Wat zijn autonome agents? Een volledige gids

AI staat nog in de kinderschoenen, maar de voordelen zijn nu al duidelijk. Uit ons onderzoek blijkt dat meer dan 90% van de organisaties met AI kosten- en tijdbesparing rapporteert. Nu, met de opkomst van technologie zoals die van autonome agents, staan we aan de vooravond van een grote sprong voorwaarts in geautomatiseerde klantenservice.

Maar laten we eerst definiëren waar we het over hebben. Autonome agents zijn een geavanceerde vorm van AI die vragen van klanten kan begrijpen en beantwoorden zonder menselijke tussenkomst. In tegenstelling tot traditionele softwareprogramma's die vooraf gedefinieerde regels volgen, kunnen autonome agents in dynamische omgevingen werken, waardoor ze ideaal zijn voor complexe taken in de klantenservice.

Laten we eens bekijken hoe deze autonome agents werken, tot welke taken ze in staat zijn en hoe je ze kunt opnemen in de strategie van je klantenservice.

• Hoe werken autonome agents?
• Hier zijn 3 voorbeelden van wat autonome agents kunnen doen
• Hoe kun je autonome agents opnemen in de strategie van je klantenservice
• Waarom zou je kiezen voor Service Cloud voor autonome agents?
• Autonome agents en de toekomst van klantenservice

Autonome agents functioneren door een combinatie van geavanceerde technologieën, waaronder machine learning, natuurlijke taalverwerking (NLP) en realtime data-analyse. Hier lees je hoe ze werken:

• Perceptie en het verzamelen van data. Autonome agents beginnen met het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, zoals klantinteracties, transactiegeschiedenissen en externe databases. Deze dataverzameling is cruciaal om de context van elke taak te begrijpen en weloverwogen beslissingen te nemen.
• Besluitvorming. Met behulp van machine learning-algoritmen analyseren autonome agents de verzamelde data om patronen te identificeren en resultaten te voorspellen. Ze gebruiken deze informatie om beslissingen te nemen die in lijn zijn met hun doelen. Een autonome agent van de klantenservice kan bijvoorbeeld eerdere interacties analyseren om te bepalen wat de beste manier is om op de vraag van een klant te reageren.
• Uitvoering van actie. Na het nemen van een beslissing voert de agent de nodige acties uit om het gewenste resultaat te bereiken. Het kan gaan om het beantwoorden van een vraag van een klant, het verwerken van een verzoek of het escaleren van een complexe kwestie naar een menselijke medewerker. Het uitvoeringsproces is ontworpen om efficiënt en probleemloos te verlopen en een soepele klantervaring te garanderen.
• Leren en aanpassen. Een van de belangrijkste kenmerken van autonome agents is hun vermogen om van elke interactie te leren. Ze werken hun kennisbank voortdurend bij en verfijnen hun besluitvormingsalgoritmen om de prestaties in de loop van de tijd te verbeteren. Dit aanpassingsvermogen stelt hen in staat om een steeds groter scala aan taken en scenario's aan te kunnen. (terug naar boven)

We begrijpen nog maar net wat het enorme potentieel van autonome agents in de klantenservice is. Maar hier zijn enkele opmerkelijke toepassingen:

1. Gepersonaliseerde interacties. Uit ons onderzoek blijkt dat 65% van de klanten verwacht dat bedrijven zich aanpassen aan hun veranderende behoeften en voorkeuren. Door klantgegevens te analyseren, kunnen autonome agents gepersonaliseerde aanbevelingen en oplossingen bieden, waardoor de klantervaring wordt verbeterd. Ze kunnen bijvoorbeeld producten voorstellen op basis van eerdere aankopen of advies op maat geven op basis van de voorkeuren van een klant.
2. Proactieve service. Autonome agents kunnen anticiperen op de behoeften van de klant en proactieve ondersteuning bieden, zoals het sturen van herinneringen voor aankomende afspraken of het informeren van klanten over mogelijke problemen voordat ze zich voordoen. Deze proactieve aanpak helpt problemen te voorkomen en verhoogt de klantloyaliteit.
3. Ondersteuning via meerdere kanalen: autonome agents kunnen klantinteracties beheren via meerdere kanalen, waaronder e-mail, chat, sociale media en telefoon. Dit zorgt voor een consistente en efficiënte service, ongeacht hoe klanten ervoor kiezen om contact op te nemen met het bedrijf. (terug naar boven)

Het inzetten van autonome agents vereist een zorgvuldige planning en uitvoering. Hier zijn enkele best practices om een succesvolle implementatie te garanderen:

• Stel duidelijke doelen. Begin met aan te geven wat je wilt bereiken met autonome agents. Of het nu gaat om het verkorten van reactietijden, het verbeteren van de klanttevredenheid of het verlagen van operationele kosten: duidelijke doelen geven je implementatieproces richting en helpen je met het meten van succes.
• Evalueer je data-infrastructuur. AI-agents zijn afhankelijk van hoogwaardige data om effectief te kunnen functioneren. Zorg voor degelijke systemen voor het verzamelen en het beheren van data. Denk hierbij aan data over klantinteracties, transactiegeschiedenissen en andere relevante informatie. Zuivere en gestructureerde data stelt je AI-agents in staat om nauwkeurige en relevante antwoorden te geven.
• Selecteer de juiste technologie. Kies autonome agenttechnologieën die aansluiten bij de behoeften en doelstellingen van je organisatie. Houd rekening met factoren als schaalbaarheid, integratiemogelijkheden en gebruiksgemak. Evalueer verschillende leveranciers en oplossingen om te ontdekken wat het beste bij je organisatie past.
• Integreer met bestaande systemen: zorg ervoor dat je autonome agents probleemloos worden geïntegreerd met je bestaande CRM, klantautomatiseringssoftware en andere klantenservicetools. Deze integratie zorgt voor een soepele informatiestroom en verbetert de mogelijkheden van je AI-agents, zodat ze toegang tot relevante gegevens krijgen en effectievere support bieden.
• Focus op gebruikerservaring: ontwerp je autonome agents met de eindgebruiker in gedachten. Zorg ervoor dat interacties intuïtief zijn en dat de agents tijdige en nauwkeurige antwoorden kunnen geven om een positieve klantervaring te garanderen. Test je AI-agents grondig om mogelijke problemen op te sporen en aan te pakken voordat je ze inzet, zodat ze aan de verwachtingen van de klant voldoen.
• Monitor en optimaliseer: controleer regelmatig de prestaties van je autonome agents en verzamel feedback van gebruikers. Gebruik deze informatie om je AI-agents voortdurend te verbeteren, zodat ze effectief en relevant blijven. Deze voortdurende optimalisatie helpt je om je aan te passen aan de veranderende klantbehoeften en om de algehele prestaties van je AI-agents te verbeteren.
• Plan voor menselijk toezicht: hoewel autonome agents veel taken zelfstandig kunnen uitvoeren, is het belangrijk om een plan te hebben voor menselijke tussenkomst wanneer dat nodig is. Zorg dat er duidelijke richtlijnen zijn voor wanneer en hoe menselijke medewerkers moeten ingrijpen, zodat er een vangnet voor complexere of gevoeligere interacties is.
• Zorg voor dataprivacy en -beveiliging: implementeer degelijke dataprivacy- en beveiligingsmaatregelen om klantgegevens te beschermen die door je autonome agents worden verwerkt. Dit houdt ook in dat we voldoen aan de regelgeving voor gegevensbescherming en dat we regelmatig beveiligingscontroles uitvoeren om gevoelige gegevens te beschermen en het vertrouwen van de klant te behouden. (terug naar boven)

Als je autonome agents wilt integreren in je klantenservicestrategie, kan Salesforce Service Cloud helpen. Dat werkt zo:

• Slimme AI-agenten. Betrek klanten 24/7 zelfstandig via kanalen met mensachtige interacties en los cases snel op door elk antwoord op betrouwbare data te baseren.
• Geïntegreerd platform met Data Cloud. Salesforce Service Cloud biedt een geïntegreerd platform dat AI-klantenservice, CRM en software voor automatisering voor klantenservice combineert. Deze integratie zorgt ervoor dat je AI-agents toegang tot uitgebreide en actuele klantdata hebben, zodat ze nauwkeurigere en persoonlijkere service kunnen verlenen. Het toevoegen van Data Cloud maakt een gestroomlijnde data-integratie en gestroomlijnd databeheer mogelijk, waardoor een eenduidig beeld van klantdata via alle kanalen ontstaat.
• Schaalbaarheid Ons Agentforce platform brengt het vertrouwen, de veiligheid en de schaalbaarheid van Salesforce naar je klantenserviceactiviteiten. Met dit platform kunt je je AI-oplossingen opschalen en steeds grotere hoeveelheden klantinteracties verwerken, zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
• Aanpassingen met geavanceerde tools. Service Cloud biedt uitgebreide aanpassingsmogelijkheden om je AI-agents op je specifieke bedrijfsbehoeften af te stemmen. Tools zoals Prompt Builder en Copilot Studio stellen je in staat om aangepaste workflows en antwoorden te creëren, zodat je autonome agents aansluiten bij de doelstellingen van je merk- en klantenservice. Met de flexibiliteit van Apex Code en de integratiemogelijkheden van MuleSoft kun je Service Cloud verbinden met andere systemen en de functionaliteit uitbreiden om aan je vereisten te voldoen.
• Gestroomlijnde integratie en interoperabiliteit. Service Cloud biedt een gestroomlijnde integratie met andere systemen en platformen, zodat je een samenhangend en efficiënt ecosysteem voor klantenservice kunt bouwen. Of je nu moet integreren met bestaande CRM-systemen of applicaties van derden, Service Cloud biedt de flexibiliteit en interoperabiliteit die nodig zijn om een soepele klantervaring te creëren. (terug naar boven)

Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, zullen autonome agents geavanceerder worden en in staat zijn om steeds complexere taken uit te voeren. Hier zijn enkele trends op het gebied van klantenservice om in de gaten te houden:

• Verbeterde personalisatie. Toekomstige autonome agents zullen in staat zijn om nog meer gepersonaliseerde ervaringen te leveren door gebruik te maken van diepgaandere inzichten in de voorkeuren en het gedrag van klanten. Dit stelt bedrijven in staat om volledig op maat gemaakte oplossingen te bieden en de klanttevredenheid te verbeteren.
• Verhoogde proactiviteit. Autonome agents zullen niet alleen reageren op vragen van klanten, maar ook anticiperen op hun behoeften. Deze proactieve aanpak helpt problemen te voorkomen voordat ze zich voordoen en verbetert de algehele klantervaring.
• Bredere integratie. De integratie van autonome agents met andere technologieën, zoals IoT en blockchain, zal leiden tot soepelere en veiligere interacties met de klantenservice. Deze integraties stellen bedrijven in staat om uitgebreidere en efficiëntere diensten aan te bieden, waardoor ze beter in staat zijn om effectief aan de behoeften van de klant te voldoen.
• Meer use cases. Naarmate autonome agents geavanceerder worden, zullen hun toepassingen verder gaan dan klantenservice en zich uitstrekken tot gebieden als sales, marketing en operaties. Deze uitbreiding zal bedrijven helpen processen te stroomlijnen, de productiviteit te verhogen en groei te stimuleren. (terug naar boven)