Chatbot-ontwerp: Alles wat je nodig hebt om betere bots te bouwen in 2025

Als kind heb ik urenlang Lego-stadjes ontworpen: kleine winkeltjes, kronkelende straatjes en die overdreven vrolijke minifiguurtjes. Destijds dacht ik dat je alleen een emmer stenen nodig had. Maar de waarheid is dat zelfs Legos een ontwerp nodig hebben. 

Het blijkt dat datzelfde kinderinstinct de basis vormt voor wat ik nu doe: het bouwen van AI-chatbots .

Met een achtergrond in UI/UX en nu werkzaam als AI-onderzoeker bij Botpress — het platform achter honderdduizenden geïmplementeerde chatbots, waaronder diverse prijswinnende chatbots — heb ik met eigen ogen gezien dat technologie alleen niet voldoende is. 

Wat goede chatbots onderscheidt, is het ontwerp ervan.

Dit artikel deelt de bewezen blauwdruk die ik heb gebruikt om chatbots te ontwerpen die echt werken . Ik bespreek hoe chatbotontwerp eenvoudige bots in geweldige bots verandert, wat gesprekken soepel laat verlopen en hoe je chatbots bouwt die mensen graag gebruiken.

Wat is chatbot-ontwerp?

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

Het doel van het ontwerpen van chatbots is om chatbotgesprekken soepeler te laten verlopen, zodat gebruikers gemakkelijk krijgen wat ze nodig hebben, zonder zich verloren te voelen.

Waarom is het ontwerp van chatbots belangrijk?

Het ontwerp van chatbots is belangrijk, omdat elke interactie met een chatbot van invloed is op de manier waarop gebruikers uw product ervaren. 

Als de ervaring verwarrend is, haken gebruikers af. Sterker nog, ze vertrekken met een negatieve indruk van je merk. Aan de andere kant, als het ontwerp werkt, komen klanten terug. 

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

Bij Botpress hebben we VR Bank geholpen bij het bouwen van een AI-chatbot voor de afhandeling van complexe hypotheek- en pensioenstromen — beide sterk gereguleerde en historisch handmatige processen. 

Door UX-expertise, inhoudelijke input en slim begrip van natuurlijke taal te combineren, hebben we een chatbot gecreëerd die gebruikers begeleidt bij gevoelige financiële beslissingen en gegevens rechtstreeks in hun CRM invoert.

Via deze chatbot hebben we VR Bank geholpen om jaarlijks ruim € 530.000 te besparen .

Dat is wat een goed chatbotontwerp doet: het zorgt ervoor dat interacties nuttig aanvoelen en het heeft een directe impact op de winstgevendheid van een organisatie.

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

Bij het ontwerp van de gebruikersinterface van een chatbot gaat het om wat de gebruiker ziet, terwijl het bij het ontwerp van de gebruikersinterface van een chatbot gaat om hoe de gebruiker zich voelt tijdens de interactie.

UI (user interface) omvat zaken als het chatvenster, knoppen, kleuren, pictogrammen en berichtballonnen. 

Kortom: de gebruikersinterface zorgt ervoor dat de chatbot er goed uitziet.

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

Kortom: UX zorgt ervoor dat chatbots eenvoudig en plezierig in gebruik zijn.

Aanbevolen werkwijzen voor chatbot UX-ontwerp

De manier waarop gebruikers met uw bot omgaan, kan bepalend zijn voor het antwoord op de vraag of ze de hulp krijgen die ze nodig hebben, of dat ze het helemaal opgeven. 

De volgende best practices zijn degene die ik het grootste verschil heb zien maken bij de implementatie van chatbots in de praktijk. Ze zijn praktisch en essentieel voor de implementatie van chatbots .

Inbedden in de gebruikersreis

De grootste fout die ik zie bij het implementeren van chatbots, is dat de bot wordt behandeld als een extra functie. 

Chatbots creëren alleen waarde als ze worden geïntegreerd in de gebruikersreis en mensen begeleiden naar de gewenste bestemming.

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

Fromeo staat centraal op de homepage van Fromages d'ici en fungeert als een digitale 'kaasbutler' die gebruikers uitnodigt voor een ervaring waarvan ze niet wisten dat ze die nodig hadden.

Fromeo's taak? Mensen helpen navigeren door honderden kazen uit Quebec door middel van gepersonaliseerde aanbevelingen via een gesprek. In plaats van mensen te dwingen eindeloos te zoeken naar kaascategorieën, biedt Fromeo hen een eenvoudige "Waar heb je zin in vandaag?"-ervaring.

Dit is een schoolvoorbeeld van hoe je een chatbot in de workflow van een gebruiker kunt integreren. Het verandert een passieve browsersessie in een interactieve, waardevolle reis.

Stel vanaf het begin duidelijke verwachtingen

Ruby Labs heeft deze aanpak gebruikt bij het opschalen van de ondersteuning voor zes apps op abonnementsbasis.

Wanneer een gebruiker de supportchatbot opent, krijgt hij of zij direct vier eenvoudige opties te zien: 

• Mijn account annuleren
• Vragen over facturering
• Een technisch probleem oplossen
• Stel een algemene vraag

Deze knoppen begeleiden gebruikers naar succesvolle resultaten door de meest voorkomende behoeften meteen zichtbaar te maken. 

Het gaat niet om geavanceerde technologie. Het gaat erom mensen duidelijk te laten zien waar de bot bij kan helpen.

Dit speelde een grote rol in het vermogen van Ruby Labs om elke maand meer dan 4 miljoen ondersteuningssessies te automatiseren met een oplossingspercentage van 98% . 

Het is ook belangrijk om eerlijk te zijn over wat de chatbot niet kan. Als hij dingen zoals terugbetalingen of uitgebreide accounthulp niet aankan, zeg dat dan meteen.

Ontwerp voor conversatiestroom

Een van de redenen waarom ik mezelf betrap op het gebruik van ChatGPT zo vaak voelen de gesprekken natuurlijk aan.

ChatGPT pauzeert en reageert op een manier die aanvoelt als een echt heen-en-weergesprek. Dat tempo maakt het makkelijker om informatie op te nemen en betrokken te blijven, vooral wanneer ik complexe vragen stel.

Zo ziet een goed gesprek eruit en zo zorg ik ervoor dat chatbots menselijker klinken . 

Enkele andere tips en trucs die ik gebruik bij het ontwerpen van een conversatiestroom zijn:

• Houd reacties kort en bondig
• Door subtiele pauzes tussen berichten in te voegen, zodat gebruikers de tijd hebben om te verwerken wat ze zien

Hoe je het UX-ontwerp van een chatbot structureert

1. Duik diep in gebruikersonderzoek en intentiedetectie

Voordat je een flow schetst of één bericht schrijft, moet je weten voor wie je ontwerpt. Niet in vage persona-termen: echte gebruikers, echte doelen, echte frictie.

Dit is waar de meeste bots falen: ze zijn gebaseerd op aannames en niet op bewijs.

Begin met het beantwoorden van drie fundamentele vragen:

• Wie zijn de typische gebruikers? (bijv. nieuwe bezoekers, terugkerende klanten, werknemers)
• 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 brainstormsessie. Praat met teams zoals klantenservice, sales en product om te horen waar gebruikers de meeste moeite mee hebben. 

Bekijk vervolgens supporttickets, chattranscripties of zoekacties in het helpcentrum om patronen te ontdekken. 

Via dit onderzoek maakt u een intentiekaart: een lijst met wat uw bot moet verwerken en hoe gebruikers die verzoeken van nature formuleren.

2. Definieer een duidelijk doel voor uw chatbot

Je chatbot hoeft niet alles te kunnen. Hij hoeft maar één ding heel goed te doen.

Voordat u ook maar één bericht schrijft, moet u het meest impactvolle gebruiksscenario identificeren: iets wat gebruikers daadwerkelijk nodig hebben en wat uw team met vertrouwen kan automatiseren. 

U bent op zoek naar een proces dat precies past bij:

• Hoge frequentie
• Irriteert gebruikers
• Volgt een voorspelbaar patroon

In e-commerce gaat het bijvoorbeeld meestal om het volgen van bestellingen of het opzoeken van producten. Beide handelingen zijn frequent, gestructureerd en weinig risicovol om te automatiseren.

Zodra je je focus hebt bepaald, schrijf je een korte missie voor de bot. Bijvoorbeeld: "Begeleid gebruikers door het opzeggen van accounts zonder tussenkomst van een medewerker in minder dan twee minuten."

Definieer succes nu eens numeriek . Streeft u naar 80% automatisering? Een daling van de gemiddelde afhandelingstijd? Minder escalaties?

3. Ontwerp het end-to-end Chat Reis

Plan de volledige gebruikersreis voordat je ook maar één bericht schrijft. Dit is de basis van de UX van een chatbot.

Hoe je als een pro een chatbot-reis in kaart brengt

Dit is het proces dat ik volg bij elk project, of het nu gaat om klantenondersteuning, onboarding of het vastleggen van leads:

1. Waar komt de gebruiker de bot tegen? Op de homepage? Helpcentrum? Afrekenpagina?
2. Hoe herkent de bot wat de gebruiker wil? (trefwoorden, knoppen, gebruikersinvoer)
3. Wat gebeurt er na elke intentie? Schets alle variaties.
4. Wanneer en hoe eindigt de stroom? Wordt deze geëscaleerd, wordt een taak voltooid of worden er gegevens geretourneerd?
5. Wat gebeurt er als er iets misgaat?

Voorbeeldtraject: Order Tracking Bot

Hier is een basisstroom ter referentie:

1. [Welkomstbericht] : "Hallo 👋 Wilt u een bestelling volgen, de bezorgstatus controleren of een vraag stellen?"
   → Snelle antwoorden: “Volg mijn bestelling”, “Leveringsinfo”, “Neem contact op met de ondersteuning ”
2. [Gebruiker selecteert 'Volg mijn bestelling']
3. [Bot vraagt om ordernummer] : "Natuurlijk! Kunt u uw ordernummer invoeren? "
4. [Controleer database]
   → Indien gevonden: “Uw bestelling is onderweg en zal naar verwachting vandaag om 16.00 uur arriveren.”
   → Indien niet gevonden: "Hmm, ik kon dat nummer niet vinden. Wilt u het opnieuw proberen of contact opnemen met de ondersteuning? "
5. [Gebruikersactie]
   → Probeer het opnieuw of stuur het door naar een agent
6. [Gesprek beëindigd] : "Fijn dat ik je kon helpen. Is er nog iets anders voordat je gaat?"

4. Schrijf en test voorbeelddialogen

Nadat je de flow van je chatbot in kaart hebt gebracht, is het tijd om in te gaan op de details die er het meest toe doen : de woorden die je bot precies zegt.

Ik volg altijd de regel: als je geen realistisch voorbeeldgesprek kunt schrijven over een bepaald doel, ben je er nog niet klaar voor om het op te bouwen.

Begin met het schrijven van 3 tot 5 voorbeelddialogen voor je belangrijkste use cases: echte, specifieke scenario's gebaseerd op je gebruikersonderzoek. Deze moeten de taal weerspiegelen die mensen daadwerkelijk gebruiken, niet de opgepoetste zakelijke tekst. 

Bijvoorbeeld:

• Een gebruiker die dubbel is belast en gefrustreerd is.
• Iemand probeert zijn wachtwoord opnieuw in te stellen, maar ontvangt de e-mail niet.
• Een nieuwe gebruiker die niet zeker weet hoe hij/zij de proefperiode moet annuleren.

Schrijf de volledige interactie, inclusief randgevallen en lastige omwegen. Als iemand een half antwoord geeft of van het script afwijkt, hoe gaat de bot daar dan mee om?

Houd berichten kort en duidelijk. Verdeel uitleg in logische stappen en gebruik regeleinden om de scanbaarheid te verbeteren.

Nadat u de tekst hebt geschreven, kunt u de dialogen naspelen met uw team, of nog beter, met echte gebruikers. 

Lees ze hardop voor. 

Door logs te bekijken van gebruikers die met de bot interacteren, kun je zien waar mensen aarzelen, iets verkeerd interpreteren of vervolgvragen stellen die je script niet heeft voorzien. Dit is misschien wel de beste manier om flows te verbeteren. 

5. Bouw uw chatbot

Nu uw flow en inhoud gereed zijn, is het tijd om uw AI-chatbot te bouwen .

Wat heb je nodig:

• Welkomstbericht
• Kerndoelen (FAQ, accounthulp, bestelling opzoeken, enz.)
• Ondersteuning van handofflogica
• Opnieuw proberen en terugvalverwerking

Je team moet ook bepalen hoe de bot gegevens zoals bestelnummers of gebruikersvoorkeuren opslaat. Moet hij API's aanroepen om verzendgegevens of agendabeschikbaarheid op te halen? Moet hij eerdere interacties onthouden?

Integreer met tools zoals Calendly of Google Calendar voor planning, Zendesk voor ondersteuning en Stripe of Shopify voor transacties. Aangepaste API's kunnen helpen bij de verbinding met uw interne systemen.

6. Blijf continu testen en verfijnen

Zodra uw bot live is, leert u snel wat werkt en wat niet. 

En daarvoor kunnen we zeggen: bedankt, chatbot analytics .

Niets is beter dan echte gegevens van echte gebruikers als het gaat om het verbeteren van uw bot.

Enkele belangrijke meetgegevens om na de lancering in de gaten te houden:

• Meest voorkomende bedoelingen
• Nodes met hoge uitval
• Herhaalde zinnen die op uitwijkmogelijkheden stuiten
• Tijd per sessie / succespercentages

Pro Tip : Maak een "Bot Improvement Log". 

Ik raad aan om dit logboek tweewekelijks te bekijken. Houd updates bij en welke impact ze hadden. Train je intentieherkenning opnieuw naarmate er nieuwe patronen ontstaan. 

Beste tools voor chatbot UX-ontwerp

Plannings- en kaarthulpmiddelen

Deze helpen je de logica van een chatbot te schetsen voordat je ook maar één regel code invoert. Ze zijn ideaal voor het visualiseren van flows en het identificeren van edge cases.

Lucidchart

‍

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

Ideaal voor het maken van gedetailleerde conversatiebomen, terugvalpaden en beslissingslogica. 

Ik vind het vooral fijn om het te gebruiken als ik met technici of ondersteunende teams werk, omdat alles heel visueel is en makkelijk uit te lijnen. 

Bonus: de realtime-samenwerking is een droom voor asynchrone teamsamenwerking.

Miro

Meestal start ik workshops voor chatbotontwerp in Miro. Het is geweldig om ruwe ideeën, zoals intenties en voorbeeldzinnen, in een visuele speeltuin te dumpen.

Als Lucidchart de plek is waar ik dingen formaliseer, is Miro de plek waar het chaotische creatieve denken plaatsvindt. Het is ook een geweldige plek om in de beginfase van teambrainstorms te houden of na onderzoek gebruikersinzichten vast te leggen.

Grillig 

Dit is wat ik gebruik als ik snel een concept voor een gesprek wil maken of gewoon een kleine feature flow wil schetsen.

Het is perfect wanneer ik alleen werk of een concept aan iemand moet laten zien die geen uitgebreide toolkit tot zijn beschikking heeft. 

Het is ook geweldig om zaken overzichtelijk en overzichtelijk te houden, zonder te snel in details te vervallen.

Test- en onderzoekshulpmiddelen

Geen enkele chatbotstrategie is compleet zonder het testen van echte gebruikersinteracties. Deze tools helpen je bij het valideren van conversatieontwerpen en het verzamelen van feedback vóór de lancering.

PlaybookUX 

‍

Ik heb PlaybookUX gebruikt om ongemodereerde tests uit te voeren op chatbotprototypes en het levert me altijd een schat aan feedback op.

U krijgt inzicht in gebruikersreacties en navigatiegedrag, zonder dat u interviews hoeft in te plannen. 

Dit is vooral handig om punten te ontdekken waar gebruikers de bot verkeerd hebben geïnterpreteerd of onverwachte wendingen in de flow hebben genomen.

Doolhof 

Ik gebruik Maze graag voor het snel testen van signalen. 

Als je alleen maar wilt weten: klopte deze flow?

Terugblik 

Lookback ondersteunt live-interviews en schermopnames, zodat u realtime reacties en problemen met de bruikbaarheid kunt observeren.

Persoonlijk heb ik kleine timingproblemen of onduidelijke formuleringen opgemerkt door een gebruiker drie seconden te zien aarzelen tijdens een gesprek.

AI-chatbotplatforms

Dit zijn end-to-end platforms die tijdens de implementatie van chatbots worden gebruikt om daadwerkelijk conversatie-ervaringen te bouwen en te implementeren. Ze bevatten vaak tools voor logica, integraties en natuurlijke taalverwerking.

Botpress

‍

Ik bouw alles in Botpress : het is de perfecte balans tussen no-code en volledige flexibiliteit voor ontwikkelaars.

Botpress biedt een volledig uitgerust platform voor het bouwen van conversationele AI met ondersteuning voor NLU, RAG en aangepaste stromen. 

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

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

En het allermooiste? Het is gratis!

Rasa 

Als iemand met een niet-technische achtergrond, zou ik zeggen dat Rasa meer engineering-intensief is. Ik heb Rasa gebruikt voor meer ML-intensieve, aangepaste bots, zoals toen ik volledige controle over intentmodellen nodig had.

Maar als uw team ervaring heeft met Python en iets moet bouwen dat verder gaat dan drag-and-drop logica, dan is Rasa ongelooflijk krachtig. 

Dialogflow 

Dialogflow is geweldig voor eenvoudige bots of wanneer je stack zit al diep in Google Cloud.

Ik heb het een keer gebruikt om een spraakgestuurde IT-hulprobot te bouwen die aansloot op Google Calendar en lakens. 

Het is niet zo flexibel voor geavanceerde stromen of aangepaste logica, maar wel heel soepel als uw behoeften eenvoudig zijn.

Analyse- en optimalisatietools

Zodra je chatbot live is, heb je inzicht nodig in hoe deze presteert. Analysetools volgen gebruikersgedrag, het succes van gesprekken, afhaakpunten en meer.

Botpress (ingebouwd) 

‍

Een ander aspect van Botpress Wat ik geweldig vind, is het ingebouwde tabblad 'Analytics'.

Het is heel eenvoudig om stromen in context te debuggen en te zien wat gebruikers hebben getypt voordat de bot in de war raakte.

Dashbot 

Als u meerdere bots gebruikt of een speciaal dashboard wilt voor betrokkenheid en prestaties, is Dashbot een prima oplossing.

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

Google Analytics (aangepaste gebeurtenissen) 

Ik raad het ten zeerste aan Google Analytics voor marketingteams die willen zien hoe de bot conversies, bouncepercentages of de algemene betrokkenheid bij pagina's beïnvloedt. 

Het is niet chatbot-native, maar het is geweldig voor bredere funnelanalyses.

Ontwerp slimmere chatbots 

Het ontwerp van chatbots vormt de basis voor een geweldige chatbot-ervaring.

Botpress is een AI-agentplatform waarmee iedereen intelligente agents met natuurlijke dialogen kan bouwen en implementeren. 

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

Begin vandaag met bouwen. Het is gratis.

FAQs

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

Het ontwerpen en lanceren van een goed functionerende chatbot kan een paar uur tot een paar weken duren, afhankelijk van de complexiteit. Eenvoudige FAQ-bots kunnen in 2 tot 3 uur live gaan, terwijl meer geavanceerde bots die complexe taken afhandelen een paar dagen of meer nodig kunnen hebben om kwaliteit en betrouwbaarheid te garanderen.

Heb ik codeervaardigheden nodig om een chatbot te ontwerpen?

Codingvaardigheden zijn niet strikt vereist voor het ontwerpen van een chatbot, dankzij de visual builders en no-code tools die worden aangeboden door platforms als Botpress (of Dialogflow). Complexe integraties of gespecialiseerde functies hebben echter vaak baat bij ondersteuning door ontwikkelaars om de mogelijkheden van een bot uit te breiden.

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

Een chatbot kan omgaan met meerdere talen of dialecten in dezelfde bot als deze is ontworpen met behulp van meertalige natural language understanding (NLU) modellen en taalspecifieke trainingsgegevens ondersteunt. Veel moderne chatbotplatforms bieden ingebouwde meertalige mogelijkheden, maar je moet vertalingen nog steeds zorgvuldig plannen en testen op nuances in zinsopbouw, culturele context en gebruikersverwachtingen in verschillende regio's.

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

Het succes van een chatbotontwerp wordt na de lancering gemeten aan de hand van statistieken zoals het aantal voltooide taken, tevredenheidsscores van gebruikers, terugvalpercentages en de gemiddelde oplostijd. Gesprekslogs en feedback van gebruikers helpen bij het identificeren van wrijvingspunten en algemene effectiviteit.

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

Veelgemaakte fouten bij het ontwerpen van chatbots zijn onder andere het gebruik van robotachtige of te formele taal, het niet verduidelijken 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 zorgt voor natuurlijke conversaties en soepele, behulpzame interacties.