Alles wat je moet weten over AI voor klantenservice

Inhoudsopgave

• Wat houdt AI voor klantenservice in?
• Wat zijn de voordelen van AI voor klantenservice?
• Acht voorbeelden van het gebruik van AI voor klantenservice
• Hoe verbeter je de klantenservice met AI?
• Drie dingen om rekening mee te houden bij de implementatie van AI voor klantenservice
• De toekomst van AI voor klantenservice
• Aan de slag gaan met AI voor klantenservice

Als je willekeurige klantenservicemedewerkers vraagt om hun ervaringen van de afgelopen jaren met één woord te beschrijven, is het antwoord waarschijnlijk: intens. Vanwege krimpende budgetten en toenemende verwachtingen van klanten zijn serviceteams constant op zoek naar het antwoord op een belangrijke vraag: “Hoe doe je meer met minder?” Voor klantenservice is het antwoord: met AI.

Sinds de pandemie worden hoge eisen gesteld aan klantenservice. De verwachtingen van klanten zijn hoger dan ooit – 72% van de consumenten geeft aan trouw te blijven aan bedrijven die een snellere service bieden. En 78% van de klantenservicemedewerkers vindt het moeilijk om én snelheid én kwaliteit te bieden. In 2020 was dit nog maar 63%. De hoge druk heeft geleid tot een verloop van 19% in serviceorganisaties. 

Hoewel voor klantenservice al langer gebruik wordt gemaakt van voorspellende AI, staat sinds kort ook generatieve AI in de belangstelling. De krachtige mogelijkheden van deze nieuwe technologie maken zowel serviceprofessionals als klanten nieuwsgierig naar de impact van door AI gestuurde klantenservice op hun ervaring. Laten we eens kijken wat AI allemaal kan, wat de voordelen zijn en hoe je ermee aan de slag gaat.

Wat houdt AI voor klantenservice in?

AI kan op allerlei manieren worden ingezet voor klantenservice. Je kunt bijvoorbeeld door AI gestuurde chatbots integreren in kanalen om direct de customer experience te stroomlijnen. Zulke chatbots kunnen niet alleen veelgestelde vragen beantwoorden, maar ook klanten begroeten, artikelen uit de kennisdatabase presenteren, klanten helpen bij algemene bedrijfsprocessen, buitendiensttechnici inschakelen en zorgen dat complexe vragen bij de juiste medewerker terechtkomen.

Bekijk het eens vanuit het perspectief van de klant: stel dat je een paar schoenen wilt retourneren en daarbij hulp nodig hebt. Je start een onlinechat met een medewerker, maar moet vervolgens een half uur wachten voordat je antwoord krijgt. 

Met op AI gebaseerde klantenservice heb je binnen enkele seconden een gepersonaliseerd antwoord. Je kunt het vergelijken met een virtuele vriend die niet alleen veel weet, maar ook jouw persoonlijke behoeften en voorkeuren kent. Als je aangeeft waarmee je hulp nodig hebt, wordt alles voor je geregeld. Je hoeft zelfs niet eens je trackingnummer, e-mailadres of besteldetails door te geven. Het AI-systeem heeft alle informatie en weet precies wat er moet gebeuren.

Veel organisaties gebruiken al AI voor hun klantenservice. Het aandeel besluitvormers in de servicebranche dat aangeeft gebruik te maken van AI is met 88% gestegen sinds 2020 – van 24% naar 45%.

Wat zijn de voordelen van AI voor klantenservice?

Laten we eens kijken naar vijf manieren waarop AI jouw team kan helpen, met name als je aan de slag wilt met generatieve AI:

1. Hogere productiviteit: we ontdekten dat 84% van de IT-leiders denkt dat AI hun organisatie zal helpen om klanten beter te ondersteunen. Mooi voorbeeld: met op AI gebaseerde gespreksassistenten kan de productiviteit van supportmedewerkers met 14% toenemen.
2. Meer efficiëntie: handmatige processen kunnen servicemedewerkers zwaar belasten. Bij taken zoals het schakelen tussen verschillende systemen en schermen om de klantgeschiedenis te bekijken, het opzoeken van artikelen in de kennisdatabase, het doorgeven van werklocaties aan buitendienstmedewerkers en het typen van antwoorden maken mensen snel fouten. AI kan klantenservicemedewerkers slimme aanbevelingen doen op basis van verschillende kennisdatabases, gespreksinzichten en klantdata. Uit ons recente onderzoek blijkt dat 63% van de service professionals denkt dat AI zal zorgen dat ze hun klanten sneller kunnen helpen.
3. Een persoonlijkere dienstverlening: wanneer een klant een gesprek met een chatbot begint, kan AI in realtime belangrijke informatie toevoegen, zoals de naam van de klant, de locatie, het accounttype en de voorkeurstaal. Als er buitendienstmedewerkers moeten worden ingeschakeld, kan AI ze alle belangrijke informatie sturen, zodat ze direct persoonlijke service kunnen bieden. 
4. Minder burn-outs en een hoger moreel: dankzij AI hoeven medewerkers herhalende, tijdrovende taken niet langer zelf uit te voeren en kunnen ze zich richten op taken die creatieve oplossingen, sociaal inzicht en kritisch denkvermogen vereisen – en de customer experience verbeteren. Het is dan ook niet verrassend dat 79% van de IT-leiders denkt dat generatieve AI de belasting van het team zal verminderen – en daarmee burn-outs zal voorkomen.
5. Een proactieve service: AI kan informatie extraheren uit contracten, garanties, de aankoopgeschiedenis en marketingdata van klanten, zodat medewerkers precies weten wat ze moeten doen – ook nadat een servicegesprek is afgerond. AI kan klanten bijvoorbeeld laten weten dat het tijd is om een abonnement te verlengen of een onderhoudsafspraak in te plannen – of dat er een productupgrade of korting beschikbaar is. Generatieve AI kan zelfs nog meer, zoals gesprekken met klanten samenvatten en artikelen voor de kennisdatabase genereren.

Acht voorbeelden van het gebruik van AI voor klantenservice

Of je nu bij het contactcenter werkt of buitendienstmedewerker bent, AI kan de customer experience bij klantenservice transformeren. Bijvoorbeeld zo:

1. Content genereren: generatieve AI kan berichten van klanten analyseren, relevante details extraheren en menselijk klinkende antwoorden op vragen van klanten genereren, waardoor de reactietijd en algemene klanttevredenheid toenemen. Dat geldt met name wanneer het AI-systeem gebruik kan maken van data en kennis uit een CRM-systeem.
2. Chatbots: door AI gestuurde chatbots kunnen algemene vragen van klanten beantwoorden, direct antwoord geven en helpen bij taken zoals het volgen van bestellingen, het aanbevelen van producten en het oplossen van problemen. Omdat ze 24/7 beschikbaar zijn, verbetert hiermee de reactietijd en de toegankelijkheid van de klantenservice.
3. Natuurlijke taalverwerking (NLP): NLP is een technologie die AI-systemen in staat stelt om menselijke taal te begrijpen en te interpreteren. Deze technologie helpt bij het analyseren van klantsentiment, het bepalen van de behoeften van klanten en het geven van relevante reacties. NLP kan worden gebruikt voor chatbots, spraakassistenten en tools voor sentimentanalyse.
4. Sentimentanalyse: door AI gestuurde tools voor sentimentanalyse monitoren en analyseren de feedback, reviews en socialmedia-interacties van klanten om inzicht te krijgen in het klantsentiment. Zo kunnen bedrijven verbeterpunten bepalen, reageren op problemen van klanten en zorgen voor persoonlijk contact op basis van de klantvoorkeuren.
5. Aanbevelingssystemen: door AI gestuurde aanbevelingssystemen analyseren het gedrag, de aankoopgeschiedenis en de voorkeuren van klanten en doen gepersonaliseerde aanbevelingen voor producten of content. Bedrijven die inzicht hebben in de voorkeuren van hun individuele klanten, kunnen de mogelijkheden voor cross-selling en upselling beter benutten.
6. Voorspellende analytics: bij voorspellende analytics op basis van AI worden klantdata gebruikt om te anticiperen op behoeften, gedragspatronen en mogelijke problemen van klanten. Bedrijven kunnen op deze manier proactief reageren op problemen, de inzet van resources optimaliseren en zorgen voor gepersonaliseerde klantinteracties.
7. Oplossingen voor selfservice: door AI gestuurde oplossingen voor selfservice, zoals kennisdatabases en overzichten van veelgestelde vragen, maken gebruik van Natural Language Processing (NLP) om vragen van klanten te begrijpen. Vervolgens kan het systeem relevante informatie of stappen voor probleemoplossing aanbieden. Zo vinden klanten en medewerkers snel oplossingen zonder menselijke hulp.
8. Slimme routering: op AI gebaseerde systemen voor slimme routering analyseren vragen van klanten en sturen die door naar de servicemedewerker of afdeling met de meest relevante kennis of ervaring. Klanten krijgen dus snel contact met de medewerker die ze het best kan helpen.

Generatieve AI inzetten om de klantenservice te optimaliseren

Enkele voorbeelden van manieren waarop AI de klantenservice van organisaties kan verbeteren: 

Snel persoonlijke antwoorden genereren bij servicevragen: medewerkers kunnen gepersonaliseerde prompts gebruiken om vragen te beantwoorden. AI genereert deze reacties op basis van relevante klantdata, artikelen in de kennisdatabase of vertrouwde externe databronnen op willekeurige kanalen.

Werkoverzichten en briefings voor buitendienstmedewerkers genereren: AI voor klantenservice kan de productiviteit van medewerkers verhogen door automatisch werkoverzichten te genereren op basis van casedata en geschiedenis, zodat medewerkers deze tijdrovende maar belangrijke taak niet handmatig hoeven uit te voeren. Dat is vooral handig op locatie. Wanneer je een overzicht maakt van relevante data die nodig is om aan het werk te gaan, besparen je buitendienstmedewerkers tijd.

Bedrijfskennis veiligstellen en delen: wanneer je een tool voor generatieve AI aansluit op je serviceconsole, kun je op basis van gespreksdetails en CRM-data een eerste concept genereren van artikelen voor de kennisbank. Ervaren medewerkers kunnen het artikel vervolgens verder aanpassen. Zo bespaar je tijd en kun je artikelen sneller publiceren. Bovendien kunnen klanten via een selfserviceportal met deze artikelen zelf antwoorden op hun vragen vinden.

Antwoorden vinden: wanneer medewerkers of klanten op zoek zijn naar het antwoord op een vraag, kan AI voor klantenservice op basis van de kennisdatabase een antwoord genereren en dat direct in de zoekpagina weergeven. Zo bespaart iedereen veel tijd. 

Drie dingen om rekening mee te houden bij de implementatie van AI voor klantenservice

Hoewel de voordelen van AI voor klantenservice duidelijk zijn, zijn dergelijke AI-systemen nog niet grootschalig ingevoerd. Uit een recent onderzoek blijkt dat minder dan de helft (45%) van de besluitvormers in de servicebranche AI gebruikt. Wat houdt organisaties tegen?

1. Impact op het personeel: omdat AI, met name generatieve AI, volkomen nieuw is, sluiten de vaardigheden van medewerkers hier niet op aan. 66% van de leidinggevenden denkt dat hun team onvoldoende vaardigheden heeft om te werken met AI. Serviceprofessionals zijn bovendien bang dat AI hun werk overneemt en zullen zich daardoor sneller verzetten tegen deze technologie. Bij de implementatie van AI binnen je serviceorganisatie moet je vooral duidelijk maken dat AI je teams zal helpen om meer voor elkaar te krijgen, en dat menselijke vaardigheden nog altijd onmisbaar zijn om klanten een goede service te bieden. 
2. Betrouwbaarheid: hoewel de AI-technologie zich snel ontwikkelt, is deze nog niet perfect. De meeste taalmodellen zijn bijvoorbeeld gebaseerd op data van bijna twee jaar oud. Ook twijfelen mensen vaak aan de vermogens van AI-systemen om complexe vragen te begrijpen en op te lossen, en over de verwerking van gevoelige informatie. Twijfels over privacy en betrouwbaarheid moet je altijd serieus nemen en goed onderzoeken, want de data van je bedrijf en klanten moet goed zijn beveiligd. Je kunt dit probleem oplossen door te zorgen dat de data voor het AI-systeem afkomstig is uit je vertrouwde CRM-systeem en je kennisbank.
3. Investering en implementatie: je kunt je eigen AI-oplossing ontwikkelen of kiezen voor een bestaande AI-tool. Dat vereist mogelijk flinke investeringen in infrastructuur en trainingen. Kleinere bedrijven en organisaties met beperkte resources kunnen een AI-implementatie mogelijk lastig financieren of hebben niet voldoende technische expertise voor de implementatie en het onderhoud van AI-systemen.

De toekomst van AI voor klantenservice

Door de snelle ontwikkeling van AI voor klantenservice zal de populariteit ervan toenemen. Het gebruik van generatieve AI zal zich bijvoorbeeld uitbreiden van contactcenters naar de buitendienst. Deze technologie zal zorgen dat buitendienstmedewerkers beschikken over alle klantdata, activa en informatie over de servicegeschiedenis om hun taken goed uit te voeren. Met AI voor klantenservice zijn buitendienstmedewerkers minder tijd kwijt met triviale taken. Er kunnen bijvoorbeeld automatisch werkoverzichten en artikelen voor de kennisdatabase worden gegenereerd. 

Aan de slag gaan met AI voor klantenservice

AI voor klantenservice hoeft niet ingewikkeld te zijn, en is ook niet per se moeilijk te implementeren. De eerste stap: onderzoek wat AI kan betekenen voor jouw bedrijf. 

Ontdek hoe generatieve AI elke customer experience kan personaliseren, de efficiëntie van medewerkers kan verhogen en nog veel meer. Vervolgens kun je bepalen hoe jij optimaal kunt profiteren van AI voor klantenservice.