Hoe leidinggevenden van contactcenters evolueren van chatbots en afhandeling naar agentic AI en het volledig oplossen van vragen van klanten.
9 minuten lezen
Gepubliceerd op 28 juni 2023
AI in de klantenservice is het gebruik van kunstmatige intelligentie, waaronder natuurlijke taalverwerking, machine learning en agentic redeneren, om contactcenters te helpen klantinteracties sneller en op grote schaal af te handelen.
Leidinggevenden van contactcenters staan meer dan ooit onder druk om actie te ondernemen. Maar de druk om een oplossing te implementeren en het vertrouwen in de manier waarop dit effectief kan worden gedaan, zijn twee verschillende zaken.
Deze gids is bedoeld voor contactcentermanagers en CX-leidinggevenden die verder willen kijken dan de ruis en willen begrijpen wat AI in de klantenservice daadwerkelijk inhoudt: de capaciteiten die ertoe doen, de resultaten die je kunt bijhouden en de vragen die je moet stellen voordat je een platform kiest. Zoom Virtual Agent biedt contactcenterteams een manier om selfservice-oplossingen via spraak- en digitale kanalen te automatiseren, complexe verzoeken af te handelen met agentic AI en te escaleren naar live medewerkers wanneer menselijke hulp de juiste volgende stap is.
Van automatisering van selfservice tot realtime ondersteuning voor medewerkers: zo ziet moderne AI in de klantenservice eruit en zo beoordeel je die voor je team.
AI in de klantenservice is het gebruik van kunstmatige intelligentietechnologieën, waaronder natuurlijke taalverwerking, machine learning en agentic redeneren, om contactcenters te helpen klantinteracties sneller, nauwkeuriger en op grote schaal af te handelen. Deze systemen begrijpen de intentie van klanten, halen relevante informatie op, voeren taken uit in gekoppelde bedrijfssystemen en routeren gesprekken naar de juiste oplossing, zonder dat voor elke interactie een menselijke medewerker nodig is.
Het belangrijkste onderscheid in 2026 is dat tussen afhandeling en oplossing. Afhandeling geeft aan hoe vaak klanten binnen een selfservicekanaal blijven zonder door te escaleren naar een live medewerker. Oplossing geeft aan of hun probleem daadwerkelijk opgelost is. Traditionele chatbots zijn gebouwd voor afhandeling: ze hielden klanten betrokken via menu’s en links naar veelgestelde vragen. Moderne AI in de klantenservice is gebouwd om oplossingen te bieden.
Een doordacht Zoom CX-platform verbindt AI voor selfservice met live medewerkers, zodat er bij een escalatie geen context verloren gaat en de klant niet opnieuw hoeft te beginnen.
AI verbetert de klantenservice door de taken over te nemen die medewerkers vertragen, terwijl het werk waarvoor menselijk beoordelingsvermogen nodig is sneller en nauwkeuriger wordt uitgevoerd. Inzicht krijgen in de voordelen van AI voor de klantenservice van contactcenters begint met vaststellen waar tijd en kwaliteit het vaakst verloren gaan: routinevragen, documentatie na afloop van oproepen, het inconsistent opzoeken van informatie en vertraagde routering.
Hier zijn zes manieren waarop AI in de klantenservice de werking van contactcenters verbetert:
AI en ML kunnen grote gegevensstromen in korte tijd analyseren, veel sneller dan een mens dat zou kunnen. Bovendien kunnen deze technologieën patronen, trends en anomalieën identificeren die misschien onopgemerkt blijven door mensen die worden overweldigd door de enorme hoeveelheid gegevens die een klantenservice of contactcentrum genereert. Met AI voor klantenservice kunnen medewerkers echter hun productiviteit verhogen, dubbel werk voorkomen en de kosten onder controle houden.
AI en machinelearning kunnen medewerkers direct helpen hun werk effectiever uit te voeren. AI kan bijvoorbeeld interacties met de klantenservice analyseren, snel de informatie vinden die klantenservicemedewerkers nodig hebben om problemen op te lossen en deze op hun computerschermen weergeven.
Deze toepassing van AI voor klantenservice bespaart tijd, waardoor agenten vragen van klanten sneller kunnen beantwoorden. Maar het helpt agenten, vooral nieuwe, ook om competenter te worden en minder stress te ervaren tijdens hun werk.
Gespreksanalyse maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om gegevens uit gesprekken tussen mensen vast te leggen. Deze technologie biedt meer inzicht in de indrukken die klanten van je merk hebben en hoe tevreden ze zijn. Het kan ook helpen om de prestaties van agenten te beoordelen en gebieden aan te wijzen waar ze moeten worden bijgeschoold.
Naast het feit dat AI agenten snel toegang geeft tot de informatie die ze nodig hebben tijdens interacties met klanten, kan AI ook bepaalde taken afhandelen die veel tijd van een agent in beslag nemen. Robotische procesautomatisering met AI kan eenvoudige taken uitvoeren, zoals het bijwerken van dossiers of het genereren van opvolgingen, zodat menselijke agenten aan de slag kunnen met het volgende gesprek.
Uit een onderzoek van Deloitte bleek dat organisaties die RPA implementeerden het effect daarvan in minder dan twaalf maanden in hun rendement terug zagen, met een gemiddelde van 20% van de capaciteit van een voltijdsequivalent die de oplossing opleverde. Daarnaast ziet 90% van de bedrijven die RPA gebruiken een verbeterde kwaliteit en nauwkeurigheid, 86% meldt een verbeterde productiviteit en 59% een kostenverlaging.
Het succesvol trainen van nieuwe klantenservicemedewerkers is essentieel als je je afvraagt hoe je de beste klantenervaring kunt bieden. Dit is echter doorgaans een tijdrovend proces en er bestaat altijd de vrees dat een medewerker bij het eerste telefoontje te maken krijgt met een ongebruikelijke vraag van een klant. AI kan een trainingsprogramma maken met spraak-naar-tekstmogelijkheden, nieuwe medewerkers testscenario's laten doorlopen op basis van veelgestelde vragen en beoordelen of ze klaar zijn om zelfstandig aan de slag te gaan.
De populariteit van selfservice neemt toe. Ongeveer 71% van de klanten wil dat bedrijven ondersteuning bieden via berichten in plaats van alleen via de telefoon.
Hoewel een kennisbank klanten tot op zekere hoogte een optie voor selfservice kan bieden, kan AI klanten op intelligente wijze helpen om problemen zelf op te lossen. ML en AI kunnen menselijke gedragspatronen waarnemen en leren wat de beste manieren zijn voor klanten om de benodigde antwoorden te vinden.
De meeste contactcenterteams beheren virtual agents en live medewerkers op afzonderlijke platforms. Elke escalatie is bijgevolg een breuklijn: een moment waarop context verloren gaat, medewerkers de klant vragen alles opnieuw te vertellen en de tevredenheid daalt.
Zoom Virtual Agent is een speciaal gebouwde AI virtual agent om de klantenservice te automatiseren, rechtstreeks ingebouwd in het Zoom CX-platform. Het gebruikt begrip van natuurlijke taal en redenering met agentic AI om gesprekken en de mensen erachter met elkaar te verbinden. Verder bouwt het rechtstreeks voort op het thema van agentic AI-oplossingen en de integratie van back-endsystemen om verzoeken van klanten via zowel spraak- als digitale kanalen op te lossen, in plaats van deze alleen maar door te verwijzen Wanneer Zoom Virtual Agent een probleem niet volledig kan oplossen, draagt het niet alleen het gesprek over, maar ook alle verkregen informatie: de identiteit van de klant, wat er is geprobeerd en wat niet is gelukt om live medewerkers en backofficemedewerkers dezelfde eenduidige context te geven.
Deze ingebouwde integratie tussen Zoom Virtual Agent en Zoom Contact Center is een belangrijke doorslaggevende factor voor leidinggevenden van contactcenters die een uniform CX-platform evalueren. Medewerkers die een geëscaleerde interactie overnemen, zien precies wat de klant al heeft geprobeerd, wat er is gezegd en wat de virtuele medewerker heeft ondernomen — nog voordat ze zelf iets zeggen.
Dit niveau van hyperpersonalisatie wordt mogelijk gemaakt door het eenduidige contextniveau van Zoom. Het brengt gedocumenteerde gegevens, algemene kennis en signalen uit het livegesprek samen in één overzicht van wat op dit moment van toepassing is. Elke interactie via de Zoom Virtual Agent, live medewerkers en backofficeteams op Zoom Phone komt in hetzelfde niveau terecht, zodat de context met elk gesprek ruimer wordt en niet opnieuw moet worden opgebouwd.
Zoom CX Insights maakt het platform compleet met analyses van zowel virtuele als live-interacties. Hierdoor kunnen teamleiders één overzicht krijgen van wat goed werkt en waar coaching nodig is.
AI kan gegevens snel analyseren en reacties afstemmen op individuele klanten. Met AI kan de klantenservice bijvoorbeeld rekening houden met de locatie van een klant en aanbiedingen doen voor producten of diensten die lokaal beschikbaar zijn. AI kan ook de gegevens van een individuele klant analyseren voor een nog grotere mate van personalisatie.
AI voor klantenservice helpt ook menselijke medewerkers van de klantenservice om hun werk effectiever te doen. AI kan informatie verzamelen van een overdracht naar medewerkers om problemen sneller op te lossen. Als AI-chatbots basale vragen afhandelen, kunnen medewerkers zich bovendien richten op complexere zaken en uitstekende klantenservice-ervaringen bieden.
Inzicht krijgen in de voordelen van AI in klantenservice voor contactcenters houdt in dat je weet welke vragen je moet stellen voordat je een platform kiest. Niet alle AI-tools voor de klantenservice zijn hetzelfde, en de verschillen die er het meest toe doen, zijn vaak niet zichtbaar in een demo.
Hier is een beslissingskader voor contactcentermanagers die AI-tools voor de klantenservice evalueren:
Belangrijke vraag voor elke leverancier: Wanneer een klant escaleert van je virtual agent naar een live medewerker, wordt de volledige gespreksgeschiedenis dan automatisch overgedragen — en maakt de interface voor de live medewerker deel uit van hetzelfde platform?
Het doel is niet om menselijk oordeel uit de vergelijking te verwijderen. Het gaat erom menselijk oordeel toe te passen waar dat het belangrijkst is.
Wanneer medewerkers van de klantenservice een lange rij klanten hebben die op hun hulp wachten en een tikkende klok die hun oplostijd bijhoudt, kan hun werk stressvol zijn. En te veel stressvolle uren leiden tot een burn-out. AI kan klanten opties voor selfservice geven, waardoor wachtrijen korter worden en een burn-out van agenten wordt voorkomen.
Als AI taken automatiseert en agenten snel toegang geeft tot de informatie die ze nodig hebben, verloopt elke interactie sneller en efficiënter. Klanten waarderen de korte wachttijd en agenten waarderen de snelle oplossing.
Teams in contactcenters die AI inzetten voor selfservice en ondersteuning rapporteren vaak meetbare verbeteringen op de indicatoren die voor operationele leidinggevenden het belangrijkst zijn: afhandelingstijd, klanttevredenheid en het behoud van medewerkers.
Na de implementatie van Zoom Virtual Agent voor de afhandeling van de eigen interne ondersteuningsactiviteiten heeft het supportteam van Zoom het volgende bereikt:
Een klant vertelde: "Voordat we overstapten op Zoom was minder dan 30% van onze chats in selfservice en ons doel was om dat te verhogen naar 50%. In amper twee maanden tijd stevenen we af op 75%."
Een andere klant meldde: "Door AI-functies in Zoom CX te integreren, hebben we een percentage afgehandeld via selfservice van 50% bereikt, waardoor medewerkers complexe vragen kunnen afhandelen."
Deze resultaten laten zien wat mogelijk is wanneer een virtual agent en een live medewerker op één verbonden platform werken, waarbij afhandeling staat voor een daadwerkelijke oplossing en niet slechts voor het vermijden van verdere escalatie.
De implementaties van AI besparen tijd, maken selfservice mogelijk en zorgen ervoor dat agenten minder hoeven over te werken, terwijl ze een uitstekende klantenservice bieden. Bovendien is het opschalen van klantenservicecapaciteiten met AI-technologie voordeliger dan het aannemen van nieuwe agenten. Als de vraag daarnaast afneemt als gevolg van een economische neergang, kan een bedrijf de AI terugschalen en voorkomen dat er werknemers moeten worden ontslagen.
Als klanten vragen hebben of hulp nodig hebben, willen ze niet wachten tot kantooruren. AI kan 24/7 werken en toegankelijk zijn via telefoongesprekken, chatbots op websites, sociale media of apps zoals Facebook Messenger. Klanten kunnen antwoorden krijgen wanneer dit hun het beste uitkomt. AI voor klantenservice helpt medewerkers een piek in het volume om 9 uur 's ochtends te vermijden.
Bedrijven gebruiken AI en ML om te begrijpen hoe de dingen er nu voor staan: de huidige status van een project, de begeleiding door een proces en waar artikelen zich bevinden in de productie of verzending. Maar naast beschrijvende analyses kunnen AI en ML ook voorspellende inzichten bieden en moeten ze deel uitmaken van je algemene CX-strategie. AI kan bijvoorbeeld gegevens verzamelen om leads te genereren voor het verkoopteam, interacties analyseren op signalen die erop wijzen dat de klant kan afhaken zonder tussenkomst, en bedrijfsleiders voorzien van waarschijnlijke uitkomsten voor intelligente besluitvorming.
Het klantenserviceteam kan met AI de focus verleggen van reactief naar proactief. AI kan zelfs inzicht geven in de informatie die klanten nodig hebben op basis van de producten die ze hebben gekocht of de diensten die ze hebben ontvangen.
Het is niet langer nodig om te wachten tot klanten contact opnemen met de klantenservice. Het team kan interacties starten en controleren en zorgen voor geweldige klantervaringen.
Consumenten zijn bekend met AI-gestuurde virtuele assistenten die hun vragen beantwoorden en hen helpen eenvoudige taken uit te voeren. Naarmate de mogelijkheden van AI-platforms toenemen, kunnen virtuele assistenten klanten begeleiden bij het nemen van beslissingen om ze te helpen bij het doen van aankopen waar ze het meest blij van worden, het nemen van beslissingen over reparatie versus vervanging of het kiezen van de beste service voor hun behoeften.
AI in de klantenservice presteert het best wanneer het wordt ingezet voor duidelijk omschreven verzoeken met een hoog volume, waarbij het oplossingstraject consistent is en het resultaat meetbaar is. Forrester voorspelt dat 1 op de 4 merken tegen eind 2026 een stijging van 10% zal zien in het aantal succesvolle eenvoudige selfservice-interacties, dankzij het groeiende vertrouwen in AI en beter getrainde modellen (Forrester, november 2025).
Hier zijn vijf toepassingen in contactcenters waarbij AI in de klantenservice meetbare resultaten oplevert:
Een volledig overzicht van de capaciteiten van virtual agents vind je in de gids voor AI virtual agents van Zoom.
AI in de klantenservice is niet langer een gesprek over de toekomst. Het is een operationele beslissing die je vandaag moet nemen. Leidinggevenden van contactcenters die nu handelen, kunnen een aanzienlijke voorsprong opbouwen wat betreft het percentage opgelost, terwijl de verwachtingen van klanten blijven stijgen.
Het juiste uitgangspunt is niet de meest ambitieuze toepassing: het is het type verzoek dat in je huidige wachtrij het vaakst voorkomt en het meest consistent is. Begin daar, meet het oplossingspercentage in plaats van het afhandelingspercentage, en bouw voort op een platform dat selfservice en live medewerkers naadloos met elkaar verbindt.
Zoom Virtual Agent biedt contactcenterteams één geïntegreerde omgeving waarin AI de selfservice afhandelt en medewerkers zich bezighouden met zaken die menselijk beoordelingsvermogen vereisen, waarbij de volledige context van elke interactie voor beiden beschikbaar is.
AI in de klantenservice is het gebruik van kunstmatige intelligentietechnologieën, waaronder natuurlijke taalverwerking, machine learning en agentic redeneren, om klantinteracties sneller, nauwkeuriger en op grote schaal af te handelen. Deze systemen begrijpen de intentie van klanten, halen relevante informatie op, voeren taken uit in gekoppelde bedrijfssystemen en routeren gesprekken naar de juiste oplossing, zonder dat voor elke interactie een menselijke medewerker nodig is.
De term omvat een breed scala aan technologieën en implementatiemodellen, van eenvoudige FAQ-bots tot agentic AI-systemen die verbinding maken met back-endplatformen en takken met meerdere stappen uitvoeren. Moderne AI in de klantenservice onderscheidt zich van eerdere generaties door beslissingsstructuren met een script te verschuiven naar systemen op basis van redenering die intentie kunnen begrijpen, zich aan de context kunnen aanpassen en actie kunnen ondernemen. Het gaat verder dan alleen informatie aanreiken en klanten te vragen er zelf mee aan de slag te gaan.
Zoom Virtual Agent is een door AI aangestuurde virtual agent, gebouwd op het Zoom CX-platform, die begrip van natuurlijke taal, machine learning en redenering met agentic AI gebruikt om klantverzoeken via spraak- en digitale kanalen op te lossen. Het begrijpt de intentie van klanten, onderneemt actie in gekoppelde bedrijfssystemen en lost verzoeken op zonder dat voor elke interactie een live medewerker nodig is. Het escaleert naar een live medewerker in Zoom Contact Center wanneer menselijke beoordeling de juiste volgende stap is.
Zoom Virtual Agent onderscheidt zich van zelfstandige virtual agent-tools door de native integratie met Zoom Contact Center. Wanneer een interactie escaleert, wordt de volledige gespreksgeschiedenis automatisch overgedragen aan de live medewerker, en dat allemaal zonder contextverlies, dubbele vragen of overstap naar een ander platform. De virtual agent en de live medewerker werken voor de klant als één hechte tandem, niet als twee systemen die een ticket aan elkaar doorgeven.
Afhandeling geeft aan hoe vaak klanten binnen een selfservicekanaal, zoals een chatbot of virtual agent, blijven zonder door te escaleren naar een live medewerker. Oplossing geeft aan of het probleem van de klant is opgelost. Een hoog percentage afgehandeld betekent niet altijd dat problemen ook vaak worden opgelost: een klant die het opgeeft en de verbinding verbreekt zonder hulp te hebben gekregen, geldt als afgehandeld, maar heeft geen oplossing gekregen.
Dit onderscheid is van groot belang bij het evalueren van AI-tools voor de klantenservice. Leveranciers die cijfers over het percentage afgehandeld rapporteren zonder cijfers over het percentage opgelost, meten mogelijk de verkeerde uitkomst. Vraag bij het evalueren van platforms om gegevens over het percentage opgelost (het percentage interacties waarbij is bevestigd dat het door de klant gemelde probleem is opgelost), naast cijfers over het percentage afgehandeld. Het doel van moderne AI in de klantenservice is niet om klanten uit de wachtrij voor live medewerkers te houden, maar om ze het antwoord of resultaat te geven waar ze naar op zoek waren.
AI in de klantenservice helpt contactcenterteams grotere volumes met minder middelen af te handelen, problemen sneller op te lossen en via elk kanaal consistenter te werken. De belangrijkste voordelen zijn een kortere gemiddelde afhandelingstijd, minder verloop van medewerkers dankzij geautomatiseerde taken na afloop van een oproep, 24/7-beschikbaarheid zonder evenredige kostenstijgingen en diepgaandere klantinzichten dankzij realtime sentiment- en gespreksanalyse.
Naast operationele efficiëntie zorgt AI in de klantenservice ook voor betere omstandigheden voor medewerkers. Wanneer AI routine- en terugkerende verzoeken afhandelt, besteden medewerkers meer tijd aan interacties waar beoordelingsvermogen, creativiteit en empathie voor nodig is. Dergelijke taken geven doorgaans meer voldoening en helpen de beste medewerkers aan boord te houden. Teams die AI-selfservice combineren met AI-gestuurde ondersteuningstools voor medewerkers zien heel wat voordelen: minder contactmomenten per medewerker, snellere afhandeling van de resterende contacten en betere gegevens voor coaching en kwaliteitsverbetering.
AI verbetert het percentage problemen dat bij het eerste contact wordt opgelost door klanten sneller en nauwkeuriger antwoord te geven, voordat context verloren gaat of een probleem escaleert. AI-systemen kunnen tijdens een live oproep relevante kennis ophalen, interacties routeren naar de meest geschikte medewerker en advies geven over de beste volgende actie. Zo kunnen medewerkers problemen meteen goed oplossen, in plaats van via meerdere vervolgcontacten.
Oplossing bij het eerste contact is bijzonder gevoelig voor de nauwkeurigheid van de routering en de beschikbaarheid van kennis. Wanneer een medewerker niet over de juiste informatie beschikt of de verkeerde medewerker een complex verzoek afhandelt, loopt de oplossing vertraging op en is er vaak een tweede of derde contactmoment nodig. AI pakt beide knelpunten aan: intelligente routering stuurt interacties naar de medewerker die het best in staat is om ze op te lossen, en medewerkersassistentie toont automatisch de meest relevante kennis zonder dat de medewerker hier handmatig naar hoeft te zoeken.
AI in de klantenservice is geen vervanging voor menselijke medewerkers. Het geeft medewerkers de mogelijkheid om hun tijd op een andere manier in te vullen. Routinematige, terugkerende verzoeken zoals het opzoeken van bestellingen, het terugzetten van wachtwoorden en het controleren van de accountstatus kunnen de klok rond door AI-systemen worden afgehandeld. Zo hebben medewerkers de tijd om zich te richten op complexe, emotioneel gevoelige of waardevolle interacties die menselijk beoordelingsvermogen, empathie en creatieve probleemoplossing vereisen.
Klanten willen dat AI het eenvoudige werk snel afhandelt, maar willen ook een duidelijke route naar een menselijke medewerker voor alles wat complex of gevoelig is. De meest effectieve implementaties combineren AI-selfservice met doordachte escalatiepaden, waarbij de virtual agent taken binnen zijn capaciteiten afhandelt en doorstuurt wat erbuiten valt, met volledige context voor de live medewerker. Zoom Virtual Agent is rond dit model opgebouwd: menselijke medewerkers blijven betrokken bij interacties waarbij hun inbreng een meerwaarde biedt, terwijl het systeem veelvoorkomende routineverzoeken zelfstandig afhandelt.
Het meten van de ROI van AI in de klantenservice begint met uitgangswaarden: gemiddelde afhandelingstijd, percentage opgelost bij het eerste contact, kosten per interactie, klanttevredenheidsscore en verloop onder medewerkers. Na de implementatie houden teams de verbeteringen op elk van deze gebieden bij. Veelvoorkomende ROI-indicatoren zijn onder andere een kortere afhandelingstijd, lagere kosten per opgeloste interactie, hogere percentages afgehandeld en minder afhankelijkheid van overuren.
Het is belangrijk om de resultaten op het gebied van probleemoplossing te meten in plaats van uitsluitend het aantal afgehandelde contacten: een virtual agent die een groot aantal contactmomenten afhandelt maar er weinig oplost, levert op de korte termijn een misleidend beeld van de ROI en leidt op lange termijn tot problemen met de klanttevredenheid. Teams die gebruikmaken van Zoom CX Insights beschikken over één geïntegreerd analyseniveau voor zowel virtuele als live interacties met medewerkers, waardoor het mogelijk wordt om de verhoudingen afgehandeld naar opgelost, sentimenttrends en de prestaties van medewerkers naast elkaar te volgen en een volledige ROI-analyse op te stellen waarin zowel kostenbesparingen als verbeteringen in de klantervaring worden meegenomen.
7 minuten lezen
Discover how AI self-service and agentic AI revolutionize customer experience. Explore solutions like our next-generation Zoom Virtual Agent.
7 minuten lezen
Uncover the value of AI in CX and what leaders need to know to enhance satisfaction and loyalty in Metrigy’s new report.
5 minuten lezen
Explore why customer experience resolution is critical for brand loyalty. Get insights from our latest research on AI and CX.
