Dari antrian 60-an pesan tiap pagi ke respons di bawah 2 menit, 24 jam penuh
PT Cahaya Ritel Nusantara menjual produk kebutuhan rumah tangga dan perawatan tubuh lewat toko online dan jaringan reseller di berbagai kota, dengan WhatsApp sebagai kanal utama pelanggan bertanya. Sebagian besar pertanyaan berulang setiap hari seperti stok, cara pakai produk, dan status pengiriman, tapi tim CS yang hanya bekerja jam kantor tidak sanggup mengimbangi pesan yang terus masuk sampai malam. prosesaja.ai membangun asisten AI yang menjawab pertanyaan umum tersebut 24 jam lewat WhatsApp, terhubung langsung ke data stok dan status pengiriman, dan mengeskalasi ke staf begitu ada komplain atau permintaan yang butuh keputusan manusia.
PT Cahaya Ritel Nusantara · Distribusi dan penjualan online produk kebutuhan rumah tangga dan perawatan tubuh, melayani pembeli langsung dan reseller · Semarang, Jawa Tengah · 2025 · 6 minggu · 1 Business Lead, 2 Engineer
Sebelum dan sesudah
Sebelum
- 6-12 jamWaktu respons pesan yang masuk di luar jam kerja (18.00-08.00)baru dibalas setelah staf masuk kerja keesokan paginya
- hampir tidak adaPesan yang bisa dijawab tanpa keterlibatan stafsemua pesan dibalas manual satu per satu, termasuk yang pertanyaannya sama persis tiap hari
- rata-rata 55-70 pesanAntrian pesan belum terjawab saat staf mulai kerja jam 08.00lebih banyak lagi setelah akhir pekan atau libur panjang
- kewalahan tiap pagi dan saat promoKapasitas 4 staf CS menangani volume pesansebagian besar waktu habis untuk pertanyaan rutin, bukan komplain atau negosiasi reseller
Sesudah
- di bawah 2 menitWaktu respons pesan yang masuk di luar jam kerja (18.00-08.00)untuk kategori stok, cara pakai, dan status pengiriman, AI menjawab tanpa menunggu jam kerja
- sekitar 65-70% dari total volumePesan yang bisa dijawab tanpa keterlibatan stafstok, cara pakai produk, dan status pengiriman jadi kategori dengan otomasi tertinggi
- rata-rata 10-15 pesanAntrian pesan belum terjawab saat staf mulai kerja jam 08.00sisanya memang butuh keputusan staf, misalnya komplain atau negosiasi reseller
- lebih longgar, fokus ke komplain dan closing resellerKapasitas 4 staf CS yang sama menangani volume pesantanpa penambahan orang
Waktu respons pesan yang masuk di luar jam kerja, dari sebelum sampai beberapa bulan berjalan
Bulan pertama biasanya belum turun drastis, tim masih terbiasa dengan alur baru. Perbaikan terasa stabil setelah 2-3 bulan berjalan.
Coba aplikasinya sendiri
AI Customer Service
Asisten yang menjawab pertanyaan pelanggan dari data yang benar-benar ada di sistem, lewat widget web dan WhatsApp.
Buka aplikasi democs-demo.prosesaja.ai
Coba sendiri alurnya
Coba salah satu contoh pesan pelanggan berikut, lihat kapan AI langsung menjawab dan kapan mengeskalasi ke staf.
- 1. Mengenali kategori pertanyaan: cek stok produk
- 2. Mengecek data stok real-time dari sistem
- 3. Menyusun balasan dengan info stok dan cara order
- 4. Mengirim balasan otomatis lewat WhatsApp
Hasil tiap langkah muncul di sini.
Tantangan
PT Cahaya Ritel Nusantara menerima rata-rata 190-230 pesan per hari di nomor WhatsApp CS utamanya, dari pembeli langsung maupun reseller yang tersebar di beberapa kota. Sekitar 60-65% dari pesan itu berulang setiap hari: menanyakan apakah produk tertentu masih tersedia, bagaimana cara pakai atau takaran yang benar, atau sudah sampai mana status pengiriman pesanan mereka. Tim CS terdiri dari 4 staf yang bekerja jam 08.00 sampai 17.00, tanpa shift malam maupun akhir pekan.
Karena tidak ada yang standby di luar jam kerja, sekitar 30-35% pesan yang masuk antara jam 18.00 sampai 08.00 pagi otomatis tertunda sampai staf masuk kerja. Setiap pagi, staf yang baru duduk sudah harus menghadapi antrian rata-rata 55-70 pesan yang menumpuk semalaman, sebelum sempat menangani pesan baru yang datang hari itu juga. Kondisi ini lebih parah lagi setelah akhir pekan atau libur panjang, dan makin terasa saat periode promo seperti tanggal kembar ketika volume pesan bisa naik dua sampai tiga kali lipat dari hari biasa.
Akibatnya, pertanyaan sederhana yang sebenarnya bisa langsung dijawab justru ikut mengantre di belakang komplain dan negosiasi harga reseller yang jauh lebih butuh perhatian staf. Beberapa pelanggan yang tidak sabar menunggu balasan akhirnya membatalkan niat beli atau beralih ke penjual lain di marketplace yang responsnya lebih cepat. Tim CS sendiri rutin masuk lebih pagi atau bergantian memantau WhatsApp lewat ponsel pribadi di luar jam kerja, sekadar untuk menahan laju antrian agar tidak makin menumpuk.
Pendekatan kami
Pada tahap Discovery, tim prosesaja.ai menarik dan membaca sekitar 600 pesan WhatsApp CS dari dua minggu terakhir untuk memetakan jenis pertanyaan yang masuk: cek stok, cara pakai atau takaran produk, status pengiriman lewat nomor resi, komplain produk, dan permintaan harga grosir dari reseller. Dari sampel ini terlihat jelas bahwa tiga kategori pertama, stok, cara pakai, dan status kirim, mendominasi volume harian, sementara komplain dan negosiasi reseller jumlahnya jauh lebih sedikit tapi paling menentukan buat hubungan jangka panjang dengan pelanggan.
Keputusan desain di tahap Audit menetapkan batas cakupan AI secara jelas: AI hanya menjawab dalam kategori yang sudah dipetakan, terhubung langsung ke data stok di sistem inventori dan ke status pengiriman lewat nomor resi via API tracking kurir, sehingga jawabannya selalu mengacu ke data terkini, bukan template statis. Begitu sistem mendeteksi pesan di luar kategori ini, atau pesan bernada komplain atau negosiasi harga, percakapan langsung dialihkan ke staf lengkap dengan ringkasan riwayat chat, supaya pelanggan tidak perlu mengulang pertanyaan dari awal.
Sistem tidak langsung dilepas jalan 24 jam sejak hari pertama. Selama tahap Build dan UAT, AI berjalan berdampingan dengan staf di jam kerja lebih dulu, setiap jawaban yang salah kategori atau kurang tepat dicatat dan dipakai memperbaiki basis pengetahuan produk serta aturan eskalasi. Baru setelah tingkat jawaban yang meleset turun ke level yang bisa diterima manajemen, AI diaktifkan penuh 24 jam termasuk di luar jam kerja dan akhir pekan, dengan staf tetap memegang keputusan akhir untuk komplain, negosiasi reseller, dan kapan pun pelanggan secara eksplisit minta bicara dengan manusia.
Jalannya proyek
Discovery
1 mingguMenarik dan membaca sekitar 600 pesan WhatsApp CS dari dua minggu terakhir, memetakan kategori pertanyaan (stok, cara pakai, status kirim, komplain, reseller), dan mewawancarai 4 staf CS tentang pola antrian pagi hari.
Audit & desain
1 mingguMenetapkan batas cakupan jawaban AI per kategori, merancang alur eskalasi ke staf untuk komplain dan negosiasi reseller, serta memetakan sumber data yang perlu disambungkan: sistem inventori untuk stok dan API tracking kurir untuk status kirim.
Build (sprint)
2 mingguMembangun bot WhatsApp Business API yang mendeteksi maksud pesan, menjawab dari basis pengetahuan produk dan data stok/pengiriman real-time, serta mekanisme serah terima ke staf berikut ringkasan riwayat chat begitu pesan di luar cakupan.
UAT
1 mingguAI berjalan berdampingan dengan staf di jam kerja, setiap jawaban yang salah kategori atau kurang tepat dicatat, dan basis pengetahuan produk serta aturan eskalasi disesuaikan berdasarkan temuan harian.
Go-live & pendampingan
1 mingguAI diaktifkan penuh 24 jam termasuk luar jam kerja dan akhir pekan, tim prosesaja.ai memantau dari dekat selama beberapa hari pertama termasuk saat periode promo untuk memastikan eskalasi berjalan semestinya.
Sistem yang terhubung
Hasil
“Dulu tim saya baru duduk jam 8 pagi tapi pesan yang menumpuk dari semalam saja sudah puluhan, belum lagi pesan baru hari itu. Sekarang pelanggan yang tanya stok atau status kirim jam berapa pun langsung dapat jawaban, staf saya baru turun tangan kalau memang ada komplain atau reseller yang mau nego harga. Paginya jauh lebih tenang dibanding sebelumnya.”
Manajer Layanan Pelanggan, PT Cahaya Ritel Nusantara
Punya proses serupa yang ingin dirapikan?
Ceritakan proses bisnis Anda, tim kami akan memetakan langsung di mana otomasi paling terasa dampaknya.