Setelah situs web kecantikan independen di Asia Tenggara mengimplementasikan layanan pelanggan berbasis AI secara privat, tingkat konversi pertanyaan pelanggan (inquiry conversion rate) meningkat sebesar 27% pada kuartal kedua (Q2).

Bulan lalu, saya membantu tim dari Singapura yang bergerak di bidang penjualan produk kecantikan secara langsung ke konsumen (DTC) untuk menyelesaikan masalah yang muncul. Mereka adalah tim kecil yang terdiri dari 5 orang, dan sebelumnya menggunakan layanan pelanggan AI berbasis SaaS dari pihak ketiga. Selama periode promosi, separuh dari pertanyaan dari pengguna mengenai penyesuaian produk dengan jenis kulit membutuhkan waktu lebih dari 30 detik untuk mendapatkan tanggapan. Pada hari promosi terburuk, sistem tersebut benar-benar down selama 40 menit, dan akibatnya hampir satu perlima dari total pesanan hilang.

Pahami dulu: Apa sebenarnya yang dimaksud dengan deployment yang bersifat privat (private deployment)?

Jangan biarkan istilah-istilah tersebut membingungkan Anda; intinya adalah menginstal semua perangkat lunak, model, dan data yang Anda butuhkan di server Anda sendiri atau di instance cloud khusus Anda, sehingga Anda tidak perlu berbagi sumber daya publik dengan pengguna lain. Untuk model layanan pelanggan yang kami deploy kali ini, kuota komputasi khususnya telah disesuaikan agar dapat menangani hingga 1200 permintaan konsultasi secara bersamaan, sehingga Anda tidak perlu bersaing dengan ratusan bisnis lain untuk mendapatkan akses ke sumber daya komputasi publik.

Tiga keuntungan berupa uang tunai

Setelah kami meluncurkan produk, kami menganalisis data selama 30 hari, dan inilah tiga perubahan yang paling mencolok:

• Pertama-tama, kecepatan respons meningkat secara langsung sebesar 6 kali, dengan 90% pertanyaan mendapatkan jawaban dalam waktu 1 detik.Tingkat konversi penawaran langsung meningkat sebesar 27%.Masalah di mana banyak pengguna tidak sabar menunggu balasan dan langsung menutup halaman sudah hampir tidak terjadi lagi.
• Selanjutnya, semua data tetap berada di tangan kita sendiri; informasi seperti jenis kulit pengguna, riwayat alergi, dan preferensi mereka tidak akan masuk ke dalam basis data publik penyedia layanan. Dengan demikian, kita tidak perlu khawatir pesaing menggunakan data dari penyedia layanan untuk membuat profil pengguna kita. Hal ini juga sepenuhnya sesuai dengan persyaratan kompatibilitas data PDPA di Asia Tenggara.
• Akhirnya, biayanya malah turun. Sebelumnya, biaya dikenakan berdasarkan jumlah pertanyaan; pada bulan promosi besar, biaya layanan melonjak hingga tiga kali lipat dari biasanya. Sekarang, dengan menggunakan layanan server cloud tahunan ditambah biaya lisensi model, kita bisa menghemat biaya SaaS hampir sebanyak empat bulan dalam setahun.

Jangan terburu-buru naik mobil, lihat dulu apakah kamu tahu cara menghindari kesalahan-kesalahan umum yang sering terjadi.

Ketika kami melakukan proses deployment, kami juga menemukan dua masalah yang tidak terlalu besar namun cukup mengganggu. Jika Anda ingin mencobanya, Anda bisa menghindarinya terlebih dahulu:

Yang pertama adalah proses adaptasi awal yang membutuhkan waktu. Naskah percakapan layanan pelanggan dari SaaS sebelumnya tidak bisa langsung digunakan, sehingga kami menghabiskan satu minggu untuk menyesuaikan data pertanyaan dan keluhan pengguna selama dua tahun terakhir agar tingkat akurasi respons menjadi lebih baik daripada sistem SaaS sebelumnya. Tidak bisa hanya dengan mengklik tombol saja sistem tersebut langsung bisa digunakan.

Yang kedua adalah perlu ada seseorang yang secara rutin melakukan pemeliharaan, sehingga tidak perlu merekrut staf khusus untuk operasional dan pemeliharaan sistem. Insinyur backend mereka hanya perlu meluangkan waktu 1 jam setiap minggu untuk memeriksa sistem pemantauan dan memperbarui kumpulan kalimat (script) yang digunakan. Jika dalam tim tidak ada seorang pun yang mengerti tentang server, malah lebih mudah terjadi masalah.

Siapa yang seharusnya menggunakannya? Siapa yang sama sekali tidak perlu menyentuhnya?

Berikan batasan yang jelas kepada mereka, dan jangan ikuti arus yang ada:

Yang perlu digunakan: Pertama, jika Anda memiliki kebutuhan akan keamanan data yang sangat tinggi, seperti dalam transaksi pembayaran lintas negara atau konsultasi medis; kedua, jika terdapat fluktuasi lalu lintas yang signifikan selama periode promosi, terutama untuk situs web mandiri atau perdagangan elektronik lintas negara, di mana layanan SaaS publik sering kali mengalami kendala karena batasan kapasitas; atau ketiga, jika daerah tempat Anda berada memiliki persyaratan hukum yang ketat terkait pengiriman data pengguna ke luar negeri. Jika Anda memenuhi salah satu dari kriteria ini, maka Anda bisa mempertimbangkan penggunaan layanan tersebut.

Yang tidak seharusnya digunakan: Tim kami hanya terdiri dari dua atau tiga orang saja, dan tidak ada yang mengerti teknologi. Volume bisnis kami juga stabil; menggunakan SaaS tidak pernah menimbulkan masalah. Jangan repot-repot mencoba hal-hal yang disebut “canggih secara teknis” hanya untuk hal tersebut, itu hanya pemborosan uang.

Tips Praktis untuk Pemula Pertama Kali

Jika Anda memenuhi kriteria adaptasi di atas, saat pertama kali melakukannya, jangan langsung melakukan perubahan secara menyeluruh:

Pertama-tama, alihkan 20% dari lalu lintas data ke sistem tersebut untuk diuji selama dua minggu. Periksa kecepatan respons, tingkat akurasi jawaban, dan biayanya untuk memastikan semuanya sesuai dengan harapan Anda. Jika semuanya baik-baik saja, barulah lakukan migrasi penuh. Tidak perlu langsung membeli server dengan harga terbaik; cukup siapkan server dengan kapasitas 1,5 kali dari lalu lintas puncak Anda biasanya. Jika kapasitas tersebut tidak cukup di kemudian hari, Anda bisa memperluasnya, dan tidak akan terlalu banyak uang yang terbuang.

Beberapa pertanyaan yang kemungkinan besar akan Anda ajukan:

“Apakah tim kecil juga bisa melakukannya?” Tim yang kami bantu hanya memiliki satu pengembang backend, dan mereka bekerja sama dengan kami selama 3 hari untuk menyelesaikan proses deployment. Ternyata hambatannya tidak sebesar yang Anda kira.

“Apakah akan jauh lebih merepotkan daripada SaaS?” Setelah proses debugging awal selesai, volume pekerjaan pemeliharaan selanjutnya bisa diabaikan. Kami telah menggunakannya selama dua bulan, dan selain mengubah satu kali kumpulan kalimat (script), tidak ada masalah yang muncul.

“Apakah keamanan data benar-benar lebih baik daripada menggunakan layanan SaaS?” Selama Anda menggunakan penyedia layanan yang serius dalam hal privatisasi, data tidak akan pernah keluar dari server Anda, sehingga jauh lebih aman dibandingkan jika data disimpan di kolam data milik penyedia layanan publik.