E-commerce-, retail- en horecaklanten willen self-service opties die hun algehele ervaring verbeteren. Bedrijven in die sectoren zijn op zoek naar geautomatiseerde oplossingen die de bedrijfsvoering stroomlijnen en de klantenservice efficiënter maken op grote schaal.
Door AI aangedreven chatbots kunnen al deze pijnpunten oplossen. Er is echter één kanttekening: volgens een enquête van Gartner geeft bijna tweederde van de consumenten de voorkeur aan het vermijden van AI in hun klantenservice-ervaring.
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.
Klantvertrouwen is moeilijk te verkrijgen—en het is aan het klantenserviceteam om door AI aangedreven service-ervaringen te leveren die waarde bieden voor uw klantenbestand.
“Klanten moeten weten dat de door 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 van Research voor Gartner Klantenservice & Ondersteuning.
Dit betekent dat AI-chatbots moeten worden gecreëerd volgens de best practices van servicedesign. Gepersonaliseerde, boeiende en nuttige interacties zijn van groot belang. AI-agenten moeten echter ook worden ontwikkeld en beheerd om uw menselijke agenten mondiger te maken en uw algehele klantbeleving te verbeteren.
Deze procedure voor de eerste keer benaderen? We kunnen helpen. Lees verder om erachter te komen hoe AI-agenten gepersonaliseerde en boeiende ervaringen kunnen bieden voor uw klanten—en hoe Bird’s Service Cloud u kan helpen om deze ambitie te verwezenlijken.
Hoe kan AI een 'gepersonaliseerde en boeiende' ervaring bieden?
AI-agenten zijn niet geavanceerd genoeg om een persoonlijk gesprek met uw klanten te voeren. Gelukkig is dat niet wat klanten zoeken wanneer ze contact opnemen met de klantenservice.
In plaats daarvan zoeken ze hulp die relevant is voor hun specifieke omstandigheden of behoeften. Een scepticus kan zich zorgen maken dat AI-chatbots alleen generieke antwoorden op hun vragen kunnen geven, waardoor ze vast komen te zitten in een frustrerende feedbackloop 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 goede training van uw AI-model, zou dat scenario kunnen gebeuren. Maar met de snelle ontwikkelingen van AI-technologie en het vermogen om grondig te worden getraind en getest, kunnen AI-agenten een breed scala aan datapunten benutten, zoals productvoorraad, gespreksgeschiedenis, kennisdatabase om een op maat gemaakte ervaring voor elke klant te creëren.
Personalisatie op basis van CDP
De datapunten die zijn verzameld in een customer data platform (CDP) zijn direct beschikbaar voor menselijke agenten om naar te verwijzen. Maar AI-agenten kunnen nog beter gebruik maken van deze data door snel te lezen, te contextualiseren en alle gegevens in het profiel van één klant te gebruiken om chatinteracties met die gebruiker te informeren.
Demografische, transactionele en gedragsgegevens die via alle beschikbare bronnen worden verzameld, kunnen AI-agenten helpen te begrijpen met wie ze spreken, hun voorkeuren en wat ze nodig kunnen hebben. Wanneer een klant bijvoorbeeld een vraag heeft over een van zijn recente aankopen, kan de AI-agent snel informatie over specifieke producten uit die bestelling oproepen om updates over verzending, garantiedetails en andere informatie te verstrekken—zonder tussenkomst van een menselijke agent.
Sentimentanalyse om gebruikersintentie beter te begrijpen
Chatbots uitgerust met interactieve AI-capaciteiten kunnen worden getraind om klantensentiment te analyseren en te begrijpen bij elke interactie. Door klantensentimenten als positief, negatief of neutraal te registreren, kan de chatbot zijn eigen communicatie aanpassen om de ervaring van de klant in die specifieke interactie te verbeteren.
Als de chatbot bijvoorbeeld een verschuiving in sentiment van neutraal naar negatief detecteert, kan hij bepalen dat de huidige chatbotervaring de klant niet helpt en beslissen dat het beste inzicht is om de interactie over te dragen aan een menselijke agent.
Omnichannel ondersteuning op de gewenste kanalen van de klant
Met de juiste templates en workflows op hun plaats kunnen AI-agenten gepersonaliseerde interacties bieden op elk kanaal dat de klant verkiest, waaronder e-mail, SMS, RCS, Instagram en push. Van desktops tot mobiele apparaten en webgebaseerde chatbot-widgets tot sociale-mediaberichten, AI-agenten kunnen zich gemakkelijk over elk platform bewegen om uw klanten meer keuze te geven in hoe ze contact willen opnemen met de klantenservice.
Voorgaande gesprekken op andere kanalen kunnen ook worden geraadpleegd om consistente, waardevolle interacties te garanderen elke keer dat de klant een chatsessie start.
Verschillende AI-modellen om aan uw behoeften te voldoen
Bij het bouwen van uw AI-chatbot is het van cruciaal belang 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 gebruikssituaties. Het is de kunst om het juiste model te vinden dat aansluit bij uw unieke zakelijke behoeften en klantenservice-doelen.
Terwijl het fijn-tunen van een model de prestaties kan verbeteren voor uw specifieke gebruikssituatie, kan het afhangen van de omstandigheden, een complex en veeleisend proces zijn. Daar komt Bird's AI-expertise van pas – wij vereenvoudigen het proces door:
Het afhandelen van de complexiteit van modelkeuze
Het beheren van het fijn-afstemmingsproces
Zorgen dat uw AI-chatbot wordt aangedreven door het meest geschikte en geoptimaliseerde model
Escaleren van onopgeloste problemen naar menselijke agenten
Ten slotte, ongeacht hoe grondig u uw AI-agent ook traint, er zullen situaties zijn die niet kunnen worden opgelost via een geautomatiseerde interactie. Wanneer AI-chatbots niet in staat zijn te helpen met een vraag of probleem van een klant, kan de chatbot naadloos een menselijke agent betrekken om het gesprek voort te zetten.
Het escaleren van deze gesprekken zorgt ervoor dat klanten nog steeds de service krijgen die ze nodig hebben, terwijl menselijke agenten kunnen zich concentreren op gesprekken waar hun expertise vereist is.
Hoe bouw je de beste AI-chatbot
Als u zich voorbereidt om uw eigen door AI aangedreven klantenservice-agent te bouwen, moet u ervoor zorgen dat de chatbot over de juiste functies en mogelijkheden beschikt om de best practices van servicedesign te ondersteunen.
Als u de beste AI-agent wilt bouwen, moet u prioriteit geven aan de volgende aspecten:
Toegang tot uw interne kennisbasis
Een kennisbasis is een gecentraliseerde opslagplaats van georganiseerde informatie met relevante klantenvragen. Deze kennisbasis dient als een enkele bron van waarheid waar uw AI-agent toegang toe heeft tot interne documenten en informatieve, nuttige antwoorden voor uw klanten kan genereren.
Afhankelijk van uw bedrijf en de verantwoordelijkheden van uw AI-agent, kunt u overwegen productgidsen op te nemen; bestel- en verzendinformatie; retour-, uitwisselings- en annuleringsbeleid; FAQ-documenten; en andere informatie die door uw chatbot nodig is.
Dit stelt uw AI-agent in staat om snel en betrouwbaar antwoorden te genereren voor een breed scala aan klantenvragen, zoals “Wat is uw retourbeleid voor mijn recente aankoop?” of “Kunt u de doorbelasting van kosten op mijn recente reservering uitleggen?”
Hulp nodig bij het creëren van een kennisbasis? Bird kan assisteren via zijn OpenAI-integratie.
Een spraakbot om inkomende oproepen te verwerken
Samen met tekstgebaseerde chat moet uw AI-agent zijn uitgerust met een spraakbot om inkomende klantoproepen te verwerken. Uw interne kennisbasis ondersteunt ook deze interacties, maar de beschikbaarheid van een spraakgestuurde chat biedt verhoogd gemak voor uw klanten, terwijl het het belvolume voor uw klantenservicemedewerkers vermindert.
Wanneer uw spraakbot wordt gebruikt om de klantinteractie te faciliteren, registreert de bot de oproep en genereert een transcript voor een agent om te beoordelen. Als de agent onnauwkeurigheden of problemen met de interactie opmerkt, kunnen ze direct contact opnemen met de klant.
Net als bij tekstgebaseerde chat is de spraakbot ook in staat om een oproep door te schakelen naar een menselijke vertegenwoordiger als de AI-agent de klant niet kan helpen.
Integratie met uw winkel
Als uw bedrijf bijvoorbeeld Shopify gebruikt voor zijn e-commerceactiviteiten, moet uw chatbot integreren met deze winkel om toegang te krijgen tot de 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 bestelgegevens ophalen, verzenddetails bijwerken, het profiel van de klant in Shopify bijwerken en andere vragen met betrekking tot inventaris en transacties behandelen.
Uitgebreide analyses en rapportage
Zodra uw AI-chatbot live is, zijn analyses en rapportages essentieel om te begrijpen hoe de agent presteert. Uw bedrijf moet worden uitgerust met een analyse- en rapportageplatform dat een breed scala aan succesparameters bijhoudt, waaronder:
Het percentage klantenservicesessies dat door uw AI-agent werd opgelost
De gemiddelde tijd tot oplossing
Succespercentages voor oplossing bij eerste contact
Klanttevredenheidsscores (CSAT's)
Deze inzichten spelen een centrale rol bij het optimaliseren van uw AI-agent voor meer succes in de loop van de tijd. Door dieper in deze gedetailleerde gegevens te duiken, kunt u een dieper inzicht krijgen in het succes van uw chatbot bij het creëren van gepersonaliseerde, boeiende ervaringen voor uw klanten.
AI-agent use cases in actie
Wanneer u een AI-chatbot vanaf nul bouwt, kunt u zijn mogelijkheden aanpassen aan uw specifieke behoeften. Een ontwikkeltool zoals Bird’s Chatbot Flow Builder kan helpen bij het creëren van flexibele stromen voor algemene klantenservicevragen, leadkwalificatie, post-aankoop behoud en andere doeleinden.
Hier is een voorbeeld van de meest voorkomende AI-agent use cases waar uw klantenserviceteam over kan nadenken:
Reageren op veelgestelde vragen
Generatieve AI-modellen kunnen FAQ's automatisch genereren om snelle en efficiënte antwoorden te geven op veelvoorkomende vragen. Door een FAQ-model te creëren voor uw eigen merk, kunt u de lancering van uw chatbot versnellen en tegelijkertijd een handig schaalbaar self-serviceoplossing voor uw klanten bieden.
Deze FAQ-modellen gebruiken OpenAI datasetgeneratie om conversatiescenario's te ontwikkelen en voorgestructureerde vragen en antwoorden te genereren. Ze kunnen ook een enkele vraag nemen en variaties van die vraag ontwikkelen die klanten kunnen stellen—samen met de antwoorden—om de waarde van uw FAQ-model te vergroten.
Bird’s AI Hub maakt het eenvoudig om een FAQ-model te creëren en te testen voordat het wordt ingezet met uw live AI-agent.
Maak aangepaste CS-stromen
Aangepaste CS-stromen maken gebruik van vooraf gedefinieerde triggers en acties om chatbot-interacties met uw klanten in realtime te automatiseren. Wanneer klantenserviceteams tijd en middelen investeren in het opbouwen van deze stromen, helpen ze ervoor te zorgen dat deze klantinteracties relevant blijven voor zowel uw bedrijf als uw klanten.
Bij het creëren van een stroom binnen Bird’s Chatflow Builder, kunt u triggers en acties mixen en matchen om elke reeks van automatiseringen aan te passen aan het gedrag en de reacties van uw klanten. Automatische antwoorden kunnen worden veroorzaakt door dynamische triggers gerelateerd aan nieuwe accountregistraties, winkelwagenverlatingen of andere evenementen. Auto-responders, geplande acties, voorwaardelijke logica en andere aanpassingen kunnen ook worden opgenomen om de relevantie, personalisatie en waarde van deze AI-agentinteracties te maximaliseren.
Feedback verzamelen van klanten
Voor en na klantenservice-sessies kunnen bedrijven een AI-agent gebruiken om feedback te verzamelen van klanten met betrekking tot hun recente CS-sessie, evenals hun bredere klantenervaring.
Deze feedback kan ook dynamisch en interactief zijn om de kwaliteit van de informatie die uit elke sessie wordt verzameld, te verhogen. Als uit standaardvragen in de enquête blijkt dat de klant zijn frustratie uit over een recente productaankoop, kan het onderzoek overschakelen naar een nieuwe reeks vragen gericht op het verzamelen van meer informatie, zoals waarom ze gefrustreerd waren over hun aankoop, en of die frustratie zich uitstrekt tot hun bredere klantbeleving.
Nadat de feedback is verzameld, kan een live-agent deze informatie beoordelen en beslissen of hij contact opneemt met de klant.
Hulp bij het boeken van afspraken
Een AI-agent kan integreren met uw planningsoftware om klanten te helpen afspraken te boeken zonder met een live-vertegenwoordiger te hoeven spreken. De chatbot kan beschikbare beschikbaarheidsslots presenteren op basis van de beschikbaarheid en voorkeuren van de klant.
Als een klant belt of contact opneemt via een berichtendienst met vragen over de beschikbaarheid voor afspraken op vrijdagmiddag, kan de chatbot snel de beschikbare opties weergeven en, als de klant er een kiest, de afspraak boeken en een geautomatiseerde bevestiging per 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-activiteiten op schaal.
Maar een door AI aangedreven agent brengt geen kostenbesparing op de kwaliteit van klantinteracties. Integendeel, generatieve AI kan helpen uw CS-ervaring te verbeteren door responsievere en betrouwbaardere hulp te bieden aan uw klanten 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 altijd beschikbaar om met uw klanten te communiceren, zelfs wanneer uw live-agententeam offline is. Als klanten hulp nodig hebben, hebben ze altijd ergens om terecht te kunnen.
Elke conversatie personaliseren. Door snelle analyse van klantinformatie en andere contextuele datapunten kunnen AI-agenten deelnemen aan genuanceerde gesprekken die natuurlijk, empathisch en specifiek voor de omstandigheden en behoeften van de klant aanvoelen.
Problemen sneller oplossen met intelligente automatisering. Toegang tot uw kennisbasis, online winkel en interne FAQ-model stelt een AI-agent in staat om in nog geen seconden nauwkeurige antwoorden te geven op klantvragen. Terwijl complexe problemen naadloos kunnen worden geëscaleerd naar een live-agent, kunnen de meeste ondersteuningsverzoeken worden opgelost zonder menselijke tussenkomst.
Krachtige klantbelevingen op grote schaal creëren
Uw klanten zijn niet tegen het gebruik van door AI aangedreven klantenservice-agenten. Ze zijn tegen onechte en inefficiënte ervaringen — wat precies gebeurt wanneer AI-innovatie niet is afgestemd op het servicedesign van uw merk.
Wanneer CX-teams zich inzetten voor het bouwen van uitgebreide, flexibele stromen om AI-agent-interacties te begeleiden, vergroten ze het automatiseringspotentieel van de chatbotoplossing van het bedrijf terwijl ze het vermogen van de bot verbeteren om gepersonaliseerde interacties met klanten te faciliteren. Hoe meer opleiding en testen je stopt in de ontwikkeling van je AI-agent, hoe groter je automatiseringsmogelijkheden zullen zijn. Deze investering opent de deur tot:
Tot 40 procent kostenbesparing voor uw CS-activiteiten
Hogere NPS-scores
Snellere oplossing van tickets voor klantproblemen
Grotere capaciteit om boeiende klantervaringen op grote schaal te leveren
Bird’s Service Cloud kan het laten gebeuren. Neem vandaag nog contact met ons op om te ontdekken hoe.
