Klantervaring transformeren met conversationele AI en automatisering

De rol van AI in de klantervaring

AI Call Agents tot uw dienst

Weet je nog wanneer chatbots voor het eerst verschenen? Ze waren onhandig, frustrerend en lieten klanten vaak meer geïrriteerd dan geassisteerd achter. Snel vooruit naar vandaag, en AI-chatbots zijn naadloos geïntegreerd in onze online winkelervaring en zijn zo geïntegreerd geworden dat we ze nauwelijks opmerken. Ze zijn geëvolueerd van rudimentaire beslissingsbomen naar geavanceerde gesprekspartners die in staat zijn om complexe klantvragen te behandelen. Nu zijn we getuige van een nog grotere revolutie op het gebied van spraakgestuurde klantenondersteuning.

Na jaren van veelbelovende ontwikkelingen op het gebied van natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning, hebben AI-callers eindelijk een niveau bereikt waardoor ze praktisch niet meer te onderscheiden zijn van menselijke agenten.

Terwijl traditionele callcenters worstelen met lange wachttijden en inconsistente servicekwaliteit, bieden AI-callagents een oplossing die de manier waarop online retailers met hun klanten omgaan, verandert.

In tegenstelling tot hun vroege chatbot-voorgangers, kunnen deze AI-agenten de context begrijpen, natuurlijke spraakpatronen verwerken en zelfs emotionele ondertonen in klantstemmen detecteren, waardoor ze in staat zijn om echt complexe klantinteracties aan te kunnen.

Voordelen van AI-gestuurde automatisering

• Personalisatie
• Verhoogde efficiëntie
• Verbeterde beschikbaarheid van ondersteuning

Het effect van AI: klantervaring veranderen met automatisering (CXA)

In de kern maakt CXA gebruik van kunstmatige intelligentie om klantcontactpunten te automatiseren en processen te stroomlijnen, terwijl de kwaliteit van de dienstverlening wordt gehandhaafd en nog belangrijker, verbeterd. Voor e-commercebedrijven betekent dit dat ze 24/7 vragen van klanten kunnen afhandelen zonder de beperkingen van menselijk personeel.

Online marktplaatsen kunnen nu AI-agenten inzetten en de wachttijden voor telefoontjes naar de klantenservice tot nul terugbrengen , waarbij klanten onmiddellijk antwoord krijgen op hun oproepen.

Altijd bereikbaar

In tegenstelling tot menselijke agenten die pauzes, ziektedagen en vakanties nodig hebben, werken AI-oproepers de klok rond. Deze 24/7 beschikbaarheid betekent dat klanten uit verschillende tijdzones ondersteuning of snellere oplossingen kunnen krijgen wanneer ze die nodig hebben. De consistentie in servicekwaliteit elimineert ook de variabiliteit die gepaard gaat met de menselijke stemmingswisselingen of vermoeidheid – het is alsof je elke dag de beste dag hebt.

Geen oproep achtergelaten

Tijdens piekseizoenen zoals Black Friday of Kerstmis worstelen e-commercebedrijven traditioneel met het ondersteuningsvolume. AI-callagents kunnen meerdere gesprekken tegelijk afhandelen en automatisch op- of afschalen op basis van de vraag.

Besparingen tot uw dienst

Volgens Deloitte kunnen bedrijven die klantenservice uitbesteden aan landen met lagere arbeidskosten besparingen realiseren die variëren van 40% tot 60%. Het probleem is echter de kwaliteit van de service.

Het implementeren van AI-calling-agents kan deze kloof helpen overbruggen door de kostenefficiëntie te handhaven en tegelijkertijd te zorgen voor consistente, hoogwaardige interacties en realtime gegevensintegratie. Bovendien kan AI-technologie op schaal zelfs goedkoper zijn dan de beroepsbevolking in deze goedkope arbeidsmarkten.

Impact op klanttevredenheid

In tegenstelling tot de aanvankelijke zorgen over de weerstand van klanten tegen AI, blijkt uit gegevens dat klanten vaak de voorkeur geven aan AI-interacties voor bepaalde soorten ondersteuning.

Volgens Zendesk zeggen bijna 8 op de 10 consumenten dat AI-bots nuttig zijn voor eenvoudige problemen. Klanten waarderen de onmiddellijke reacties en geen wachttijden.

De betrouwbaarheid en precisie van de aangeboden informatie wekken vertrouwen, aangezien AI-agenten consequent antwoorden van hoge kwaliteit geven op soortgelijke vragen. Taalbarrières raken ook achterhaald, omdat AI-systemen moeiteloos overschakelen tussen verschillende talen om tegemoet te komen aan een wereldwijd klantenbestand.

Misschien wel het belangrijkste is dat klanten zich op hun gemak voelen bij het stellen van eenvoudige of repetitieve vragen, wetende dat ze niet te maken zullen krijgen met oordeel of ongeduld van een AI-agent.

Praktische toepassingen van AI in CRM

• Generatieve AI in service-interacties
• Slimme ticketroutering
• Realtime assistentie van agenten

De samenwerking tussen mens en AI

Een belangrijk aspect van AI-oproepsystemen is hun vermogen om complexe zaken naadloos over te dragen aan menselijke agenten. De AI verbindt niet alleen het gesprek door; Het biedt de menselijke agent een gesprekssamenvatting en relevante klantgeschiedenis.

Deze hybride aanpak biedt een unieke combinatie van voor- en nadelen. Terwijl AI-systemen het grote aantal routinematige vragen efficiënt beheren dat menselijke agenten normaal gesproken zou overweldigen, kunnen medewerkers van de klantenservice hun tijd besteden aan het oplossen van complexere uitdagingen.

Dit komt klanten aan beide uiteinden van het spectrum ten goede: degenen met eenvoudige vragen krijgen direct hulp zonder in de rij te hoeven staan, terwijl klanten met ingewikkelde problemen de gerichte menselijke aandacht krijgen die ze nodig hebben, ondersteund door door AI verzamelde context en inzichten.

🧐Laten we ons een realistisch scenario voorstellen:

Een klant belt om 3 uur ’s nachts over een vertraagde bestelling. De AI-callagent geeft niet alleen een generiek antwoord; het:

• Toegang tot realtime ordertracking
• Verklaart de specifieke reden van de vertraging
• Biedt gepersonaliseerde compensatie-opties
• Communiceert in de voorkeurstaal van de klant

Welke voordelen bieden deze moderne AI-callagents voor ons, e-commerce eigenaren? Betere slaapscores en ochtenden waarop we dashboardstatistieken controleren in plaats van gemiste oproepen en boze e-mails, en de mogelijkheid om dagelijkse brandjes blussen om te zetten in strategisch toezicht.

Klanttevredenheid verhogen door AI

• Workflows stroomlijnen
• Proactieve probleemoplossing

De roep van de toekomst

De AI-systemen van vandaag automatiseren niet alleen taken en stroomlijnen processen, maar ontwikkelen ook emotionele intelligentie. Dit stelt hen in staat om het sentiment van de klant te herkennen en er adequaat op te reageren, en hun toon en aanpak aan te passen op basis van subtiele gesprekssignalen.

Door klantgedrag en eerdere interacties te analyseren, kunnen deze systemen nu potentiële problemen voorspellen voordat ze zich voordoen. Ze kunnen zelfs proactief contact opnemen met klanten met oplossingen. Elke klantinteractie is gepersonaliseerd, rekening houdend met individuele voorkeuren, ervaringen uit het verleden en communicatiepatronen.

AI-agents gaan verder dan reactieve ondersteuning naar proactieve probleemoplossing. Ze kunnen potentiële problemen identificeren en aanpakken voordat klanten zelfs maar hoeven te bellen. Stelt u zich eens voor dat uw callagent klanten adviseert over het beste leveringsschema of tijdens een gesprek in realtime de status van hun bestelling controleert. Deze aanpak voorkomt niet alleen problemen, maar bouwt ook het vertrouwen en de loyaliteit van de klant op.

Uitdagingen bij het implementeren van AI

• Zorgen over privacy en beveiliging van gegevens
• Integratie met bestaande systemen
• Verandermanagement en training

Bij het implementeren van een AI-oplossing naar keuze in uw bedrijf, vooral als het meer zakelijk is dan een startup, doen zich vaak verschillende uitdagingen voor.

Een veel voorkomende is gegevensbeveiliging. Weten waar u uw gegevens naartoe stuurt en hoe deze worden verwerkt, is belangrijk om groen licht te krijgen bij de implementatie ervan in een bedrijf of een meer bureaucratische omgeving. Een eenvoudige manier om deze antwoorden te krijgen, is door nalevingsdocumenten op te vragen bij uw AI-serviceprovider. Als ze deze niet kunnen leveren, vermijd dan om met die provider samen te werken.

Houd er rekening mee dat degene waarnaar u op zoek bent, variëren op basis van uw gebruikssituatie.

Zoek bijvoorbeeld bij het omgaan met medische gegevens naar HIPAA-naleving. AI-leveranciers maken vaak gebruik van verschillende providers of subverwerkers, dus de nalevingsdocumenten kunnen ook de namen van deze entiteiten bevatten, terwijl hun nalevings- en beveiligingsnormen worden toegepast in de hele workflow en het gebruik van de AI-service of het AI-product.

Een goed geïntegreerde AI-workflow maakt dag en nacht een verschil, en sommige AI-leveranciers leveren mogelijk niet de naadloze ervaring en efficiëntieverbetering die u verwacht – in feite veroorzaakt een slordige en nauwelijks functionerende AI-integratie meestal meer gedoe dan het oplost.

Elke leverancier en AI-tool belooft volledige integratie; De realiteit is echter vaak heel anders.

Generieke oplossingen vereisen uitgebreide aanpassingen, missen gebruiksvriendelijke ondersteuning en kunnen zelfs gegevens verkeerd interpreteren en uw workflows verstoren. Zorg ervoor dat je grondig onderzoek doet en meer overweegt dan alleen aantrekkelijke beloften. Hoe algemener de oplossing is, hoe goedkoper het is, dus als het uw doel is om de laagst geprijsde leverancier te vinden, kunt u op de lange termijn onaangenaam verrast zijn door hun totale gebrek aan waarde.

Best practices voor AI-implementatie

• Duidelijke doelstellingen stellen
• Voortdurende monitoring en evaluatie
• Belanghebbenden betrekken

Aan de slag met AI Calling Agents

De reis begint met een analyse van uw huidige ondersteuningsactiviteiten. Dit betekent dat u in uw bestaande belpatronen moet duiken en parameters zoals piekuren, veelvoorkomende vragen van klanten en pijnpunten in uw huidige proces in acht moet nemenVeel bedrijven vinden het nuttig om een proefprogramma te starten, waarmee ze kunnen experimenteren met een vereenvoudigde versie voordat ze overstappen op een complexere oplossing.

De volgende fase is het trainen van je AI-systeem met bedrijfsspecifieke kennis. Dit gaat niet over het invoeren van informatie in een database – het gaat erom de AI te leren uw merkstem, productdetails en unieke klantinteractiepatronen te begrijpen. AI-systemen kunnen worden geconfigureerd om toegang te krijgen tot uw bestaande gegevensbronnen en CMS, zodat ze over de meest actuele informatie beschikken.

Integratie met uw bestaande systemen zorgt ervoor dat het AI-oproepsysteem naadloos samenwerkt met uw huidige CRM-, orderbeheer-, nt- en klantenserviceplatforms. Deze integratie duurt meestal een paar dagen, waarbij technische teams het installatieproces afhandelen en de juiste gespreksstromen configureren.

Het opstellen van duidelijke escalatieprotocollen betekent het implementeren van triggers voor het doorverbinden van oproepen naar menselijke agenten, waardoor complexe problemen de juiste aandacht kunnen krijgen. Deze protocollen worden in de loop van de tijd verfijnd op basis van prestatiegegevens en feedback van klanten.

Het mooie van deze aanpak ligt in de flexibiliteit. Door te beginnen met een gestroomlijnde versie kunnen bedrijven vertrouwd raken met de technologie, terwijl ze de mogelijkheid behouden om snel over te schakelen naar meer geavanceerde oplossingen naarmate hun behoeften evolueren.

De toekomst van AI in klantervaring

Opkomende trends en voorspellingen

AI vindt klantenondersteuning opnieuw uit

We herinneren ons allemaal de keren dat contact opnemen met de klantenservice betekende dat je dag op het punt stond te verpesten. Lange wachttijden en beperkte beschikbaarheid waren de bepalende kenmerken van de industrie.

De cijfers van een rapport van het McKinsey Global Institute hebben een overtuigend verhaal in 2017 onthuld. Bedrijven meldden dat ze jaarlijks bijna $ 62 miljard hadden verloren als gevolg van slechte klantenservice.

Belangrijker is dat 68% van de klanten nu gepersonaliseerde interacties verwacht die menselijk, direct en relevant aanvoelen. Traditionele ondersteuningsmodellen zijn fundamenteel gebrekkig. Beperkte openingstijden, taalbarrières en inconsistente service worden gewoon onaanvaardbaar.

Volgens een recenter McKinsey-onderzoek uit maart 2024: “De beschikbaarheid van krachtige generatieve AI (gen AI)-tools, met name grote taalmodellen (LLM’s) die ongestructureerde tekst of spraak kunnen ontleden en erop kunnen reageren, heeft nieuwe mogelijkheden geopend voor technologie in de klantenservice.

Meer dan 80 procent van de respondenten investeert al in gen AI of verwacht dit in de komende maanden te doen, waarbij leiders een breed scala aan potentiële toepassingen benadrukken.”

Conclusie: klantinteracties veranderen voor altijd

We zijn getuige van een grote verschuiving in zakelijke communicatie als gevolg van de vooruitgang van AI-aangedreven systemen. AI-callagents doorbreken barrières van tijd, taal en complexiteit en creëren een meer verbonden, responsieve en bevredigende winkelervaring.

Het betekent veel meer dan een technologische upgrade: ze vertegenwoordigen een fundamentele heruitvinding van klantbetrokkenheid. Door geavanceerde technologieën te combineren met een mensgericht ontwerp, creëren deze systemen efficiëntere en bevredigendere klantervaringen.

Wie niet innoveert, loopt het risico zijn concurrentievoordeel te verliezen en kansen mis te lopen. Met een team van experts aan boord wordt het installatieproces een vlotte reis.

Veelgestelde vragen