Tingkatkan Adopsi Bisnis Inteligensi & Analitik dengan Chatbot Cerdas

Chatbot menawarkan cara yang bagus bagi organisasi untuk meningkatkan bisnis inteligensi dan analitik data mereka.

Seorang merchandiser pakaian renang untuk ritel raya populer sedang bepergian ke rapat perencanaan penjualan dan operasional Seninnya. Tepat sebelum berhentinya, Slack memberitahunya bahwa showroom brand Oxford Circus berisiko kehabisan stok garis pakaian renang terpopuler di Juli — tepat sebelum liburan sekolah musim panas. Ia segera mengirim email ke suppliernya di Indonesia untuk memeriksa ketersediaan sebelum rapatnya.

Siapa yang mengirim pesan Slack tersebut kepada merchandiser? Bukan seorang 'siapa' melainkan 'apa'. Peringatan inventarisnya dikirim oleh chatbot — agen AI yang sekarang umum di situs web konsumen sebagai cara untuk mengotomatisasi aspek penjualan dan layanan pelanggan. Chatbot sekarang bergerak ke tempat kerja modern untuk membuat 'mil terakhir analitik' lebih cepat, lebih mudah dan lebih berharga bagi pengguna bisnis sehari-hari. Mereka melakukan ini sebagian dengan meningkatkan data fluency orang, memungkinkan mereka untuk menyatakan ide tentang data menggunakan bahasa bersama. Pekerja yang data fluent dapat mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti karena mereka memahami cara menginterpretasikannya, mengetahui data apa yang ada dan tidak, serta cara menggunakannya dengan tepat.

Mengapa 'mil terakhir analitik' penting? Ini adalah domain pengguna bisnis, dan di mana adopsi biasanya menurun. Meskipun visualisasi data dalam bisnis inteligensi (BI) dan perangkat lunak analitik telah sangat membaik dalam satu dekade terakhir, adopsi masih terlalu rendah — hanya 32% menurut survei terakhir Gartner. Jika perusahaan serius tentang menjadi berbasis data, mereka membutuhkan lebih dari sekadar candy mata. Orang bisnis membutuhkan wawasan data yang tepat waktu, relevan dan dapat ditindaklanjuti untuk berhasil dalam peran mereka. Chatbot membantu untuk memenuhi semua poin ini — berikut caranya:

1. Push notifications dan discovery

Kita baru pada tahap di mana sistem yang didorong AI dapat mendeteksi perubahan, anomali dan outlier dalam kumpulan data, lalu menggunakan chatbot untuk mendorong informasi yang relevan ke pengguna berdasarkan peran, minat dan preferensi mereka. Di masa depan, ini akan menjadi lebih canggih, tidak hanya mendorong informasi tentang data yang berubah, tetapi juga menambahkan wawasan ke data tersebut. Dalam sistem lama pengguna perlu IT untuk menetapkan aturan secara manual jika mereka ingin diberitahu tentang perubahan kritis pada data. Ini tidak hanya proses yang lambat dan kaku, tetapi Anda juga perlu tahu apa yang Anda cari. Ini mengecualikan mayoritas skenario data yang tidak dapat diprediksi pengguna sebelumnya.

2. Integrasi pesan

Setiap hari lebih banyak pekerja terhubung melalui platform pesan seperti Slack dan Microsoft Teams. Menurut penelitian terbaru dari Spiceworks, 21% bisnis menggunakan Microsoft Teams dan 15% bisnis menggunakan Slack. Saat IPO Slack yang akan datang terjadi, kita dapat mengharapkan adopsi perusahaan yang lebih meluas.

Mengapa ini penting? Seperti dalam contoh pembuka saya, perangkat lunak analitik dapat menggunakan chatbot untuk menyampaikan informasi data melalui platform pesan ke perangkat desktop dan mobile. Tim penjualan dan pemasaran kami sendiri mendapatkan pemberitahuan dari chatbot tentang perubahan data di Salesforce melalui channel Slack mereka. Percakapan data terjadi jauh lebih banyak saat ini di lingkungan ini daripada yang pernah terjadi di komunitas pengguna analis yang relatif lebih kecil.

3. Conversational analytics

Di sinilah hal-hal mulai menjadi benar-benar menarik. Dengan conversational analytics, pengguna berinteraksi melalui pesan atau suara dengan chatbot. Pada dasarnya ini tentang dapat memiliki percakapan dengan data Anda, kapan saja di mana saja. Katakanlah perencana barang kami ingin mengetahui lebih banyak tentang mengapa garis pakaian renang tertentu sedang menurun stoknya. Dia dapat menanyakan kepada chatbot mengapa itu terjadi dan apa driver di balik tren tersebut. Kemampuan untuk dapat berbicara bebas dengan bot menggunakan bahasa alami sebenarnya adalah masa depan analitik di tempat kerja.

Chatbot adalah messenger data yang ideal

Saya akan menjadi yang pertama mengakui bahwa chatbot tidak selalu populer pada awalnya. Misalnya, Facebook harus menurunkan skala chatbotnya setelah 70% interaksinya gagal karena kesulitan komunikasi. Beberapa konsumen merasa sedikit mengerikan ketika mereka pergi ke situs web dan chatbot penjualan muncul. Namun, dalam skenario dukungan pelanggan, chatbot semakin populer. Ini sangat benar ketika seseorang hanya membutuhkan jawaban sederhana dan spesifik atas pertanyaan seperti “kode Wi-Fi untuk router saya?”

Demikian pula, chatbot adalah messenger yang ideal untuk informasi data di organisasi yang mencoba meningkatkan literasi data pengguna bisnis mereka. Pertanyaan data adalah 100% deterministik — hanya ada satu jawaban yang benar. Ini berarti tidak ada ekspektasi bahwa chatbot memiliki tingkat ambigu bahasa manusia dan sintaks sempurna, yang mungkin diharapkan dalam percakapan penjualan yang lebih personal. Setelah orang melewati ketidaknyamanan awal berbicara dengan mesin, mereka mulai merasa nyaman untuk bertanya tentang data dengan keyakinan bahwa mereka tidak akan dihakimi atau digeser dengan cepat oleh pakar data yang tidak sabar.

Akhirnya chatbot populer di kalangan millennials, untuk mereka pesan adalah hal yang alami. Penelitian oleh mobile marketer 3C Interactive mengungkapkan bahwa 40% millennials mengatakan mereka berinteraksi dengan bot setiap hari, dan angka itu terus tren ke atas. Chatbot memberikan gratifikasi instan yang diharapkan millennials dari tumbuh bersama search engine. Ini penting karena millennials akan segera menjadi demografi usia terbesar dalam tenaga kerja global, lebih banyak strategi TI korporat mencari teknologi yang dirancang untuk menarik dan mempertahankan talenta muda.

Jika Anda serius tentang menjadi organisasi berbasis data, chatbot menawarkan potensi besar untuk meningkatkan BI dan analitik. Tidak hanya chatbot dapat membantu meningkatkan tingkat adopsi, tetapi mereka dapat membantu semua orang Anda menjadi lebih literasi data dan membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas.