Apa itu Chatbot Flow Decision Tree-Based

Sociomile


Penulis : Administrator - Jumat, 07 Juli 2023
Ket. Foto: Ilustrasi - Chatbot. Shutterstock
Ket. Foto: Ilustrasi - Chatbot. Shutterstock

"Chatbot flow decision tree-Based adalah pendekatan dalam merancang alur percakapan chatbot yang didasarkan pada pohon keputusan."

Dalam masa teknologi yang semakin berkembang ini, chatbot telah menjadi salah satu alat yang populer untuk meningkatkan interaksi dengan pengguna dan memberikan dukungan pelanggan yang efisien dalam bisnis. Salah satu jenis pendekatan yang digunakan dalam merancang alur percakapan chatbot adalah chatbot flow decision tree-based. Dengan menggunakan pendekatan ini, chatbot dapat mengikuti alur percakapan yang terstruktur berdasarkan keputusan dan pertanyaan yang diajukan kepada pengguna. Penggunaan chatbot flow decision tree-based juga memudahkan pengguna, karena chatbot sepenuhnya dalam kendali pemilik.

Apa Itu Chatbot Flow Decision Tree-Based?

Chatbot flow decision tree-based adalah pendekatan dalam merancang alur percakapan chatbot yang didasarkan pada pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan struktur berhirarki yang terdiri dari simpul-simpul yang mewakili keputusan yang diambil berdasarkan jawaban pengguna. Setiap simpul dalam pohon keputusan memiliki pertanyaan dan opsi jawaban yang berbeda, yang mengarahkan chatbot ke simpul berikutnya. Dengan demikian, chatbot dapat mengikuti alur percakapan yang terstruktur dan memberikan respons yang sesuai dengan pertanyaan dan jawaban pengguna.

Contoh pohon keputusan dalam Chatbot Flow Decision Tree-Based

Simpul Awal: Apa yang bisa saya bantu?

- Opsi 1: Informasi Produk

  - Pertanyaan: Apa jenis produk yang Anda cari?

    - Opsi Jawaban: A. Elektronik, B. Pakaian, C. Kosmetik

- Opsi 2: Bantuan Pembayaran

  - Pertanyaan: Apakah Anda memiliki masalah dengan pembayaran?

    - Opsi Jawaban: A. Ya, B. Tidak

Dalam contoh di atas, pohon keputusan dimulai dengan pertanyaan awal "Apa yang bisa saya bantu?" yang memberikan opsi kepada pengguna. Setiap opsi jawaban akan mengarahkan chatbot ke pertanyaan berikutnya dan seterusnya, membentuk alur percakapan yang terstruktur.

Baca juga: Mengenal Chatbot dari Fungsi dan Cara Kerjanya

Penggunaan Chatbot Flow Decision Tree-Based

Chatbot flow decision tree-based sering digunakan di berbagai jenis bisnis yang memiliki kebutuhan untuk memberikan dukungan pelanggan yang terstruktur dan efisien. Beberapa bisnis yang sering mengadopsi pendekatan ini meliputi.

  • E-commerce

Dalam industri e-commerce, chatbot dapat digunakan untuk memberikan informasi produk kepada pengguna, membantu dalam proses pembelian, atau menangani pertanyaan umum tentang kebijakan pengiriman, pengembalian, dan pembayaran.

  • Layanan Pelanggan

Chatbot flow decision tree-based sangat berguna dalam meningkatkan layanan pelanggan dengan memberikan respons cepat dan terarah terhadap pertanyaan atau keluhan pengguna. Chatbot dapat memberikan informasi yang relevan berdasarkan pertanyaan yang diajukan dan mengarahkan pengguna ke departemen yang tepat jika dibutuhkan.

  • Industri Kesehatan

Dalam industri kesehatan, chatbot dapat digunakan untuk memberikan informasi tentang penyakit umum, jadwal praktik dokter, atau membantu pengguna dalam memilih jenis layanan kesehatan yang tepat berdasarkan gejala yang dialami.

Alur Kerja Chatbot Flow Decision Tree-Based

Berikut adalah alur kerja umum dari Chatbot Flow Decision Tree-Based

  • Identifikasi Pertanyaan Awal

Chatbot memulai percakapan dengan mengajukan pertanyaan awal kepada pengguna untuk mengidentifikasi kebutuhan atau masalah yang mereka hadapi.

  • Opsi Jawaban

Berdasarkan pertanyaan awal, chatbot memberikan beberapa opsi jawaban kepada pengguna untuk memilih.

  • Keputusan Berdasarkan Jawaban

Setelah pengguna memilih opsi jawaban, chatbot mengambil keputusan berdasarkan jawaban yang diberikan. Keputusan ini mengarahkan chatbot ke pertanyaan atau informasi selanjutnya yang sesuai.

  • Pertanyaan Selanjutnya

Chatbot mengajukan pertanyaan berikutnya berdasarkan keputusan yang diambil sebelumnya. Pertanyaan ini membantu chatbot memahami lebih lanjut kebutuhan atau masalah pengguna.

  • Penyelesaian atau Rute Alternatif

Berdasarkan jawaban pengguna terakhir, chatbot dapat memberikan respons yang sesuai atau mengarahkan pengguna ke rute alternatif jika diperlukan.

  • Akhir Percakapan

Percakapan berakhir ketika tujuan pengguna tercapai atau masalah pengguna telah diselesaikan.

Contoh Alur Kerja Chatbot Flow Decision Tree-Based

Chatbot: Selamat datang di layanan pelanggan kami! Apa yang bisa saya bantu?

Pengguna: Saya ingin informasi tentang produk A.

Chatbot: Tentu! Apakah Anda ingin mengetahui spesifikasi teknis atau informasi harga?

Pengguna: Saya ingin mengetahui informasi harga.

Chatbot: Harga produk A adalah $100. Apakah Anda memiliki pertanyaan lain?

Pengguna: Tidak, terima kasih.

Chatbot: Baik, jika Anda memiliki pertanyaan lain, jangan ragu untuk menghubungi kami kembali. Selamat hari!

Dalam contoh di atas, chatbot mengikuti alur percakapan yang terstruktur berdasarkan keputusan yang diambil berdasarkan jawaban pengguna. Setiap keputusan membawa chatbot ke pertanyaan atau informasi selanjutnya yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Baca juga: Tingkatkan Survei Produk Lebih Praktis dengan Chatbot

Kelebihan Chatbot Flow Decision Tree-Based

Pendekatan Chatbot Flow Decision Tree-Based memiliki beberapa kelebihan yang membuatnya populer dalam pengembangan chatbot, antara lain.

  • Terstruktur dan Terarah

Alur percakapan yang didasarkan pada pohon keputusan memberikan struktur yang teratur dan terarah dalam interaksi dengan pengguna. Pengguna akan diberikan pertanyaan yang relevan dan opsi jawaban yang sesuai, menghindari kebingungan atau percakapan yang tidak terarah.

  • Pengalaman Pengguna yang Konsisten

Dalam chatbot flow decision tree-based, respons chatbot didasarkan pada keputusan yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini menghasilkan pengalaman pengguna yang konsisten, di mana setiap pengguna akan mendapatkan informasi yang sama untuk pertanyaan yang sama.

  • Mudah Dikembangkan dan Dimodifikasi

Dengan menggunakan struktur pohon keputusan, pengembangan dan modifikasi alur percakapan chatbot menjadi lebih mudah. Penambahan atau perubahan pertanyaan, opsi jawaban, atau keputusan dapat dilakukan dengan relatif cepat dan tanpa mengganggu keseluruhan sistem.

  • Meningkatkan Efisiensi

Dengan mengikuti alur yang terstruktur, chatbot dapat memberikan respons yang cepat dan tepat sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal ini meningkatkan efisiensi dalam memberikan informasi atau menyelesaikan masalah pengguna.

Rekomendasi Chatbot Terbaik

Chatbot Flow Decision Tree-Based adalah pendekatan yang efisien dalam merancang alur percakapan chatbot. Dengan mengikuti struktur pohon keputusan, chatbot dapat memberikan pengalaman interaktif yang terarah, konsisten, dan efisien bagi pengguna. Pendekatan ini sering digunakan dalam berbagai jenis bisnis untuk meningkatkan dukungan pelanggan, memberikan informasi produk, atau mengelola pertanyaan umum. 

Dengan kelebihannya yang mencakup struktur terstruktur, kemudahan pengembangan, dan lainnya, chatbot flow decision tree-based merupakan pilihan yang baik dalam membangun chatbot yang efektif dan dapat diandalkan. Salah satu penyedia chatbot yang dapat dikustomisasi sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda adalah chatbot dari Ivosights. Ivosights sebagai perusahaan telekomunikasi dan informasi juga menyediakan chatbot berbasis AI. Tak hanya itu, masih banyak lagi produk dari Ivosights, bahkan Anda juga bisa mencoba demonya. Jika Anda tertarik atau memiliki pertanyaan lebih lanjut, Anda dapat menghubungi tim Ivosights segera!

Bagikan

Saatnya Meningkatkan Layanan Interaksi Pelanggan Bersama Ivosights!

Hubungi Kami