AI in de klantenservice

Waar het meestal vastloopt

De meeste klantvragen zijn variaties op een kleine set: waar blijft mijn bestelling, klopt deze factuur, hoe zit het met de garantie, kan ik dit nog wijzigen. Stuk voor stuk niet moeilijk, maar ze komen binnen op het moment dat je met iets anders bezig bent, en het antwoord staat net in een ander systeem.

Het resultaat is bekend: mailtjes blijven een dag of twee liggen, de klant stuurt een herinnering, en jij beantwoordt 's avonds vragen die je die week al drie keer eerder hebt beantwoord. Als het echt druk wordt, wordt de wachttijd het probleem, niet de moeilijkheid.

Hoe het werkt

De assistent bedenkt zelf niets. Hij zoekt op, en laat zien waar het antwoord vandaan komt:

1. Je eigen kennis gaat erin. Veelgestelde vragen, voorwaarden, werkinstructies, eerdere antwoorden. Niet het internet, maar wat er bij jou klopt.
2. De vraag komt binnen. Uit je mailbox of je ticketsysteem. De assistent leest wat er gevraagd wordt en waar het over gaat.
3. Er wordt opgezocht. Zowel in je kennisbank als in je systemen. Vraagt iemand naar de status van een bestelling, dan wordt die er echt bij gehaald, niet gegokt.
4. Een concept komt klaar te staan. Met de bronnen erbij, zodat je in één oogopslag ziet waar het antwoord op gebaseerd is. Twijfelt de assistent, dan zegt hij dat.
5. Jij drukt op verzenden. Ongewijzigd, of na een paar aanpassingen. Wat je aanpast is meteen zichtbaar, dus je ziet vanzelf waar het vaak misgaat.

Je kunt dit uitproberen: op de demopagina staat een werkende versie voor een verzonnen bedrijf. Stel er gerust een vraag die er niet in staat, dan zie je ook hoe hij reageert als hij het niet weet.

Wat het oplevert

• Antwoorden gaan sneller de deur uit, ook als je zelf even niet kunt.
• Dezelfde vraag krijgt hetzelfde antwoord, ongeacht wie hem oppakt.
• Je hoeft niet meer in drie systemen te zoeken voordat je kunt reageren.
• Nieuwe medewerkers zijn sneller zelfstandig, want de kennis staat in het systeem.
• Je ziet welke vragen het vaakst komen, en dus wat je op je site zou moeten uitleggen.

Wanneer het niet loont

Volledig automatisch laten antwoorden. Dat kan technisch, maar ik raad het af. Eén verkeerd antwoord over een levertijd of een vergoeding kost je meer dan de tijd die je ermee wint. De controlestap kost seconden en houdt je uit de problemen.

Als je kennis nergens staat. Zit alles in de hoofden van jou en je collega's, dan valt er niets op te zoeken. Dan is dat opschrijven de eerste stap, en die is op zichzelf al waardevol.

Bij een paar vragen per week. Dan beantwoord je ze sneller zelf dan dat je een assistent inricht en bijhoudt.

Bij klachten en emotionele gesprekken. Daar wil een klant een mens, en terecht. Die vragen moeten er juist snel uitgefilterd worden in plaats van beantwoord.

Hoe ik het aanpak

We beginnen met de vragen die je het vaakst krijgt. Meestal is een kleine verzameling al goed voor het grootste deel van je post. Daar zetten we een assistent op die alleen concepten maakt, niets verstuurt.

Daarna kijken we een paar weken mee: wat klopte, wat paste je aan, waar zat hij ernaast. Dat is meteen de manier om hem beter te maken. Pas als een categorie aantoonbaar goed gaat, kun je overwegen daar meer vrijheid in te geven.

Het draait in je eigen omgeving, op jouw gegevens. Je klantvragen gaan niet naar een dienst waar je verder geen zicht op hebt.

Wat het kost

Op uurbasis. Het inrichten van een eerste versie met je bestaande kennis is een kwestie van dagen. Daarna zijn er kleine kosten per verwerkte vraag, afhankelijk van welk taalmodel je kiest, en dat bespreken we vooraf. Meer hierover bij de wat automatiseren kost en bij de veelgestelde vragen.

Zit je grootste tijdverlies niet in de vragen maar in het rondpompen van gegevens? Kijk dan bij systemen koppelen of factuurverwerking automatiseren.