Chat pelanggan sering kali datang dengan pertanyaan yang sama, mulai dari harga produk, ketersediaan stok, hingga ongkos kirim. Kalau semua pertanyaan harus dijawab satu per satu oleh admin, pelanggan bisa menunggu lebih lama, terutama di luar jam operasional. Chatbot bisa membantu menangani pertanyaan seperti ini secara otomatis.

Contoh chatbot bisa ditemukan di berbagai industri dengan fungsi yang berbeda, mulai dari menjawab pertanyaan hingga membantu proses pemesanan. Ada chatbot yang bekerja berdasarkan menu dan aturan, ada juga chatbot AI yang bisa memahami maksud pertanyaan pelanggan.

Di artikel ini, kamu akan melihat jenis chatbot, contoh dari berbagai industri, dan 10 simulasi percakapan WhatsApp. Di bagian akhir, ada cara membuat chatbot AI seperti itu dengan Smart Reply di Everpro Chat.

Jenis-Jenis Chatbot

Chatbot bisa dibedakan dari cara kerjanya, dan dari kanal atau bentuknya. Berikut delapan jenis yang paling sering dijumpai, lengkap dengan gambaran kapan bisnis memakainya. Lima jenis pertama dibedakan dari cara kerjanya. Tiga jenis terakhir dibedakan dari kanal dan fungsinya.

Berdasarkan Cara Kerja

1. Chatbot Berbasis Aturan (Rule-Based)

Mengikuti logika jika-maka yang ditulis manual untuk tiap kemungkinan pertanyaan. Cocok bagi bisnis yang sudah tahu persis pertanyaan apa yang akan muncul. Kelemahannya, setiap kemungkinan harus ditulis satu per satu. Dua jenis berikut adalah bentuk paling umum dari chatbot ini.

2. Chatbot Menu (Menu-Based)

Mengarahkan pengguna lewat tombol atau pilihan angka, misalnya “1. Cek pesanan, 2. Info retur”. Ini jenis paling sederhana, dan hasilnya selalu pasti. Cocok untuk alur baku dengan pilihan terbatas. Tapi buntu kalau pertanyaan pelanggan di luar menu.

3. Chatbot Kata Kunci (Keyword-Based)

Mendeteksi kata tertentu di pesan pelanggan, misalnya “harga” atau “retur”, lalu mengirim balasan yang sudah disiapkan. Lebih bebas dari menu. Tapi bisa salah paham kalau pelanggan memakai kata lain atau kalimat yang panjang.

4. Chatbot AI Kontekstual

Membaca maksud pertanyaan dan mengingat isi percakapan sebelumnya, jadi pelanggan tidak perlu mengulang informasi. Jawabannya diambil dari data bisnis yang kamu siapkan. Cocok untuk pertanyaan beragam seperti ukuran, bahan, atau ongkir. Tapi kualitasnya bergantung pada data dan aturan, jadi perlu diuji sebelum dipakai.

5. Chatbot Hybrid

Gabungan chatbot dan live chat. Bot menjawab pertanyaan sederhana. Saat pertanyaan terlalu kompleks atau pelanggan meminta bicara dengan orang, chat dialihkan ke CS manusia. Untuk sebagian besar bisnis, ini pola yang paling aman.

Berdasarkan Kanal dan Fungsi

6. Chatbot Pesan Sosial (Social Messaging)

Chatbot yang berjalan di aplikasi pesan seperti WhatsApp, Instagram, atau Messenger. Keunggulannya, pelanggan tidak perlu pindah aplikasi. Bagi bisnis di Indonesia, WhatsApp biasanya jadi saluran utama. Teknologi di baliknya bisa berupa menu, kata kunci, atau AI.

7. Voice Bot

Berinteraksi lewat suara: mengubah ucapan jadi teks, memahami maksudnya, lalu menjawab dengan suara. Dipakai di layanan telepon dan asisten suara. Cocok kalau pelanggan lebih nyaman berbicara daripada mengetik.

8. Chatbot Berbasis Tugas (Skills)

Menjalankan serangkaian tugas tertentu, misalnya memesan barang, mengecek jadwal, atau mengatur pengingat. Fokusnya pada aksi, bukan hanya jawaban. Di bisnis, ini terlihat pada chatbot yang bisa memproses order atau membuat janji temu.

Jenis-jenis ini tidak saling meniadakan. Chatbot WhatsApp untuk toko online, misalnya, bisa sekaligus berupa chatbot pesan sosial, AI kontekstual, dan hybrid. Untuk memilih yang tepat, baca aplikasi chatbot AI WhatsApp.

Contoh Chatbot yang Sering Dikenal

Setelah tahu jenisnya, seperti apa wujudnya? Berikut nama chatbot yang paling sering dikenal, dikelompokkan berdasarkan fungsinya. Fitur tiap produk bisa berubah dari waktu ke waktu.

1. Asisten suara: Siri, Google Assistant, Alexa

Menjalankan perintah lewat suara, misalnya mengatur alarm, memutar musik, atau menjawab pertanyaan singkat. Fokusnya pada perintah, bukan layanan pelanggan sebuah bisnis.

2. Chatbot AI percakapan umum: ChatGPT, Gemini, Meta AI, Microsoft Copilot

Bisa menjawab beragam topik, merangkum, menulis, dan menerjemahkan. Sebagian bisa diakses lewat aplikasi pesan. Sifatnya umum, jadi tidak otomatis tahu harga, stok, atau kebijakan tokomu.

3. Asisten virtual layanan pelanggan perusahaan

Banyak perusahaan besar punya asisten virtual sendiri di website dan aplikasinya. Asisten ini dilatih khusus untuk produk dan layanan perusahaan itu. Cakupannya sempit, tapi jawabannya jauh lebih relevan dibanding asisten umum.

4. Chatbot bisnis di WhatsApp

Biasanya dipakai toko online, klinik, lembaga kursus, dan bisnis lain untuk melayani pelanggan di tempat mereka sudah biasa chat. Cakupannya sempit tapi dalam: menjawab dari data bisnis itu sendiri. Panduan memilihnya ada di aplikasi chatbot AI WhatsApp.

Dari keempat kelompok ini, yang paling dekat dengan urusan jualan adalah chatbot bisnis. Seperti apa penerapannya di tiap industri?

Contoh Chatbot di Berbagai Industri

Chatbot bisnis dibuat untuk satu pekerjaan di bisnis tertentu. Ini contoh pekerjaannya di enam industri.

Industri	Tugas chatbot	Contoh pertanyaan pelanggan
E-commerce dan retail	Info produk, stok, status pesanan, dan retur	“Pesanan saya sudah sampai mana?”
Travel dan perhotelan	Info jadwal, ketersediaan, dan reservasi	“Kamar untuk 2 malam masih ada?”
Kesehatan	Info layanan, jadwal praktik, dan alur pendaftaran. Konsultasi medis tetap ditangani tenaga profesional.	“Dokter umum praktik jam berapa?”
Pendidikan	Info kelas, jadwal, dan pendaftaran	“Kapan pendaftaran kelas dibuka?”
Keuangan	Info produk dan panduan layanan. Pertanyaan yang menyangkut data pribadi dialihkan ke petugas.	“Bagaimana cara mengajukan limit kartu?”
Logistik	Cek resi dan estimasi tiba	“Paket saya sampai kapan?”

Dari semua industri ini, toko online adalah yang paling sering kebanjiran chat berulang. Karena itu, kita bahas lebih dalam.

Contoh Chatbot untuk Bisnis: 4 Pekerjaan yang Paling Sering Dikerjakan

Untuk toko online, ada empat pekerjaan yang paling sering diserahkan ke chatbot. Urutannya dari menjawab pertanyaan sampai membantu order.

1. Menjawab Pertanyaan Umum

Harga, varian, bahan, kebijakan retur, jam buka. Pertanyaan ini paling sering datang. Biasanya ditulis santai, misalnya “kak ini bisa dicuci mesin ga?” Chatbot menu sulit menangkap kalimat seperti itu. Chatbot AI membaca maksudnya, lalu menjawab dari data produk. Daftar pertanyaan yang aman diserahkan ke chatbot ada di pertanyaan pelanggan yang bisa dijawab AI.

2. Membantu Pelanggan Memilih Produk

Banyak pelanggan belum tahu persis mau beli yang mana. Chatbot menanyakan kebutuhannya, lalu menyarankan produk yang relevan dari katalog. Contoh pesan: “Cari tas kerja yang muat laptop 14 inci.” Chatbot AI bisa menangkap kebutuhan dari kalimat bebas seperti itu, tanpa pelanggan harus mengikuti menu.

3. Membantu Order dan Pengiriman

Chatbot mengumpulkan data pesanan lewat form order dan mengecek ongkir. Ia juga menanyakan bagian alamat yang belum lengkap: kecamatan, kelurahan atau desa, kota, provinsi, dan kode pos. Lalu ia merangkum pesanan sebelum diproses. Ini pekerjaan yang paling menghemat waktu. Cek ongkir manual membuat pelanggan menunggu, dan sering kali mereka pindah ke toko lain.

4. Memberi Respons Interaktif dan Tahu Kapan Berhenti

Chatbot bisa mengirim gambar produk saat diminta. Ia juga mengalihkan percakapan ke CS manusia ketika pelanggan komplain, menawar, atau meminta bicara dengan orang. Chatbot yang baik bukan yang menjawab segalanya, tapi yang tahu batasnya.

Sepuluh percakapan berikut mencakup keempat pekerjaan ini.

Contoh Percakapan Chatbot WhatsApp

Semua percakapan di bawah fiktif. Tujuannya hanya menggambarkan cara kerja chatbot. Tanda [Menu] atau [AI] menunjukkan jenis chatbot yang paling cocok untuk situasinya. Teks dalam kurung siku, seperti [Produk A], adalah isian yang disesuaikan dengan data tokomu.

1. Rekomendasi Produk [AI]

Pelanggan: Kak, ada sepatu lari yang nyaman buat kaki lebar?

Chatbot: Halo Kak 😊 Untuk kaki lebar, [Produk A] punya bagian depan yang lebih longgar dan tersedia ukuran [rentang ukuran]. Biasanya Kakak lari untuk jarak berapa, biar aku bantu pilih?

Pelanggan: 5 km tiap pagi.

Chatbot: Kalau begitu [Produk A] cocok, harganya [harga]. Mau aku cek warna yang ready?

Yang terjadi: chatbot memahami kebutuhan dari kalimat bebas, bertanya satu hal untuk menyempitkan pilihan, lalu merekomendasikan dari data produk.

2. Cek Ongkir [AI]

Pelanggan: Ongkir ke Makassar 1 kg berapa?

Chatbot: Boleh sebutkan kecamatan atau kode pos tujuannya, Kak?

Pelanggan: Panakkukang, 90231.

Chatbot: Untuk tujuan itu, estimasi ongkir [kurir] [nominal], tiba sekitar [estimasi]. Mau sekalian diproses ordernya?

Yang terjadi: chatbot meminta data tujuan yang kurang sebelum menghitung, lalu menawarkan langkah berikutnya.

3. Order dengan Alamat Belum Lengkap [AI]

Pelanggan: Mau order 2 ya, kirim ke Jl. Mawar no. 12 Surabaya.

Chatbot: Siap Kak, 2 pcs [produk]. Supaya paket sampai dengan tepat, boleh dilengkapi kecamatan, kelurahan, dan kode posnya?

Pelanggan: Gubeng, Airlangga, 60286.

Chatbot: Terima kasih Kak. Rangkuman pesanan: [produk] × 2, tujuan [alamat lengkap]. Kalau sudah sesuai, kami lanjutkan ya.

Yang terjadi: chatbot menanyakan hanya bagian alamat yang kurang, lalu merangkum sebelum memproses.

4. Status Pesanan [Menu]

Chatbot: Halo! Silakan pilih:

1. Cek status pesanan
2. Info retur
3. Hubungi tim kami

Pelanggan: 1

Chatbot: Masukkan nomor pesanan Kakak.

Pelanggan: [nomor pesanan]

Chatbot: Pesanan [nomor pesanan] berstatus [status]. Estimasi tiba [estimasi].

Yang terjadi: alur baku yang selalu sama. Untuk kebutuhan seperti ini, menu justru lebih tepat karena hasilnya pasti.

5. Bahasa Santai dan Singkatan [AI]

Pelanggan: kak ini ready ga? yg warna item ukuran M

Chatbot: Halo Kak 😊 [Produk A] warna hitam ukuran M [ready/sedang kosong]. Mau langsung aku bantu proses ordernya?

Yang terjadi: chatbot memahami singkatan dan kalimat tidak baku, lalu menangkap tiga hal sekaligus dari satu pesan: produk, warna, dan ukuran.

6. Konteks Percakapan Diingat [AI]

Pelanggan: Harga [Produk A] berapa?

Chatbot: [Produk A] harganya [harga] Kak.

Pelanggan: Kalau ambil 3 ada diskon?

Chatbot: Untuk pembelian 3 pcs [Produk A], [ketentuan diskon sesuai data, atau belum ada diskon khusus]. Totalnya [total]. Mau dilanjutkan?

Yang terjadi: pelanggan tidak menyebut nama produk lagi, tapi chatbot tahu “diskon” yang dimaksud adalah untuk produk tadi. Diskon hanya disebut kalau tertulis di data.

7. Beberapa Pertanyaan Sekaligus [AI]

Pelanggan: bahannya apa, bisa COD ga, dikirim hari ini ga?

Chatbot: Bahannya [bahan] Kak. Untuk COD [tersedia/belum tersedia] ke area Kakak, dan pesanan yang masuk sebelum jam [jam] dikirim di hari yang sama. Boleh tahu alamat tujuannya biar aku cek?

Yang terjadi: tiga pertanyaan dijawab dalam satu balasan, berurutan, lalu ditutup dengan langkah berikutnya. Detail seperti COD dan jam pengiriman hanya dijawab kalau ada di data.

8. Pertanyaan Kebijakan Retur [AI]

Pelanggan: kalau ukurannya ga pas bisa ditukar ga?

Chatbot: Bisa Kak, penukaran ukuran diterima maksimal [jumlah] hari setelah barang diterima, dengan kondisi barang [syarat]. Boleh kirim nomor pesanannya biar aku bantu arahkan prosesnya?

Yang terjadi: chatbot menjawab dari kebijakan tertulis, bukan menebak, dan tidak menambah janji di luar aturan.

9. Komplain yang Diserahkan ke Manusia [AI + Handover]

Pelanggan: Barang yang saya terima rusak. Saya mau komplain.

Chatbot: Mohon maaf atas ketidaknyamanannya, Kak. Kasus ini akan kami bantu lewat tim kami. Boleh kirim foto barang dan nomor pesanannya agar langsung ditindaklanjuti?

Pelanggan: [foto dan nomor pesanan]

Chatbot: Terima kasih. Data sudah kami teruskan ke tim, dan Kakak akan dihubungi sesuai jam kerja kami.

Yang terjadi: chatbot tidak mencoba menyelesaikan komplain sendiri. Ia mengumpulkan informasi lalu menyerahkannya ke tim.

10. Pertanyaan di Luar Data [AI]

Pelanggan: Kak, produk ini aman dipakai bareng obat tertentu nggak?

Chatbot: Mohon maaf Kak, untuk pertanyaan seperti ini aku belum punya informasi yang bisa dipastikan. Supaya tidak keliru, aku teruskan ke tim kami ya. Kakak akan dibalas di jam kerja berikutnya.

Yang terjadi: chatbot yang baik mengaku tidak tahu, bukan menebak. Ini juga yang membedakan chatbot yang aman dari yang berbahaya.

Kalau kamu butuh template pesan sederhana untuk respons awal, lihat contoh pesan otomatis WA bisnis.

Bikin Chatbot Seperti Contoh di Atas dengan Smart Reply Everpro Chat

Chatbot yang baik bukan cuma membalas pesan secara otomatis, tetapi juga memahami maksud pelanggan dan menjawab dengan natural seperti admin manusia. Smart Reply di Everpro Chat membantu toko online melakukan hal tersebut dengan memahami konteks percakapan, menggunakan data toko, dan menjalankan aksi sesuai konfigurasi.

Tiga Hal yang Bisa Kamu Atur

1. Knowledge Base: Masukkan informasi produk, harga, FAQ, dan kebijakan toko agar AI punya sumber jawaban yang relevan.
2. Custom Prompt/Custom Rules: Atur gaya bahasa, sapaan, dan alur respons agar sesuai dengan karakter tokomu.
3. AI Tools: Aktifkan aksi yang dibutuhkan, seperti Create Leads/Order, Validasi Alamat, Google Sheets Integration, atau Custom API Tool.

Agar respons tetap akurat, atur juga batasan AI dan kondisi kapan chat harus diteruskan ke admin melalui Handover Condition. Sebelum digunakan, uji Smart Reply dengan pertanyaan pelanggan yang umum muncul dan perbaiki pengaturannya jika diperlukan.

Ingin pelanggan mendapat respons yang lebih cepat dan natural tanpa membuat admin menangani setiap chat secara manual?

Coba Smart Reply di Everpro Chat Sekarang

 

FAQ

Apa contoh chatbot yang paling umum?

Contoh yang paling sering dijumpai adalah asisten suara seperti Siri dan Google Assistant, chatbot AI umum seperti ChatGPT dan Gemini, serta asisten virtual layanan pelanggan di website dan aplikasi perusahaan. Di WhatsApp, chatbot paling sering dipakai bisnis untuk melayani pelanggan.

Apa bedanya chatbot rule-based dengan chatbot AI?

Chatbot rule-based bekerja dari skenario tertulis dan hanya bisa menjawab sesuai pilihan yang tersedia. Chatbot AI membaca maksud pertanyaan dan menjawab dari data yang diberikan, jadi lebih luwes untuk pertanyaan yang bentuknya beragam.

Apa contoh chatbot WhatsApp untuk toko online?

Contohnya chatbot yang merekomendasikan produk, mengecek ongkir, memvalidasi alamat, dan mencatat order dari chat. Sepuluh percakapan di artikel ini menunjukkan cara kerjanya dari sisi pelanggan, lengkap dengan pengalihan ke manusia.

Apakah chatbot bisa menggantikan CS manusia?

Tidak sepenuhnya. Chatbot cocok untuk pertanyaan berulang berbasis fakta. Komplain, negosiasi, dan kasus khusus lebih baik tetap ditangani manusia.

Apakah chatbot bisa menjawab salah?

Bisa, terutama kalau data bertabrakan atau instruksinya kurang jelas. Karena itu chatbot perlu diuji dengan pertanyaan nyata sebelum dipakai ke pelanggan, dan datanya perlu diperbarui secara berkala.

Bagaimana chatbot AI bisa menjawab dengan natural?

Chatbot AI membaca maksud dan konteks percakapan, lalu menjawab dari data bisnis dengan gaya bicara yang kamu atur. Di Smart Reply, hasilnya dibentuk oleh Knowledge Base, Custom Prompt, dan AI Tools. Makin rapi datanya, makin tepat balasannya.

Apa itu Smart Reply Everpro Chat?

Smart Reply adalah fitur AI di Everpro Chat yang membalas chat pelanggan berdasarkan konteks percakapan dan data bisnis yang kamu siapkan, seperti produk, harga, FAQ, dan kebijakan. AI juga bisa menjalankan aksi lewat AI Tools, misalnya memvalidasi alamat dan mencatat order.