top of page

Bagaimana NLP dalam BI Mendorong Conversational AI: Rahasia Walmart untuk Layanan Pelanggan Superior



Pada sebagian besar sistem BI, data diakses dengan cara tradisional: masuk ke dalam aplikasi, membuat laporan yang diperlukan, dan menyaring informasi melalui dasbor. Namun proses yang sering kali panjang ini membutuhkan kemahiran teknis. Hal itu berarti tingkat adopsi yang lebih rendah. Itulah mengapa perusahaan sering kali menggunakan jasa data scientist dan analis data untuk mengekstrak informasi dari sistem BI mereka. Namun, para manajer juga mencari adopsi yang lebih luas di dalam organisasi. Semakin banyak perusahaan global sekarang mengadopsi chatbot business intelligence berbasis NLP yang dapat memahami bahasa alami dan melakukan tugas-tugas kompleks yang terkait dengan BI. 

Natural Language Processing (NLP) dalam Business Intelligence (BI) mengacu pada penggunaan algoritme pembelajaran mesin dan linguistik komputasi untuk menganalisis dan menginterpretasikan data bahasa manusia untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. NLP melibatkan pemrosesan dan analisis data tekstual tidak terstruktur dalam jumlah besar, seperti umpan balik pelanggan, postingan media sosial, ulasan online, dan komunikasi internal, untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi penting lainnya yang dapat membantu organisasi meningkatkan operasi dan hasilnya.


NLP dalam BI biasanya melibatkan beberapa langkah utama, termasuk pengumpulan data, prapemrosesan teks (seperti tokenisasi, stemming, dan penandaan bagian dari ucapan), ekstraksi fitur, dan pemodelan. Algoritma NLP dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti analisis sentimen, pemodelan topik, pengenalan nama entitas, dan peringkasan teks.


Contoh Kasus: Walmart


Salah satu contoh perusahaan yang menggunakan Natural Language Processing (NLP) dalam proyek Business Intelligence (BI) mereka adalah organisasi yang berfokus pada layanan pelanggan, seperti Walmart Ask Sam.


Dengan memanfaatkan NLP dalam operasi bisnis mereka, Walmart dapat menganalisis interaksi pelanggan dengan tim dukungan mereka dan mendapatkan wawasan tentang kebutuhan dan preferensi pelanggan. Sebagai contoh:

  1. Dukungan pelanggan: Walmart menggunakan NLP untuk menganalisis umpan balik dan pertanyaan pelanggan di berbagai saluran, termasuk media sosial, email, dan ulasan online. Dengan menganalisis data ini, Walmart mendapatkan wawasan tentang sentimen, preferensi, dan titik sakit pelanggan, yang memungkinkan mereka untuk meningkatkan produk dan layanan mereka.

  2. Manajemen inventaris: Walmart menggunakan NLP untuk menganalisis pola pembelian pelanggan dan memprediksi permintaan produk di masa depan. Hal ini memungkinkan Walmart untuk mengoptimalkan tingkat inventaris mereka dan memastikan bahwa produk populer selalu tersedia.

  3. Pengkategorian produk: Walmart menggunakan NLP untuk mengkategorikan produk secara otomatis di situs web dan aplikasi seluler mereka. Dengan menganalisis deskripsi teks produk, algoritme NLP dapat secara akurat mengkategorikan produk ke dalam kategori yang sesuai, sehingga memudahkan pelanggan untuk menemukan apa yang mereka cari.

  4. Optimalisasi harga: Walmart menggunakan NLP untuk menganalisis data harga pesaing dan menyesuaikan harga mereka sendiri. Hal ini memungkinkan Walmart untuk tetap kompetitif sambil memaksimalkan keuntungan mereka.

  5. Pengoptimalan pencarian: Walmart menggunakan NLP untuk meningkatkan kemampuan pencarian situs web dan aplikasi seluler mereka. Dengan menganalisis permintaan pencarian pelanggan dan deskripsi produk, algoritme NLP dapat memberikan hasil pencarian yang lebih akurat, sehingga memudahkan pelanggan untuk menemukan apa yang mereka cari.


Melihat lebih jauh tentang Walmart Ask Sam


Tren di kalangan pelanggan adalah beralih dari pengalaman kolaboratif ke pengalaman yang lebih otonom, dan AI sangat penting untuk memungkinkan mereka menawarkan pengalaman seperti itu kapan pun dan di mana pun. Sebagai hasilnya, Walmart telah membangun kemampuan AI conversational selama beberapa tahun terakhir.


Dengan menggunakan kemampuan Natural Language Understanding (NLU) dasar, sistem Walmart dapat dengan cepat mengidentifikasi kebutuhan dan konteks pelanggan sebelum melaksanakan tugas. Text to Shop memungkinkan pelanggan untuk mencari barang, menambah atau menghapus produk, menyusun ulang produk favorit mereka, dan menjadwalkan pengambilan atau pengantaran melalui percakapan teks singkat menggunakan platform AI Conversational yang sama dan model AI ritel yang mendukung Voice Order.


Asisten suara untuk rekan kerja di dalam toko, Ask Sam, memungkinkan pelanggan untuk mengakses peta toko, mencari harga, memeriksa pesan, dan banyak lagi dengan mengajukan pertanyaan secara lisan. Seiring dengan semakin lancarnya antarmuka toko dan semakin personal, conversational AI memainkan peran penting dalam meningkatkan pengalaman pelanggan dan rekanan di seluruh bisnis Walmart dengan jutaan produk dan 230 juta pelanggan yang berbelanja setiap minggunya.


Ask Sam juga telah terbukti membantu Walmart selama pandemi COVID-19, menyoroti panduan terbaru dan memberikan pengetahuan langsung ke ujung jari pengguna-tidak perlu mengetik. Dan ini akan semakin canggih seiring berjalannya waktu, dengan mengandalkan teknologi pembelajaran mesin dan tim insinyur untuk meningkatkan akurasi.

Untuk lapisan keamanan tambahan, Ask Sam memiliki fitur Tombol Peringatan Darurat, yang memberdayakan manajer untuk mengambil keputusan cepat dalam situasi yang penuh tekanan. Dengan menekan satu tombol, pemberitahuan darurat yang jelas dan instruktif akan dikirim ke semua karyawan, baik di dalam maupun di luar jam kerja. Hal ini dapat berarti dimulainya prosedur penguncian lokal, memindahkan karyawan dan pelanggan ke area yang aman di dalam toko, instruksi untuk mengevakuasi fasilitas, atau "semua aman" untuk melanjutkan aktivitas dan melapor ke giliran kerja seperti biasa.


Kesimpulan

Dengan memanfaatkan NLP dalam BI, organisasi dapat memperoleh wawasan berharga tentang kebutuhan dan preferensi pelanggan, mengidentifikasi tren dan peluang yang muncul, mengoptimalkan operasi mereka, dan meningkatkan kinerja mereka secara keseluruhan. Namun, tantangan utama masih ada untuk mengimplementasikan NLP di BI, salah satunya adalah bias terhadap kelompok atau demografi tertentu dapat ditemukan dalam model NLP. Tantangan lainnya adalah sistem NLP membutuhkan data dalam jumlah besar agar dapat berfungsi, mengumpulkan dan menggunakan data ini dapat menimbulkan masalah privasi yang serius. 


Model NLP juga dapat menjadi lebih kompleks, dan memahami bagaimana mereka sampai pada keputusan tertentu bisa menjadi sulit. Oleh karena itu, penting untuk fokus pada pembuatan model yang dapat dijelaskan, yaitu, membuatnya lebih mudah untuk memahami bagaimana model tersebut sampai pada keputusan tertentu.


Ingin membawa bisnis Anda ke level selanjutnya dengan keunggulan NLP? Kami siap membantu Anda! Hubungi kami sekarang!



Postingan Terakhir

Lihat Semua

Коментарі


bottom of page