AI voor klantenservice: hoe je de klantervaring kunt verbeteren buiten chatbots

Chatbots zijn praktisch een synoniem geworden van kunstmatige intelligentie (AI) voor klantenservice. De chatbots die gebruikmaken van AI en machine learning (ML) kunnen de capaciteiten van een klantenserviceteam vergroten door routinevragen te beantwoorden, 24/7 toegang tot informatie te bieden, ondersteuning in meerdere talen mogelijk te maken en de algehele klantervaring te verbeteren.

Maar de mogelijkheden om AI te gebruiken voor klantenservice reiken veel verder dan een typische chatbot. Bedrijven kunnen AI-technologie op een groot aantal andere manieren implementeren in hun klantenservice, zodat goede in geweldige klantenservice verandert.

Klantenservice op basis van AI kan elk aspect van een activiteit ten goede komen, van het leveren van uitzonderlijke gebruikerservaringen voor klanten en medewerkers tot het opzetten van kosteneffectievere, efficiëntere workflows. Hoewel het gemakkelijk is om te denken dat AI menselijke banen volledig zou kunnen overnemen, kan deze technologie samen met machinelearning je klantervaring daadwerkelijk verbeteren door tijd vrij te maken waarin mensen aan belangrijker taken kunnen werken.

Zie hieronder enkele voorbeelden hoe klantenservice kan profiteren van AI.

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.

Hoewel kunstmatige intelligentie en machine learning processen kunnen optimaliseren, moet je niet vergeten dat AI voor klantenservice ook ervaringen kan verbeteren, soms veel meer dan menselijke agenten die alleen traditionele processen gebruiken. AI voor klantenservice kan bijvoorbeeld het volgende doen.

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.

AI voor klantenservice is ook goed voor agenten, omdat het ze helpt succesvol te zijn en een minder stressvolle werkomgeving te creëren. AI voor klantenservice kan het volgende voor elkaar krijgen.

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.

AI biedt veel voordelen voor de klantenservice, waardoor uiteindelijk de efficiëntie en productiviteit toenemen en de klantervaringen verbeteren. Aangezien 57% van de Amerikaanse consumenten zegt dat ze een vriend zouden vertellen een bedrijf te mijden na een negatieve ervaring, zou klantenservice met AI-ondersteuning die positieve interacties biedt een factor kunnen worden in het concurrentievermogen. Als gevolg hiervan profiteren bedrijven waarschijnlijk van klantenservice met AI dankzij voordelen als de volgende.

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-klantenserviceplatforms verschillen qua prijs, maar veel worden geleverd via het SaaS-model (Software as a Service), waarbij een maandelijks bedrag in rekening wordt gebracht in plaats van dat bedrijven een kapitaaluitgave moeten doen.

Natuurlijk moet elk bedrijf rekening houden met zijn budget en de pijnpunten die het met AI wil oplossen. Maar vergeet niet om rekening te houden met de totale eigendomskosten voor klantenservice en de kosten van de AI-oplossing af te wegen tegen andere opties, zoals het aannemen van meer medewerkers. De kosten van AI zijn waarschijnlijk gunstiger.

Als je aan de slag gaat met AI voor klantenservice, moet je een aantal beslissingen nemen. Eerst moet je bepalen welke taken AI voor je bedrijf gaat uitvoeren en welke gegevens je moet aanleveren om het platform te trainen, zoals integratie met je kennisbank of je klantenservicemanagementsysteem.

Samenwerken met de juiste aanbieder voor een klantenserviceplatform met AI kan het proces vereenvoudigen en de begeleiding en ondersteuning bieden die je nodig hebt voor een succesvolle implementatie.