E-commerce, detailhandel en horeca klanten willen zelfbedieningsopties die hun algehele ervaring verbeteren. Bedrijven in die industrieën staan te popelen om geautomatiseerde oplossingen die de operatie stroomlijnen en de efficiëntie van klantbelevingsteams op schaal verbeteren.
AI-gestuurde chatbots kunnen al deze pijnpunten oplossen. Er is echter één catch: volgens een enquête van Gartner geeft bijna twee derden van de consumenten de voorkeur om geen AI tegen te komen in hun klantreis.
Waarom? Voor veel respondenten is het een kwestie van vertrouwen. Volgens de enquête:
60% van de consumenten maakt zich zorgen dat AI-agenten het moeilijker zullen maken om een menselijke agent te bereiken
42% vreest dat AI-chatbots de verkeerde antwoorden op hun vragen zullen geven
Het vertrouwen van de consument is zwaar bevochten – en het is aan klantbelevingsteams om AI-gestuurde service-reizen te leveren die waarde bieden voor uw klantenbestand.
“Klanten moeten weten dat de AI-verrijkte reis betere oplossingen en naadloze begeleiding zal bieden, inclusief het verbinden met een persoon wanneer dat nodig is,” zegt Keith McIntosh, Senior Principal of Research voor Gartner Customer Service & Support.
Dat betekent het creëren van AI-gestuurde chatbots volgens de beste praktijken van service-reisontwerp. Persoonlijke, boeiende en nuttige interacties zijn van het grootste belang. AI-agenten moeten ook worden ontwikkeld en beheerd om uw menselijke agents te versterken en uw algehele klantbeleving te verbeteren.
Ben je deze proces voor de eerste keer benaderen? Wij kunnen helpen. Lees verder om erachter te komen hoe AI-agenten gepersonaliseerde, boeiende ervaringen voor uw klanten kunnen bieden – en hoe Bird’s Service Cloud u kan helpen deze ambitie waar te maken.
Hoe kan AI een 'gepersonaliseerde en boeiende' ervaring leveren?
AI-agenten zijn niet geavanceerd genoeg om een diepgaand gesprek met uw klanten te hebben. Gelukkig is dat niet wat klanten zoeken wanneer ze contact opnemen met de klantenservice.
In plaats daarvan zijn ze op zoek naar hulp die relevant is voor hun specifieke omstandigheden of behoeften. Een scepticus kan zich zorgen maken dat AI-chatbots alleen in staat zouden zijn om generieke antwoorden op hun vragen te geven, waardoor ze in een frustrerende feedbacklus terechtkomen waarin de chatbot geen van hun vragen kan beantwoorden – en ook niet in staat is om hen door te verwijzen naar een menselijke agent voor hulp.
Zonder de juiste training voor uw AI-model kan dat scenario zich voordoen. Maar met de snelle vooruitgang van AI-technologie en het vermogen om grondig getraind en getest te worden, kunnen AI-agenten een breed scala aan gegevenspunten zoals productinventaris, gespreksgeschiedenis en kennisbasis benutten om een op maat gemaakte ervaring voor elke klant te creëren.
Personalisatie op basis van CDP
De gegevenspunten die zijn verzameld in een customer data platform (CDP) zijn gemakkelijk beschikbaar voor menselijke agenten om naar te verwijzen. Maar AI-agenten kunnen deze gegevens nog beter benutten door snel te lezen, te contextualiseren en alle gegevens in het profiel van een enkele klant te gebruiken om chatgebaseerde interacties met die gebruiker te informeren.
Démografische, transactionele en gedragsgegevens die zijn verzameld uit alle beschikbare bronnen kunnen AI-agenten helpen begrijpen met wie ze praten, hun voorkeuren en wat ze mogelijk nodig hebben. Wanneer een klant een vraag heeft over een van zijn recente aankopen, kan de AI-agent bijvoorbeeld onmiddellijk informatie ophalen over specifieke producten uit die bestelling om verzendingupdates, garantie-informatie en andere informatie te bieden - alles zonder tussenkomst van een menselijke agent.
Sentimentanalyse om de gebruikersintentie beter te begrijpen
Chatbots uitgerust met conversational AI-capaciteiten kunnen worden opgeleid om de sentimenten van klanten in elke interactie te analyseren en te begrijpen. Door klantsentimenten als positief, negatief of neutraal te registreren, kan de chatbot zijn eigen communicatie afstemmen om de ervaring van de klant in die specifieke interactie te verbeteren.
Als de chatbot een verschuiving in sentiment detecteert van neutraal naar negatief, kan het bijvoorbeeld bepalen dat de huidige chatbotervaring de klant niet helpt en besluiten dat de beste actie is om de interactie over te dragen aan een menselijke agent.
Omnichannel ondersteuning op de voorkeurskanalen van klanten
Met de juiste sjablonen en workflows op hun plaats kunnen AI-agenten gepersonaliseerde interacties bieden op welk kanaal de klant ook verkiest, waaronder e-mail, sms, RCS, Instagram en push. Van desktops tot mobiele apparaten en webgebaseerde chatbot-widgets tot sociale media messengers, AI-agenten kunnen met gemak over elk platform bewegen om uw klanten meer keuze te geven in hoe ze contact willen opnemen met de klantenservice.
Vorige gesprekken op andere kanalen kunnen ook worden geraadpleegd om ervoor te zorgen dat elke keer dat de klant een chatsessie begint, de interacties consistent en waardevol zijn.
Een verscheidenheid aan AI-modellen om uit te kiezen die bij uw behoeften passen
Bij het bouwen van uw AI-chatbot is het cruciaal om te begrijpen dat verschillende AI-modellen uitblinken in verschillende taken. Platforms zoals Hugging Face bieden een uitgebreide bibliotheek van duizenden modellen, elk gespecialiseerd voor specifieke gebruikssscenario's. De sleutel is om het juiste model te vinden dat aansluit bij uw unieke zakelijke behoeften en doelen voor klantenservice.
Hoewel het fijn afstemmen van een model de prestaties voor uw specifieke gebruiksscenario kan verbeteren, kan dit proces, afhankelijk van de omstandigheden, complex en resource-intensief zijn. Dat is waar de AI-expertise van Bird in het spel komt - wij vereenvoudigen het proces door:
De ingewikkeldheden van modelselectie af te handelen
Het beheren van het fijn-afstemmingsproces
Te waarborgen dat uw AI-chatbot wordt aangedreven door het meest geschikte en geoptimaliseerde model
Onopgeloste problemen escaleren naar menselijke agenten
Tot slot, ongeacht hoe grondig u uw AI-agent traint, zullen er situaties zijn die niet kunnen worden opgelost via een geautomatiseerde interactie. Wanneer AI-chatbots niet langer in staat zijn om te helpen met een vraag of probleem van een klant, kan de chatbot naadloos een menselijke agent inschakelen om het gesprek voort te zetten.
Het escaleren van deze gesprekken zorgt ervoor dat klanten nog steeds het niveau van service kunnen krijgen dat ze nodig hebben, terwijl menselijke agenten zich kunnen concentreren op gesprekken waarin hun expertise vereist is.
Hoe bouw je de beste AI-chatbot
Terwijl je je voorbereidt om je eigen AI-gestuurde klantenservice agent te bouwen, moet je ervoor zorgen dat de chatbot is uitgerust met de juiste functies en mogelijkheden om de beste praktijken van service-reisontwerp te ondersteunen.
Als je de beste AI-agent wilt bouwen die mogelijk is, moet je de volgende zaken prioriteren:
Toegang tot uw interne kennisbasis
Een kennisbasis is een gecentraliseerde repository van georganiseerde informatie die relevant is voor vragen van klantenservice. Deze kennisbasis dient als een enkele bron van waarheid waar uw AI-agent naar interne documenten kan verwijzen en informatieve, nuttige antwoorden voor uw klanten kan genereren.
Afhankelijk van uw bedrijf en de reikwijdte van de verantwoordelijkheden van uw AI-agent, wilt u misschien productgidsen, informatie over bestellen en verzenden, retour-, ruil- en annuleringsbeleid, FAQ-documenten en andere informatie opnemen die door uw chatbot vereist is.
Dit stelt uw AI-agent in staat om snelle, betrouwbare antwoorden te genereren met betrekking tot een breed scala aan klantvragen, zoals "Wat is uw retourbeleid voor mijn recente aankoop?" of "Kunt u de uitsplitsing van kosten voor mijn recente reservering uitleggen?"
Heeft u hulp nodig bij het creëren van een kennisbasis? Bird kan helpen via zijn OpenAI-integratie.
Een stembot om inkomende oproepen af te handelen
Naast tekstgebaseerde chat, moet uw AI-agent zijn uitgerust met een stembot om inkomende klantoproepen af te handelen. Uw interne kennisbasis voedt ook deze interacties, maar de beschikbaarheid van spraakgebaseerde chat biedt verhoogd gemak voor uw klanten en vermindert het aantal oproepen voor uw vertegenwoordigers van de klantenservice.
Wanneer uw stembot wordt gebruikt om klantinteractie te faciliteren, zal de bot het gesprek opnemen en een transcript genereren voor een agent om te beoordelen. Als de agent enige onnauwkeurigheden of problemen met de interactie ontdekt, kunnen ze direct contact opnemen met de klant.
Net als bij tekstgebaseerde chat is de stembot ook in staat om een gesprek naar een menselijke vertegenwoordiger te escaleren als de AI-agent de klant niet kan helpen.
Integratie met uw winkel
Als uw bedrijf bijvoorbeeld Shopify gebruikt voor zijn e-commerce-operaties, moet uw chatbot met deze winkel integreren om toegang te krijgen tot zijn kennisbasis van gegevens. Uw Shopify-winkel bevat belangrijke productinformatie die de chatbot kan gebruiken bij het beantwoorden van vragen over productinventaris, productdetails en zelfs aanbevelingen.
Zodra deze integratie is voltooid, kan uw AI-agent bestelinformatie ophalen, verzenddetails bijwerken, het profiel van de klant in Shopify bijwerken en andere vragen met betrekking tot inventaris en transacties afhandelen.
Uitgebreide analytics en rapportage
Wanneer uw AI-chatbot live is, zijn analytics en rapportage essentieel om te begrijpen hoe de agent presteert. Uw bedrijf moet zich uitrusten met een analytics- en rapportageplatform dat een breed scala aan succesmetrics volgt, inclusief:
Het percentage klantenservicessessies dat door uw AI-agent is opgelost
De gemiddelde tijd tot oplossing
Succespercentages voor first-contact oplossing
Klanttevredenheidsscores (CSATs)
Deze inzichten zullen een centrale rol spelen in het optimaliseren van uw AI-agent voor groter succes in de loop van de tijd. Door in te zoomen op deze gedetailleerde gegevenspunten, krijgt u een beter begrip van het succes van uw chatbot in het creëren van gepersonaliseerde, boeiende ervaringen voor uw klanten.
AI-agent gebruiksscenario's in actie
Wanneer je een AI-chatbot vanaf nul bouwt, kun je de mogelijkheden ervan aanpassen aan je specifieke behoeften. Een ontwikkelingstool zoals Bird’s Chatbot Flow Builder kan helpen bij het creëren van flexibele flows voor algemene klantenservicevragen, leadkwalificatie, behoud na aankoop en andere doeleinden.
Hier is een voorbeeld van de meest voorkomende gebruiksscenario's van AI-agenten die uw team voor klantbeleving zou kunnen overwegen:
Reageren op veelgestelde vragen
Generatieve AI-modellen kunnen automatisch veelgestelde vragen genereren om snelle, efficiënte antwoorden te bieden op veelvoorkomende vragen. Door een FAQ-model te creëren voor uw eigen merk, kunt u de go-to-market snelheid van uw chatbot versnellen terwijl u een handige, schaalbare zelfbedieningsoplossing voor uw klanten biedt.
Deze FAQ-modellen gebruiken OpenAI dataset generatie om conversatie-scenario's te ontwikkelen en vooraf ingevulde vragen en antwoorden te genereren. Ze kunnen ook een enkele vraag nemen en variaties van die vraag genereren die klanten zouden kunnen stellen – samen met de antwoorden – om u te helpen de waarde van uw FAQ-model te vergroten.
Bird’s AI Hub maakt het gemakkelijk om een FAQ-model te creëren en te testen voordat u het met uw live AI-agent implementeert.
Maak aangepaste CS-flows
Aangepaste CS-flows gebruiken vooraf gedefinieerde triggers en acties om chatbot-interacties met uw klanten in realtime te automatiseren. Wanneer teams voor klantbeleving tijd en middelen besteden aan het opbouwen van deze flows, helpen ze ervoor te zorgen dat deze klantinteracties relevant blijven voor zowel uw bedrijf als uw klanten.
Bij het creëren van een flow binnen Bird’s Chatflow Builder, kunt u triggers en acties mengen en matchen om elke reeks automatiseringen af te stemmen op het gedrag en de reacties van uw klanten. Geautomatiseerde reacties kunnen worden veroorzaakt door dynamische triggers met betrekking tot nieuwe accountregistraties, het verlaten van een winkelwagentje of andere gebeurtenissen. Auto-responders, geplande acties, conditionele logica en andere aanpassingen kunnen ook worden opgenomen om de relevantie, personalisatie en waarde van deze AI-agentinteracties te maximaliseren.
Verzamel feedback van klanten
Voor en na klantenservice-sessies kunnen bedrijven een AI-agent gebruiken om feedback van klanten te verzamelen met betrekking tot hun recente CS-sessie, evenals hun bredere klantbeleving.
Deze feedback kan ook dynamisch en interactief zijn om de kwaliteit van de informatie die in elke sessie wordt verzameld te verhogen. Als standaardenquêtevragen leiden tot de klant die zijn frustratie met een recent productaankoop noemt, kan de enquête bijvoorbeeld verschuiven naar een nieuwe set vragen gericht op het verzamelen van meer informatie, zoals waarom ze gefrustreerd waren met hun aankoop, en of die frustratie zich uitbreidt naar hun bredere klantbeleving.
Nadat de feedback is verzameld, kan een live-agent deze informatie bekijken en beslissen of ze de klant moeten opvolgen.
Assisteren bij het boeken van afspraken
Een AI-agent kan integreren met uw planningssoftware om klanten te helpen afspraken te boeken zonder met een vertegenwoordiger te praten. De chatbot kan open afspraak slots presenteren op basis van de beschikbaarheid en voorkeuren van de klanten.
Als een klant belt of via messenger vraagt naar beschikbaarheid voor afspraken op vrijdagmiddag, kan de chatbot snel de beschikbare opties opsommen en, als de klant er een kiest, de afspraak boeken en een automatische bevestiging via e-mail of tekst sturen.
Wat AI + Bird Service Cloud voor uw bedrijf kan doen
Zodra u een AI-klantenservice-agent inzet, zal uw bedrijf profiteren van verminderde klantenservicekosten en efficiëntere CS-operaties op schaal.
Maar een AI-gestuurde agent brengt geen kostenefficiënties ten koste van kwaliteitsklantinteracties. In plaats daarvan kan generatieve AI helpen uw CS-ervaring te verbeteren door meer responsieve, betrouwbare hulp aan uw klanten te bieden en krachtige realtime context en inzichten voor uw menselijke agenten.
Bird’s AI-gedreven Service Cloud stelt uw bedrijf in staat om:
Altijd beschikbare klantenservice te bieden. AI-agenten zijn 24/7 beschikbaar om met uw klanten te communiceren, zelfs wanneer uw live-agentteam offline is. Als klanten hulp nodig hebben, hebben ze altijd ergens om heen te draaien.
Elke conversatie te personaliseren. Door snel klantinformatie en andere contextuele gegevenspunten te analyseren, kunnen AI-agenten deelnemen aan genuanceerde gesprekken die natuurlijk, empathisch en specifiek zijn voor de omstandigheden en behoeften van de klant.
Problemen sneller oplossen met intelligente automatisering. Toegang tot uw kennisbasis, online winkel en interne FAQ-model stelt een AI-agent in staat om nauwkeurige antwoorden op klantvragen in een kwestie van seconden te bieden. Terwijl complexe problemen naadloos kunnen worden geëscaleerd naar een live-agent, kunnen de meeste supporttickets worden opgelost zonder menselijke tussenkomst.
Krachtige klantbelevingen op schaal creëren
Uw klanten zijn niet tegen het aangaan van interacties met AI-gestuurde klantenservice-agenten. Ze zijn tegen onauthentieke en inefficiënte ervaringen - wat precies gebeurt wanneer AI-innovatie niet is gekoppeld aan het servicereisontwerp van uw merk.
Wanneer CX-teams zich inzetten om uitgebreide, flexibele flows te bouwen om AI-agentinteracties te begeleiden, vergroten ze de automatiseringsmogelijkheden van de chatbotoplossing van het bedrijf, terwijl ze de mogelijkheid van de bot vergroten om gepersonaliseerde interacties met klanten te faciliteren. Hoe meer training en tests u in de ontwikkeling van uw AI-agent stopt, hoe groter uw automatiseringsmogelijkheden zullen zijn. Deze investering opent de deur naar:
Tot 40 procent kostenbesparingen voor uw CS-operaties
Hogere NPS-scores
Snellere ticketoplossingen voor klantproblemen
Grotere capaciteit om boeiende klantbelevingen op schaal te leveren
Bird’s Service Cloud kan het mogelijk maken. Neem vandaag contact met ons op om te ontdekken hoe.