"Ada tiga jenis chatbot flow builder, yaitu decision tree-based, pattern matching, dan contextual. Ketiganya memiliki kelebihan dan kegunaannya masing-masing"

Chatbot telah menjadi solusi yang populer dalam menyediakan layanan pelanggan dan meningkatkan efisiensi bisnis. Salah satu alat yang digunakan untuk membangun chatbot adalah chatbot flow builder. Chatbot flow builder adalah platform atau alat yang memungkinkan pengguna untuk membuat dan mengelola alur percakapan chatbot secara visual tanpa perlu pemrograman. Dengan begitu, chatbot flow builder dapat memudahkan Anda membangun alur percakapan tanpa melakukan coding sama sekali.

Apa Itu Chatbot?

Chatbot adalah program komputer yang dirancang untuk berinteraksi dengan manusia melalui percakapan. Mereka menggunakan kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami untuk memahami pertanyaan, memberikan respons, dan menyelesaikan tugas-tugas tertentu. Contohnya adalah asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, atau chatbot layanan pelanggan pada situs web e-commerce.

Apa Itu Chatbot Flow Builder?

Chatbot flow builder adalah alat yang memungkinkan pengguna untuk merancang alur percakapan chatbot tanpa harus melakukan pemrograman. Dengan menggunakan antarmuka visual yang intuitif, pengguna dapat membuat percabangan logika, mengatur respons, dan mengatur alur percakapan chatbot dengan mudah. Chatbot flow builder menyederhanakan proses pengembangan chatbot dan memungkinkan orang tanpa latar belakang pemrograman untuk membuat chatbot yang efektif.

Baca juga: Bangun Alur Chatbot dengan Chatbot Flow Builder

Chatbot Flow Decision Tree-Based

Chatbot flow decision Tree-Based adalah salah satu jenis chatbot flow builder yang menggunakan pendekatan pohon keputusan dalam merancang alur percakapan chatbot. Pada pendekatan ini, alur percakapan direpresentasikan dalam bentuk pohon keputusan, di mana setiap simpul dalam pohon mewakili keputusan yang harus diambil berdasarkan respons pengguna sebelumnya. Berikut adalah beberapa poin penting dalam alur kerja chatbot flow decision tree-based.

• Identifikasi Pertanyaan dan Respons

Pengguna membuat daftar pertanyaan umum atau skenario yang sering muncul dan menentukan respons yang tepat untuk setiap pertanyaan atau skenario tersebut.

• Membangun Pohon Keputusan

Pengguna membangun pohon keputusan dengan membuat simpul-simpul keputusan yang menggambarkan pertanyaan dan respons yang terkait. Setiap simpul memiliki kondisi yang harus dipenuhi dan respons yang akan diberikan berdasarkan keputusan tersebut.

• Mengatur Alur Percakapan

Pengguna mengatur alur percakapan dengan menghubungkan simpul-simpul keputusan dalam pohon. Setiap respons akan mengarahkan chatbot ke simpul berikutnya sesuai dengan keputusan yang diambil.

Contoh Chatbot Flow Decision Tree-Based:

Pertanyaan: Apakah Anda memiliki pertanyaan tentang produk kami?

- Ya: Berikan pertanyaan Anda.

  - Pertanyaan A: Respons untuk Pertanyaan A.

  - Pertanyaan B: Respons untuk Pertanyaan B.

- Tidak: Tampilkan informasi produk.

Dalam contoh di atas, pohon keputusan memiliki simpul awal yang menanyakan apakah pengguna memiliki pertanyaan. Jika pengguna menjawab "Ya", chatbot akan meminta pengguna untuk mengajukan pertanyaan. Jika pengguna menjawab "Tidak", chatbot akan memberikan informasi produk.

Chatbot Flow Pattern Matching

Chatbot flow pattern matching adalah jenis chatbot flow builder yang menggunakan pendekatan pencocokan pola dalam merancang alur percakapan chatbot. Pada pendekatan ini, alur percakapan dikonfigurasi dengan mencocokkan pola masukan pengguna dengan pola yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut adalah beberapa poin penting dalam alur kerja chatbot flow pattern matching.

• Menentukan Pola Masukan

Anda dapat menentukan pola masukan yang mungkin diterima dari pengguna. Pola ini dapat berupa kata kunci, frasa, atau ekspresi reguler.

• Menentukan Respons

Pengguna menentukan respons yang akan diberikan jika masukan pengguna cocok dengan pola yang ditentukan. Respons ini dapat berupa teks, tautan, atau perintah untuk melakukan tindakan tertentu.

• Mengatur Alur Percakapan

Pengguna mengatur alur percakapan dengan menentukan pola masukan dan respons yang sesuai. Chatbot akan mencocokkan pola masukan pengguna dengan pola yang telah ditentukan dan memberikan respons yang sesuai.

Contoh Chatbot Flow Pattern Matching

Pola Masukan: /harga produk/

Respons: Harga produk kami dapat dilihat di situs web kami. Silakan kunjungi [link] untuk informasi lebih lanjut.

Dalam contoh di atas, pola masukan "/harga produk/" akan cocok dengan masukan pengguna yang mengandung frasa "harga produk". Jika cocok, chatbot akan memberikan respons yang menyertakan tautan untuk melihat informasi lebih lanjut tentang harga produk.

Chatbot Flow Contextual

Chatbot flow contextual adalah jenis chatbot flow builder yang mempertimbangkan konteks percakapan sebelum mengambil keputusan dalam alur percakapan. Dalam pendekatan ini, chatbot mengingat informasi dan respons sebelumnya untuk menjaga konteks dan memberikan pengalaman percakapan yang lebih terkait. Berikut adalah beberapa poin penting dalam alur kerja chatbot flow contextual.

• Memahami Konteks

Chatbot memahami konteks percakapan dengan melacak respons dan informasi sebelumnya. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan memori atau penyimpanan sementara.

• Menghubungkan Pertanyaan dan Respons

Chatbot menghubungkan pertanyaan baru dengan respons sebelumnya berdasarkan konteks percakapan. Ini memungkinkan chatbot untuk memberikan respons yang lebih terkait dan informatif. 

Baca juga: Ketahui Chatbot Flow Builder Mempermudah Pengguna Membuat FAQ Chatbot!

• Mengambil Keputusan Kontekstual

Chatbot mengambil keputusan berdasarkan informasi kontekstual yang telah dikumpulkan. Keputusan ini dapat berupa memberikan respons yang spesifik, menanyakan pertanyaan tambahan, atau mengarahkan pengguna ke simpul percakapan yang relevan.

Contoh Chatbot Flow Contextual

Pertanyaan: Berapa lama pengiriman untuk produk X?

Respons: Pengiriman untuk produk X biasanya membutuhkan waktu 3-5 hari kerja.

...

Pertanyaan: Apakah ada biaya pengiriman untuk produk X?

Respons: Ya, ada biaya pengiriman untuk produk X. Biaya pengiriman dapat dilihat di halaman checkout.

Dalam contoh di atas, chatbot menghubungkan pertanyaan pengguna tentang pengiriman dan biaya pengiriman dengan respons sebelumnya. Ini memungkinkan chatbot untuk memberikan respons yang spesifik berdasarkan konteks percakapan sebelumnya.

Rekomendasi Chatbot Terbaik!

Chatbot flow builder adalah alat yang sangat berguna dalam pengembangan chatbot. Setiap jenis memiliki pendekatan yang berbeda dalam merancang alur percakapan chatbot. Dengan menggunakan alat ini, pengguna dapat dengan mudah membuat chatbot yang efektif tanpa perlu pengetahuan pemrograman yang mendalam. Dalam pengembangan chatbot, pemilihan jenis chatbot flow builder yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan bisnis sangatlah penting untuk mencapai hasil yang optimal.

Salah satu chatbot andal buatan lokal, yaitu buatan Ivosights, bisa Anda dapatkan dengan keuntungan lebih. Anda bisa mendapatkan chatbot berbasis AI atau bahkan berbasis flow builder drag-and-drop. Anda bisa memilih chatbot yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda. Chatbot Ivosights sudah terjamin terpercaya, karena Ivosights sendiri termasuk dalam Top 25 Customer Engagement Management Solution Providers di Asia Pasifik menurut APAC CIO Outlook Magazine. Jika Anda tertarik atau memiliki pertanyaan lebih lanjut, Anda dapat menghubungi tim Ivosights segera!