Perpustakaan Digital ITB

Kemajuan teknologi saat ini telah membuat sebagian besar jenis perusahaan melakukan digitalisasi pada bisnisnya sebagai investasi menciptakan peluang dalam model bisnis yang berbeda, perilaku yang berbeda, atau dalam pengambilan keputusan. Salah satunya dalam hal komunikasi antara bisnis dengan pelanggannya di era pandemi, percakapan daring meningkat penggunaannya dan menentukan akan terjadi konversi atau tidak. Hal ini mengharuskan adanya pengalaman berinteraksi yang berkesan bagi pelanggan untuk menilai kualitas layanan perusahaan tersebut. Oleh karena itu, PT. Telkom Indonesia menggabungkan produknya, ChatAja, dengan pengembang dan penyedia chatbot Vutura untuk menciptakan platform bernama VUCA yang membantu bisnis memaksimalkan pengalaman pelanggan dengan Artificial Intelligent Chatbot. Minat ekspansi VUCA harus terhenti karena bisnis yang mereka layani kekurangan sumber daya yang dapat dialokasikan untuk mengelola chatbot. Belum lagi adanya pemikiran bahwa menggunakan chatbot akan membuat bisnis semakin rumit. Sementara itu pada kenyataannya, VUCA telah mencoba menyederhanakan situs web dan segala atributnya untuk dapat digunakan siapa saja dan bisnis apa saja. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi fitur-fitur apa saja yang dapat dikembangkan oleh VUCA sesuai dengan kebutuhan calon pelanggan yang merupakan pelaku bisnis dan pengambil keputusan bisnis apa pun, dan untuk merekomendasikan pengembangan fitur untuk mencapai tujuan VUCA. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan bantuan perangkat lunak IBM Software (SPSS) Statistics versi 22 untuk pengolahannya. Data primer diperoleh dari kuesioner, dan data sekunder yang digunakan berasal dari dokumen internal perusahaan beserta literatur yang relevan. Data yang diperoleh diuji validitas dan reliabilitasnya kemudian dilakukan pengklasifikasian menggunakan Model Kano yang terdiri dari enam kategori yaitu Attractive (A), Must-be (M), One-dimensional (O), Indifferent (I), Reverse (R), dan Questionable (Q). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 19 dari 22 atribut yang mempengaruhi tingkat kepuasan calon pelanggan terhadap penyedia chatbot. Untuk menentukan rekomendasi apa yang dapat diberikan, maka satu atribut berkategori ‘One-dimensional’ yang tepat untuk dikembangkan VUCA saat ini adalah atribut personalisasi saran dari dimensi ‘empathy’. Rekomendasi yang diberikan berdasarkan atribut yang dipilih diharapkan dapat membantu calon pelanggan dalam membuat chatbot untuk bisnisnya dan memberikan gambaran tentang alat-alat yang ada pada situs VUCA.