MEMBUAT CHATBOT MENGGUNAKAN IBM WATSON ASSISTANT

I. Pendahuluan
IBM Watson Assistant adalah sebuah tool yang mudah digunakan, sehingga tidak membutuhkan waktu lama untuk mempersiapkan atau menggunakan teknologi ini. Kali ini saya akan berbagi tentang membuat Chatbot dengan menggunakan tools ini.

Tapi sebelum itu, saya mau berbagi sedikit latar belakang IBM Watson ini. Pada tahun 2017 lalu, IBM meluncurkan platform kecerdasan buatan atau AI untuk kepentingan bisnis yang bernama IBM Watson di Indonesia. Platform ini hadir sebagai solusi teknologi industri Indonesia di era komputasi kognitif.

Dengan kekuatan kecerdasan buatan pada platform ini, IBM telah mengklaim bahwa Watson dapat menjawab tantangan dunia bisnis untuk menganalisa data yang terlewatkan dan lain sebagainya.

IBM Watson memang dikenal mengedepankan kemampuan cognitive computing-nya, agar mesin atau aplikasi yang dibangun diatasnya dapat meniru cara kerja manusia dan membantu manusia dalam proses pengambilan keputusan. Cognitive computing dikenal sebagai teknologi yang menggabungkan berbagai disiplin ilmu seperti machine learning, natural language processing (NLP), speech and image recognition, dan sebagainya.

Apa itu chatbot?

Chatbot adalah program yang mensimulasikan dialog kehidupan nyata yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan perangkat seperti dengan manusia yang sebenarnya. Chatbots sangat digunakan di segmen B2C dan B2B di mana interaksi konstan dengan pelanggan diperlukan.

Anda mungkin pernah melihat chatbot di berbagai situs web dan platform. Biasanya, ketika mencari produk atau layanan, sebuah pop-up terbuka menawarkan bantuan. Anda dapat menulis pertanyaan Anda di sana dan mendapatkan jawaban langsung. Ya, itu adalah chatbot.

Apa manfaat membuat chatbot ?

Jika Anda berpikir untuk membuat chatbot tetapi ragu, lihat manfaat chatbot langsung dan dampak positifnya terhadap bisnis.

Efektivitas biaya. Meskipun pengembangan chatbot mungkin memerlukan pengeluaran beberapa sumber daya, penerapannya ke dalam proses bisnis akan menghemat uang dan waktu Anda. Chatbots dapat melakukan sejumlah pekerjaan yang dilakukan oleh tim pendukung rata-rata. Alih-alih sepuluh asisten pelanggan, berurusan dengan perekrutan, dan mengalokasikan sumber daya, Anda dapat membuat chatbot dan memproses lebih banyak permintaan pengguna dengan lebih cepat dan lebih mudah.
Keterlibatan pelanggan. Salah satu manfaat paling signifikan dari chatbot — adalah kemampuannya untuk meningkatkan interaksi dengan pengguna. Chatbots dapat memproses ratusan kueri dari klien yang berbeda secara bersamaan tanpa memperlambat kinerjanya. Mereka membuat pelanggan puas dan meningkatkan retensi.
Otomatisasi proses bisnis. Bertanggung jawab atas banyak tugas, chatbots secara signifikan mengoptimalkan dan mengotomatiskan proses. Alih-alih memproses setiap permintaan secara manual, Anda dapat meluangkan waktu dengan bot dan menghabiskannya untuk tugas yang lebih penting. Bot dapat mengumpulkan data yang diperlukan dari pengguna dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Komunikasi yang dipersonalisasi. Chatbots memastikan setiap pengguna mendapatkan layanan. Pelanggan akan mendapatkan tanggapan yang dipersonalisasi dan interaksi satu lawan satu dengan asisten bot. Bahkan jika itu adalah permintaan yang ditemukan di bagian FAQ, pengguna bisa mendapatkannya dengan lebih mudah, meningkatkan kepuasannya.
Generasi pemimpin. Anda dapat menggunakan informasi tentang pelanggan yang dikumpulkan oleh bot selama komunikasi untuk menghasilkan prospek. Misalnya, Anda dapat membuat lebih banyak saluran penjualan yang dipersonalisasi dan menarik lebih banyak prospek.

Ada jenis-jenis chatbot apa saja ?

Chatbots dapat dibagi menjadi dua kelompok besar tergantung pada fungsinya:

chatbot berbasis aturan;
chatbot AI.

Chatbot berbasis aturan
Chatbot semacam ini sangat mudah. Ini menggunakan logika if/else dan menjawab pertanyaan mengikuti skenario yang telah ditentukan. Interaksinya dengan pelanggan didasarkan pada kata kunci. Bot tidak bisa belajar dari pengalaman sebelumnya. Semua perbaikan dilakukan secara manual.

Kelebihan:

Mudah dibuat;
Cukup untuk menyelesaikan tugas-tugas sederhana seperti menjawab FAQ;
Biaya pengembangan rendah.

Kelemahan:

Tidak belajar mandiri;
Kemampuan untuk menjawab satu set pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya;
Membutuhkan perbaikan manual.

Chatbot AI
Bot AI adalah perangkat lunak yang lebih kompleks yang banyak digunakan karena kemungkinan belajar mandirinya. Chatbots semacam itu menggunakan jaringan saraf untuk pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, dan analisis teks. Mereka dapat memberikan jawaban bahkan untuk permintaan yang tidak biasa.

Kelebihan:

Kemampuan untuk belajar sendiri;
Dapat memproses permintaan non-standar yang lebih kompleks;Berikan komunikasi yang lebih realistis.

Kelemahan:

Biaya pengembangan lebih tinggi;
Pembuatan chatbot lebih kompleks dan lebih memakan waktu.
Sepertinya chatbot AI memenangkan pertempuran. Namun, semuanya tergantung pada tujuan bot. Chatbot berbasis aturan lebih dari cukup bagi perusahaan kecil untuk mengotomatisasi beberapa proses. Plus, Anda harus memiliki database yang tepat untuk membuat bot AI dan menyediakannya dengan data untuk dipelajari.

Nah, sekarang langsung saja kita bahas tentang pembuatan chatbot pada platform IBM Watson ini.

Chatbot itu seperti anak kecil. Kita harus mengajarinya, melatihnya, mengajukan pertanyaan, dan memberikan jawabannya. Dalam contoh proyek kecil ini, saya akan menggunakan fitur Watson Assistant Slots untuk membuat chatbot yang akan menerima pesanan kebab. 😀
Mengapa kebab? Di Perancis, khususnya dan di Europe secara global, Kebab adalah restoran cepat saji yang cukup terkenal. Untuk itu, kita perlu mengumpulkan informasi apa saja pada transaksi pemesan kebab ini. Misalnya, informasi yang diperlukan seperti: ukuran, jenis daging, dan pilihan bahan tambahan (topping) kebab semua bisa digunakan.

II. Discussion Assistant Slots
Berikut ini adalah contoh percakapan pada Discussion Assistant Slots:

Pada layar ini kita memiliki 7 node. Node ‘Selamat Datang (Welcome)’ menampilkan teks yang disajikan secara default ketika pengguna akan mulai menggunakan chatbot, dan node ‘Anything Else (Fallback)’ memberikan apa yang akan ditanggapi oleh chatbot saat tidak mengerti maksud dari kalimat input dari Pengguna. Jika kita membuka kotak dialog “Pemesanan Kebab (Order Kebab)”, dan kita akan melihat seperti berikut:

Setiap ‘Entity’ mewakili bidang untuk dirancang pada chatbot: kebab_place, kebab_size, kebab_type, kebab_topping, kebab_sauce dan minuman. Jika tidak ada, pengguna akan diminta dan mulai dari awal/atas, sampai semua diisi melalui variabel terkait ($kebab_size, $kebab_type, dll.).

Untuk beberapa alasan, chatbot akan mengajukan beberapa pertanyaan kepada pengguna yang berada di luar cakupan fungsionalitas slot yang telah dijelaskan sebelumnya, seperti contoh di bawah ini.