Hotel Chatbots: Everything You Need to Know

26 Best Real Life Chatbot Examples Well-Known Brands

chatbots for hotels

Explore all that hotel chatbots can do for your business. This is the best way to future-proof your hotel from the ever-changing whims of the economy and consumer marketplace. There are many examples of hotels across the gamut of the hotel industry, from single-night motels in the Phoenix, Arizona desert to 5-star legendary stays in metropolitan cities. For example, The Titanic Hotels chain includes the 5-star Titanic Mardan Palace in Turkey. This uses the Asksuite hotel chatbot for improved bookings and FAQ pages.

Satisfaction surveys delivered via a chatbot have better response rates than those delivered via email. Responses can be gathered via a sliding scale, quick replies, and other intuitive elements that make it incredibly easy for guests to provide feedback. The hotel checkin process is a major pain point for travelers. Getting stuck in line behind a group of other guests is never fun, especially when the checkin process is long. Retail, healthcare, and finance industries gain the most. For instance, retail uses them to sell healthcare for patient help and finance for better customer service.

Experience the revolution of hotel chatbots today with Floatchat. One of the key benefits of AI-powered chatbots is their ability to offer instant responses and 24/7 availability. Guests no longer have to wait for a live agent to address their queries or concerns. Whether it’s requesting room service, asking for local recommendations, or inquiring about hotel amenities, hotel chatbots like Floatchat can provide immediate and accurate information. With hotel chatbots, hotels can provide immediate, personalized customer service to their guests any time they need it. This gives guests added peace of mind, improves customer satisfaction, and establishes trust.

The possibilities offered by chatbot technology are endless. A Sephora chatbot on Kik can give you product recommendations. FAQ bots answer questions and Messenger chatbots can enhance your Facebook page. When customers have to browse through many options to look for the right deal, it’s always better to do it with bots. That’s why real estate businesses and chatbots are a match made in heaven.

chatbots for hotels

This allows answer more and more doubts and questions, as users ask them. For such tasks we specifically recommend hotels deploy WhatsApp chatbots since 2 billion people actively use WhatsApp, and firms increase the chance of notification getting seen. At Marriott, AI isn’t just a tool, it’s part of the guest experience. They use it to understand and predict visitor preferences, making stays uniquely personal. This approach brings a blend of tech innovation and the brand’s signature hospitality.

However, a virtual date with Kuki (Mitsuku) turned out to be less successful. During an event called Bot Battle, the two AIs were talking for 2 weeks straight. Their conversation was streamed live and the viewers voted for the smarter chatbot. After years of research, Facebook built their own open-source chatbot AI. It’s called BlenderBot because it can blend different conversational skills. If you are eager to play around with chatbots right here and now, visit our chatbot templates library.

Say goodbye to lengthy booking processes – our hotel chatbots simplify and expedite reservations. Powered by Floatchat, our AI-powered virtual assistants provide a seamless booking experience for guests, saving them time and effort. With our chatbot technology for hotels, guests can easily search for available rooms, compare prices, and make bookings effortlessly, all within a single conversation. Powered by advanced AI, our hotel chatbots excel in understanding natural language and context. This cutting-edge technology allows our chatbots to comprehend and interpret guest queries, irrespective of their wording or phrasing. This means that guests can interact with our chatbots naturally, just as they would with a human staff member.

Meena is a revolutionary conversational AI chatbot developed by Google. They claim that it is the most advanced conversational agent to date. Its neural AI model has been trained on 341 GB of public domain text. Mitsuku is the most popular online chatbot and it won the Loebner Prize Turing Test four times.

They chat with you and collect information from your social media accounts to learn everything there is to know. A Replika chatbot is like a therapist that listens to you chatbots for hotels and takes notes. Facebook developers claim to have beaten Google’s AI chatbot. Reportedly, 75% of users preferred a long conversation with BlenderBot rather than Meena.

Because clients travel from all over the world and it is unlikely that hotels will be able to afford to hire employees with the requisite translation skills, this can be very helpful. These emerging directions in AI chatbots for hotels reflect the industry’s forward-looking stance. They also highlight the growing importance of artificial intelligence shaping the tomorrow of visitors’ interactions. Oracle and Skift’s survey further reveals a consensus on contactless services. Over 60% of executives see a fully automated hotel experience as a likely adoption in the next three years.

Unlocking Success: The Power of WhatsApp Marketing Tools

The chatbot was developed by Bruce Wilcox and his wife Sue Wilcox (he is the programmer, she is the writer). Wilcox believes in chatbots with sparkling personalities. It stirred much controversy because of a hoax perpetrated by parents concerned with child safety.

They’re great for upselling and personalized recommendations, which are known to increase the average spend and improve guest retention. In a world where over 60% of leisure travelers now prefer Airbnb to hotels, hotels need to find ways to stay competitive. People often choose Airbnb for its price point, larger spaces, household amenities, and authentic experiences.

Dynamic Responses

It’s a strategic move by the hotel, showing its commitment to integrating cutting-edge technology with guest-centric service. Integrating ChatGPT into our hotel chatbots allows us to offer guests prompt and accurate answers to their queries. Our hotel chatbots evolve and learn continuously, providing personalized experiences based on guest preferences. With Floatchat, we understand the importance of tailoring interactions to each guest, ensuring their stay is seamless and memorable.

  • Supported by a hotel chatbot, your front desk can focus on providing the best experience while guests can receive the information they need.
  • Almost half of female online shoppers prefer chatbots over men, at 37%.
  • Insomnobot 3000 is just the right amount of original, funny, and outlandish.
  • It is the predecessor of Tay and one of the most recognizable girl chatbots of the era.
  • Such capability allows for strategic improvements, catering to guest preferences more effectively.
  • Since website UX/UI is very important in consumer engagement, many businesses (about 39%) now use digital bots to make their websites more interesting and engaging.

They can also provide text-to-speech support or alternative means of communication for people with disabilities or those who require particular accommodations. Chatbots help take the guest experience to the next level. They can help hotels further differentiate themselves in the age of Airbnb by improving customer service, adding convenience, and giving guests peace of mind. A well-built hotel chatbot can take requests like a seasoned guest services manager. They can be integrated with internal systems to automate room service requests, wake up calls, and more.

Hotel chatbots can also be used to streamline the check-in and check-out process. Hotel chatbots can enable guests to check in and out without waiting in line or filling out forms. The chatbots can verify the identity and payment details of the guests and provide them with the room number and key code. Hotel chatbots can integrate with various booking platforms and payment methods, making the reservation process seamless and secure.

The Other Side: Addressing the Limitations of AI Chatbot for Hotels

For instance, identifying the most commonly asked questions can lead to insights about opportunities for better communication. Data can also be used to identify user preferences to drive service improvements. For 58% of people, chatbots have changed what they expect from customer service.

Siri is available across all devices with iOS—like iPhones, iPads, or Macbooks. With over 1 billion iPhones alone, Siri has the highest number of active users—far more than Google Assistant, Alexa, or Cortana. Companies like L’Oréal use it to reduce the workload of their HR department. The initial screening helps to filter out the most promising candidates. They can later be reached by HR professionals to finalize the recruitment process.

Still, the technology is slightly old and, reportedly, pales by comparison with some new solutions from Google. Mitsuku scores 23% lower than Google’s Meena on the Sensibleness and Specificity Average (SSA). However, the metric itself was designed by the Google AI team—which means it could be slightly biased. Google and Microsoft are racing to develop products that harness AI to automate busywork, which might make other AI-powered assistants obsolete.

With Floatchat, business travellers can streamline their travel experience, saving valuable time and ensuring a seamless stay. You might have trouble setting up a chatbot for your hotel because it might disrupt your focus on the business. You can foun additiona information about ai customer service and artificial intelligence and NLP. Hotel Chatbot are a cost-effective way to improve guest service while reducing costs. AI chatbots are also designed to provide personalized service to guests.

These chatbots can also upsell and cross-sell additional services and amenities, such as spa treatments, dining options, or tours. The future also points towards personalized guest experiences using AI and analytics. According to executives, 51.5% plan to use the technology for tailored marketing and offers.

By streamlining the booking process, our chatbots eliminate the need for guests to navigate through complicated websites or wait on hold for a reservation agent. A hotel chatbot is an artificial intelligence (AI) application designed to engage with hotel guests and provide personalized assistance through chat interfaces. These automated systems leverage natural language processing and machine learning to understand and respond to guest inquiries or requests. In the hospitality sector, hotel chatbots have proven to be game-changers. They streamline operations and elevate guest experiences significantly.

Reducing repetitive tasks and improving efficiency are also some of the many benefits of check-in automation. To learn more about other types of travel and hospitality chatbots, take a look at our article on Airline chatbots. Almost all businesses, around 96%, believe that AI chatbots will stick around. Almost half, around 47%, of organizations plan to use chatbots to help customers by the end of 2021.

On average, chatbots get about 35-40% of people to respond. Some big companies (24%), medium-sized ones (15%), and small businesses (16%) are using chatbots right now. It’s quite surprising how increasingly popular these chatbots have become. Based on available data, chatbot usage has seen a 92% increase since 2019, meaning they are now the fastest-growing medium of brand communication. One-third of people want to book services and amenities through a chatbot. A properly designed chatbot system can handle 80% of simple user queries without issues.

This not only caters to guests’ individual needs but also contributes to a more memorable and tailored experience. HiJiffy is a hotel chatbot solution that aims to boost direct bookings, enhance guest communication, and automate repetitive tasks. Conversational AI powers this chatbot, which specializes in hospitality and can provide instant answers to guests’ queries in multiple languages.

Overall, AI chatbots are a great way for hotels to reduce costs while simultaneously improving customer service. Not only can they save time and money, but they also create a more engaging and enjoyable experience for customers. By leveraging the power of AI, hotels can stay ahead of the competition and give their guests the best possible service.

About two-thirds of most financial companies have added chatbots to their apps. Around $5 billion was expected to be invested in chatbots by the end of 2021. Almost one-fourth of the world’s population was estimated to use chatbots by the end of 2019. Around 16% of Americans have tried using chatbots like Alexa or Google Home while shopping. The top AI chatbots for work are Microsoft Cortana (49%), Apple Siri (47%), and Google Assistant (23%). Around 1.4 billion folks use messaging apps and enjoy chatting with chatbots.

If done right, a great chatbot can even be a deciding factor when it comes time to choose between a rental property and a hotel. Unlike human staff, chatbots are available 24/7, ensuring round-the-clock assistance for guests. This constant availability is invaluable for handling reservations, providing information about amenities, and addressing customer queries at any time of the day or night. This contributes to an enhanced customer experience and builds trust in the brand’s commitment to customer satisfaction.

It’s designed to automate guest service tasks in the hospitality industry, such as making reservations, providing information about hotel services, and answering common questions. Did you know that chatbots can also offer multilingual support? If you’re catering to guests in different countries, you can rely on chatbots instead of hiring multilingual staff.

The company, which sells mattresses and sheets, prepared a funny bot to get publicity. Chatbots can sometimes become friends or even therapists. They can have their own personality and become a soul mate for people who are going through a tough time in their life. It was built by Existor and it uses software created by Rollo Carpenter. Eviebot has become a viral phenomenon after YouTubers started flirting with her and recorded their efforts.

Chatbots have exploded onto the scene, projected for incredible growth as conversational AI transforms customer engagement. Forecasts estimate the global chatbot market will exceed $10 billion by 2025 as adoption rates multiply across sectors. Recent surveys reveal that 67% of consumers already utilize chatbots for quick, seamless interactions. That number is likely to rise, with 86% stating positive chatbot experiences.

The company used the character of a famous scientist to promote their app for creating AI chatbots. Chirpy Cardinal utilizes the concept of mixed-initiative chat and asks a lot of questions. While the constant questioning may feel forced at times, the chatbot will surprise you with some of its strikingly accurate messages. Its chatbot uses speech recognition technology but you can also stick to writing. The chatbot encourages users to practice their English, Spanish, German, or French.

Master of Code Global specializes in custom AI chatbot development for the hospitality industry. Our services range from initial consulting to fine-tuning and optimization, ensuring quality maintenance at every stage. We focus on creating user-friendly and efficient solutions tailored to each hotel’s unique demands. Live chat and chatbots serve distinct roles in the hospitality industry.

Hospitality industry bets big on AI and chatbots; rakes in moolah – Bizz Buzz

Hospitality industry bets big on AI and chatbots; rakes in moolah.

Posted: Sat, 22 Apr 2023 07:00:00 GMT [source]

Oracle highlights the importance of comfort, control, and convenience – key elements in modern customer support solutions. Live chat is particularly useful for complex or sensitive issues where empathy and critical thinking are essential. Despite the clear advantages of chatbot technology, it’s essential for hoteliers to fully grasp their significance.

  • And Willbot looks like William Shakespeare and speaks Early Modern English.
  • They intelligently suggest additional amenities and upgrades, increasing revenue potential.
  • Simple but effective, this will make the chatbot hotel booking more accessible to the user, which will improve their experience and perception of the service received.

Next, we will navigate through the potential challenges and limitations inherent in this technology, offering a balanced perspective. Dive into this article to explore the revolutionary impact of AI assistants on the sector. Uncover their unique benefits, versatile applications, and future trends. Taking into account major pain points you face, we’ll demonstrate how integrating a chatbot in the hotel industry can elevate your service quality and client satisfaction to new heights. At InnQuest, we understand the importance of the challenges faced by businesses in the hospitality industry.

chatbots for hotels

These innovative virtual assistants, such as Floatchat, are revolutionizing the way hotels interact with their guests. By integrating artificial intelligence into the hospitality industry, hotel chatbots provide seamless customer service and enhance the overall guest experience. Integrating your chatbot with existing hotel systems is crucial for optimizing its performance and providing guests with accurate and up-to-date information. This integration allows the chatbot to provide personalized recommendations, streamline the booking process, and efficiently address guest inquiries. Our hotel chatbots are always at your service, providing personalized interactions 24/7.

You can use modern hotel booking chatbots across all platforms of your digital footprint. Instead of paying fees or additional booking commissions, your hotel reservation chatbot acts as a concierge and booking agent combined into a single service. Every AI-powered chatbot will be different based on the unique needs of your property, stakeholders, and target customers. However, you should experience any combination of the following top ten benefits from the technology. Hotel chatbots can also guide guests, providing valuable and relevant information about the destination. These chatbots can offer suggestions and recommendations for places to visit, things to do, events to attend, and restaurants to try.

chatbots for hotels

If you want to discover more chatbot examples and explore what they can do, create your free Tidio account. You’ll be able to access the templates and play around with the best free online chatbot builder. Unlike Chirpy Cardinal, who wants to chat for the sake of chatting, Siri is more concerned with getting things done. You can think about Siri as a voice-based computer interface rather than a separate entity you can talk to for fun. If you need to automate your communication with viewers, Nightbot is the way to go. However, if you need to add a chat to your website, you should consider one of the popular chatbot platforms.

The seamless integration enhances the overall guest experience and ensures effective communication. One of the most important uses is facilitating hotel reservations. Hotel chatbots can help guests find and book the best rooms for their stay based on their budget, preferences, and availability.

Understanding Requirement Engineering

cover-1

Fase Requirement Engineering merupakan proses memahami kebutuhan sistem, baik dari segi bisnis, kebutuhan fungsional, ataupun dari segi interaksi pengguna dengan sistem nantinya.

Tujuan dilakukannya fase Requirement Engineering adalah untuk menyamakan presepsi setiap pemangku kepentingan yang terlibat, agar dapat menghasilkan solusi yang efektif dan efisien.

Fase ini terdiri dari beberapa tahapan:

  1. Identifikasi permasalahan
  2. Analisa kebutuhan pengguna
  3. Klasifikasi kebutuhan pengguna
  4. Pemodelan sistem
  5. Negosiasi dan spesifikasi kebutuhan
  6. Validasi kebutuhan
Identifikasi Permasalahan

Tahapan ini merupakan awal dari proses Requirement Engineering. Identifikasi permasalahan biasanya dilakukan menggunakan teknik kolaborasi meeting yang akan dihadiri oleh pihak user atau pengguna, serta vendor atau tim yang akan melakukan pengembangan sistem. Tahapan ini dapat juga disebut Requirement Gathering.

Tujuan utama dari Requirement Gathering adalah memahami permasalahan yang dihadapi oleh user yang kemudian dilanjutkan dengan penawaran solusi secara garis besar.

Analisa Kebutuhan Pengguna

Tahapan ini merupakan tindak lanjut atas informasi yang telah diperoleh pada tahap sebelumnya. Pemasalahan akan dipetakan menjadi poin-poin kebutuhan yang nantinya akan direalisasikan dalam bentuk fitur-fitur pada sistem yang dikembangkan.

Klasifikasi Kebutuhan Pengguna

Setelah diperoleh daftar kebutuhan pengguna, maka selanjutnya akan dilakukan klasifikasi kebutuhan berdasarkan level kepentingannya, yaitu:

  1. Normal Requirement (Kebutuhan objektif sesuai dengan permintaan user)
  2. Expected Requirement (Kebutuhan dasar sebuah sistem)
  3. Exciting Requirement (Kebutuhan tambahan yang berada di luar ekspektasi user)

Klasifikasi kebutuhan dilakukan untuk memudahkan tim pengembang dalam menentukan prioritas ketika proses pengerjaan nantinya.

Pemodelan Sistem

Tahapan ini bertujuan untuk menggambarkan sistem dalam bentuk dokumen teknis untuk memperjelas elemen apa saja yang dibutuhkan, bagaimana hubungan antar entitas, serta bagaimana behavior atau perilaku sistem atas berbagai kondisi yang diminta oleh setiap aktor.

Pemodelan dapat dilakukan menggunakan Use Case Skenario ataupun Use Case Diagram, UML, Class Diagram, ataupun Prototype sistem.

Negosiasi dan Spesifikasi Kebutuhan

Setelah dilakukan pemodelan, gambaran alur serta fungsional sistem akan semakin jelas. Tahapan berikutnya adalah melakukan diskusi dan negosiasi antara vendor dan user untuk menentukan prioritas pada proses pengembangan, biaya yang dibutuhkan, risiko yang akan ditimbulkan, serta kemungkinan untuk menggabungkan, memodifikasi atau bahkan mengeliminasi kebutuhan-kebutuhan yang telah dituliskan di awal agar mencapai kesepakatan bersama.

Hasil terbaik negosiasi adalah terbentuknya Project Plan dimana pihak user dapat memperoleh sistem yang diinginkan sesuai spesifikasi yang telah diminta, dan pihak vendor dapat bekerja dengan realistis, mendapatkan upah yang sesuai, serta deadline yang wajar.

Validasi Kebutuhan

Setelah proses negosiasi menghasilkan kesepakatan bersama, maka tahapan berikutnya adalah proses validasi dari kedua belah pihak yaitu user dan vendor. Hal ini dilakukan untuk mencegah kesalahan interpretasi, kurangnya informasi, inkonsistensi, serta kemungkinan tidak terpenuhinya kebutuhan yang telah disepakati di awal.

Jika seluruh informasi telah dinyatakan valid, maka dilanjutkan dengan proses pengembangan sistem sesuai dengan kebutuhan yang telah dituliskan dalam dokumen Requirement Engineering.

Dalam beberapa kasus, proses Requirement Engineering dapat berlangsung secara paralel atau beriringan dengan proses pengembangan sistem, tergantung pada kebutuhan setiap projectnya. Semakin banyak pemangku kepentingan yang terlibat, maka akan bertambah pula kebutuhan yang harus diidentifikasi. Maka dibutuhkan kemampuan manajemen informasi dan pendokumentasian yang baik, agar memudahkan pelacakan perubahan sepanjang proses pengembangan.

Beberapa kendala yang memungkinkan terjadi pada proses Requirement Engineering adalah:

  1. User kesulitan dalam mengkomunikasikan kebutuhannya.
  2. Terlalu banyak pemangku kepentingan yang terlibat, sehingga menyulitkan dalam proses pengambilan keputusan.
  3. Ketidaksesuaian antara permintaan, deadline, serta budget yang ditawarkan.

It’s your worst nightmare. A customer walks into your office, sits down, looks you straight in the eye, and says, “I know you think you understand what I said, but what you don’t understand is what I said is not what I meant.” Invariably, this happens late -Ralph Young

Reference: Software Engineering A Practitioner’s Approach / Roger S. Pressman / Seventh Edition

Mengenal Bahasa Pemrograman Python dan Django

Python telah lama menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer, dan salah satu alasan utama kepopulerannya adalah kemampuan untuk mengembangkan aplikasi web dengan cepat dan efisien. Python memiliki beragam framework yang sering digunakan dalam pengembangan berbagai jenis aplikasi, diantaranya seperti framework Flask, Pyramid, Tornado dan Falcon. Namun yang paling populer dan banyak digunakan adalahan Framework Django, sebuah alat yang mempermudah pengembangan aplikasi web yang kuat dan skalabel. Artikel ini akan membahas bagaimana Python, bersama dengan Django, memungkinkan pengembangan aplikasi web yang efisien dan kuat.

Python: Bahasa Pemrograman yang Populer

Faktanya menurut IEE Spectrum mengatakan bahwa python adalah bahasa pemrograman paling populer. Sebelum kita membahas Django, mari tinjau mengapa Python menjadi pilihan utama dalam pengembangan web

  1. Sintaksis yang Mudah Dipahami: Python dikenal dengan sintaksisnya yang sederhana dan mudah dipahami. Ini membuatnya menjadi bahasa yang ideal untuk pemula dan pengembang yang ingin fokus pada logika aplikasi daripada menangani kompleksitas sintaksis.
  2. Ekosistem yang Kaya: Python memiliki ekosistem yang kaya dengan berbagai pustaka dan framework yang mendukung pengembangan web, analisis data, kecerdasan buatan, dan banyak lagi. Ini berarti Anda dapat dengan mudah mengakses alat-alat yang diperlukan untuk tugas-tugas khusus dalam pengembangan web.
  3. Komunitas yang Besar: Python memiliki komunitas yang besar dan beragam. Komunitas ini menyediakan dukungan, tutorial, dan sumber daya yang berlimpah, membuatnya mudah untuk menyelesaikan masalah dan memperdalam pengetahuan Anda.
  4. Kemampuan Cross-Platform: Python dapat berjalan di berbagai platform, termasuk Windows, macOS, dan Linux. Ini membuatnya cocok untuk pengembangan aplikasi web yang bersifat lintas platform.

Django: The Web Framework for Perfectionists with Deadlines

Menurut penelitian yang dilakukan dengan judul “Pemanfaatan Python dan Framework Django Sebagai Dashboard Sistem Informasi Pengelolaan Skripsi Pada STIMIK Pontianak” (Gat,2023) mengatakan bahwa Bahasa pemrograman Python dan framework Django hadir dengan kesederhaan, memiliki sintaks yang mudah dipahami untuk dibaca dan juga menyedikan banyak library yang siap dipergunakan. Dari segi keamanan, python menawarkan keamanan yang lebih kuat dari framework kebanyakan bahasa pemrograman lainnya. Hasil dari penelitian tersebut membuktikan bahwa, bahasa pemrograman Python dengan framework Django yang dilengkapi dengan banyak fitur dan library yang lengkap, mampu menghasilkan sistem informasi pengelolaan skripsi dengan mudah dan cepat.

Hal yang paling menarik dari Django adalah arsitektur sistem MTV (Model, Template, View) yang dimilikinya, berbeda dengan kebanyakan framework yang menggunakan sistem MVC (Model, View, Control) hal ini merupakan setara namun istilahnya saja yang berbeda.

assitektur-sistem-mtv

 

  • Model mewakili struktur data aplikasi Anda dan berfungsi untuk berinteraksi dengan basis data.
  • View bertanggung jawab untuk mengatur logika presentasi dan mengatur bagaimana data dari model ditampilkan kepada pengguna.
  • Template adalah komponen yang mengontrol tampilan akhir yang diberikan kepada pengguna, seringkali dalam bentuk halaman web HTML.

Berikut adalah 10  keunggulan framework Django dibandingkan beberpa framework python lainnya:

  1. Kekuatan Batteries-Included: Django sering dijuluki sebagai “framework yang memiliki baterai terisi penuh” karena menyertakan banyak komponen bawaan (seperti ORM, sistem admin, sistem otentikasi, dll.) yang membuat pengembangan web lebih cepat dan mudah. Ini mengurangi kebutuhan untuk mencari pustaka pihak ketiga atau menggabungkan berbagai komponen sendiri.
  2. ORM Kuat: Django dilengkapi dengan Django ORM (Object-Relational Mapping) yang kuat, yang memungkinkan Anda berinteraksi dengan basis data relasional tanpa harus menulis SQL secara eksplisit. Ini mempermudah pemodelan dan pengaksesan data.
  3. Sistem Admin yang Kuat: Django menyertakan sistem admin bawaan yang memungkinkan Anda membuat antarmuka administrasi web untuk aplikasi Anda dengan sedikit atau tanpa penulisan kode tambahan. Ini sangat berguna untuk mengelola data aplikasi Anda.
  4. Dokumentasi yang Luar Biasa: Django memiliki dokumentasi yang sangat baik dan komprehensif, yang membuatnya mudah bagi pengembang baru untuk memahami dan memulai dengan framework ini. Dokumentasi yang baik juga membantu dalam pemeliharaan dan pengembangan aplikasi.
  5. Keamanan Terintegrasi: Django menerapkan banyak praktik keamanan terbaik secara bawaan, termasuk proteksi terhadap serangan umum seperti SQL injection, Cross-Site Scripting (XSS), dan Cross-Site Request Forgery (CSRF). Ini membantu menjaga aplikasi Anda aman secara default.
  6. Skalabilitas: Meskipun Django cocok untuk proyek-proyek kecil, itu juga dapat digunakan untuk proyek-proyek besar dan rumit. Dengan desain yang kuat dan kemampuan untuk membagi aplikasi menjadi komponen yang terpisah, Anda dapat mengembangkan aplikasi yang sangat skalabel.
  7. Dukungan Komunitas dan Ekosistem: Django memiliki komunitas yang besar dan aktif, sehingga Anda dapat dengan mudah menemukan dukungan, tutorial, dan pustaka pihak ketiga yang memperluas fungsionalitas Django.
  8. Ketersediaan Hosting dan Deployment yang Luas: Ada banyak penyedia hosting web dan layanan PaaS yang mendukung Django, membuatnya mudah untuk mendeploy aplikasi Anda secara online.
  9. Berfokus pada Prinsip “Don’t Repeat Yourself” (DRY): Django mendorong praktik pengembangan yang menghindari pengulangan kode (DRY) dengan menyediakan alat-alat seperti template dan middleware yang memungkinkan Anda mengorganisir kode Anda dengan baik.
  10. Desain URL yang Elegan: Django memiliki sistem routing URL yang sangat baik yang memungkinkan Anda mendefinisikan pola URL dengan mudah, membuat aplikasi Anda lebih terstruktur dan mudah dipahami.

Namun, penting untuk diingat bahwa setiap framework memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing. Pilihan framework web Python terbaik tergantung pada kebutuhan proyek Anda dan preferensi pribadi Anda sebagai pengembang.

Kesimpulan:

Python dengan Django adalah kombinasi yang sangat kuat untuk pengembangan aplikasi web. Python memberikan sintaksis yang mudah dipahami, ekosistem yang kaya, dan dukungan komunitas yang besar, sementara Django menawarkan produktivitas tinggi, keamanan terintegrasi, dan kemampuan skalabilitas. Kombinasi ini membuat Python dan Django menjadi pilihan yang luar biasa untuk pengembangan aplikasi web yang efisien dan andal. Jika Anda ingin membangun aplikasi web, pertimbangkan untuk memulai dengan Python dan Django untuk mendapatkan hasil terbaik dalam waktu singkat.

Software Process Model

Judul Buku: Software Engineering
Edisi : Tenth Edition
Pengarang : Ian Sommerville
Penerbit : Pearson Education Limited
Bagian yang dibaca
Bab 2 : Software Processes
Halaman : 43 s.d 65


Software Process adalah serangkaian aktivitas pada pembuatan perangkat lunak.

Ada 4 aktivitas dasar dalam rekaya perangkat lunak yaitu:

  1. Specification, menentukan spesifikasi dari fungsionalitas perangkat lunak dan batasan pengoperasiannya.
  2. Design and implementation, pengembangan perangkat lunak yang sesuai dengan spesifikasi diatas.
  3. Validation, validasi perangkat lunak Perangkat untuk memastikan bahwa perangkat lunak tersebut berfungsi diinginkan pelanggan.
  4. Evolution, evolusi perangkat lunak untuk memenuhi perubahan kebutuhan pelanggan

Software process model atau yang biasa disebut Software Development Life Cyctle (SDLC) adalah suatu representasi sederhana dari rangkaian proses pengembangan software. Dari proses model kita hanya melihat kerangka proses, tetapi tidak melihat detail dari aktivitas masing-masing proses tersebut.
Pada buku ini dijelaskan sejumlah model proses yang sangat umum (paradigma proses) dan biasa digunakan dalam membuat rekayasa perangkat lunak yang lebih spesifik. Berikut ini akan dijelaskan beberapa model proses yang umum digunakan:

1. The Waterfall Model
Tahapan pada model ini dari satu fase ke fase lainnya bersifat cascade, hal ini lah yang menjadikan proses model ini dikenal sebagai model waterfall.Berikut ini adalah tahapan pengembangan software pada model waterfall:

1. Requirements analysis and definition
Pada tahap ini dilakukan analisis requirement dan batasan-batasan pembuatan aplikasi. Hasil dari analisis akan didefinisikan sebagai spesifikasi dari sistem yang dibuat.
2. System and software design
Pada tahap ini dilakukan desain sistem dan aplikasi seperti membuat desain arsitektur sistem secara keseluruhan untuk hardware dan software yang digunakannya.
3. Implementation and unit testing
Tahap ini adalah pembangunan perangkat lunak, selama pembangunan perangkat lunak berlangsung dilakukan juga unit tes terhadap aplikasi untuk memastikan perangkat lunak yang dibuat memenuhi spesifikasi yang telah dibuat.
4. Integration and system testing
Pada tahap ini dilakukan integrasi dari modul-modul yang sudah dibuat sebelumnya dan diuji sebagai sebuah sistem yang lengkap. Pengujian dilakukan untuk memastikan perangkat lunak telah memenuhi semua requirement-nya. Setelah pengujian selesai, perangkat lunak diserahkan ke pelanggan.
5. Operation and maintenance
Pada tahap terakhir ini sistem diinstal di environment production untuk dijalankan. Selama sistem berjalan dilakukan pemeliharaan berupa perbaikan bug.

Model waterfall ini cocok untuk pengembangan software yang memerlukan banyak biaya produksi. Setiap proses yang dilakukan tidak saling tumpah tindih karena untuk melanjutkan fase berikutnya harus menunggu fase sebelumnya benar-benar selesai. Hal ini menjadikan model ini kurang cocok untuk diimplementasi dalam pembangunan software dengan kompleksitas yang tinggi.

2. Incremental Development
Pembangunan inkremental adalah pengembangan software yang dibuat berdasarakan rancangan awal yang dipecah menjadi beberapa fungsi atau bagian sehingga pengembangan software dilakukan secara bertahap. Untuk increment pertama dilakukan pengembangan fitur-fitur utama sesuai dengan spesifikasi kebutuhan aplikasi yang telah didefinisikan diawal pekerjaan. Beberapa modul atau fitur yang telah dibangun dapat langsung dievaluasi lebih awal oleh klien untuk dilihat apakah sistem sudah sesuai kebutuhan. Untuk modifikasi fitur yang lebih canggih dapat dikerjakan pada inkremen selanjutnya dengan tetap memperhatikan timeline penyelesaian proyek.
Dengan mengembangkan software secara bertahap ini akan lebih murah dari segi biaya dan mempermudah dalam melakukan perubahan pada software yang sedang dikembangkan. Tetapi model ini tidak cocok diimplementasi dalam pembangunan sistem yang besar, kompleks, dan berjangka watu yang panjang. Karena sistem yang besar memerlukan kerangka kerja dan arsitektur yang stabil.

3. Integration and Configuration
Proses ini melakukan pendekatan yang berorientasi penggunaan kembali software dengan mengintegrasikannya. Tahapan porses model ini yaitu:
Requirement Specification, tahap ini melakukan deskripsi singkat mengenai pesyaratan penting dan fitur sistem yang akan dibangun.

  1. Software discovery and evaluation, berdasarkan requirement yang sudah dibuat dilakukan pencarian komponen dan sistem yang menyediakan fungsionalitas yang diperlukan lalu dievaluasi untuk melihat apakah komponen tersebut benar-benar penting dan secara umum cocok diimplementasi pada sistem yang akan dibangun.
  2. Requirements refinement
  3. Application system configuration, jika sistem aplikasi siap pakai dan memenuhi persayaratan yang telah ada, maka sistem dapat dikonfigurasi dan digunakan dalam pembuatan sistem baru.
  4. Component adaption and integration, jika tidak ada sistem yang siap pakai, maka masing-masing komponen yang dapat digunakan kembali akan dimodifikasi dan komponen baru akan dikembangkan. Nantinya komponen-komponen ini akan dintegrasikan untuk membuat suatu sistem.
    Dengan menggunakan model ini maka dapat mengurangi biaya pengembangan dan delivery software cenderung lebih cepat.

Pada proses pengembangan software juga terdapat beberapa aktivitas untuk mengatasi perubahan. Hal ini dapat dilakukan dengan pembuatan Prototipe yang bisa membantu mengeksplorasi solusi software dan dalam pembuatan antarmuka. Atau bisa dengan melakukan proses penyampaian yang bertahap sehingga perubahan dapat dilakukan tanpa mengganggu sistem secara keseluruhan. Lalu lakukanlan proses improvement dari pengembangan software yang telah dilakukan sehingga dapat meningkatkan kualitas software yang dibuat.


Kesimpulan:
Pada buku ini dijelaskan proses model dan aktivitasnya yang umum digunakan dalam software development. Setiap tahapan pada masing-masing proses model dijelaskan dengan rinci sampai dengan keuntungan dan kekurangannya. Selain membahas proses model, pada buku ini dijelaskan aktivitas untuk mengatasi perubahan dalam pengambangan software, dan bagaimana kita melakukan proses improvement-nya. Sehingga buku ini dapat dijadikan referensi untuk mempelajari software processes model. Dengan mengetahui tentang beberapa proses model ini dapat memudahkan tim pengembang dalam memilih model proses yang sesuai dengan pekerjannya dan dapar menerapkan sehingga dapat membantu tim pengembang memahami keseluruhan proses bisnis dan proses pengembangan software dapat berjalan dengan efektif.

 

Software Engineering #Chapter 3 – Agile Software Development

blog-removebg-preview

Ringkasan Agile Software Development
Metode agile adalah metode pengembangan berulang yang berfokus pada pengurangan biaya overhead dan proses dokumentasi serta pengiriman perangkat lunak tambahan. Metode ini cocok untuk pengembangan aplikasi dimana persyaratan sistem biasanya berubah dengan cepat, kemudian mengusulkan persyaratan baru dan perubahan untuk disertakan dalam iterasi sistem selanjutnya selama proses pengembangan.

Scrum merupakan metode agile yang telah muncul sebagai metode yang paling banyak digunakan. Proses scrum atau siklus sprint menghasilkan peningkatan produk dari setiap iterasi proses, kemudian dapat dikirimkan ke pelanggan. Titik awal siklus sprint scrum adalah product backlog. Product backlog merupakan daftar dari item seperti fitur produk, dokumen requirement, daftar cerita pengguna, atau deskripsi lain dari software yang akan dikembangkan oleh tim Scrum. Kemudian seluruh tim dilibatkan dalam memilih item mana yang memiliki prioritas tertinggi dan memperkirakan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan setiap sprint.

Dalam berbagai kisah sukses Scrum (Schatz and Abdelshafi 2005; Mulder and van Vliet 2008; Bellouiti 2009), hal-hal yang disukai pengguna tentang metode Scrum adalah:

  1. Produk dipecah menjadi serangkaian bagian yang dapat dikelola bersamaan dan dipahami oleh para pemangku kepentingan.
  2. Perubahan requirement saat pengembangan software tidak menghambat kemajuan progress.
  3. Seluruh tim dapat melihat progress pengerjaan produk, sehingga komunikasi dan semangat tim meningkat.
  4. Pelanggan melihat kemajuan progress, deliverable tepat waktu, dan mendapatkan feedback tentang produk dengan jangka waktu yang cukup pendek.
  5. Kepercayaan antara pelanggan dan pengembang terjalin, dimana setiap pelanggan mengharapkan produk berhasil dan sesuai dengan yang diharapkan.

Diketahui sebagian besar software engineering melakukan pemeliharaan dan pengembangan dari sistem yang ada. Berikut adalah keunggulan pada metode agile software development:

  1. Up to date, karena lebih fleksibel dan menerima perubahan berkelanjutan.
  2. Resource yang dibutuhkan tidak terlalu banyak.
  3. Alur kerja lebih singkat dan efisien,  sehingga kinerja tim menjadi lebih stabil.
  4. Interaksi antara client dan developer menjadi lebih intens dan responsif terhadap kebutuhan pengembangan software.

Tetapi bagaimana jika business requirement saat pemeliharaan perangkat lunak melibatkan sistem kustom yang harus diubah, tidak ada konsensus yang jelas mengenai kesesuaiannya?
Tiga jenis masalah dapat terjadi:

  1. Kurangnya dokumentasi produk dari pembangunan perangkat lunak sebelumnya
  2. Menjaga keterlibatan pelanggan dalam proses pengembangan
  3. Tim pengembangan harus dapat memahami perangkat lunak sebelumnya

Kesimpulan
Menurut saya buku ini sangat menarik untuk pembaca yang ingin mengetahui teknik agile development seperti user stories, refactoring, pair programming and test-first development. Pada buku ini pembaca juga dapat memahami perbedaan antara metode agile software development dengan plan-driven development, dan isu-isu pada scaling agile methods.

Sistem Fuzzy #Bab 5 – Aplikasi Praktis Fuzzy Dunia Nyata

SISTEM FUZZY

Bab 5 ” Aplikasi Praktis Fuzzy Dunia Nyata”

Hallo – hallo sahabat Auls, aku mau sedikit sharing nih dari buku yang udah aku baca

Pada masa kini, sistem fuzzy berkembang dengan pesat. Banyak sistem fuzzy yang dikembangkan menyelesaikan permasalahan – permasalahan yang terjadi di dunia nyata. Permasalah – permasalahan ini mencakup berbagai bidang antara lain bidang kendali, bidang manajemen, bidang rantai pasok, bidang telekomunikasi, dan lain – lain. Pada bab ” Aplikasi Praktis Fuzzy Dunia Nyata” akan membahas aplikasi praktis sitem fuzzy yang digunakan untuk menyelesaikan aplikasi permasalahan di dunia nyata.

1. Permasalahan Bidang Kendali ( Aplikasi Microcontroller)

Perkembangan teknologi kendali mengalami banyak kemajuan dan kendali  konvensional ke kendali otomatik sampai ke kendali cerdas. Logika Fuzzy digunkaan sebagai sistem kendali, karena proses kendali ini relatif mudah, fleksibel, dan dirancang dengan tidak melibatkan model matematis yan rumit dari sistem yang akan dikendalikan.Permasalahan di bidang kendali biasanya adalah mengendalikan sesuatu ( actuar, motor dc, dan lain – lain) berdasarkan input dari sensor yang digunakan ( misalkan suhu, intesitas cahaya, dan lain – lain). Beberapa pengendalian menggunakan microcontroller sebagai unit processing-nya. Sedangkan untuk output biasanya menggunakan metode PWM untuk melakukan kendalinya. Pada sistem pengendalian fuzzy menggunakan microcontroller ini biasanya menggunakan metode Mamdani atau Sugeno.

2. Permasalahan Bidang Telekomunikasi ( Routing pada WSN)

  Wireless Sensor Network (WSN) sebagai salah satu teknologi telekomunikasi bertujuan untuk mngurangi biaya infrastruktur dengan menggunakan komunikasi node to node baiik untuk aplikasi kota maupun aplikasi hutan. Masalah muncul secara alami, karena node dalam jaringan sensor nirkabel tersebar dan bekerja secara independen untuk setiap node.Masalah lain juga terjadi ketika data observasi telah dikumpulkan oleh semua node, data observasi tersebut harus dapat disampaikan kepada node teratas dengan error data minimum. Untuk dapat meminimalkan kesalahan pengirimkan data ketika data hasil pengamatan sensor dikirim ke node teratas, diperlukan adanya suatu algoritma yang mengatur routing (jalur pemilihan transmisi data) pada jaringan sensor nirkabel.

Algoritma routing adalah perilaku dari node jaringan yang mengatur tentang bagaimana node berkomunikasi antara satu sama lain dan memberikan data hasil pengamatan sensor dengan menggunakan komunikasi dan node ke node lainnya, dari node terjauh menuju node terdekat dengan node teratas (stasiun pengumpulan data). Dapat dengan mudah diketahui bahwa cara sederhana untuk mengirimkan dat ahsil pengamatan sensor adalah menggunakan routing jalur terpendek. Algoritma routing rute terpendek adalah algoritma unttuk menemukan jalur terpendek dari node terjauh ke node terminal lebih dekat dengan base stasiun.

3. Permasalah di Bidang Big Data ( Aplikasi Forecasting/Peramalan)

Salah satu permasalahan big data adalah forecasting atau perkiraan adalah cara untuk memberikan infromasi tambahan kepada para pembuat keputusan dengan mengolah data menjadi sebuah data yang menunjukkan tren pergerakan data tersebut dari waktu ke waktu, baik tren naik, tren turun, maupun trend datar.Pada contoh kasus ini, akan menggunakan data mentah berupa data – data penggunaan mesin ATM dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2019. Dengan data – data mentah ini, akan memcoba untuk membuat perkiraan tentang kerusakan ATM yang terjadi karena penggunaan sehari – hari.

1. Pengumpulan Data Semesta

2. Mengelompokkan Data – Data

3. Menentukan Interval Setiap Kelompok ( Klasifikasi Data)

4. Fuzifikasi Nilai Linguistik

5. Menentukan FLR dan FLRG (Fuzzy Rule/Inference)

6. Defuzifikasi

7. Pengujian Akurasi Forecasting

Semoga bermanfaat untuk semua

TERIMA KASIH

 

AI customer service for higher customer engagement

What Impact Will AI Have On Customer Service?

artificial intelligence customer support

For businesses with global customer bases, the ability to offer multilingual support is, like my beloved Christmas breakfast burrito, massive. You can foun additiona information about ai customer service and artificial intelligence and NLP. It may not be feasible for every seller to have support agents covering every major language in the world, but it is feasible to employ AI translation tools to support them. As resolution processes change, AI ticketing can change how it sorts and tags conversations, assigning tickets and keeping agents on top of issues. AI can take over manual and routine tasks and automate processes so they happen instantly, no rep input necessary. Some tools, like chatbots, can handle entire tasks independently, while others take on smaller tasks to ensure reps aren’t spread as thin.

How AllSaints, L’Oreal and Deliveroo are using AI to improve CX – ComputerWeekly.com

How AllSaints, L’Oreal and Deliveroo are using AI to improve CX.

Posted: Mon, 04 Mar 2024 14:21:10 GMT [source]

Thus, it is always good to identify customer pain points and essential journeys first to start with. Scant is known for overcoming these challenges when adopting and implementing AI-based technologies. This article presents the array of emerging technologies and offers a framework for organizational transformations with the AI-driven customer journey. The article aims to resolve the personalization-privacy paradox by introducing a solution matrix separating personalization from privacy concerns.

Voice recognition, meanwhile, digitizes words and encodes them with data such as pitch, cadence and tone, and then forms a unique voiceprint related to an individual. Machine learning algorithms on customer data can predict the customer churn, the reason behind churn, and methods to retain them. Many documentation tools have started using some form of generative AI to help your team.

Discover content

When using AI, be sure to set up an alert that notifies your service team if a customer is unhappy with your bot. If your chatbot has sentiment analysis capabilities, use it to gauge how frustrated a customer is and when your team should intervene. Lastly, there’s the raw ROI of integrating AI as a key tool for your customer service team.

They expect quick responses from service people, and rage increases the longer they wait. For example, the technology can identify patterns that indicate a customer’s intent based on web activity or text and route the call or chat to the appropriate agent. Intent prediction enables contact centers to up their game by giving customers the assistance they need in the way they want. Artificial intelligence (AI) – the science that deals with the creation of human-like learning and reasoning capabilities – has been catapulted into the spotlight in recent years.

But the compulsively antisocial part of my psyche that makes me not want to make phone calls also appreciates these shifts to using AI in customer service. Freaky or not, artificial intelligence is becoming as common as it is rapidly changing—here’s how companies like Blake’s are putting it to use. This AI tool identifies opportunities where human agents should step in and help the customer for added personalization.

Biometrics refers to body measurements and calculations for the purpose of authentication, identification and access control. Physical biometric solutions analyze parts of the human body, such as a person’s face, iris or fingerprints, while behavioral biometric solutions analyze other characteristics, such as gait, voice, or interaction with a device. The field is going mainstream with a 2017 Tractica report predicting that biometric hardware and software revenue will grow into a $15.1 billion worldwide market by 2025, at a CAGR of 22.9 percent. We’re looking forward to being your companion on this journey — that’s why we’re building thoughtful AI-powered features that only improve your customer conversations. With the introduction of generative AI, these customer insight tools can now generate actionable summaries of trends, highlights, and concerns from your customer data. Customer service leaders have known for ages that chat support is usually a cheaper and more efficient way to provide support.

Contact Center Pipeline reports that increasing the focus on coaching and development for agents is a top priority for contact center managers. AI-based call center training tools such as gamification, visual assistance and self-monitoring, cut down agent onboarding time and ensure reps are fully engaged from day one. NLP analysis also allows companies to extract product suggestions and complaints from online product reviews in order to proactively address any issues. These technologies enable companies to gain insights on a micro level — by understanding the emotions of each customer – as well as on a macro level, by keeping their finger on the pulse of their customer base’s opinions.

artificial intelligence customer support

But while AI may be touted as the exclusive path to progress, it’s important to understand how it works; caution and a keen awareness of the technology’s limitations are going to be necessary. Our own research shows that, globally, an enormous $4.7 trillion is being left on the table each year thanks to negative customer experiences. As AI technology advances, we can expect to see even more innovative and effective uses in customer service. HomeServe USA, a prominent provider of home service plans, uses an AI-powered virtual assistant, Charlie, for their customer service. To manage this unprecedented volume without compromising on their high customer service standards, Decathlon turned to Heyday, a conversational AI platform. Facing challenges in supporting multiple languages and inconsistent ticket volumes, they turned to Zendesk, an integrated customer service platform.

First, we’ll take a look at how AI works, and then we’ll discuss the different ways you can use it to automate customer service tasks. Turn the people who know your business best into brand advocates with head-turning reward programs and impressive customer service. According to Lauren Hakim, a product marketer at Zendesk, proactive engagement is one of the most effective uses for AI-powered chatbots. A few leading institutions have reached level four on a five-level scale describing the maturity of a company’s AI-driven customer service.

For customers

With the launch of generative AI, many chatbot tools have started introducing the technology into their products. They’re becoming true chat “bots” — software that’s capable of understanding text inputs, then generating human-like responses based on the information they’ve ingested. The practical applications for organizations and customer service teams are still a work in progress, but smart assistants such as Alexa, Google Assistant and Siri are an exciting avenue for personalized service. Customers appreciate and prefer when an organization communicates via their preferred platform, and for some people, that may be via their smart home device. Imagine a future where a user can bypass a phone call or email and troubleshoot any product or service concern via a simple question to their smart speaker. Simplified communications like this could be the difference between a satisfied or frustrated customer.

The role of artificial intelligence in business in 2024 – Sprout Social

The role of artificial intelligence in business in 2024.

Posted: Thu, 29 Feb 2024 15:49:46 GMT [source]

By leveraging tools like CallRail’s conversation intelligence software, customer service teams can operate with heightened efficiency, ensuring improved customer experiences. Engage is a pre-built, intelligent contact center platform that transforms customer service. Engage combines voice and digital communication channels to improve operational efficiency and deliver valuable insights. The platform uses Generative AI to enhance customer service interactions and create personalized experiences that cater to the changing needs of businesses and their customers.

AI can automate workflows to help close sales with chatbots that offer discounts, send reminders to the customer to complete the purchase, or proactively reach out to see if they have any questions. Leading natural language understanding (NLU) paired with advanced clarification and continuous learning help IBM watsonx® Assistant achieve better understanding and sharper accuracy than competitive solutions. The future of AI in customer service may still include chatbots, but this technology has a lot more to offer in 2023. It’s a great time to take advantage of the flexibility, efficiency, and speed that AI can provide for your support team.

AI-powered customer analytics and insights

By transitioning these frequently asked questions to a chatbot, the customer service team can help more people and create a better experience overall — while cutting operational costs for the company. When it comes to customer service, companies use AI to enhance the customer experience and enrich brand interactions. Instead of spending all of their time responding to client queries, service personnel have more flexibility to focus on activities that truly require human-to-human interaction. Using AI in customer service allows customer service teams to gather consumer insights.

  • A popular use of generative AI is to build a tool for answering basic customer questions that are covered by existing documentation.
  • This ensures your customers receive efficient support, regardless of their language.
  • Customer feedback is the best way to learn about your business and the helpfulness of your service processes directly from those who use what you sell.
  • But done well, an AI-enabled customer service transformation can unlock significant value for the business—creating a virtuous circle of better service, higher satisfaction, and increasing customer engagement.
  • By compiling this data en masse, businesses can see what’s driving real customers either toward or away from competitors based on customer service experiences.

While building out a robust knowledge base or FAQ page can be time consuming, self-service resources are critical when it comes to good CX. While chatbots are great at troubleshooting smaller issues, most aren’t ready to tackle complex or sensitive cases. AI technology can be used to reduce friction at nearly any point of the customer journey.

The resulting software is referred to as ‘Generative AI’ tools since they’re able to generate new content on command. In the customer service industry specifically, AI is a powerful force for improving the overall customer experience – and driving up customer satisfaction in the process. MyFashionGPT enhances product discovery by allowing customers to make natural language-based queries, providing them with a variety of options across related categories, and enabling the completion of desired looks effortlessly​. As soon as Decathlon launched its digital assistant, support costs dropped as the tool automated 65% of customer inquiries.

Similar to infrastructure as a service (IaaS) and software as a service (SaaS), AIaaS offers a package that a third-party supplier hosts. This is an affordable and dependable replacement for software artificial intelligence customer support created by an internal team. With AIaaS, customers may take advantage of AI’s capabilities through tools and application programming interfaces (APIs) without needing to create intricate code.

artificial intelligence customer support

These “answer and response” chatbots don’t use machine learning, NLP, or dialog management. This means that while chatbots may manage client requests that proceed in a predetermined manner, they cannot improvise in the event of unexpected twists. Collaborators can extract important information from client feedback using language analysis technologies and modify their messages.

Conversational AI customer service platforms – known as virtual assistants or chatbots – represent a promising technology that is already projected to cut business costs by as much as $8 billion in less than five years (Juniper). This is likely one reason why Oracle found that 80% of sales and marketing leaders say they currently use or plan to deploy chatbots in the near future. The company also licenses its brand to a lesser-known, independently operated sister company, Brinks Home. The Dallas-based smart-home-technology business has struggled to gain brand recognition commensurate with the Brinks name. It competes against better-known systems from ADT, Google Nest, and Ring, and although it has earned stellar reviews from industry analysts and customers, its market share is only 2%.

artificial intelligence customer support

Once you’ve trained the AI model with your data, you’re ready to set up its next steps. Essentially—what should your model do once it’s reached a decision on each piece of data? Training your data with an AI tool is as easy as hitting go and waiting for the results. The AI model analyzes your data in order to make accurate predictions on new data—but these predictions are subject to a degree of uncertainty. That’s how you’ll train your own AI model to categorize data according to your specifications. This could help you notice trends and make product changes that will eliminate the problems customers are facing.

Can AI replace call center agents?

VR replaces the user’s view and provides a virtual environment on a 3D wearable frame. MR merges the real and virtual worlds and can project a virtual reality environment in natural surroundings. Imagine a shopping experience where customers enter a vegetable shop and find themselves in a mixed reality of a farm.

Even better, many customers prefer live chat over support channels like phone or email. Nearly 70% of consumers will try to solve a problem themselves first, and customers prefer help centers over all other self-service options. Although we use the term artificial intelligence when we talk about these tools, it’s important to understand that that’s more of a verbal shorthand than an accurate description of what’s happening under the hood. In the same way that a tailored shirt will fit you better than an off-the-rack one will, whether AI works for your organization depends on how well you understand your customers’ needs and your support team’s requirements. One area where AI is presently being used extensively and impacting is customer service. It is utilized in various ways to lower the cost of client service in sectors like fast food, banks, insurance, and retail.

Are there complexities in the return process that are driving customers to competitors? By compiling this data en masse, businesses can see what’s driving real customers either toward or away from competitors based on customer service experiences. While Interactive Voice Response (IVR) systems have been automating simple routing and transactions for decades, new, conversational IVR systems use AI to handle tasks. Everything from verifying users with voice biometrics to directly telling the IVR system what needs to happen with the help of natural language processing is simplifying the customer experience.

Many businesses currently employ chatbots to answer basic queries using information gathered from internal systems. Just like analyzing the sentiment of tickets, you can also analyze pieces of text—such as customer support queries and competitor reviews. You just need to set up the tags you want the AI model to use when analyzing and categorizing your text—as demonstrated below. With Zendesk, Rhythm Energy was able to spend less time training new agents while maintaining the same level of high-quality customer service. With access to the right data and customer context, bots can proactively make personalized recommendations based on a customer’s preferences, website behavior, previous conversations, and more. Rhythm Energy, a renewable energy company, uses bots to respond to customers quickly and reduce escalations to the support team.

Companies across all industries are putting personalization at the center of their enterprise strategies. For example, Home Depot, JPMorgan Chase, Starbucks, and Nike have publicly announced that personalized and seamless omnichannel experiences are at the core of their corporate strategy. The obvious winners have been large tech companies, which have embedded these capabilities in their business models. But challenger brands, such as sweetgreen in restaurants and Stitch Fix in apparel, have designed transformative first-party, data-driven experiences as well. Using sentiment analysis to analyze and identify how a customer feels is becoming commonplace in today’s customer service teams.

artificial intelligence customer support

With Zendesk AI, Rhythm Energy deflected 46% more tickets and reduced escalations by 50%. The transformation resulted in a doubling to tripling of self-service channel use, a 40 to 50 percent reduction in service interactions, and a more than 20 percent reduction in cost-to-serve. Incidence ratios on assisted channels fell by percent, improving both the customer and employee experience. While a few leading institutions are now transforming their customer service through apps, and new interfaces like social and easy payment systems, many across the industry are still playing catch-up. Institutions are finding that making the most of AI tools to transform customer service is not simply a case of deploying the latest technology.

artificial intelligence customer support

AI tools can listen to every interaction and score agents against things like script compliance, empathy and issue resolution, and even proactively book coaching sessions whenever a relevant opportunity arises. Natural language processing uses models trained on huge conversational data sets to be able to understand everything being said in real-time. And that means being able to understand the difference between outstanding service and an outstanding bill. Moreover, it efficiently routes calls to the right departments based on the customer’s needs and even offers real-time guidance to human agents during customer interactions.

However, with Zendesk, AI for customer service is accessible to anyone and sets up in minutes, not months. There’s no need for developers, data scientists, or a heavy IT lift, so your team can quickly deploy AI across your business and hit the ground running. It’s also intuitive for agents to use and available alongside all their tools in a centralized workspace. Implementing AI for customer service requires significant planning, testing, and refinement–which is why it’s so important to choose an AI solution that takes this work off your team’s plate.

  • That means there are a lot of simpler queries that can be offloaded to free up human agents for more pressing calls and interactions.
  • The AI has no idea it’s playing Super Mario, but it does know that whatever it did last time resulted in Mario dying – so next time it’ll do something different.
  • There are a lot of emotions involved, and while AI can efficiently tackle simple queries, it’s unable to show empathy.
  • The customer support team can assist more individuals and improve the overall experience by moving these commonly asked questions to a chatbot, all while lowering operational costs for the business.

Not to mention, learning how to operate each new tool and figuring out where it fits in your team’s workflow. ChatGPT, Microsoft Bing and Google Bard are all AI-powered tools that use large language models to train their understanding of how we use language to communicate. Charlie provides swift answers to customer queries, initiates the claims process, and schedules repair appointments. The fact that the digital assistant could understand and respond to over 1000 unique customer intentions is a testament to the power of AI.

artificial intelligence customer support

Customers will simple requests are engaged with immediately, while those with more complex issues are met with a human response. And, if the AI can’t resolve the issue, it can redirect the call to a service agent who can. The AirHelp chatbot acts as the first point of contact for customers, improving the average response time by up to 65%. It also monitors all of the company’s social channels (in 16 different languages) and alerts customer service if it detects crisis-prone terms used on social profiles.

Akhdani Tech Talk 2021 Series #8 – Database Transaction

Database Transaction

Oleh: Aldia Rahman Mahmudi, Arvin Rasheda, Hesti Pratiwi

Apa itu Database Transaction?

Database transaction adalah salah satu subset yang disediakan SQL. Gunanya untuk mengatur alur data transaksi dalam suatu database. Dengan menggunakan Database Transaction maka kita akan memasukan beberapa query kedalam satu blok dan DBMS akan menganggap query tadi menjadi suatu kesatuan, sehingga jika terjadi error pada salah satu query maka sistem akan membatalkan (rollback) query yang sudah di eksekusi sebelumnya. Konsep ini adalah pengertian dari Atomic yaitu do all or nothing (lakukan semua atau tidak sama sekali).

Konsep Dasar

Dalam implementasinya, kita akan bertemu dengan 3 istilah berikut:Dalam implementasinya, kita akan bertemu dengan 3 istilah berikut:

  • BEGIN/START TRANSACTION

Ini adalah perintah untuk memulai sesi database transaction.

  • COMMIT

Commit adalah perintah untuk menyimpan semua perubahan pada database secara permanen, commit ini dijalankan setelah semua query dieksekusi dan tidak ada error sama sekali.

  • ROLLBACK

Rollback adalah perintah untuk membatalkan semua perubahan data, rollback ini akan dijalankan ketika ada salah satu query yang error. Jika kita menggunakan try..catch, maka perintah rollback ini biasa disimpan di blok catch.

Properti ACID

ACID merupakan singkatan dari Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability. ACID adalah karakteristik dari Database Transaksional yang menjamin transaksi database diproses secara reliable.

1

  1. Atomicity: transaksi merupakan suatu kesatuan yang tidak dapat dipisah. Suatu proses selesai secara menyeluruh atau tidak sama sekali.
  2. Consistency: semua proses yang terjadi di database harus memiliki state yang jelas. Sehingga ketika proses gagal, maka data akan dikembalikan seperti keadaan sebelum proses transaksi dimulai.
  3. Isolation: data yang belum selesai diproses harus terisolasi dari transaksi lainnya. Berarti bahwa satu transaksi tidak dapat membaca data dari transaksi lain yang belum selesai.
  4. Durability: kemampuan DBMS untuk menyimpan data transaksi yang terjadi. Sehingga jika terjadi kegagalan, DBMS menjamin bahwa data transaksi yang telah tersimpan tidak akan hilang.

State Transaksi

2

Beberapa state dalam sebuah transaksi, diantaranya:

  1. Active: inisiasi state, transaksi tetap berada pada state ini pada saat proses transaksi
  2. Partially committed: setelah statement final telah dieksekusi
  3. Failed: setelah ditelusuri bahwa eksekusi tidak dapat diproses kembali
  4. Aborted: setelah transaksi di-rolled back dan database di-restore ke kondisi awal sebelum transaksi dimulai.
  5. Committed: setelah transaksi sukses dipenuhi

Implementasi

Misalkan kita memiliki sebuah desain database berisi 2 buah tabel (“header” dan “detail”) yaitu “akun” dan “transaksi” untuk menyimpan saldo dan transaksi yang dilakukan user. Di dalam tabel akun terdapat attribute id, nama dan jumlah saldo user tersebut, dimana saldo memiliki check constraint yaitu saldo harus lebih besar atau sama dengan 0. Dalam satu akun dapat memiliki beberapa detail transaksi yang jenisnya dapat berupa debit dan kredit yang dapat di tuliskan dalam bentuk +/- dalam attribute jenis, besaran transaksi pada attribute jumlah, tanggal dilakukannya transaksi dan akunid yang merupakan foreign key dari tabel akun. Struktur data tersebut dalam database dapat digambarkan dalam sebuah skema sederhana sebagai berikut :

3

Contoh Kasus :

User A dan B memiliki sebuah akun, dimana dalam akun tersebut user A memiliki saldo awal sebesar Rp 100.000,00 dan user B memiliki saldo awal sebesar Rp 750.000,00.

4

Misal user B ingin melakukan transfer saldo sebesar Rp. 800.000,00 ke user A, dimana transaksi ini harusnya gagal karena user B hanya memiliki saldo sebesar Rp. 750.000,00. Disini kita akan mensimulasikan transaksi tersebut dalam bentuk query untuk memperbarui data transaksi dan saldo kedua akun tersebut tanpa menggunakan database transaction.

5

Terdapat error ketika melakukan update pada saldo user B karena saldo akhir menjadi -50.000 dan terdapat check constraint dimana minimal saldo harus lebih besar atau sama dengan 0. Ketika kita melihat kembali data pada tabel akun dan transaksi maka akan terdapat kesalahan data karena ketiga query sebelumnya berhasil dilakukan sedangkan saldo user B tidak berhasil di update.

67

Berikut ini perbandingan apabila kita menggunakan database transaction.

8

Ketika terjadi error kita tinggal melakukan perintah ROLLBACK untuk membatalkan semua perubahan data / mengembalikannya lagi ke state awal, atau lakukan COMMIT jika semua query sukses dijalankan dan data akan tersimpan. Disini kita akan melakukan ROLLBACK pada transaction tersebut.

9

Jika kita melihat kembali data yang ada pada tabel akun dan transaksi, maka tidak akan terdapat perubahan dimana saldo masih sesuai data awal dan transaksi masih kosong.

10 11

Kesimpulan

Database transaction dapat disebut sebagai salah satu fundamental dari pemrograman menggunakan database relasional karena dapat membantu mencegah inkosistensi data atau kesalahan yang terjadi akibat aksi yang dilakukan pada database. Secara umum implementasi database transaction dapat membantu meningkatkan keandalan, integritas dan kinerja aplikasi yang dibangun diatas database tersebut.

Akhdani Tech Talk 2021 Series #7 – Penerapan Algoritma Naive Bayes pada Klasifikasi Data Penerimaan Pegawai

PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA KLASIFIKASI DATA PENERIMAAN PEGAWAI

oleh: Maulana, Hardi, Akbar

Apa itu Klasifikasi Naive Bayes ?

Naïve Bayes Classifier merupakan Metode pengklasifikasian dg menggunakan metode probabilitas dan statistik yg dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak adahubungannya dengan ciri dari kelas lainnya.

Alasan Memilih Algoritma Klasifikasi Naive Bayes ?

  • Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik dibanding dengan model classifier lainnya. Hal ini dibuktikan oleh Xhemali , Hinde Stone dalam jurnalnya “Naïve Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages” mengatakan bahwa “Naïve Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yg lebih baik dibandingmodel classifier lainnya”.
  • Penggolong statistik: Melakukan prediksi probabilitas, misalnya: Memprediksi probabilitas keanggotaan kelas
  • Standar: Sekalipun metode Bayesian tidak dapat dilakukan secara komputasional, mereka dpaat memberikan standar pengambilna keputusan yang optimal yang ddapat diukur dengan metode lain.

Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Naive Bayes

1. Kelebihan

  • Bisa dipakai untuk data kuantitatif maupun kualitatif
  • Tidak memerlukan jumlah data yang banyak
  • Tidak perlu melakukan data training yang banyak
  • Jika ada nilai yang hilang, maka bisa diabaikan dalam perhitungan.
  • Perhitungannya cepat dan efisien
  • Mudah dipahami
  • Mudah dibuat
  • Pengklasifikasian dokumen bisa dipersonalisasi, disesuaikan dengan kebutuhan setiap orang
  • Jika digunakan dalaam bahasa pemrograman, code-nya sederhana
  • Bisa digunakan untuk klasifikasi masalah biner ataupunmulticlass

2. Kekurangan

  • Apabila probabilitas kondisionalnya bernilai nol, maka probabilitas prediksi juga akan bernilai nol
  • Asumsi bahwa masing-masing variabel independen membuat berkurangnya akurasi, karena biasanya ada korelasi antara variabel yang satu dengan variabel yang lain
  • Keakuratannya tidak bisa diukur menggunakan satu probabilitas saja. Butuh bukti-bukti lain untuk membuktikannya.
  • Untuk membuat keputusan, diperlukan pengetahuan awal atau pengetahuan mengenai masa sebelumnya. Keberhasilannya sangat bergantung pada pengetahuan awal tersebut Banyak celah yang bisa mengurangi efektivitasnya
  • Dirancang untuk mendeteksi kata-kata saja, tidak bisa berupa gambar

skema-naive-bayesGambar 1.1. Skema Naive Bayes

Perancangan Sistem

flowchart-sistemGambar 2.1. Flowchart Sistem

diagram-classGambar 2.2. Diagram Kelas

Implementasi Klasifikasi Naive Bayes dan Rancangan Sistem 

Klasifikasi Naive bayes dibuat menggunakan bahasa pemrograman python yang terintegrasi dengan halaman web yang dibuat berdasarkan rancangan sistem diatas.

data-trainingGambar 3.1. Tabel Data Training

Tabel data training seperti gambar 3.1, data tersebut yang akan diklasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dan digunakan sebagai pengambil keputusan untuk menentukan lulus atau tidaknya data baru calon pegawai.

halamanGambar 3.2. Halaman Form Input Sistem

dalam halaman web yang dibuat seperti Gambar 3.1. user akan menginput data calon pegawai seperti nama, nilai administrasi, nilai tes 1, nilai tes 2 dan nilai interviewnya. setelah user menginput data calon pegawai, sistem akan menentukan lulus atau tidaknya data calon pegawai berdasarkan hasil klasifikasi data training seperti pada gambar 3.3 dan gambar 3.4.lulus

Gambar 3.3. Tampilan Data Calon Pegawai Lulus

tidak-lulus

Gambar 3.4. Tampilan Data Calon Pegawai Tidak Lulus

Kesimpulan

1. Dengan adanya sistem ini, akan mempermudah pihak panitia penerimaan pegawai dalam memperkirakan calon pegawai yang akan bergabung sehingga panitia bisa mengambil keputusan untuk menerima atau tidak calon pegawai tersebut.

2. Pada algoritma Naive Bayes, semua attribut akan memberikan kontribusinya dalam pengambilan keputusan, dengan bobot atribut yang sama penting dan setiap atribut saling bebas satu sama lain.

Akhdani Tech Talk 2021 Series #6 – Load Test WebRTC

Load Test WebRTC

Oleh: Muhamad Indra Kusmana, Rahmat Hidayat, Rahmat Setiawan

Apa itu WebRTC?

WebRTC (Web Real-TIme Communication) merupakan teknologi yang memungkinkan kita melakukan komunikasi secara real-time menggunakan video dan audio secara langsung pada halaman web. Contoh aplikasi yang menggunakan teknologi ini misalnya Google Meet, Zoom, Microsoft Teams, dan sebagainya.

Teknologi WebRTC

WebRTC menggunakan 3 komponen utama:

  1. Media Stream
    Untuk penggunaan media device dan merepresentasikan data audio dan video kedalam bentuk stream.
  2. Peer Connection
    Memungkinkan 2 atau lebih pengguna terkoneksi secara bersamaan.
  3. Data Channel
    Memungkinkan pengguna mengirim data dalam bentuk text chat, file sharing, dsb secara bersamaan.

Apa itu Load Test?

Load test adalah proses pengujian non-functional suatu aplikasi dimana performa diuji dengan load tertentu. Proses ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana suatu aplikasi dapat berjalan pada saat penggunaan dalam jumlah banyak dan waktu bersamaan.

Permasalahan Load Test pada WebRTC

Seperti aplikasi berbasis web yang diakses oleh banyak pengguna pada umumnya, tentunya load test perlu dilakukan pada aplikasi WebRTC untuk mengetahui performa dari aplikasi tersebut saat diakses oleh banyak pengguna pada waktu bersamaan. Sayangnya saat ini tidak banyak tools open source untuk yang tersedia untuk melakukan load test pada WebRTC. Selain itu beberapa tools hanya tersedia untuk aplikasi yang menggunakan platform yang sama dengan tools tersebut.

Tujuan

Sample aplikasi yang kami gunakan pada pengujian kali ini adalah sebuah aplikasi sederhana, dimana terdapat 2 halaman podium dan student. Halaman podium akan melakukan broadcast ke halaman student yang berada pada room yang sama berupa screen sharing dan audio. 

 1-1

Gambar 1.1: tampilan halaman podium

 1-2

Gambar 1.2: tampilan halaman student

Pada pengujian ini, akan dilakukan load test pada aplikasi WebRTC menggunakan Apache Jmeter dan Cypress. Metode pengujian dilakukan dengan cara melakukan sejumlah koneksi pada aplikasi. Hal ini dapat berguna untuk mengetahui berapa jumlah maksimal pengguna yang dapat terhubung pada aplikasi yang dibangun pada waktu bersamaan.

Apache JMeter

JMeter merupakan aplikasi berbasis Java yang didesain untuk melakukan load test mengukur performa suatu aplikasi. Pada pengujian ini, JMeter akan mensimulasikan sejumlah pengguna dengan membuat banyak koneksi menggunakan chrome headless mode.

 2-1

Gambar 2.1: Script untuk melakukan koneksi ke aplikasi WebRTC menggunakan chrome headless mode

2-2

Gambar 2.2: Hasil build dalam bentuk jar

2-3

Gambar 2.3: Konfigurasi pada JMeter dengan sampler menggunakan Java Request

2-4

Gambar 2.4: Hasil eksekusi JMeter(1)

2-5

Gambar 2.5: Hasil eksekusi JMeter (2)

2-6

Gambar 2.6: Console log aplikasi WebRTC menampilkan jumlah subscriber yang terhubung

 

Cypress

Cypress merupakan end-to-end test framework berbasis Javascript. Pada pengujian ini, penggunaan Cypress dilakukan untuk menyimulasikan sejumlah pengguna dengan membuka aplikasi WebRTC pada banyak halaman sekaligus.

3-1

Gambar 3.1: Script untuk melakukan koneksi ke aplikasi WebRTC

3-2

Gambar 3.2: Script untuk melakukan replikasi koneksi

3-3

Gambar 3.3: Hasil eksekusi Cypress

Kesimpulan

Beberapa poin penting pada penggunaan Apache JMeter:

  1. Tidak bisa menggunakan HTTP Sampler, sehingga harus menggunakan Sampler Java Request.
  2. Sulit mencari referensi, karena masih sangat jarang yang melakukan. Referensi terbaik yang didapat: https://www.cnblogs.com/chenkx6/p/13639629.html
  3. Hasil eksekusi pada JMeter menampilkan error meskipun koneksi berhasil dilakukan, sehingga untuk melihat jumlah koneksi yang terhubung dapat dilihat melalui log aplikasi

Poin penting pada penggunaan Cypress:

  1. Selalu terjadi error di sekitar iterasi ke-10. Terdapat tiket terkait issue tersebut pada forum https://github.com/cypress-io/cypress/issues/1305 (status: open saat pengujian dilakukan, 28 Januari 2021)