E-commerce, retail en hospitality klanten willen self-service opties die hun totale ervaring verbeteren. Bedrijven in deze sectoren zijn op zoek naar geautomatiseerde oplossingen die de operaties stroomlijnen en de teams voor klantervaring efficiënter maken op grote schaal.
AI-aangedreven chatbots kunnen al deze pijnpunten oplossen. Er is alleen één vangst: volgens een enquête van Gartner wil bijna twee derde van de consumenten liever geen AI tegenkomen 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 medewerker te bereiken
42% vreest dat AI-chatbots de verkeerde antwoorden op hun vragen zullen geven
Consumentenvertrouwen is moeilijk te winnen—en het is aan de teams voor klantervaring om AI-aangedreven 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 de mogelijkheid om hen indien nodig met een persoon te verbinden,” zegt Keith McIntosh, Senior Principal van Onderzoek voor Gartner Klantenservice & Ondersteuning.
Dat betekent het creëren van AI-aangedreven chatbots volgens de beste praktijken van service-reisontwerp. Gepersonaliseerde, boeiende en nuttige interacties zijn van het grootste belang. AI-agenten moeten echter ook worden ontwikkeld en beheerd om uw menselijke medewerkers te versterken en uw totale klantbeleving te verbeteren.
Bewandelt u dit proces voor de eerste keer? Wij kunnen helpen. Lees verder om uit te vinden hoe AI-agenten gepersonaliseerde, boeiende ervaringen voor uw klanten kunnen leveren—en hoe Bird's Service Cloud u kan helpen om deze ambitie werkelijkheid te maken.
Hoe kan AI een ‘gepersonaliseerde en boeiende’ ervaring leveren?
AI-agenten zijn niet geavanceerd genoeg om een persoonlijk gesprek met uw klanten te voeren. Gelukkig is dat niet wat klanten zoeken als ze contact opnemen met de klantenservice.
Integendeel, ze zoeken naar hulp die relevant is voor hun specifieke situatie of behoeften. Een skepticus zou zich zorgen kunnen maken dat AI-chatbots alleen in staat zijn om generieke antwoorden op hun vragen te geven, waardoor ze in een frustrerende feedbackloop terechtkomen waarin de chatbot geen van hun vragen kan beantwoorden—en ook niet in staat is om hen door te verwijzen naar een menselijke medewerker voor hulp.
Zonder de juiste training voor uw AI-model kan dat scenario zich voordoen. Maar met de snelle ontwikkelingen in AI-technologie en zijn vermogen om grondig getraind en getest te worden, kunnen AI-agenten gebruikmaken van een breed scala aan datapunten zoals productvoorraad, gespreksgeschiedenis en kennisbasis 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 medewerkers om naar te verwijzen. Maar AI-agenten kunnen nog beter gebruikmaken van deze gegevens door ze snel te lezen, te contextualiseren en al de gegevens in het profiel van één enkele klant te gebruiken om chatgebaseerde interacties met die gebruiker te informeren.
Demografische, transactie- en gedragsgegevens die uit alle beschikbare bronnen zijn verzameld, kunnen AI-agenten helpen te begrijpen met wie ze praten, hun voorkeuren en wat ze nodig zouden kunnen hebben. Als een klant bijvoorbeeld een vraag heeft over een van zijn recente aankopen, kan de AI-agent onmiddellijk informatie over specifieke producten uit die bestelling oproepen om levering-updates, garantie-informatie en andere details te verstrekken—alles zonder tussenkomst van een menselijke medewerker.
Sentimentanalyse om gebruikersintentie beter te begrijpen
Chatbots die zijn uitgerust met conversatie-AI-mogelijkheden kunnen worden getraind om klantensentiment in elke interactie te analyseren en te begrijpen. Door klantensentimenten als positief, negatief of neutraal te registreren, kan de chatbot zijn eigen communicatie aanpassen om de ervaring van de klant te verbeteren tijdens die specifieke interactie.
Als de chatbot bijvoorbeeld een verschuiving in sentiment detecteert van neutraal naar negatief, kan hij vaststellen dat de huidige chatbot-ervaring de klant niet helpt en besluiten dat de beste koers is om de interactie over te dragen aan een menselijke agent.
Omnichannel ondersteuning op voorkeurkanalen van klanten
Met de juiste sjablonen en workflows kunnen AI-agenten gepersonaliseerde interacties bieden op welk kanaal de klant ook verkiest, inclusief e-mails, sms, RCS, Instagram en push. Van desktops tot mobiele apparaten en webgebaseerde chatbot-widgets tot sociale media-messengers, AI-agenten kunnen moeiteloos 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 consistente, toegevoegde waarde interacties te garanderen telkens als de klant een chatsessie start.
Een verscheidenheid aan AI-modellen om aan uw behoeften te voldoen
Bij het bouwen van uw AI-chatbot is het cruciaal om te begrijpen dat verschillende AI-modellen uitmunten in verschillende taken. Platforms zoals Hugging Face bieden een uitgebreide bibliotheek van duizenden modellen, elk gespecialiseerd voor specifieke use-cases. De sleutel is om het juiste model te vinden dat aansluit op uw unieke zakelijke behoeften en klantenservice-doelen.
Hoewel het afstemmen van een model de prestaties voor uw specifieke use-case kan verbeteren, kan dit proces, afhankelijk van de omstandigheden, complex en arbeidsintensief zijn. Daar komt de AI-expertise van Bird om de hoek kijken – wij vereenvoudigen het proces door:
Het beheren van de intricaties van de modelselectie
Het beheren van het afstemmingsproces
Ervoor zorgen dat uw AI-chatbot wordt aangedreven door het meest geschikte en geoptimaliseerde model
Onopgeloste problemen escaleren naar menselijke medewerkers
Tot slot, hoe grondig u uw AI-agent ook traint, er zullen situaties zijn die niet door een geautomatiseerde interactie kunnen worden opgelost. Wanneer AI-chatbots niet langer kunnen helpen met de vraag of het probleem van een klant, kan de chatbot naadloos een menselijke medewerker inschakelen om het gesprek voort te zetten.
Door deze gesprekken te escaleren wordt ervoor gezorgd dat klanten nog steeds het serviceniveau krijgen dat ze nodig hebben, terwijl menselijke medewerkers zich kunnen richten op gesprekken waar hun expertise vereist is.
Hoe bouw je de beste AI-chatbot
Als u zich voorbereidt op de bouw van uw eigen AI-aangedreven klantenservice-agent, moet u ervoor zorgen dat de chatbot is uitgerust met de juiste functies en mogelijkheden om de beste praktijken van service-reisontwerp te ondersteunen.
Als u de beste AI-agent mogelijk wilt bouwen, moet u prioriteit geven aan het volgende:
Toegang tot uw interne kennisbasis
Een kennisbasis is een centrale bron van georganiseerde informatie die relevant is voor vragen van klantenservice. Deze kennisbasis dient als een enkelvoudige bron van waarheid waar uw AI-agent interne documenten kan raadplegen en informatieve, nuttige antwoorden voor uw klanten kan genereren.
Afhankelijk van uw bedrijf en de reikwijdte van de verantwoordelijkheden van uw AI-agent, kunt u productgidsen opnemen; informatie over bestellingen en verzendingen; retour-, ruil- en annuleringsbeleid; FAQ-documenten; en andere informatie die uw chatbot nodig heeft.
Dit stelt uw AI-agent in staat om snelle, betrouwbare antwoorden te genereren met betrekking tot een breed scala aan klantenvragen, zoals "Wat is uw retourbeleid voor mijn recente aankoop?" of "Kunt u de kostenstructuur van mijn recente reservering uitleggen?"
Hulp nodig bij het creëren van een kennisbasis? Bird kan helpen via zijn OpenAI-integratie.
Een voice-bot om inkomende gesprekken te verwerken
Naast chatgebaseerde gesprekken moet uw AI-agent uitgerust zijn met een voice-bot om inkomende klantengesprekken te verwerken. Uw interne kennisbasis voedt ook deze interacties, maar de beschikbaarheid van voice-gebaseerde chat biedt extra gemak voor uw klanten en verlaagt het belvolume voor uw klantenservicevertegenwoordigers.
Wanneer uw voice-bot wordt gebruikt om klantinteracties te ondersteunen, legt de bot het gesprek vast en genereert een transcript voor een medewerker om te beoordelen. Als de medewerker onnauwkeurigheden of problemen met de interactie identificeert, kunnen ze rechtstreeks contact opnemen met de klant.
Net als bij chatgebaseerde gesprekken, kan de voice-bot ook een gesprek escaleren 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-commerce activiteiten, moet uw chatbot integreren met deze winkel om toegang te krijgen tot zijn gegevensbronnen. Uw Shopify-winkel bevat belangrijke productinformatie die de chatbot kan gebruiken om te reageren op vragen over productvoorraad, productdetails en zelfs aanbevelingen.
Zodra deze integratie is voltooid, kan uw AI-agent besteldata ophalen, verzenddetails bijwerken, het profiel van de klant in Shopify bijwerken, en andere vragen behandelen die verband houden met voorraad en transacties.
Uitgebreide analytics en rapportage
Zodra uw AI-chatbot live is, zijn analytics en rapportage essentieel om te begrijpen hoe de agent presteert. Uw bedrijf moet zichzelf uitrusten met een analytics en rapportage platform dat een breed scala aan succesmetrieken bijhoudt, waaronder:
Het percentage klantenservice-sessies opgelost door uw AI-agent
De gemiddelde tijd tot oplossing
Succespercentages voor eerste contact-resolutie
Klanttevredenheidsscores (CSATs)
Deze inzichten spelen een centrale rol bij het optimaliseren van uw AI-agent voor groter succes in de loop van de tijd. Door te graven in deze gedetailleerde datapunten, kunt u een dieper begrip krijgen van het succes van uw chatbot in 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 de mogelijkheden aanpassen aan uw specifieke behoeften. Een ontwikkeltool zoals Bird’s Chatbot Flow Builder kan helpen flexibele stromen te creëren voor algemene klantenservicevragen, leadkwalificatie, post-aankoop retentie en andere doeleinden.
Hier is een samenvatting van de meest voorkomende AI-agent-use-cases die uw klantervaringsteam wil overwegen:
Beantwoorden van veelgestelde vragen
Generatieve AI-modellen kunnen automatisch veelgestelde vragen genereren om snelle, efficiënte antwoorden te bieden voor veelvoorkomende vragen. Door een FAQ-model voor uw eigen merk te creëren, kunt u de snelheid van uw chatbot naar de markt verhogen en tegelijkertijd een handige, schaalbare self-service-oplossing bieden voor uw klanten.
Deze FAQ-modellen gebruiken OpenAI-gegevenssetgeneratie om gespreksscenario'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 mogelijk stellen—samen met de antwoorden—om u te helpen de waarde van uw FAQ-model te vergroten.
Bird’s AI Hub maakt het eenvoudig om een FAQ-model te maken en te testen voordat het met uw live AI-agent wordt geïmplementeerd.
Aangepaste CS-flows creëren
Aangepaste CS-flows maken gebruik van vooraf gedefinieerde triggers en acties om chatbotinteracties met uw klanten in real-time te automatiseren. Wanneer klantervaringteams 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 maken van een flow binnen Bird’s Chatflow Builder, kunt u triggers en acties mixen en matchen om elke serie 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, winkelwagenverlatingen of andere gebeurtenissen. Autoresponders, geplande acties, voorwaardelijke logica en andere aanpassingen kunnen ook worden opgenomen om de relevantie, personalisatie en waarde van deze AI-agentinteracties te maximaliseren.
Feedback van klanten verzamelen
Voor en na klantenservice-sessies kunnen bedrijven een AI-agent gebruiken om feedback van klanten te verzamelen over hun recente klantenservice-sessie en hun bredere klantervaring.
Deze feedback kan ook dynamisch en interactief zijn om de kwaliteit van de informatie die tijdens elke sessie wordt verzameld, te verhogen. Als standaard vragen in een enquête ertoe leiden dat de klant zijn frustratie over een recente aankoop uit, kan de enquête zich verplaatsen naar een nieuwe set vragen om meer informatie te verzamelen, zoals waarom ze gefrustreerd waren over hun aankoop, en of die frustratie zich uitbreidt tot hun bredere klantervaring.
Nadat de feedback is verzameld, kan een live medewerker deze informatie beoordelen en beslissen of hij rechtstreeks contact met de klant opneemt.
Helpen met afspraken boeken
Een AI-agent kan integreren met uw planningssoftware om klanten te helpen afspraken te boeken zonder met een live medewerker te praten. De chatbot kan beschikbare tijdslots presenteren op basis van de beschikbaarheid en voorkeuren van de klanten.
Als een klant belt of via een messenger verbinding maakt met de vraag 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 geautomatiseerde bevestiging via e-mail of sms versturen.
Wat AI + Bird Service Cloud voor uw bedrijf kan doen
Zodra u een AI-klantenservice-agent implementeert, zal uw bedrijf profiteren van verminderde kosten voor klantenservice en efficiëntere klantenservice-operaties op schaal.
Maar een AI-aangedreven agent brengt geen kostenbesparingen ten koste van kwaliteitsvolle klantinteracties. In plaats daarvan kan generatieve AI helpen uw klantervaring te verbeteren door responsievere, betrouwbaardere hulp te bieden aan uw klanten en krachtige real-time context en inzichten voor uw menselijke medewerkers.
Bird’s AI-gestuurde Service Cloud stelt uw bedrijf in staat om:
Altijd aangepaste klantenservice bieden. AI-agenten zijn de klok rond beschikbaar om met uw klanten te communiceren, zelfs als uw team van live medewerkers offline is. Als klanten hulp nodig hebben, hebben ze altijd ergens om naartoe te gaan.
Elke conversatie personaliseren. Door snelle analyse van klanteninformatie en andere contextuele gegevenspunten kunnen AI-agenten deelnemen aan genuanceerde gesprekken die natuurlijk, empathisch en specifiek voor de omstandigheden en behoeften van de klant aanvoelen.
Kwesties sneller oplossen met intelligente automatisering. Toegang tot uw kennisbasis, online winkel, en intern FAQ-model stelt een AI-agent in staat om accurate antwoorden te bieden op klantenvragen in een kwestie van seconden. Terwijl complexe kwesties naadloos kunnen worden geëscaleerd naar een live medewerker, kan de meerderheid van de ondersteuningsverzoeken worden opgelost zonder menselijke tussenkomst.
Krachtige klantervaringen op schaal creëren
Uw klanten zijn niet tegen interactie met AI-aangedreven klantenservice-agenten. Ze zijn tegen onechte en inefficiënte ervaringen—wat precies gebeurt wanneer AI-innovatie niet in kaart wordt gebracht met het service-reisontwerp 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 het vermogen van de bot verbeteren om gepersonaliseerde interacties met klanten te faciliteren. Hoe meer training en testen u investeert in het ontwikkelen van uw AI-agent, hoe groter uw automatiseringsmogelijkheden zullen zijn. Deze investering opent de deur naar:
Tot wel 40 procent kostenbesparing voor uw klantenservice-operaties
Hogere NPS-scores
Snellere ticketoplossing voor klantproblemen
Grotere capaciteit voor het leveren van boeiende klantervaringen op schaal
Bird’s Service Cloud kan het mogelijk maken. Neem vandaag nog contact met ons op om te ontdekken hoe.