digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800



BAB 1 Rifki Ryandra Wijaya
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 2 Rifki Ryandra Wijaya
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 3 Rifki Ryandra Wijaya
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 4 Rifki Ryandra Wijaya
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 5 Rifki Ryandra Wijaya
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 6 Rifki Ryandra Wijaya
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan


Saat ini teknologi chatbot telah banyak digunakan pada bagian CRM operasional perusahaan untuk mengotomatiskan kegiatan pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan. Chatbot memiliki kelebihan dalam menangani banyak permintaan secara cepat dan simultan dibandingkan operator manusia. Berdasarkan studi literatur penelitian-penelitian sebelumnya, ditemukan berbagai kelebihan dan kekurangan dari alternatif desain (atribut) chatbot yang dapat memengaruhi preferensi pengguna. Lebih lanjut, pengguna dapat memiliki preferensi yang beragam terhadap alternatif desain chatbot yang tersedia. Meski demikian, belum banyak penelitian yang membahas keragaman preferensi pengguna chatbot CRM, khususnya di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji empat atribut chatbot pada konteks layanan operator seluler, yaitu penampilan chatbot (logo merek/perusahaan vs. avatar vs. foto manusia), gaya percakapan chatbot (hangat vs. kompeten), perilaku chatbot (proaktif vs. reaktif), dan metode input pengguna (balasan instan vs. kolom teks bebas). Selain itu, penelitian ini mengeksplorasi variabel-variabel yang dapat berpengaruh terhadap heterogenitas preferensi pengguna, seperti demografi, kepribadian pengguna, dan pengalaman penggunaan chatbot sebelumnya. Pembentukan dan segmentasi struktur preferensi pengguna dilakukan dengan menggunakan metodologi analisis konjoin dan analisis kelas laten. Melalui survei daring, responden menilai 12 profil konjoin yang berisi kombinasi level dari keempat atribut chatbot, mengisi asesmen kepribadian Big Five, dan pertanyaan data diri lainnya. Dari 302 sampel akhir yang diperoleh, terbentuk tujuh segmen preferensi pengguna dengan kriteria BIC terkecil. Sebagai contoh, Segmen 1 memiliki preferensi berupa penampilan chatbot avatar, gaya percakapan hangat, perilaku reaktif, dan metode input balasan instan. Selain itu, ditemukan delapan variabel yang memiliki pengaruh dalam pengelompokan segmen preferensi pengguna, yakni domisili, usia, layanan operator yang digunakan, nilai dimensi kepribadian Conscientiousness, motif hiburan dalam menggunakan chatbot layanan operator seluler, motif menjadikan chatbot layanan operator seluler sebagai teman berbincang, pengalaman menggunakan chatbot pembelajaran bahasa, serta pengalaman menggunakan chatbot kesehatan mental/teman virtual. Pada tahap validasi, dua prototipe chatbot dibangun berdasarkan struktur preferensi pengguna Segmen 1. Chatbot A memiliki desain yang sesuai dengan struktur preferensi pengguna sementara Chatbot B dirancang tidak sesuai dengan preferensi pengguna. Melalui uji coba prototipe dengan desain eksperimen within-subjects (n=20), Chatbot A memiliki nilai tingkat kesukaan, tingkat kemudahan penggunaan, pengalaman penggunaan, dan intensi penggunaan yang lebih tinggi secara signifikan (p-value<0,05) dibandingkan Chatbot B. Selain itu, berdasarkan opini partisipan pengujian prototipe yang dikumpulkan melalui pertanyaan kualitatif dan wawancara semiterstruktur, dapat dibentuk delapan tema wawasan tambahan mengenai preferensi dan penggunaan chatbot CRM. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh penyedia/pengembang chatbot dan perusahaan yang telah/akan mengadopsi teknologi ini untuk meningkatkan layanan chatbot berdasarkan preferensi segmen pengguna yang dituju.