← Kembali ke Portfolio
Full Stack · 21 nodes

AI CS Co-Pilot

21-node retention engine untuk e-commerce — auto-triage, AI reply, dan eskalasi cerdas. Response time turun dari 6 jam jadi di bawah 30 menit.

Outcome
-70% response time · CSAT +22%

Stack yang digunakan

n8nClaude AIWhatsApp Business APISupabaseSentrySlackPostgres

Problem

Klien e-commerce fashion menerima 200+ ticket per hari via WhatsApp dan email. Tim CS 4 orang kewalahan — response time rata-rata 6 jam, banyak pesan terlewat di jam malam dan akhir pekan. CSAT score di angka 3.1/5.

75% pertanyaan masuk adalah repetitif: status order, cara return, ukuran produk, dan jadwal pengiriman. Namun karena CS tidak bisa triage dengan cepat, pertanyaan urgent (complaint, refund request) sering tenggelam di queue yang sama.

Approach & Architecture

3-layer pipeline dengan sentiment-aware routing:

Layer 1 — Intake & Triage (6 nodes)

Terima pesan WA/Email → Claude classify intent (FAQ/complaint/refund/escalate) + sentiment (positive/neutral/negative/urgent). Tag priority level.

Layer 2 — Resolution Engine (9 nodes)

FAQ intent → generate reply dari knowledge base. Complaint/refund → fetch order data dari Supabase → personalized response. Confidence score < 0.8 → flag for human.

Layer 3 — Routing & Monitoring (6 nodes)

High-confidence → auto-send reply. Low-confidence atau urgent → Slack alert ke CS lead dengan draft reply + context. Sentry logging untuk semua errors.

Implementation Highlights

Key decision yang paling impactful: implementasi confidence threshold. Daripada full automation, AI hanya auto-reply kalau confidence > 80%. Sisanya tetap ke CS manusia tapi dengan draft reply dan full context — jadi CS tinggal approve atau edit, bukan nulis dari awal.

Saya build knowledge base dari 500+ Q&A historis klien, di-format sebagai few-shot examples dalam system prompt Claude. Update knowledge base bisa dilakukan via Notion page yang sync otomatis ke prompt setiap malam.

Outcome & Metrics

<30 mnt
rata-rata response time
70%
pengurangan response time
4.2/5
CSAT (dari 3.1)
75%
ticket di-resolve otomatis

Lessons Learned

  • "Human in the loop" dengan AI draft jauh lebih diterima daripada full automation — adoption 100%.
  • Knowledge base yang di-maintain oleh CS team sendiri via Notion adalah game changer untuk accuracy.
  • Sentiment detection harus di-tune untuk bahasa Indonesia sebelum production — edge cases banyak.
  • Sentry monitoring terbukti crucial — caught silent failures di webhook WA di hari ke-3 deployment.

Mau automate CS tim Pak/Bu?

Konsultasi gratis 30 menit, saya tunjukkan approach yang paling tepat.

Book Konsultasi Gratis →