Punya Banyak Brand? Ini Cara Paragon Kelola Customer Service dengan AI Qiscus

Virtuenet
7 hari yang lalu
5 menit membaca

Mengelola satu brand dengan ribuan pelanggan saja sudah menjadi tantangan tersendiri. Bayangkan jika perusahaan harus menangani banyak brand sekaligus, masing-masing dengan karakter pelanggan, gaya komunikasi, hingga kebutuhan konsultasi yang berbeda.

Situasi inilah yang dihadapi Paragon Technology and Innovation, salah satu perusahaan kecantikan terbesar di Indonesia yang menaungi berbagai brand seperti Wardah, Emina, Make Over, KAHF, Labore, dan sejumlah brand lainnya.

Dengan portofolio mencapai 14 brand, tantangannya bukan hanya memastikan setiap pertanyaan pelanggan terjawab dengan cepat. Paragon juga harus menjaga agar pengalaman pelanggan tetap sesuai dengan karakter masing-masing brand.

Untuk menjawab tantangan tersebut, Paragon memanfaatkan AI Customer Service melalui Qiscus AgentLabs. Hasil implementasinya pun cukup signifikan: 75% pertanyaan pelanggan berhasil ditangani AI, conversion rate meningkat hingga 10 kali lipat, dan AI Agent mencapai Customer Satisfaction Score (CSAT) sebesar 97,5%.

Lalu, bagaimana teknologi AI membantu Paragon mengelola customer service untuk banyak brand sekaligus?

Baca Selengkapnya: Top 8 CRM Indonesia: Pilihan Terbaik untuk Bisnis 2026

Banyak Brand Berarti Banyak Karakter Pelanggan

Setiap brand memiliki target pasar dan karakter komunikasi yang berbeda. Cara berkomunikasi dengan pelanggan remaja yang menggunakan salah satu brand kecantikan tentu tidak selalu sama dengan pelanggan profesional atau konsumen produk perawatan pria.

Di sinilah kompleksitas customer service mulai muncul. Paragon perlu melayani jutaan pelanggan melalui channel seperti WhatsApp dan live chat sambil memastikan setiap respons tetap relevan dengan brand yang sedang dihubungi pelanggan.

Jika seluruh proses bergantung pada human agent, ada beberapa risiko yang dapat muncul. Tim customer service harus memahami karakter banyak brand sekaligus, volume pertanyaan berulang dapat menghabiskan waktu, dan perbedaan gaya komunikasi antar-agent dapat membuat pengalaman pelanggan menjadi tidak konsisten.

Masalah lainnya adalah konteks percakapan. Pelanggan tentu tidak ingin menjelaskan keluhan atau kebutuhannya dari awal setiap kali kembali menghubungi customer service. Namun tanpa sistem yang mampu mengingat percakapan sebelumnya, hal tersebut sulit dihindari. Semakin besar jumlah brand dan pelanggan, semakin kompleks pula operasional customer service yang harus dikelola.

AI Customer Service Jadi Solusi untuk Operasional Multi-Brand

Untuk meningkatkan skalabilitas layanan pelanggan, Paragon mengimplementasikan Qiscus AgentLabs yang dilengkapi kemampuan AI dan fitur memory.

Teknologi tersebut digunakan untuk menangani interaksi pelanggan melalui WhatsApp dan live chat sekaligus membantu menjaga karakter komunikasi masing-masing brand.

Pendekatannya bukan sekadar membuat chatbot yang memberikan jawaban otomatis. AI perlu memahami konteks percakapan, mengetahui brand yang sedang dihubungi, hingga menentukan kapan pertanyaan dapat diselesaikan secara otomatis dan kapan harus diteruskan kepada human agent.

Dengan sistem ini, AI dapat menjadi layer pertama customer service yang menangani kebutuhan pelanggan dalam skala besar.

1. Menyesuaikan Gaya Komunikasi Setiap Brand

Salah satu tantangan terbesar perusahaan multi-brand adalah menjaga brand identity di setiap interaksi pelanggan. AI yang digunakan Paragon dapat menyesuaikan tone dan gaya komunikasi berdasarkan karakter brand yang sedang dihubungi pelanggan. Artinya, respons tidak harus menggunakan satu gaya komunikasi yang sama untuk semua brand.

Pendekatan ini penting karena customer experience tidak hanya ditentukan oleh seberapa cepat pertanyaan dijawab. Cara sebuah brand berbicara kepada pelanggan juga menjadi bagian dari pengalaman dan identitas brand tersebut.

Dengan automasi yang tetap mempertimbangkan persona brand, perusahaan bisa memperbesar kapasitas customer service tanpa harus mengorbankan konsistensi komunikasi.

2. Mengingat Percakapan Sebelumnya dengan Fitur Memory

Customer service yang cepat belum tentu memberikan pengalaman yang baik apabila pelanggan terus diminta mengulang informasi. Fitur memory yang digunakan dalam implementasi Paragon memungkinkan AI mengingat sekitar 3–6 percakapan terakhir dengan pelanggan. Informasi tersebut dapat mencakup konsultasi maupun keluhan yang sebelumnya pernah disampaikan.

Ketika pelanggan kembali menghubungi brand, percakapan dapat dilanjutkan dengan konteks yang lebih relevan. Misalnya, pelanggan sebelumnya telah melakukan konsultasi produk. Saat kembali bertanya, sistem tidak harus memperlakukan interaksi tersebut sebagai percakapan yang benar-benar baru.

Hasilnya, komunikasi terasa lebih seamless dan personal.

3. Mengotomatisasi FAQ hingga Rekomendasi Produk

Sebagian besar tim customer service harus menghadapi pertanyaan serupa secara berulang. Mulai dari informasi produk, cara penggunaan, rekomendasi, hingga berbagai pertanyaan umum lainnya.

Dalam implementasi Paragon, AI dimanfaatkan untuk mengotomatisasi FAQ, konsultasi, dan rekomendasi produk. Human agent kemudian tidak perlu menghabiskan sebagian besar waktunya untuk menjawab pertanyaan sederhana yang sebenarnya dapat ditangani secara otomatis.

Mereka dapat lebih fokus pada percakapan yang membutuhkan analisis, empati, atau penyelesaian kasus yang lebih kompleks. Model seperti ini membuat AI bukan menggantikan keseluruhan fungsi manusia, melainkan membantu membagi pekerjaan customer service dengan lebih efektif.

4. Eskalasi ke Human Agent Tanpa Kehilangan Konteks

Tidak semua masalah pelanggan sebaiknya diselesaikan AI. Untuk kasus yang lebih kompleks, sistem dapat meneruskan percakapan kepada human agent dengan membawa riwayat konteks sebelumnya.

Hal ini menjadi penting karena salah satu pengalaman customer service yang paling membuat pelanggan frustrasi adalah harus menjelaskan kembali masalah yang sudah disampaikan sejak awal.

Dengan konteks percakapan yang tersedia, agent dapat memahami permasalahan lebih cepat dan langsung fokus pada penyelesaiannya. Kolaborasi antara AI dan human agent akhirnya menciptakan workflow customer service yang lebih efisien: AI menangani kebutuhan yang dapat diotomatisasi, sementara manusia menangani percakapan yang membutuhkan perhatian lebih.

Hasilnya 75% Pertanyaan Bisa Diselesaikan AI

Implementasi tersebut menghasilkan dampak bisnis yang terukur bagi Paragon. AI Agent mampu menyelesaikan 75% dari seluruh pertanyaan pelanggan. Dengan sebagian besar inquiry dapat ditangani secara otomatis, ketergantungan terhadap human agent untuk pertanyaan rutin dapat berkurang sekaligus membuat layanan lebih mudah diskalakan.

Namun dampaknya bukan hanya pada efisiensi operasional.

Paragon juga mencatat peningkatan conversion rate hingga 10 kali lipat. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penggunaan AI untuk konsultasi pelanggan tidak hanya membantu mempercepat pelayanan, tetapi juga berpotensi membawa pelanggan lebih dekat menuju keputusan pembelian.

Dari sisi pengalaman pelanggan, hasilnya juga tetap tinggi. AI Agent mencatat CSAT sebesar 97,5%, menunjukkan bahwa peningkatan otomatisasi dapat berjalan tanpa harus mengorbankan kepuasan pelanggan.

Baca Selengkapnya: 7 Manfaat Bot WhatsApp untuk Bisnis di Era Serba Cepat

Apa yang Bisa Dipelajari Bisnis dari Paragon?

Keberhasilan Paragon menunjukkan bahwa semakin besar jumlah pelanggan dan channel komunikasi, menambah jumlah customer service agent bukan selalu menjadi satu-satunya solusi.

Teknologi AI dapat membantu perusahaan membangun layanan yang lebih scalable. Pertanyaan berulang dapat ditangani otomatis, percakapan tetap memiliki konteks, karakter setiap brand dapat dipertahankan, dan human agent mempunyai lebih banyak waktu untuk menangani kasus yang benar-benar membutuhkan mereka.

Bagi perusahaan yang memiliki banyak brand, cabang, produk, maupun volume inquiry tinggi, pendekatan seperti ini dapat menjadi langkah penting untuk meningkatkan customer experience sekaligus efisiensi operasional.

Optimalkan Customer Service Bisnis Anda Bersama Virtuenet

Volume chat pelanggan terus bertambah tetapi tim customer service mulai kewalahan?

Virtuenet dapat membantu bisnis Anda mengimplementasikan solusi Qiscus untuk omnichannel customer service dan AI Agent, sehingga interaksi pelanggan dari berbagai channel dapat dikelola dengan lebih efisien.

Mulai dari otomatisasi pertanyaan pelanggan, AI Agent, pengelolaan percakapan omnichannel hingga kolaborasi dengan human agent, solusi dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan workflow bisnis Anda.

Konsultasikan kebutuhan customer service bisnis Anda bersama Virtuenet dan temukan bagaimana AI dapat membantu tim memberikan layanan yang lebih cepat, personal, dan scalable.

Coba Demo Gratis

Temukan insight lainnya dari solusi Virtuenet:

FAQ (Frequently Asked Questions)

Apa manfaat AI Customer Service untuk perusahaan yang memiliki banyak brand?
AI Customer Service dapat membantu menangani pertanyaan berulang secara otomatis, menyesuaikan komunikasi berdasarkan karakter setiap brand, mempertahankan konteks pelanggan, serta mengurangi beban human agent. Hal ini membuat perusahaan lebih mudah meningkatkan kapasitas layanan tanpa harus selalu menambah jumlah agent seiring pertumbuhan inquiry.
Apakah AI dapat menggantikan seluruh pekerjaan customer service?
Tidak harus. Pendekatan yang lebih efektif adalah mengombinasikan AI dengan human agent. Pertanyaan sederhana, FAQ, konsultasi awal, dan kebutuhan yang dapat diotomatisasi bisa ditangani AI, sedangkan kasus kompleks dapat diteruskan kepada human agent dengan membawa konteks percakapan sebelumnya.
Bagaimana Qiscus membantu meningkatkan customer experience?
Melalui AI Agent dan pengelolaan komunikasi pelanggan secara terintegrasi, bisnis dapat memberikan respons yang lebih cepat, kontekstual, dan konsisten. Pada kasus Paragon, implementasi tersebut membantu AI menyelesaikan 75% pertanyaan pelanggan, meningkatkan conversion rate hingga 10 kali lipat, serta mencapai CSAT 97,5%.