Chatbotdesign: Alles wat je nodig hebt om betere bots te bouwen in 2025

Toen ik kind was, bracht ik uren door met het ontwerpen van Lego-stadjes: kleine winkeltjes, kronkelende wegen en die altijd vrolijke minifiguurtjes. Toen dacht ik dat je alleen maar een emmer stenen nodig had. Maar zelfs Lego’s vragen om ontwerpdenken.

Blijkt dat datzelfde kinderlijke instinct de basis is van wat ik nu doe: AI-chatbots bouwen.

Met een achtergrond in UI/UX en nu als AI-onderzoeker bij Botpress — het platform achter honderdduizenden uitgerolde chatbots, waaronder meerdere prijswinnende bots — heb ik zelf gezien dat technologie alleen niet genoeg is.

Wat goede chatbots onderscheidt, is chatbotdesign.

In dit artikel deel ik het bewezen stappenplan dat ik gebruik om chatbots te ontwerpen die echt werken. Ik leg uit hoe chatbotdesign simpele bots naar een hoger niveau tilt, wat zorgt voor vloeiende gesprekken en hoe je chatbots bouwt die mensen graag gebruiken.

Wat is chatbotdesign?

Chatbotdesign is het snijvlak waar gebruikerservaring (UX), gebruikersinterface (UI) en AI-technologieën zoals conversational AI samenkomen om effectieve AI-chatbots en AI-assistenten te creëren.

Het doel van chatbotdesign is om gesprekken met chatbots soepeler te laten verlopen, zodat gebruikers makkelijk krijgen wat ze nodig hebben zonder te verdwalen.

Waarom is chatbotdesign belangrijk?

Chatbotdesign is belangrijk omdat elke interactie met een chatbot bepaalt hoe gebruikers jouw product ervaren.

Als de ervaring verwarrend is, haken gebruikers af. Nog erger: ze houden er een negatief beeld van je merk aan over. Maar als het ontwerp klopt, komen klanten terug.

En dat is belangrijker dan ooit, want 67% van de mensen heeft het afgelopen jaar een chatbot gebruikt voor klantenservice.

Bij Botpress hebben we VR Bank geholpen met het bouwen van een AI-chatbot die complexe hypotheek- en pensioenprocessen afhandelt — beide sterk gereguleerd en traditioneel handmatig.

Door UX-expertise, inhoudelijke kennis en slimme natuurlijke taalverwerking te combineren, hebben we een chatbot gemaakt die gebruikers begeleidt bij gevoelige financiële keuzes en data direct in hun CRM zet.

Met deze chatbot hebben we VR Bank jaarlijks meer dan €530.000 bespaard.

Dat is wat goed chatbotdesign doet. Het maakt interacties behulpzaam en heeft direct invloed op het resultaat van een organisatie.

Wat is het verschil tussen chatbot UI-design en chatbot UX-design?

Chatbot UI-design gaat over wat de gebruiker ziet, terwijl chatbot UX-design draait om hoe de gebruiker zich voelt tijdens de interactie.

UI (user interface) omvat zaken als het chatvenster, knoppen, kleuren, iconen en tekstballonnen.

Kortom: UI zorgt dat de chatbot er goed uitziet.

UX (user experience) draait om de volledige gebruikersreis. Het gaat erom hoe duidelijk de bot communiceert en hoe goed hij de gebruiker van A naar Z helpt. UX omvat ook hoe de bot reageert op fouten.

Kortom: UX maakt chatbots makkelijk en prettig in gebruik.

Best practices voor Chatbot UX-design

De manier waarop gebruikers met je bot omgaan, bepaalt of ze geholpen worden of helemaal afhaken.

De volgende best practices heb ik in de praktijk het grootste verschil zien maken bij echte bots. Ze zijn praktisch en essentieel voor chatbotimplementatie.

Integreer in de gebruikersreis

De grootste fout die ik zie bij chatbots is dat ze als losstaande functie worden toegevoegd.

Chatbots leveren alleen waarde als ze zijn ingebed in de gebruikersreis en mensen begeleiden naar waar ze toch al naartoe willen.

Een perfect (en smakelijk) voorbeeld hiervan is Fromeo, een chatbot die we bouwden voor Les Producteurs de lait du Québec.

Fromeo staat prominent op de homepage van Fromages d’ici en fungeert als een digitale “kaasbutler” die gebruikers uitnodigt in een ervaring waarvan ze niet wisten dat ze die nodig hadden.

Wat doet Fromeo? Mensen door honderden Quebecse kazen loodsen door via een gesprek persoonlijke aanbevelingen te geven. In plaats van eindeloos door kaas-categorieën te bladeren, krijgen gebruikers een makkelijke “Waar heb je vandaag zin in?”-ervaring.

Dit is een schoolvoorbeeld van hoe je een chatbot in de gebruikersflow integreert. Het maakt van passief browsen een interactieve, waardevolle reis.

Stel vanaf het begin duidelijke verwachtingen

Ruby Labs paste deze aanpak toe bij het opschalen van support voor zes abonnementsapps.

Als een gebruiker hun supportchatbot opent, krijgen ze direct vier simpele opties te zien:

• Mijn account opzeggen
• Vragen over betaling
• Technisch probleem oplossen
• Algemene vraag stellen

Deze knoppen leiden gebruikers meteen naar het juiste antwoord door de meest voorkomende behoeften direct zichtbaar te maken.

Het draait niet om geavanceerde technologie. Het gaat erom dat je duidelijk laat zien waarmee de bot wel kan helpen.

Dit was een belangrijke factor waardoor Ruby Labs meer dan 4 miljoen supportgesprekken per maand kon automatiseren met een oplossingspercentage van 98%.

Het is ook belangrijk om eerlijk te zijn over wat de chatbot niet kan. Kan de bot geen restituties of gedetailleerde accountvragen afhandelen? Zeg dat dan meteen.

Ontwerp voor een natuurlijke conversatiestroom

Een van de redenen dat ik ChatGPT zo vaak gebruik, is dat de gesprekken natuurlijk aanvoelen.

ChatGPT pauzeert en reageert op een manier die echt als een gesprek voelt. Dat tempo maakt het makkelijker om informatie op te nemen en betrokken te blijven, vooral bij complexe vragen.

Dat is hoe een goede conversatiestroom eruitziet en hoe ik chatbots menselijker laat klinken.

Enkele andere tips die ik gebruik bij het ontwerpen van conversatiestromen:

• Houd antwoorden kort en to the point
• Voeg subtiele pauzes toe tussen berichten zodat gebruikers de tijd hebben om alles te verwerken

Hoe structureer je het UX-design van een chatbot?

1. Duik diep in gebruikersonderzoek en intentieanalyse

Voordat je een flow tekent of een bericht schrijft, moet je weten voor wie je ontwerpt. Niet in vage persona’s—echte gebruikers, echte doelen, echte frustraties.

Hier gaat het bij de meeste bots mis: ze worden gebouwd op aannames, niet op bewijs.

Begin met het beantwoorden van drie basisvragen:

• Wie zijn de typische gebruikers? (bijvoorbeeld nieuwe bezoekers, terugkerende klanten, medewerkers?)
• Wat zijn hun doelen? (bijvoorbeeld hulp krijgen, een aankoop doen, iets volgen, een abonnement opzeggen?)
• Wat frustreert hen in de huidige ervaring?

Deze antwoorden vind je niet in een brainstorm. Praat met teams als support, sales en product om te horen waar gebruikers het meest vastlopen.

Bekijk vervolgens supporttickets, chatgesprekken of zoekopdrachten in het helpcentrum om patronen te ontdekken.

Met dit onderzoek maak je een intentiemap: een lijst van wat je bot moet kunnen afhandelen, en hoe gebruikers die verzoeken natuurlijk formuleren.

2. Bepaal een duidelijk doel voor je chatbot

Je chatbot hoeft niet alles te doen. Hij moet vooral één ding heel goed doen.

Voordat je een bericht schrijft, bepaal je het belangrijkste gebruiksscenario — iets wat gebruikers echt nodig hebben en wat je team met vertrouwen kan automatiseren.

Je zoekt een proces dat precies goed zit qua:

• Hoge frequentie
• Irriteert gebruikers
• Volgt een voorspelbaar patroon

In e-commerce is dat bijvoorbeeld meestal ordertracking of productinformatie: beide komen vaak voor, zijn gestructureerd en laag risico om te automatiseren.

Zodra je je focus hebt bepaald, formuleer je een korte missie voor de bot. Bijvoorbeeld: “Begeleid gebruikers bij het opzeggen van hun account zonder tussenkomst van een medewerker, binnen twee minuten.”

Definieer nu succes in cijfers. Streef je naar 80% automatisering? Een kortere afhandeltijd? Minder escalaties?

3. Ontwerp de volledige chatreis

Plan de hele gebruikersreis voordat je ook maar één bericht schrijft. Dit vormt de basis van de chatbot-ervaring.

Zo maak je als een pro een chatbot-reis

Dit is het proces dat ik bij elk project volg, of het nu gaat om klantenservice, onboarding of leadgeneratie:

1. Waar komt de gebruiker de bot tegen? Op de homepage? In het helpcentrum? Tijdens het afrekenen?
2. Hoe herkent de bot wat de gebruiker wil? (trefwoorden, knoppen, gebruikersinvoer)
3. Wat gebeurt er na elke intentie? Schets alle variaties uit
4. Wanneer en hoe eindigt de flow? Wordt er geëscaleerd, wordt een taak afgerond of worden er gegevens teruggegeven?
5. Wat gebeurt er als er iets misgaat?

Voorbeeldreis: Ordertracking-bot

Hier is een basisflow ter referentie:

1. [Welkomstbericht]: “Hallo 👋 Wil je een bestelling volgen, de bezorgstatus checken of een vraag stellen?”
   → Snelle antwoorden: “Bestelling volgen”, “Bezorginformatie”, “Contact met support”‍
2. [Gebruiker kiest ‘Volg mijn bestelling’]
3. [Bot vraagt om ordernummer]: “Natuurlijk! Kun je je ordernummer invoeren?”‍
4. [Controleer database]
   → Indien gevonden: “Uw bestelling is onderweg en zou vandaag voor 16.00 uur moeten arriveren.”
   → Indien niet gevonden: “Hmm, ik kon dat nummer niet vinden. Wilt u het opnieuw proberen of contact opnemen met de klantenservice?”‍
5. [Gebruikersactie]
   → Probeer opnieuw of schakel door naar medewerker‍
6. [Einde gesprek]: “Fijn dat ik kon helpen. Kan ik verder nog iets voor je doen?”

4. Schrijf en test voorbeeldgesprekken

Nu je de flow van je chatbot hebt uitgewerkt, is het tijd voor de details die het meest tellen: de daadwerkelijke teksten van je bot.

Mijn vaste regel: Kun je geen realistisch voorbeeldgesprek schrijven voor een intentie, dan ben je nog niet klaar om die te bouwen.

Begin met het uitschrijven van 3 tot 5 voorbeeldgesprekken voor je belangrijkste use cases: echte, specifieke scenario’s gebaseerd op je gebruikersonderzoek. Gebruik taal die mensen echt gebruiken, geen opgepoetste bedrijfscommunicatie.

Bijvoorbeeld:

• Een gebruiker die net dubbel is afgerekend en gefrustreerd is.
• Iemand die zijn wachtwoord wil resetten maar geen e-mail ontvangt.
• Een nieuwe gebruiker die niet weet hoe hij zijn proefperiode moet opzeggen.

Schrijf de volledige interactie uit, inclusief randgevallen en onverwachte wendingen. Als iemand een half antwoord geeft of afwijkt van het script, hoe reageert de bot dan?

Houd berichten kort en duidelijk. Splits uitleg op in logische stappen en gebruik regeleinden voor betere scanbaarheid.

Speel de gesprekken na met je team of, nog beter, met echte gebruikers.

Lees ze hardop voor.

Door gebruikerslogs te bekijken zie je waar mensen twijfelen, iets verkeerd begrijpen of vervolgvragen stellen die je script niet voorzag. Dit is waarschijnlijk de beste manier om flows te verbeteren.

5. Bouw je chatbot

Nu je flow en content klaar zijn, is het tijd om je AI-chatbot te bouwen.

Je hebt nodig:

• Welkomstbericht
• Kernintenties (FAQ, accountondersteuning, orderinformatie, enz.)
• Logica voor doorzetten naar support
• Afhandeling van opnieuw proberen en terugval

Bepaal ook hoe de bot gegevens opslaat, zoals ordernummers of gebruikersvoorkeuren. Moet hij API’s aanroepen voor verzendinformatie of agenda’s? Moet hij eerdere interacties onthouden?

Koppel met tools zoals Calendly of Google Calendar voor afspraken, Zendesk voor support, en Stripe of Shopify voor transacties. Met eigen API’s kun je koppelen aan interne systemen.

6. Blijf testen en verbeteren

Zodra je bot live is, merk je snel wat werkt en wat niet.

En daarvoor zeggen we: dankjewel, chatbot-analytics.

Niets is waardevoller dan echte data van echte gebruikers om je bot te verbeteren.

Belangrijke statistieken om na de lancering te monitoren:

• Meest voorkomende intenties
• Knopen waar veel gebruikers afhaken
• Herhaalde zinnen die op terugval uitkomen
• Tijd per sessie / succespercentages

Pro Tip: Maak een "Bot Improvement Log".

Ik raad aan om deze log elke twee weken te bekijken. Houd bij welke updates zijn gedaan en wat het effect was. Train je intentherkenning opnieuw als er nieuwe patronen ontstaan.

Beste tools voor chatbot UX-design

Plannings- & mappingtools

Deze helpen je om de logica van een chatbot uit te tekenen voordat je gaat coderen. Ideaal om flows te visualiseren en randgevallen te ontdekken.

Lucidchart

‍

Als iemand die chatbots bouwt voor de lol (en bij een AI-bedrijf werkt), is dit veruit mijn favoriete tool om gesprekken te plannen.

Perfect voor het maken van gedetailleerde gesprekstakken, terugvalroutes en beslislogica.

Ik gebruik het vooral graag samen met engineers of supportteams, omdat alles heel visueel en makkelijk af te stemmen is.

Bonus: realtime samenwerken is ideaal voor asynchroon teamwerk.

Miro

Ik start chatbotdesign-workshops meestal in Miro. Ideaal om ruwe ideeën als intenties en voorbeeldzinnen visueel te verzamelen.

Als Lucidchart is waar ik dingen formaliseer, is Miro waar het creatieve denkwerk gebeurt. Ook handig om vroege brainstorms te houden of gebruikersinzichten na onderzoek vast te leggen.

Whimsical

Dit is mijn favoriet als ik snel een conceptgesprek wil opzetten of een kleine featureflow wil schetsen.

Perfect als ik solo werk of snel een idee wil laten zien zonder veel toolgedoe.

Ook ideaal om het overzichtelijk en op hoofdlijnen te houden, zonder te snel in details te duiken.

Test- & onderzoekstools

Geen chatbotstrategie is compleet zonder echte gebruikers te testen. Met deze tools kun je je gespreksontwerp valideren en feedback verzamelen voor de lancering.

PlaybookUX

‍

Ik heb PlaybookUX gebruikt voor onbemande tests van chatbotprototypes, en het levert altijd waardevolle feedback op.

Je krijgt gebruikersreacties en navigatiegedrag zonder interviews te hoeven plannen.

Vooral handig om te zien waar gebruikers de bot verkeerd begrijpen of onverwachte keuzes maken in de flow.

Maze

Ik gebruik Maze graag voor snelle signaaltests.

Wanneer je gewoon wilt weten: Was deze flow logisch?

Lookback

Lookback ondersteunt live interviews en schermopnames, zodat je realtime reacties en bruikbaarheidsproblemen kunt observeren.

Zelf heb ik kleine timingproblemen of onduidelijke teksten ontdekt door te zien dat een gebruiker drie seconden aarzelt tijdens het gesprek.

AI-chatbotplatforms

Dit zijn end-to-end platforms die je gebruikt om daadwerkelijk conversatie-ervaringen te bouwen en uit te rollen. Ze bevatten vaak tools voor logica, integraties en natuurlijke taalverwerking.

Botpress

‍

Ik bouw alles in Botpress: het is precies de juiste balans tussen no-code en volledige ontwikkelaarsvrijheid.

Botpress biedt een compleet platform voor het bouwen van conversational AI met ondersteuning voor NLU, RAG en aangepaste flows.

De visuele builder is intuïtief voor ontwerpers en het platform ondersteunt realtime testen en debuggen.

En het is ideaal voor teams die snel van concept naar productie willen met minimale code.

Het mooiste van alles? Het is gratis!

Rasa

Als iemand zonder technische achtergrond vind ik Rasa meer gericht op engineers. Ik heb Rasa gebruikt voor bots met veel machine learning, bijvoorbeeld als ik volledige controle over intentmodellen nodig had.

Maar als je team Python-ervaring heeft en meer wil dan drag-and-drop-logica, is Rasa enorm krachtig.

Dialogflow

Dialogflow is ideaal voor simpele bots of als je stack al diep in Google Cloud zit.

Ik heb het eens gebruikt om een spraakgestuurde IT-helpbot te bouwen die gekoppeld was aan Google Calendar en Sheets.

Het is minder flexibel voor geavanceerde flows of aangepaste logica, maar werkt heel soepel als je behoeften eenvoudig zijn.

Analysetools & Optimalisatie

Zodra je chatbot live is, heb je inzicht nodig in de prestaties. Analysetools volgen gebruikersgedrag, het succes van gesprekken, uitvalmomenten en meer.

Botpress (ingebouwd)

‍

Een ander aspect van Botpress waar ik enthousiast over ben, is het ingebouwde analytics-tabblad.

Het is heel eenvoudig om flows in context te debuggen en te zien wat gebruikers typten voordat de bot in de war raakte.

Dashbot

Als je meerdere bots beheert of een speciaal dashboard wilt voor betrokkenheid en prestaties, is Dashbot een uitstekende keuze.

Het geeft gebruikers gestructureerd inzicht in zaken als gebruikersbehoud en fallback-triggers.

Google Analytics (aangepaste events)

Ik raad Google Analytics sterk aan voor marketingteams die willen zien hoe de bot conversies, bouncepercentages of algemene pagina-interactie beïnvloedt.

Het is niet specifiek voor chatbots, maar wel ideaal voor bredere funnel-analyses.

Ontwerp Slimmere Chatbots

Chatbotontwerp is de basis van elke goede chatbotervaring.

Botpress is een AI-agentplatform dat iedereen de tools biedt om intelligente agents te bouwen en te implementeren met natuurlijke dialogen.

Met ingebouwde ontwerptools, herbruikbare sjablonen en een krachtige NLU-engine maakt Botpress het eenvoudig om bots te creëren die niet alleen werken, maar ook menselijk aanvoelen.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

Hoe lang duurt het om een chatbot te ontwerpen en te lanceren?

Het ontwerpen en lanceren van een goed functionerende chatbot kan variëren van enkele uren tot meerdere weken, afhankelijk van de complexiteit. Eenvoudige FAQ-bots kunnen binnen 2 tot 3 uur live gaan, terwijl geavanceerdere bots die complexe taken uitvoeren een paar dagen of langer kunnen kosten om kwaliteit en betrouwbaarheid te waarborgen.

Heb ik programmeerkennis nodig om een chatbot te ontwerpen?

Programmeervaardigheden zijn niet strikt noodzakelijk voor chatbotontwerp, dankzij visuele builders en no-code tools die platforms als Botpress (of Dialogflow) bieden. Voor complexe integraties of gespecialiseerde functies is ondersteuning van een ontwikkelaar echter vaak nuttig om de mogelijkheden van een bot uit te breiden.

Kan een chatbot meerdere talen of dialecten in dezelfde bot aan?

Een chatbot kan meerdere talen of dialecten in dezelfde bot ondersteunen als deze is ontworpen met meertalige natural language understanding (NLU)-modellen en taal-specifieke trainingsdata. Veel moderne chatbotplatforms bieden ingebouwde meertalige mogelijkheden, maar je moet vertalingen zorgvuldig plannen en testen op nuances in formulering, culturele context en gebruikersverwachtingen per regio.

Hoe kan ik meten of mijn chatbotontwerp succesvol is na de lancering?

Het succes van een chatbotontwerp wordt na de lancering gemeten met statistieken zoals taakvoltooiingspercentages, gebruikerswaarderingen, fallback-ratio’s en gemiddelde oplostijd. Gesprekslogs en gebruikersfeedback helpen knelpunten en de algehele effectiviteit te identificeren.

Welke veelgemaakte fouten moet ik vermijden bij het ontwerpen van chatbotgesprekken?

Veelgemaakte fouten bij chatbotontwerp zijn het gebruik van robotachtige of te formele taal, het niet duidelijk maken van de mogelijkheden van de bot, het creëren van starre flows die onverwachte input negeren, en het ontbreken van effectieve fallback-berichten. Testen met echte gebruikers helpt om natuurlijke gesprekken en soepele, behulpzame interacties te waarborgen.