Customer Service & Support

    AI jawab dari knowledge base produk dan SOP, konsisten lintas channel.

    Liona menyatukan knowledge base produk, FAQ, dan SOP layanan ke dalam satu repositori. Chat AI menjawab pertanyaan pelanggan dari sumber terkurasi, bukan jawaban generik. Agent fokus ke kasus kompleks.

    Masalahnya

    Jawaban CS tidak konsisten, knowledge base tercecer, deflection rendah.

    • Knowledge base produk dan SOP layanan tersebar di Google Docs, Notion, dan PDF.
    • Tim CS menjawab berdasarkan ingatan, jawaban berbeda antar agent.
    • Tidak ada single source of truth untuk informasi produk dan layanan.
    • Deflection rate rendah karena AI tidak punya akses ke knowledge base terkurasi.

    Cara kerjanya

    1. 1

      Kurasi knowledge base

      Tim CS kurasi knowledge base produk, FAQ, dan SOP layanan ke repositori Knowledge.

    2. 2

      AI jawab dari KB

      Chat AI menjawab pertanyaan pelanggan dari knowledge base, bukan jawaban generik.

    3. 3

      Konsisten lintas channel

      Omnichannel pastikan jawaban sama di WhatsApp, web chat, dan Instagram.

    4. 4

      Eskalasi kasus kompleks

      Kasus kompleks dieskalasi ke agent dengan konteks percakapan, agent fokus ke high-value.

    Sudah dipakai

    Contoh penerapan nyata yang berkaitan dengan use case ini.

    Pertanyaan umum

    Bagaimana cara update knowledge base saat ada perubahan produk?

    Tim CS atau product team bisa update knowledge base langsung via dashboard Knowledge. Perubahan langsung tersinkron ke Chat AI, sehingga jawaban selalu up-to-date. Update bisa dijadwalkan atau real-time.

    Apakah Chat AI bisa menjawab pertanyaan di luar knowledge base?

    Chat AI hanya menjawab dari knowledge base terkurasi untuk memastikan akurasi. Jika pertanyaan di luar scope, AI akan eskalasi ke agent manusia dengan konteks percakapan.

    Bagaimana memastikan jawaban AI konsisten dengan brand voice?

    Tim CS bisa kurasi template jawaban dengan tone dan style brand. Chat AI menggunakan template ini sebagai baseline, sehingga jawaban konsisten dengan brand voice tanpa mengorbankan akurasi informasi.

    Mulai dari satu use case.

    Ceritakan proses mana yang ingin Anda uji.

    Diskusikan kebutuhan Anda