“Doe meer met minder” is meer dan alleen de mantra van de dag—het is een zakelijke noodzaak. Voor veel leiders in klantenservice komt het antwoord op deze uitdaging in de vorm van AI-adoptie.
De volledige kracht van AI-gestuurde klantenservice strekt zich veel verder uit dan het inzetten van chatbots; het transformeert fundamenteel hoe klantenservice als geheel werkt. Dankzij AI die routinetaken afhandelt, worden klantenserviceteams efficiënter en strategischer, en bieden ze meer gepersonaliseerde, naadloze en responsieve klantenondersteuning.
Maar deze transformatie is geen oplossing van de ene op de andere dag; bedrijven vorderen langs een spectrum van AI-klantenservicematuriteit. Op het meest volwassen niveau van AI-adoptie kan meer dan 95% van de service-interacties worden opgelost via digitale contactpunten (bijv. live chat, e-mail, sociale media, self-service chatbots, enz.), waardoor bedrijven de afhandelingstijden met 30% kunnen verminderen en de klanttevredenheid met 20% kunnen verbeteren.
We zullen onderzoeken hoe AI de gaten kan opvullen die zijn achtergelaten door traditionele klantenservice-aanbiedingen, ingaan op specifieke gebruiksscenario's voor AI in klantenservice, en bespreken hoe Bird bedrijven helpt om een nieuw niveau van volwassenheid te bereiken in de toekomst van AI-gestuurde klantenservice.
Dit is wat AI kan doen voor de efficiëntie van klantenservice
Dit is het punt: je hebt maar één kans om de klantervaring goed te krijgen. Volgens PwC zal 32% van alle klanten stoppen met het doen van zaken met een merk na slechts één slechte ervaring. En de verwachtingen van klanten stijgen: dezelfde studie ontdekte dat bijna 80% van de Amerikaanse consumenten snelheid, gemak, deskundige hulp en vriendelijke service als cruciale onderdelen van klantenservice beschouwen. Bovendien zegt 73% van alle klanten dat klantervaringen een belangrijke invloed hebben op hun aankoopbeslissingen.
Naarmate de verwachtingen van klanten stijgen, doen de kosten die gepaard gaan met het voldoen aan die verwachtingen dat ook, waardoor meer dan 80% van de organisaties hun investeringen in AI voor klantenservice verhogen, waarbij 37% van de leiders kostenverlaging als topprioriteit aangeeft.
Toch hebben klantenserviceteams tegelijkertijd te maken met middelenbeperkingen, terwijl het volume aan klantvragen gestaag toeneemt en agenten moeite hebben om gelijke tred te houden. Volgens McKinsey verwacht 57% van de leiders in klantenservice dat het telefoonverkeer de komende twee jaar zal blijven stijgen, wat nog meer druk uitoefent op al overbelaste teams. Een verrassende trend drijft deze toename van telefoonverkeer: live telefoongesprekken blijven een zeer voorkeursmedium voor klantenondersteuningsvragen onder consumenten van alle leeftijden — ja, ook Gen Z. Deze trend onderstreept het blijvende belang van menselijke, gepersonaliseerde interactie in klantenservice.
Geconfronteerd met middelenbeperkingen en hogere belvolumes, terwijl kosten verlaagd moeten worden, is de oplossing duidelijk: verbeter uw klanttevredenheidsscores door AI-gestuurde klantenservice in te voeren.
AI kan helpen om de algehele verwerkingstijden van agenten met 30% te verbeteren. Een bank die door McKinsey werd belicht, verlaagde zijn kosten per dienst meer dan 20% door AI self-service kanalen in te voeren.
Een belangrijke manier om dit te doen is door al uw klantinteracties te beheren vanuit één enkele, verenigde platform dat vragen eerst via AI doorstuurt voordat ze naar de juiste mensen worden geleid. Door deflectiepercentages te maximaliseren—waarbij AI problemen oplost zonder ze naar een mens te escaleren—verlaagt deze aanpak de druk op uw menselijke agenten, zodat ze zich kunnen concentreren op complexere, waarde-toevoegende taken.
Het is echter belangrijk om te begrijpen dat de rol van AI in klantenservice verder gaat dan simpelweg een chatbot in te voeren. De werkelijke waarde van AI ligt in het vermogen om menselijke CS-agenten aan te vullen, waarbij ze de real-time gegevens en klanteninzichten krijgen die nodig zijn om uitzonderlijke klantervaringen te leveren. Met de juiste implementatie kan AI operaties schalen, de efficiëntie verbeteren en uiteindelijk hogere niveaus van klanttevredenheid realiseren door meer gepersonaliseerde, verbeterde interacties.
AI-gestuurde klantenservice in de praktijk brengen
Wanneer een vraag een menselijke agent bereikt, kan AI deze agent zo efficiënt mogelijk maken. Hier zijn enkele functies en gebruiksscenario's voor uw klantenservice-agenten om AI te benutten.
Kennisbasis
Een kennisbasis is een gecentraliseerde repository van informatie, zoals FAQ's, probleemoplossingsgidsen en andere essentiële bronnen waarop klantenserviceteams vertrouwen om klantvragen te beantwoorden. Een goed beheerde kennisbasis is de ruggengraat van elke effectieve AI-gestuurde klantenservicestrategie. Door AI te integreren met uw kennisbasis, geeft u uw agenten de meest nauwkeurige en actuele informatie binnen handbereik. Ze kunnen snel relevante informatie ophalen en dubbelchecken, waardoor ze vragen sneller kunnen oplossen.
Gebruiksscenario: Een klant neemt contact op met de ondersteuning met een vraag over een nieuw gelanceerde productfunctie. De agent is niet bekend met de laatste update, maar de AI heeft snel toegang tot de kennisbasis en haalt gedetailleerde documentatie over de functie op, inclusief FAQ's, probleemoplossingsstappen en gebruikstips. De agent kan de klant vervolgens met vertrouwen door het proces begeleiden zonder het probleem te escaleren of de klant in de wacht te zetten.
Aanbevolen antwoorden
AI-gestuurde aanbevolen antwoorden kunnen klantinteracties aanzienlijk versnellen door agenten contextueel geschikte antwoorden te bieden op basis van eerdere interacties. Aanbevolen antwoorden verbeteren de responstijden en zorgen voor consistentie in klantinformatie en merkstem.
Gebruiksscenario: Een klant start een live chat om te vragen naar het retourbeleid van het bedrijf voor een product dat in de aanbieding is gekocht. De AI analyseert de vraag en stelt een antwoord voor met een specifiek retourbeleid voor aanbiedingen, dat iets verschilt van het standaard retourbeleid. De agent kan het voorgestelde antwoord snel bekijken en verzenden.
AI-assistent
Een AI-assistent kan een krachtige partner zijn voor uw klantenservice-agenten door real-time ondersteuning te bieden tijdens interacties. Het kan relevante informatie ophalen of antwoorden suggereren, waardoor de cognitieve belasting voor uw agenten vermindert en de afhandelingstijden sneller worden.
Bird’s AI-assistent voorziet CS-teams van uitgebreide analytics waarmee je het aantal gesprekken kunt volgen dat autonoom door AI is opgelost en die aan menselijke agenten zijn overgedragen. Deze inzichten helpen je je AI-klantenservicestrategie voortdurend te verfijnen en de werkdruk van menselijke agenten te optimaliseren.
Gebruiksscenario: Stel je voor dat een klantenservice-agent zich bezighoudt met een factureringsprobleem met meerdere transacties gedurende enkele maanden. De AI-assistent volgt het gesprek, stelt de meest relevante transacties voor en haalt historische factuurgegevens op. Het stelt zelfs antwoorden voor op basis van eerdere oplossingen van vergelijkbare problemen. Dit stelt de agent in staat om de vraag sneller en nauwkeuriger op te lossen.
Chatbots
Chatbots zijn vaak het eerste digitale contactpunt voor klanten en kunnen een breed scala aan vragen autonoom afhandelen. Bird verbetert deze mogelijkheid door strikte regels toe te passen om verkeerde informatie te voorkomen, waardoor je meer nauwkeurige controle hebt over de informatie die je bots verstrekken.
Gebruiksscenario: Een klant gebruikt een chatbot om te vragen naar de status van een internationale zending. De chatbot haalt real-time vluchtgegevens op en geeft een update als die beschikbaar is. Als de trackinginformatie echter onduidelijk of vertraagd is, heeft de chatbot instructies om de vraag naar een menselijke agent te escaleren voordat hij enige speculatieve informatie geeft, zodat de klant altijd de meest nauwkeurige reactie ontvangt.
Intentieherkenning
Het begrijpen van de intentie van de klant is cruciaal voor het bieden van relevante, gepersonaliseerde ondersteuning. Door middel van sentimentanalyse en intentieherkenning analyseert AI klantinvoer om de onderliggende behoefte of verzoek te bepalen, waardoor een gerichter en effectiever antwoord mogelijk is.
Gebruiksscenario: Een klant stuurt een vage boodschap zoals: “Ik heb problemen met mijn account,” wat verschillende dingen kan betekenen. De AI identificeert de meest waarschijnlijke intenties—zoals wachtwoord reset, account vergrendeling, of factureringsproblemen—op basis van eerdere interacties en de accountgeschiedenis van de klant. Het vraagt de agent vervolgens om de meest relevante volgende stappen, waardoor de heen en weer communicatie vermindert en sneller op de kern van het probleem kan worden ingegaan.
AI-samenvattingen
AI kan automatisch samenvattingen van gesprekken genereren, wat tijd bespaart voor agenten die anders handmatig klantnotities zouden moeten samenvatten. AI-samenvattingen en transcripties kunnen ook helpen om continuïteit in klantinteracties over verschillende kanalen of agenten te behouden.
Gebruiksscenario: Na een langdurige probleemoplossing via de telefoon genereert de AI een beknopte samenvatting van het gesprek, met de belangrijkste besproken problemen, oplossingen die zijn geprobeerd en eventuele vereiste vervolgacties. Deze samenvatting wordt vervolgens aan het klantprofiel toegevoegd. Als de klant belt of via een ander kanaal contact opneemt, kan de volgende agent het gesprek oppakken waar het vorige is gestopt, zonder dat de klant zichzelf hoeft te herhalen.
Omnichannel AI-gestuurde ondersteuning
Moderne klantenserviceteams strekken zich uit over meerdere kanalen en platforms. Het is dan ook logisch dat AI ondersteuning omnichannel moet zijn, ook.
Gebruiksscenario: Een klant start een gesprek via Facebook over een technisch probleem. De AI-bot reageert aanvankelijk, maar de klant schakelt over naar e-mail voor verdere hulp naarmate het gesprek gedetailleerder wordt. De AI gaat naadloos verder met het gesprek via e-mail, met volledige context van de sociale media-interactie, waardoor de klant een soepele en consistente ervaring over kanalen ervaart.
Integratie met uw systemen, apps en web
AI-systemen zijn het meest effectief wanneer ze zijn geïntegreerd met uw bestaande infrastructuur, inclusief CRM-systemen, apps en webplatforms. Deze connectiviteit stelt AI in staat om relevante gegevens uit meerdere bronnen te halen om klantvragen op een uitgebreide en nauwkeurige manier te beantwoorden.
Gebruiksscenario: Een klant begint een chatsessie op uw website om te vragen naar de status van zijn recente bestelling. De AI verbindt zich onmiddellijk met uw orderbeheersysteem, haalt de laatste verzendstatus op en informeert de klant zonder menselijke tussenkomst.
Naadloze escalatie naar menselijke agenten
Bird’s AI-systeem categoriseert en tagt alle berichten die door AI-bots worden afgehandeld, waardoor het voor menselijke agenten gemakkelijker wordt om het gesprek over te nemen wanneer dat nodig is. Wanneer een gesprek te complex wordt voor AI, kan die actie soepel overgaan naar een menselijke agent met volledige context.
Gebruiksscenario: Een klant start een gesprek met een chatbot over een factureringsgeschil. De AI behandelt de eerste vragen, maar naarmate het probleem ingewikkelder wordt, tagt de AI het gesprek als dat menselijke tussenkomst vereist. Wanneer een menselijke agent het gesprek overneemt, heeft hij toegang tot de volledige chatgeschiedenis, gecategoriseerd door de AI, waardoor hij het probleem kan aanpakken zonder dat de klant zichzelf hoeft te herhalen.
Gemakkelijke trainingsmogelijkheden
AI-systemen moeten evolueren en leren om effectief te blijven. Bird biedt tools om uw AI-bots in de loop van de tijd te verfijnen, zodat ze hoogwaardige service blijven leveren. De unieke mind map-functionaliteit van Bird stelt je in staat om alle AI-antwoorden te zien, waar ze in de kennisbasis vandaan komen en hoe ze in gesprekken zijn gebruikt.
Gebruiksscenario: In de loop van de tijd merk je dat klanten vaak vragen over een specifieke productfunctie die niet goed in de kennisbasis is behandeld. Met behulp van de mind map-functionaliteit van Bird volg je hoe de AI deze vragen heeft behandeld en identificeer je hiaten in de verstrekte informatie. Je werkt vervolgens de kennisbasis bij met meer gedetailleerde richtlijnen om toekomstige AI-gestuurde interacties effectiever af te handelen.
Stem bot
Ondanks de opkomst van digitale kanalen zoals chat en e-mail, geeft een meerderheid van de klanten nog steeds de voorkeur aan de directe benadering en de persoonlijke touch van een telefoongesprek bij complexe problemen of urgente vragen. Om precies te zijn, 71% van de Gen Z, 81% van de Millennials, 86% van de Gen X en een verbazingwekkende 94% van de babyboomers zijn eerder geneigd om via de telefoon contact op te nemen met klantenservice. Dit is waar AI-gestuurde stem bots van pas kunnen komen om de hoge oproepvolumes te verlichten en klanten te helpen bij complexe gesprekken.
Bird’s stem bot integreert diepgaand met uw bestaande kennisbasis, waardoor het natuurlijke, geïnformeerde gesprekken met klanten kan voeren. Het kan verschillende vragen autonoom afhandelen, waardoor veel problemen ter plaatse worden opgelost. Maar wanneer het probleem van een klant een meer genuanceerde aanpak vereist, geeft de stem bot niet alleen de oproep door—het biedt een gedetailleerd transcript en samenvatting van het gesprek aan de menselijke agent, waardoor deze alle context krijgt die nodig is om het probleem efficiënt op te lossen.
Gebruiksscenario: Een klant belt met een factureringsprobleem dat meerdere accounts en transacties over meerdere maanden omvat. De stem bot begint het gesprek door de identiteit van de klant te verifiëren en details over het probleem te verzamelen. Terwijl de klant het probleem uitlegt, haalt de bot relevante gegevens uit de kennisbasis op en probeert het probleem op te lossen. Wanneer het duidelijk wordt dat de situatie menselijke tussenkomst vereist, schakelt de bot naadloos over naar een agent, en biedt een volledig transcript van het gesprek, inclusief eventuele al geprobeerd probleemoplossingsstappen. De agent kan dan verdergaan waar de bot is gestopt, gewapend met alle benodigde informatie om het probleem snel en naar tevredenheid van de klant op te lossen.
Goed voor uw agenten, geweldig voor uw klanten
Met AI-gestuurde tools zoals Bird’s Service Cloud, kan uw klantenserviceteam “altijd aan” zijn, continue ondersteuning bieden via al uw kanalen, van chat en e-mail tot telefoon en sociale media. Ongeacht waar of wanneer een klant contact opneemt, iemand (of een bot) zal er zijn om consistente, kwaliteitsondersteuning te bieden.
AI gaat verder dan efficiëntie; het brengt personalisatie naar elke interactie. In een wereld waar 71% van de consumenten op maat gemaakte ervaringen verwachten en 76% gefrustreerd zijn wanneer ze die niet krijgen, maakt Bird’s intelligente automatisering gebruik van klantgegevens om antwoorden te leveren die resoneren, wat leidt tot sterkere relaties en hogere klanttevredenheid.
Wat goed is voor uw klanten, is nog beter voor uw agenten. Door routinetaken te automatiseren en real-time inzichten te bieden, stelt Bird’s AI uw team in staat zich te concentreren op complexe vraagstukken, efficiënter te werken en met meer tevredenheid.
Met Bird Service Cloud verbetert u niet alleen de klantenservice—u maakt de klantervaring slimmer voor uw klanten en agenten. Neem vandaag nog contact met ons op om te ontdekken hoe.