6 AI-strategieën voor klantenservice die in 2025 resultaat opleveren

Klantenservice is pittig. (Ik ben de tel kwijt van hoe vaak een klant tegen me schreeuwde over de hoeveelheid ijs in hun drankje.)

Maar het is bij uitstek geschikt voor AI.

Ik weet het omdat mijn bedrijf de afgelopen jaren meer dan 750.000 AI-agenten heeft uitgerold.

En de populairste toepassing van ons AI-platform? Dat is klantenservice.

Ik heb dus gezien hoe ingrijpend AI de klantenservice verandert – van Fortune 500-bedrijven tot kleine start-ups.

Het is geen verrassing dat zoveel organisaties al zijn ingestapt. Sterker nog, 83% van de besluitvormers geeft aan dat ze van plan zijn hun investering in AI voor klantenservice het komende jaar te verhogen.

Als je AI voor support onderzoekt, ben je niet de enige. Beginnen met een klantenservice-chatbot of enterprise chatbot kan als een grote stap voelen.

In dit artikel laat ik zien hoe AI in klantenservice eruitziet, welke technologieën er zijn en hoe je ze inzet – ongeacht de grootte van je team.

Wat is AI voor klantenservice?

AI voor klantenservice is het gebruik van kunstmatige intelligentie om klantenondersteuning te automatiseren en te verbeteren via chatbots, virtuele agenten en slimme workflows.

Zoals Ermek Barmashev, Senior Developer die tientallen AI-agenten heeft uitgerold voor klanten, uitlegt: “AI-agenten zijn er om repetitieve taken te automatiseren. Maar ze vervangen mensen niet. Ze geven menselijke medewerkers de ruimte om echte problemen op te lossen die empathie, creativiteit en beoordelingsvermogen vragen.”

Welke soorten AI zijn er voor klantenservice?

Iedereen roept wel “doe iets met AI” – maar dat kan van alles betekenen: hebben we het over een chatbot? Een geautomatiseerd tickettriagesysteem? Een slimme zoekbalk?

Voor klantenservice komt AI meestal in een paar bekende vormen voor.

AI-chatbots

AI-chatbots zijn de meest gebruikte vorm van AI in de klantenservice van vandaag.

Omdat ze aansluiten op bestaande tools van teams, zijn ze ideaal voor het beantwoorden van veelgestelde vragen en het voorkomen van wachtrijen.

Ze kunnen ook antwoorden halen uit helpcenters of orderstatussen controleren.

En omdat ze nooit slapen, kunnen klanten altijd geholpen worden wanneer zij dat nodig hebben.

Generatieve AI

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

Het gebruikt deep learning-modellen (zoals large language models) om structuur en stijl te begrijpen en vervolgens originele output te genereren op basis van prompts.

Je kent waarschijnlijk tools als ChatGPT, DALL·E of MusicLM – dit zijn allemaal voorbeelden van generatieve AI in de praktijk.

In klantenservice wordt generatieve AI vooral gebruikt om te schrijven. Dat kan betekenen dat een chatbot natuurlijkere antwoorden geeft of een lang gesprek samenvat tot een korte samenvatting.

Sommige teams gebruiken het zelfs om veelgestelde vragen om te zetten in help-artikelen.

AI-agenten

Als je het afgelopen jaar technieuws hebt gevolgd, heb je vast gehoord van AI-agenten.

Dit type software is niet alleen bedoeld om content te genereren of te reageren op prompts, maar om gericht actie te ondernemen naar een specifiek doel.

Met een flexibel AI-platform zijn de mogelijkheden om AI-agenten in te zetten voor klantenservice-workflows eindeloos.

Ze zijn een belangrijke schakel in intelligente procesautomatisering en AI-workflowautomatisering, en kunnen taken met meerdere stappen uitvoeren over verschillende tools.

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

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

Met AI-agenten zijn de mogelijkheden eindeloos. Lees hier meer voorbeelden van AI-agenten.

In tegenstelling tot chatbots die afhankelijk zijn van instructies heen en weer, wordt agentische AI gekenmerkt door zijn autonomie. Het kan zelf bepalen wat er moet gebeuren en hoe dat te laten gebeuren, en past zijn gedrag aan op basis van de uitkomst.

Spraakassistenten

Klantenservice draait om gesprekken, dus het is logisch dat de meeste AI-spraakassistenten worden ingezet voor service-ondersteuning.

Ze gebruiken spraakherkenning om te begrijpen wat iemand zegt, en tekst-naar-spraak om direct terug te praten.

Je denkt misschien: waarom spraak als chat prima werkt? Goede vraag.

Sommige bedrijven kiezen voor spraak omdat hun klanten dat gewend zijn, zoals bij het bellen van een bank of helpdesk.

In die gevallen is het vaak sneller om gewoon te zeggen wat je nodig hebt dan het te typen. En voor mensen die minder handig zijn met digitale interfaces voelt spraak natuurlijker.

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

In klantenservice beantwoorden spraakassistenten standaardvragen en begeleiden ze gebruikers bij zelfservice-taken zoals het resetten van een wachtwoord of het controleren van een saldo.

Machine learning

“Machine learning” wordt vaak genoemd en ja, het is een modewoord. Maar achter de hype zijn er echte, tastbare toepassingen in klantenservice.

In de kern draait machine learning om systemen die patronen steeds beter herkennen — niet omdat iemand elke regel heeft geprogrammeerd, maar omdat ze genoeg voorbeelden hebben gezien om het zelf te leren.

Zo weet je spamfilter wat hij moet tegenhouden, of raadt Netflix wat je waarschijnlijk hierna wilt kijken.

In klantenservice kan een machine learning-model bijvoorbeeld helpen voorspellen welke tickets waarschijnlijk escaleren of patronen in klachten herkennen voordat het grotere problemen worden.

Om te beginnen hoef je geen eigen model te bouwen; veel platforms zoals Botpress bieden kant-en-klare tools die je kunt aanpassen met de supportgegevens van je team.

Wat zijn praktijkvoorbeelden van AI in klantenservice?

Complexe ondersteuning automatiseren met een AI-chatbot

Klanten helpen met hypotheken of pensioenplannen is niet eenvoudig — het zijn sterk gereguleerde en traditioneel handmatige processen. Voor VR Bank kostte dit veel middelen en tijd van het team.

VR Bank bouwde een AI-chatbot om deze taken af te handelen. Door natural language understanding te combineren met chatbotdesign, maakten we een chatbot die gebruikers begeleidt bij gevoelige financiële keuzes en data direct in hun CRM zet.

Die ene chatbot 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 voor Extendly: hoe houd je de groeiende vraag bij zonder het supportteam te overbelasten of de responstijd te laten oplopen.

Dus bouwden we een AI-agent die werkt als een virtuele supportmedewerker: hij begrijpt wat gebruikers vragen en kan zelfs zelfstandig acties uitvoeren zoals tickets aanmaken of problemen escaleren.

De agent is gekoppeld aan hun CRM en interne tools, en wordt slimmer naarmate hij leert van eerdere gesprekken.

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

Welke soort AI moet ik inzetten voor klantenservice?

Er is geen standaardoplossing. En dat is juist goed.

Het juiste type AI hangt af van de grootte van je team, het aantal supportverzoeken, je tools en je doelen.

In plaats van meteen alles met AI te willen doen, is het slimmer om klein te beginnen met een gerichte toepassing waarmee je snel waarde kunt aantonen.

Van daaruit kun je makkelijker doorontwikkelen en op termijn complexere automatiseringen opschalen.

Zo kun je erover nadenken:

Wat kost een AI-oplossing voor klantenservice?

AI-oplossingen voor klantenservice variëren van $0 tot meer dan $15.000 per jaar – het hangt helemaal af van je behoeften.

Als je AI eerst wilt uitproberen, zijn instapplannen vaak gratis of rond de $30–$90/maand. Die bieden meestal een basis-chatbot voor één kanaal, enkele sjablonen en beperkt gebruik — ideaal om veelgestelde vragen te beantwoorden of AI te testen zonder grote verplichtingen.

Middenklasse plannen, doorgaans $200–$1.000/maand, bieden meer mogelijkheden: integraties met tools zoals Zendesk of Intercom, ondersteuning op meerdere kanalen en analysetools. Ze zijn geschikt voor groeiende teams die willen automatiseren zonder persoonlijk contact te verliezen.

Enterprise-oplossingen beginnen rond de $15.000/jaar en schalen verder op. Deze bieden diepere NLU, compliance-functies, onboarding-ondersteuning, aangepaste SLA’s en toegewijde technische hulp, bedoeld voor bedrijven die veiligheid, schaalbaarheid en gedetailleerde controle nodig hebben.

Voordelen van AI voor klantenservice

24/7 service

Of het nu 3 uur ’s nachts is op een feestdag of tijdens het drukste winkelseizoen, AI kan klantvragen direct beantwoorden.

Deze vorm van altijd-beschikbare support helpt bedrijven om wereldwijd klanten te bedienen en hen dag en nacht tevreden te houden. Het verlicht ook de druk op medewerkers, die niet meer elk tijdstip hoeven te dekken.

Hogere klanttevredenheid

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

Dat komt omdat klanten sneller en nauwkeuriger geholpen worden, zonder in de wacht te staan of zichzelf te moeten herhalen.

Hogere productiviteit van medewerkers

AI verhoogt de efficiëntie door repetitieve, tijdrovende taken over te nemen. Het kan rapporten genereren, berichten inplannen, workflows beheren of opvolgingen automatisch uitvoeren.

Daardoor kunnen teams zich richten op strategie in plaats van micromanagement. Niet voor niets meldt 63% van de bedrijven die AI gebruiken een hogere efficiëntie in hun processen.

Kostenbesparing

Bedrijven die AI inzetten melden een kostenreductie van 52% op arbeid.

Dat komt doordat AI tijdrovende taken automatiseert zoals gegevensinvoer en het afhandelen van standaard klantverzoeken. In plaats van extra mensen aan te nemen, kan het team AI inzetten om dit werk direct, 24/7 en zonder pauzes te doen.

Hyper-gepersonaliseerde klantervaringen

Met toegang tot klantgeschiedenis, voorkeuren en gedrag kan AI interacties in realtime afstemmen.

Persoonlijke ondersteuning zoals deze bouwt vertrouwen op, en wordt daarom steeds belangrijker voor moderne supportteams.

6 manieren om AI in klantenservice te gebruiken

1. Automatiseer end-to-end klantenservice

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

HostifAI – een Botpress-partner die virtuele butlers en assistenten voor hotels bouwt – doet dit perfect.

Gasten kunnen via WhatsApp, Messenger of Telegram contact opnemen met de hotels en krijgen direct een meertalige, 24/7 assistent die helpt met inchecken, dineren reserveren en lokale tours boeken, allemaal binnen de chatbot. De assistent begeleidt de gast bij elke stap, bevestigt de boeking en werkt interne systemen bij.

En het mooiste is: 75% van die gesprekken heeft nooit een menselijke medewerker nodig.

Dat is wat een goede klantenservice-chatbot moet doen.

2. Gepersonaliseerde productaanbevelingen

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

Dat is dus AI, die leert van wat ik eerder heb gedaan om me iets aan te raden waar ik echt op wil klikken.

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 eindeloos te laten scrollen door een catalogus met opties, fungeert de AI als een behulpzame gids door enkele gerichte vragen te stellen en vervolgens een passend voorstel te doen.

3. Analyse van klantensentiment

Begrijpen hoe klanten zich voelen over een merk is essentieel om de verkoop te verhogen en loyaliteit op te bouwen.

En goed nieuws! Er zijn veel AI-tools die klantbeoordelingen en socialmediaberichten analyseren om het sentiment te bepalen.

Natural language processing-tools zijn hiervoor gemaakt. Ze doorzoeken ongestructureerde tekst zoals klantbeoordelingen, chatgesprekken en socialmediaberichten om inzichten te halen. Denk aan sentiment, terugkerende klachten of productfeedback.

(Want laten we eerlijk zijn, geen enkele medewerker wil daar uren aan besteden.)

Enkele van mijn favoriete tools zijn Qualtrics Social Connect, die gesprekken van kanalen als Instagram, WhatsApp en Facebook samenbrengt.

En als je verder wilt gaan, kan een AI-agent met NLP real-time supportgesprekken automatisch verwerken en omzetten in bruikbare inzichten.

4. Voorspellende analyses

Heb je ooit een dienst gezien die een gebruiker eraan herinnert om te verlengen vlak voordat hij het vergeet? Of een platform dat ongebruikelijke activiteit signaleert voordat iemand een probleem meldt? Dat is voorspellende analyse.

Door eerder gedrag te analyseren — zoals gebruikspatronen en veelvoorkomende vervolgstappen — kan AI voorspellen wat een gebruiker nodig heeft en actie ondernemen voordat die het zelf vraagt. Het kan bijvoorbeeld een supportflow starten of een probleem oplossen voordat het escaleert.

Voor organisaties met fysieke producten helpt voorspellende AI om de vraag te voorspellen en die vervelende ‘niet op voorraad’-momenten te voorkomen.

Teams kunnen slimmer plannen door rekening te houden met historische verkoopcijfers, seizoenspatronen en andere externe factoren.

5. Transcriptie en analyse van telefoongesprekken

Voice AI verandert telefonische support door gesprekken om te zetten in bruikbare data voor teams.

Stel: een klant belt om een recente aankoop te controleren.

Een AI-agent neemt op, bevestigt de identiteit, deelt verzendinformatie en – als er meer hulp nodig is – verbindt het gesprek door naar een medewerker met een korte samenvatting van wat er al besproken is.

6. Automatiseren van interne supporttaken met hoog volume

Ruby Labs, dat miljoenen gebruikers ondersteunt, bouwde AI-agents om hun interne klantenserviceprocessen te automatiseren.

Deze agents beheren zelfstandig abonnement-opzeggingen, verwerken terugbetalingen, lossen technische problemen op en beoordelen zelfs betalingsgeschiedenis om mogelijke fraude te signaleren.

Door te integreren met externe tools zoals Stripe en gepersonaliseerde flows aan te bieden op basis van gebruikersgedrag, functioneren de agents als slimme digitale medewerkers.

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

Hoe AI implementeren in klantenservice

1. Stel duidelijke doelen

Voordat je een technologie kiest, bepaal eerst wat je wilt oplossen. Vraag jezelf af:

• Welke taken kosten het team te veel tijd?
• Welke resultaten moeten beter?
• Waar zit de frictie in het huidige proces?

Ga niet uit van aannames. Praat met supportteams, operationele leads en analisten. Analyseer chatlogs, ticketlabels en gebruikersfeedback om de echte knelpunten te vinden.

Koppel daarna het probleem aan de juiste AI-oplossing.

Zonder een duidelijk doel loop je het risico een dure tool te bouwen die niets oplost. Begin bij het pijnpunt en laat dat je AI-implementatie sturen.

2. Kies een platform

Met je doelen helder, zoek je de tools die daarbij passen.

Begin met wat je al gebruikt. Veel CRM’s, helpdesks en supportplatforms hebben al AI-functies zoals automatische tagging, ticketroutering of sentimentanalyse.

Voldoen die niet, kijk dan naar gespecialiseerde AI-tools, maar zorg dat ze makkelijk integreren met wat je team al gebruikt.

Het juiste platform sluit aan op je bestaande workflows, niet andersom.

Geef prioriteit aan tools die eenvoudig te onderhouden zijn en gebouwd zijn voor de gesprekken die jouw gebruikers daadwerkelijk voeren.

Het beste AI-platform is degene die werkt met de systemen die je hebt en meegroeit naarmate je groeit.

3. Bereid je data voor

AI is alleen zo slim als de data die je erin stopt.

Voordat je begint, inventariseer wat je hebt: chatgesprekken, ticketlogs, kennisbankartikelen, CRM-gegevens.

Verwijder dubbele gegevens, los inconsistenties op en zorg dat alles zo gelabeld is dat AI het begrijpt.

Dit zorgt ervoor dat je AI daadwerkelijk kan leren en verbeteren.

4. Bouw een oplossing

Met je doelen bepaald en data op orde, is het tijd voor de uitvoering.

Meestal kiezen bedrijven voor a) samenwerken met een leverancier, b) werken met interne ontwikkelaars, of c) low-code platforms gebruiken om AI te implementeren zonder veel ontwikkelwerk.

Of je nu een AI-chatbot, AI-agent of voorspellend model lanceert, de inrichting moet passen bij de complexiteit van je use case en het technische niveau van je team.

Voor chatbots en virtuele agents omvat deze fase:

• Het definiëren van welkomstflows en belangrijke intents (orderstatus, retouren, annuleringen, veelgestelde vragen)
• Het instellen van overdrachtsregels naar supportmedewerkers
• Het afhandelen van herhalingen en uitzonderingen voor randgevallen
• Het koppelen aan API’s voor live data (zoals verzendupdates, CRM-gegevens, agenda’s)
• Het opslaan van context zoals ordernummers, voorkeuren of gespreksgeschiedenis

En vergeet de integraties niet.

AI in klantenservice werkt het beste als het samenwerkt met de rest van je stack: Zendesk voor support, Stripe voor betalingen, Shopify voor bestellingen, of je interne systemen via eigen API’s.

Mijn getalenteerde collega’s hebben een gratis tutorial gemaakt over het koppelen van chatbots aan Zendesk:

5. Test en verbeter

Voordat je live gaat, test je je AI in een gecontroleerde omgeving.

Voer simulaties uit met realistische scenario’s en test randgevallen om te zien hoe het systeem presteert.

Let op knelpunten zoals verkeerd begrepen intents en doodlopende flows. Pas deze aan voor de lancering.

Gebruik deze fase om snel feedback te verzamelen en de logica te verfijnen. Ga pas volledig live als het systeem consequent goed presteert in tests.

6. Zet live en monitor

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

Gebruiksdata is je belangrijkste feedbackbron. Je ontdekt hoe het systeem omgaat met variatie in de praktijk, waar het goed gaat en waar bijsturing nodig is.

Enkele belangrijke metrics om na de lancering te monitoren:

• Meest uitgevoerde acties of intents
• Foutpunten (zoals fallback-logica, voorspellingen met lage zekerheid)
• Tijd tot oplossing of taakvoltooiing
• Nauwkeurigheid versus menselijke benchmarks
• Escalatie- of overdrachtspercentages

Gebruik je een chatbot, kijk dan zeker in je chatbot-analytics. Die geven veel inzicht in wat goed gaat en waar het misloopt.

Pro Tip: Houd een AI-verbeterlog bij, een eenvoudig document waarin je issues en inzichten rond je AI-systemen bijhoudt. Bekijk dit regelmatig (bijvoorbeeld elke twee weken) om veranderingen te volgen en nieuwe patronen te noteren.

En tot slot, of je nu focust op het verbeteren van CX met AI of het automatiseren van interne taken zoals AI-ticketing, het is belangrijk om het zakelijke effect te meten.

Begin met het berekenen van de ROI. Hier lees je hoe je de ROI van klantenservice-chatbots meet.

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

Bouw gratis een AI-agent voor klantenservice

AI is dé tool die mensen nu gebruiken om klantbeleving soepeler en beter te maken.

Botpress is een AI-agentplatform waarmee iedereen intelligente agents kan bouwen en inzetten.

Met ingebouwde ontwerptools, herbruikbare sjablonen en een krachtige NLU-engine maakt Botpress het eenvoudig om iets te lanceren dat daadwerkelijk werkt — er is geen code nodig.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

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

Het kan enkele weken tot meerdere maanden duren om een AI-klantenserviceoplossing te implementeren, afhankelijk van de complexiteit. Een eenvoudige FAQ-chatbot kan binnen een dag live, terwijl een volledig geïntegreerde AI-agent 2-3 maanden kan kosten. Grote enterprise-implementaties met maatwerksystemen en compliance-eisen kunnen tot 6 maanden duren.

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

De effectiviteit van AI-klantenservicetools verschilt per taal, omdat LLM’s vooral getraind zijn op talen als Engels en minder accuraat zijn in talen met minder trainingsdata. Culturele nuances en slang kunnen ook tot misverstanden leiden. Bedrijven die diverse markten bedienen, moeten daarom investeren in meertalige training en testen per taalregio om kwaliteit te waarborgen.

Kan AI emotionele of gevoelige klantinteracties goed afhandelen?

AI kan veel emotionele of gevoelige interacties aan dankzij sentimentanalyse, waarmee het stress of negatieve emoties kan herkennen. Dit werkt goed bij bijvoorbeeld serviceproblemen, waarbij escalatielogica zorgt voor professionele reacties. Maar AI heeft moeite met diep persoonlijke gesprekken met intense emoties, omdat het geen echte empathie heeft. In zulke gevallen blijven menselijke medewerkers onmisbaar.

Hoe train ik AI om de specifieke stem en toon van mijn merk te gebruiken in klantgesprekken?

Om AI af te stemmen op de stem en toon van je merk, train je het met merkgebonden data. Bedrijven leveren vaak stijlgidsen of bestaande gesprekslogs zodat de AI leert communiceren in de stijl van het merk. Veel AI-platforms bieden instelbare toonopties om reacties aan te passen. Regelmatige evaluatie van echte interacties helpt het systeem verder te verfijnen en consistent te houden met je merkpersoonlijkheid.

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

Een AI-klantenservicesysteem vereist continu onderhoud na de lancering, zoals het updaten van trainingsdata bij nieuwe producten of beleid, het monitoren van gesprekslogs op fouten of hiaten, en het opnieuw trainen van modellen als de nauwkeurigheid afneemt. Bedrijven moeten ook prestatie-indicatoren zoals oplossingspercentages en klanttevredenheid volgen en gespreksflows blijven verbeteren om aan veranderende klantverwachtingen te voldoen.