De ultieme gids voor AI in klantenservice (2025)

AI chatbots

AI-chatbots zijn de populairste vorm van AI die tegenwoordig wordt gebruikt in de klantenservice.

Omdat ze kunnen worden aangesloten op de bestaande tools van teams, zijn ze ideaal voor het afhandelen van terugkerende vragen en om te voorkomen dat de wachtrij zich opstapelt. 

Ze kunnen ook antwoorden ophalen uit helpcentra of bestelstatussen controleren. 

En omdat ze niet slapen, kunnen klanten hulp krijgen wanneer ze die nodig hebben.

Generative AI

Generatieve AI - de naam zegt het al - genereert nieuwe inhoud zoals tekst, afbeeldingen, muziek of code door patronen te leren uit bestaande gegevens. 

Het gebruikt deep learning-modellen (zoals grote taalmodellen) om structuur en stijl te begrijpen en genereert vervolgens originele uitvoer als reactie op aanwijzingen.

Je kent waarschijnlijk wel tools als ChatGPT, DALL-E of MusicLM - allemaal voorbeelden van generatieve AI in actie. 

In de klantenservice wordt generatieve AI vooral gebruikt om te schrijven. Dat kan betekenen dat je een chatbot helpt om natuurlijkere antwoorden te geven of dat je een lange heen-en-weer discussie samenvat in een korte samenvatting. 

Sommige teams gebruiken het zelfs om veelgestelde vragen om te zetten in helpartikelen.

AI-agenten

Als je het afgelopen jaar een technologiekop hebt gelezen, heb je waarschijnlijk gehoord over AI-agenten. 

Dit soort software is niet alleen ontworpen om inhoud te genereren of te reageren op aanwijzingen, maar om doelgericht actie te ondernemen voor een specifiek doel. 

Als je bouwt op een flexibel AI-platform, zijn er geen grenzen aan hoe je AI-agenten kunt toepassen op klantenserviceworkflows. 

Ze zijn een belangrijke factor voor intelligente procesautomatisering en AI-workflowautomatisering, die taken met meerdere stappen in verschillende tools aankunnen.

Je kunt een AI-agent bouwen die het bericht van een klant leest, de bestelstatus in Shopify controleert en een update stuurt - allemaal zonder menselijke input. 

Of een AI-agent die een klant door je retourbeleid leidt, een retourlabel genereert en het ticket in Zendesk bijwerkt.

Als het op AI-agenten aankomt, is de sky the limit. Lees hier over enkele andere voorbeelden van AI-agenten.

In tegenstelling tot chatbots die vertrouwen op heen-en-weer instructies, wordt agentische AI gedefinieerd door zijn autonomie. Het kan uitzoeken wat er moet gebeuren en hoe het moet gebeuren, waarbij het zijn gedrag aanpast op basis van de resultaten. 

Spraakassistenten

Bij klantenservice draait alles om conversaties, dus het is logisch dat de meeste AI-spraakassistenten worden ingezet voor serviceondersteuning. 

Ze gebruiken spraakherkenning om erachter te komen wat iemand zegt en tekst-naar-spraak om terug te praten, allemaal in realtime. 

Je denkt misschien: waarom zou je je druk maken om spraak als chatten prima werkt? Eerlijke vraag. 

Sommige bedrijven kiezen voor spraak omdat dat de manier is waarop hun klanten al interactie verwachten, zoals het bellen van een bank of supportlijn. 

In die gevallen is het vaak sneller om gewoon te zeggen wat je nodig hebt in plaats van het uit te typen. En voor mensen die niet zo vertrouwd zijn met digitale interfaces, kan spraak natuurlijker aanvoelen.

Ook gelooft 90% van de mensen dat spraakgestuurd zoeken gemakkelijker is dan online zoeken, dus het is duidelijk dat er vraag is naar het gebruik van spraak.

In een klantenserviceomgeving beantwoorden spraakassistenten routinematige vragen en begeleiden ze gebruikers bij selfservicetaken zoals het resetten van een wachtwoord of het controleren van een rekeningsaldo.

Machinaal leren

"Machine learning" wordt veel gebruikt en ja, het is een beetje een modewoord. Maar achter de hype gaan echte, tastbare manieren schuil waarop het tot uiting komt in klantenservice.

In de kern gaat machine learning over systemen die beter worden in het herkennen van patronen - niet omdat iemand elke regel heeft geprogrammeerd, maar omdat ze genoeg voorbeelden hebben gezien om het uit te vogelen. 

Het is hoe je spamfilter weet wat hij moet vangen, of hoe Netflix raadt wat je de volgende keer gaat kijken.

Bij klantenservice bijvoorbeeld kan een machine-learningmodel een klantenserviceteam helpen voorspellen welke tickets het meest waarschijnlijk zullen escaleren of patronen in klachten van klanten identificeren voordat het grotere problemen worden.

Om te beginnen hoef je niet je eigen model te bouwen; veel platforms zoals Botpress bieden plug-and-play tools die kunnen worden aangepast met de eerdere ondersteuningsgegevens van je team.

Complexe ondersteuning automatiseren met een AI-chatbot

Klanten helpen met hypotheken of pensioenplannen is niet eenvoudig - het zijn beide sterk gereguleerde en van oudsher handmatige processen. Voor VR Bank vrat dit middelen en bandbreedte van het team op.

VR Bank bouwde een AI-chatbot om deze taken uit te voeren. Door het begrijpen van natuurlijke taal te combineren met chatbot-ontwerp, creëerden we een chatbot die gebruikers door gevoelige financiële beslissingen loodst en gegevens rechtstreeks in hun CRM invoert.

Die ene chatbot alleen al bespaart VR Bank nu meer dan €530.000 per jaar. 

Ondersteuning opschalen met een AI-agent

Als je honderdduizenden gebruikers ondersteunt, kunnen zelfs kleine vragen zich snel opstapelen. 

Dat was de uitdaging waar Extendly voor stond: hoe konden ze de groeiende vraag bijhouden zonder hun supportteam uit te putten of hun responstijd op te offeren?

Dus hielpen we bij het bouwen van een AI-agent die werkt als een virtuele supportmedewerker: hij begrijpt wat gebruikers vragen en kan zelfs zelfstandig acties ondernemen zoals het aanmaken van tickets of het escaleren van problemen. 

De agent is aangesloten op hun CRM en interne tools en wordt steeds slimmer naarmate hij leert van eerdere gesprekken. 

Zo hebben ze 400.000 gebruikers kunnen ondersteunen zonder hun team te hoeven verdubbelen.

24/7 service

Of het nu 3 uur 's nachts is op een feestdag of in het hoogseizoen, AI kan vragen van klanten direct afhandelen. 

Dit soort always-on ondersteuning helpt bedrijven om een wereldwijd publiek te bedienen en klanten 24 uur per dag tevreden te houden. Het verlaagt ook de druk op werknemers, die niet langer elke tijdzone hoeven te bestrijken.

Verhoogde klanttevredenheid

Gartner verwacht dat 80% van de klantenserviceteams generatieve AI zal gebruiken om de klantervaring te verbeteren. 

Dat komt omdat klanten sneller en nauwkeuriger worden geholpen zonder in de wacht te staan of in herhaling te vallen.

Verhoogde productiviteit van werknemers

AI verhoogt de efficiëntie door terugkerende, tijdrovende taken over te nemen. Het kan rapporten genereren, berichten inplannen, workflows beheren of follow-ups triggeren, allemaal zonder handmatige inspanning. 

Hierdoor kunnen teams hun focus verleggen van het micromanagen van taken naar het aansturen van de strategie. Het is dan ook geen verrassing dat 63% van de bedrijven die AI gebruiken een verbeterde efficiëntie van hun activiteiten rapporteren.

Kostenefficiëntie

Bedrijven die AI gebruiken, rapporteren een verlaging van 52% in arbeidskosten. 

Dat komt omdat AI tijdrovende taken automatiseert, zoals het invoeren van gegevens en het afhandelen van veelvoorkomende verzoeken van klanten. In plaats van meer mensen aan te nemen om dit werk te doen, kunnen teams op AI vertrouwen om het direct, 24 uur per dag en zonder pauzes te doen.

Hyper-gepersonaliseerde klantervaringen

Met toegang tot klantgeschiedenis, voorkeuren en gedrag kan AI interacties in realtime op maat maken. 

Dit soort persoonlijke ondersteuning schept vertrouwen en is daarom een belangrijke onderscheidende factor voor moderne supportteams aan het worden.

1. Automatiseer end-to-end klantenondersteuning

Naar mijn bescheiden mening is de meest kosteneffectieve manier waarop ik AI de klantenservice heb zien verbeteren chatbots die veelvoorkomende verzoeken van begin tot eind afhandelen.

HostifAI - een Botpress partner die Virtual butlers en Staff Assistants bouwt voor hotels - doet dit perfect. 

Gasten kunnen een bericht sturen naar de vele hotels via WhatsApp, Messenger of Telegram en direct in contact komen met een meertalige, 24/7 assistent die hen helpt bij het inchecken, het reserveren van een diner en het boeken van lokale tours, allemaal binnen de chatbot. De assistent begeleidt de gast bij elke stap, bevestigt de boeking en werkt de interne systemen bij.

En hier is de kick: voor 75% van die gesprekken is nooit een menselijke tussenpersoon nodig.

Dat is wat een geweldige chatbot voor de klantenservice zou moeten doen.

2. Gepersonaliseerde productaanbevelingen

Een van de redenen waarom ik zo vaak op Netflix beland, is omdat het voelt alsof het al weet wat ik wil kijken.

Dat blijkt AI te zijn, die leert van wat ik eerder heb gedaan om me te helpen iets te vinden waar ik echt op "play" wil drukken.

Deze benadering is ook van toepassing op klantenservice. AI kan gebruikers naar het juiste product of de juiste dienst leiden door te leren van hun gedrag of voorkeuren in een gesprek. 

In plaats van mensen te dwingen om door een eindeloze catalogus met opties te scrollen, gedraagt de AI zich meer als een behulpzame gids door een paar gerichte vragen te stellen en vervolgens een plan aan te bevelen.

3. Analyse van klantsentiment

Begrijpen wat klanten van een merk vinden, is de sleutel tot het stimuleren van verkoop en het opbouwen van loyaliteit. 

En goed nieuws! Er zijn genoeg AI-tools die klantbeoordelingen en berichten op sociale media analyseren om het sentiment te bepalen.

Natuurlijke taalverwerkingstools zijn gemaakt voor dit soort werk. Ze ziften door ongestructureerde tekst zoals klantbeoordelingen, chattranscripties en berichten op sociale media om er inzichten uit te halen. Denk aan zaken als sentiment, terugkerende klachten of productfeedback. 

(Want laten we eerlijk zijn, geen enkele werknemer wil daar urenlang doorheen kammen).

Enkele van mijn favoriete tools zijn Qualtrics Social Connect, waarmee gesprekken van kanalen als Instagram, WhatsApp en Facebook op één plek worden verzameld. 

En als je nog dieper wilt gaan, kan een AI-agent op basis van NLP real-time supportgesprekken automatisch verwerken en omzetten in bruikbare inzichten.

4. Voorspellende analyses 

Ooit een service gezien die een gebruiker eraan herinnert om te verlengen vlak voordat hij het vergeet? Of een platform dat ongewone activiteiten markeert voordat iemand een probleem meldt? Dat is voorspellende analyse.

Door gedrag uit het verleden te analyseren - zoals gebruikspatronen en veelvoorkomende volgende stappen - kan AI anticiperen op wat een gebruiker nodig zou kunnen hebben en actie ondernemen nog voordat hij het vraagt. Het kan een ondersteuningsstroom in gang zetten of een probleem proactief oplossen voordat het escaleert.

Voor organisaties met fysieke producten helpt voorspellende AI bij het voorspellen van de vraag en het verminderen van die gevreesde "niet op voorraad"-momenten. 

Teams kunnen slimmer plannen door rekening te houden met historische verkopen, seizoensgebonden trends en andere externe variabelen.

5. Gesprekstranscriptie en -analyse

Voice AI geeft telefonische ondersteuning een nieuwe vorm door gesprekken om te zetten in gegevens die teams daadwerkelijk kunnen gebruiken. 

Een klant belt bijvoorbeeld om een recente aankoop te controleren. 

Een AI-agent antwoordt, bevestigt de identiteit, deelt de verzendgegevens en als het probleem meer ondersteuning vereist, wordt het gesprek doorgestuurd naar een live agent met een snel overzicht van wat er al is besproken.

6. Automatiseren van grote volumes interne ondersteuningstaken

Ruby Labs stond voor de uitdaging om miljoenen gebruikers te ondersteunen en bouwde AI-agents om hun interne klantenserviceworkflows te automatiseren. 

Deze agenten beheren autonoom abonnementsannuleringen, verwerken terugbetalingen, lossen technische problemen op en beoordelen zelfs de betalingsgeschiedenis om mogelijke fraude te signaleren. 

Door te integreren met externe tools zoals Stripe en gepersonaliseerde flows aan te bieden op basis van gebruikersgedrag, fungeren de agents als intelligente digitale werknemers.

Uiteindelijk heeft Ruby Labs meer dan 4 miljoen ondersteuningssessies per maand geautomatiseerd met een oplossingspercentage van 98%. 

1. Stel duidelijke doelen

Voordat je een technologie kiest, moet je duidelijk weten wat je probeert op te lossen. Vraag het:

• Welke taken slokken de tijd van het team op?
• Welke resultaten moeten verbeteren? 
• Waar zit de wrijving in het huidige proces?

Sla de aannames over. Praat met supportteams, ops-leads en analisten. Graaf in chatlogs, ticketlabels en feedback van gebruikers om de echte pijnpunten aan te wijzen.

Van daaruit koppelt u het probleem aan de juiste AI-oplossing.

Zonder een duidelijk doel loop je het risico dat je een dure tool bouwt die niets oplost. Begin met het pijnpunt en laat dat de leidraad zijn voor je AI-implementatie.

2. Kies een platform

Als je je doelen hebt gesteld, zoek dan de hulpmiddelen die ze ondersteunen. 

Begin met wat je al gebruikt. Veel CRM's, helpdesks en ondersteuningsplatforms bevatten al AI-functies zoals automatisch taggen, ticketrouting of sentimentanalyse. 

Als deze niet voldoen aan je behoeften, kijk dan naar speciale AI-tools, maar zorg ervoor dat ze gemakkelijk integreren met wat je team al gebruikt.

Het juiste platform moet aansluiten op je workflows, geen nieuwe creëren. 

Geef de voorkeur aan tools die gemakkelijk te onderhouden zijn en die gemaakt zijn voor het soort gesprekken dat uw gebruikers daadwerkelijk voeren.

Het beste AI-platform is het platform dat werkt met de systemen die je hebt en dat meegroeit met je groei.

3. Bereid uw gegevens voor

AI is net zo slim als de gegevens die je erin stopt.

Voordat je aan de slag gaat, moet je eerst inventariseren wat je hebt: chattranscripties, ticketlogs, inhoud van de kennisbank, CRM-gegevens. 

Ruim duplicaten op, repareer inconsistenties en zorg ervoor dat alles gelabeld is op een manier die AI kan begrijpen.

Dit stelt je AI in staat om echt te leren en zich na verloop van tijd te verbeteren.

4. Bouw een oplossing

Als je doelen zijn gedefinieerd en je gegevens klaar zijn, is de volgende stap uitvoering. 

In de meeste gevallen werken bedrijven a) samen met een leverancier, b) met interne ontwikkelaars, of c) met low-code platforms om AI te implementeren zonder veel ontwikkelwerk. 

Of je nu een AI chatbot, AI agent of voorspellend model lanceert, de opzet moet de complexiteit van je use case en het technische comfortniveau van je team weerspiegelen.

Voor chatbots en virtuele agenten omvat deze fase:

• Welkomststromen en belangrijke intenties definiëren (bestelstatus, retourzendingen, annuleringen, FAQ's)
• Regels voor handoffs instellen om agenten te ondersteunen
• Omgaan met retries en fallbacks voor randgevallen
• Verbinding maken met API's voor live gegevens (bijv. updates van verzendingen, CRM-opzoeken, beschikbaarheid in de agenda)
• Context opslaan zoals bestelnummers, voorkeuren of gespreksgeschiedenis

En vergeet integraties niet. 

AI in klantenservice werkt het beste als het praat met de rest van je stack: Zendesk voor ondersteuning, Stripe voor betalingen, Shopify voor bestellingen of je interne systemen via aangepaste API's.

Mijn getalenteerde collega's hebben een gratis tutorial gemaakt over hoe je chatbots kunt verbinden met Zendesk:

5. Testen en herhalen

Voordat je live gaat, moet je je AI aan gecontroleerde tests onderwerpen. 

Voer simulaties uit met echte scenario's en test edge cases om te zien hoe het presteert. 

Zoek naar wrijvingspunten zoals verkeerd begrepen intenties en doodlopende stromen. Maak aanpassingen voor de lancering. 

Gebruik deze fase om snel feedback te verzamelen en de logica te verfijnen. Pas als het consistent presteert in testomgevingen, moet je overgaan tot volledige implementatie.

6. Implementeren en monitoren

Zodra je oplossing live is, leer je snel wat werkt en wat niet. 

Gebruiksgegevens zijn je meest waardevolle feedback-loop. Je begint te zien hoe het systeem omgaat met variaties in de echte wereld, waar het succesvol is en waar het bijgesteld moet worden.

Enkele statistieken die je na de lancering kunt controleren:

• Meest getriggerde acties of intenties
• Faalpunten (bijv. terugvallogica, voorspellingen met lage betrouwbaarheid)
• Tijd tot oplossing of taakvoltooiing
• Nauwkeurigheid vs. menselijke benchmarks
• Escalatie- of overdrachtspercentages

Als je een chatbot gebruikt, is het de moeite waard om in je chatbot analytics te duiken. Ze zullen je veel vertellen over wat werkt en waar dingen ontsporen.

Pro Tip: Houd een AI Improvement Log bij, een eenvoudig lopend document waarin je problemen en learnings met betrekking tot je AI-systemen bijhoudt. Bekijk het regelmatig (ik raad elke twee weken aan) om veranderingen bij te houden en nieuwe patronen te registreren. 

En tot slot, of je je nu richt op het verbeteren van CX met AI of op het automatiseren van interne taken zoals AI-ticketing, het is belangrijk om de zakelijke impact bij te houden. 

Begin met het berekenen van ROI. Zo meet je de ROI voor chatbots voor de klantenservice.

Het doel hier is om proactief te blijven: AI verbetert zichzelf niet zonder constante feedback.

Hoe lang duurt het doorgaans om een AI-klantenserviceoplossing van begin tot eind te implementeren?

Het kan enkele weken tot enkele maanden duren om een AI-klantenserviceoplossing te implementeren, afhankelijk van de complexiteit. Een eenvoudige FAQ-chatbot kan binnen een dag live gaan, terwijl een volledig geïntegreerde AI-agent 2-3 maanden in beslag kan nemen. De implementatie van grote ondernemingen met aangepaste systemen en compliancevereisten kan 6 maanden in beslag nemen.

Werken AI-klantenservicetools even goed in verschillende talen en culturen?

AI-klantenservicetools veranderen van taal tot taal omdat LLMs uitgebreider worden getraind in talen als het Engels, waardoor ze minder nauwkeurig zijn in talen met minder trainingsgegevens. Culturele nuances en jargon kunnen ook misverstanden veroorzaken, dus bedrijven die diverse markten ondersteunen moeten meestal investeren in meertalige training en tests in elk taalgebied om de kwaliteit te waarborgen.

Kan AI zeer emotionele of gevoelige interacties met klanten effectief afhandelen?

AI kan veel emotionele of gevoelige interacties aan dankzij sentimentanalyse, die onrust of negatieve emoties helpt detecteren. Dit is over het algemeen effectief bij problemen zoals servicestoringen, waarbij de escalatielogica de reacties professioneel houdt. AI heeft echter nog steeds moeite met diep persoonlijke gesprekken waarbij intense emoties komen kijken, omdat het ontbreekt aan echte empathie. In deze gevallen blijven menselijke agenten essentieel.

Hoe train ik AI om de specifieke stem en toon van mijn merk weer te geven in gesprekken met klanten?

Om AI af te stemmen op de stem en toon van je merk, moet je het trainen op merkspecifieke gegevens. Bedrijven leveren vaak stijlgidsen of bestaande gesprekstranscripts, zodat de AI leert communiceren in de stijl van het merk. Veel AI-platforms ondersteunen configureerbare tooninstellingen om aan te passen hoe de AI reageert. Voortdurende beoordelingen van echte interacties helpen ook om het systeem te verfijnen, zodat het na verloop van tijd consistent blijft met de persoonlijkheid van je merk.

Wat voor onderhoud heeft een AI-klantenservicesysteem nodig na de lancering?

Een AI-klantenservicesysteem vereist na de lancering voortdurend onderhoud, waaronder het bijwerken van trainingsgegevens voor nieuwe producten of beleidsregels, het controleren van gesprekslogboeken op fouten of hiaten en het bijscholen van modellen als de nauwkeurigheid afneemt. Bedrijven moeten ook prestatiecijfers zoals oplossingspercentages en klanttevredenheid bijhouden en voortdurend gespreksstromen verfijnen om zich aan te passen aan de veranderende verwachtingen van de klant.