuk mengekstrak wawasan tentang tren sentimen pelanggan. Saat meninjau hasil analisis, carilah masalah atau titik sakit umum yang berdampak negatif pada sentimen. Sama pentingnya untuk mengidentifikasi jenis interaksi dan perilaku agen yang mengarah pada emosi pelanggan yang positif.

Gunakan praktik terbaik dalam pengambilan keputusan yang didorong data. Wawasan yang kamu ungkapkan kemudian harus menginformasikan tindakan dan strategi konkret. Ini dapat berarti memperbarui materi pelatihan untuk agen, menyempurnakan skrip dan prosedur panggilan, atau bahkan mengarahkan produk berdasarkan frustrasi pelanggan yang berulang. Menganalisis sentimen pelanggan secara berkala setelah membuat perbaikan dapat membantu mengkonfirmasi apakah perubahan tersebut memiliki efek positif yang diinginkan.

Penerapan ChatGPT dalam analisis sentimen panggilan pusat kontak membuka kemungkinan yang menarik bagi perusahaan untuk memahami dan melayani pelanggan mereka dengan lebih baik. Namun, ada beberapa pertimbangan penting yang perlu dipertimbangkan:

– Akurasi:

Meskipun ChatGPT mampu dalam memahami bahasa manusia, masih ada kemungkinan kesalahan dalam menafsirkan sentimen, terutama dalam percakapan yang kompleks atau yang mengandung bahasa gaul atau slang.

– Kebijakan privasi dan keamanan data:

Perusahaan perlu memastikan bahwa mereka mematuhi peraturan privasi dan keamanan data yang relevan saat menggunakan ChatGPT untuk menganalisis data panggilan pelanggan.

– Ketersediaan dan skalabilitas:

Penggunaan ChatGPT memerlukan akses ke sumber daya komputasi yang cukup untuk memproses data panggilan yang besar. Perusahaan perlu memastikan bahwa mereka memiliki infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung penerapan ChatGPT.

– Biaya:

ChatGPT dapat menjadi solusi yang mahal, terutama untuk perusahaan dengan volume panggilan tinggi. Perusahaan perlu mempertimbangkan biaya yang terkait dengan penggunaan ChatGPT dan membandingkannya dengan solusi alternatif.

– Pelatihan dan pengembangan:

ChatGPT membutuhkan pelatihan tambahan untuk memahami konteks dan nuansa spesifik panggilan pusat kontak.

Perusahaan perlu menginvestasikan waktu dan sumber daya untuk melatih model untuk mencapai akurasi optimal. Dengan memahami keterbatasan ini dan dengan perencanaan yang tepat, perusahaan dapat memanfaatkan potensi ChatGPT untuk meningkatkan analisis sentimen panggilan pusat kontak, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan operasi mereka secara keseluruhan. Meskipun ada sejumlah keunggulan yang ditawarkan ChatGPT dalam analisis sentimen panggilan pusat kontak, ada juga beberapa kekurangan.

ChatGPT tidak memiliki kemampuan untuk memahami konteks dan nuansa bahasa manusia seperti manusia. Model tersebut dapat salah mengartikan emosi atau nada, terutama dalam percakapan yang kompleks atau yang mengandung bahasa gaul. ChatGPT juga tidak dapat memahami humor atau sarkasme. Ini dapat menyebabkan kesalahan interpretasi sentimen, karena model tersebut mungkin tidak dapat membedakan antara pernyataan yang dimaksudkan untuk menjadi lucu dan pernyataan yang dimaksudkan untuk menjadi serius. Model tersebut juga tidak dapat mengingat percakapan sebelumnya, yang dapat menyebabkan analisis sentimen yang tidak akurat.

Secara keseluruhan, ChatGPT merupakan alat yang berharga untuk analisis sentimen panggilan pusat kontak. Namun, perusahaan perlu menyadari keterbatasan model tersebut dan mengambil langkah-langkah untuk menguranginya. Dengan melakukan hal ini, perusahaan dapat memanfaatkan potensi ChatGPT untuk meningkatkan layanan pelanggan mereka dan meningkatkan operasi mereka secara keseluruhan. ChatGPT telah menunjukkan potensi besar dalam analisis sentimen panggilan pusat kontak. Namun, perusahaan perlu memahami keterbatasan model tersebut dan menggunakannya dengan cermat.