- Succesvolle chatbotprojecten beginnen met het direct afstemmen van het doel van de bot op duidelijke bedrijfsdoelen en strategische resultaten in plaats van het lanceren van AI omwille van de bot.
- Een AI-klaarheidsbeoordeling evalueert hiaten in de strategie, infrastructuur, data, governance, talent en cultuur om ervoor te zorgen dat de organisatie voorbereid is op de implementatie en voortdurende invoering van AI.
- Het bouwen van een chatbot-team betekent het toewijzen van sleutelfuncties - waaronder uitvoerende sponsors, projectmanagers, ontwikkelaars en specialisten - voor alles van technische opbouw tot compliance en gebruikersadoptie.
- Het meten van chatbot-succes is afhankelijk van het definiëren van specifieke KPI's die gekoppeld zijn aan bedrijfswaarde, het aannemen van een kruip-door-sluip-door uitrolstrategie en het committeren aan regelmatige updates op basis van echte gebruikersgegevens en feedback.
Wil je een chatbot implementeren?
Je hebt geluk.
We hebben bedrijven geholpen om meer dan 750.000 AI-agenten in te zetten (ja, echt waar).
We weten dus vrij goed wat een succesvol chatbot implementatieproject is.
Het gebruik van een zakelijke chatbot is een hot topic – en terecht. Chatbots zijn het snelst groeiende communicatiekanaal voor merken.
Zoals Paul Daugherty, Chief Technology and Innovation Officer bij Accenture, zegt : "Het speelveld wordt steeds competitiever en bedrijven die geen AI en data inzetten om bij alles wat ze doen te innoveren, zullen in het nadeel zijn."
Met andere woorden: als je AI niet actief inzet, raak je achterop.
Maar het is moeilijk. Bedrijven maken veel fouten bij het inzetten van chatbotten. In werkelijkheid is dit een complex softwareproject waar je team goed in moet investeren.
Laat me je leiden door de stappen die ons Klanten succesteam gebruikt voor onze enterprise chatbot klanten.
1. Strategische afstemming met het AI-project beoordelen
Je eerste stap moet altijd zijn om in kaart te brengen hoe een chatbot zal aansluiten bij de bestaande strategiedoelen van je bedrijf.
We zien deze fout vaak: "We hebben een chatbot nodig omdat we AI op onze roadmap hebben staan."
AI willen omwille van het succes is niet goed voor je. Het is prima om daar te beginnen - maar zoek uit wat het nut ervan is.
Gelukkig is dit niet moeilijk, zolang je strategische doelen hebt.
Strategische doelen identificeren
Je kunt beginnen met het op een rijtje zetten van de strategische doelen van je bedrijf (als je nog geen bestaand document hebt).
Doelen kunnen er als volgt uitzien:
- Verhoogde efficiëntie en productiviteit
- Betere klantervaring
- Kostenreductie
- Verbeterde naleving van regelgeving
- Verbeterde besluitvorming
De bijdrage van AI aan strategische doelen beoordelen
Zodra de bedrijfsdoelen zijn overeengekomen door degenen die ermee moeten instemmen, kun je een korte audit uitvoeren om uit te zoeken hoe je AI-investering deze doelen concreet zal beïnvloeden.
Ons Klanten succesteam doet dit heel vaak. De hele dag, elke dag.
Ze hebben deze afstemmingsaudit opgedeeld in 6 vragen waarop je team kan afstemmen.
1) Probleemidentificatie
Vraag: Wat zijn de specifieke problemen of kansen die AI zal aanpakken?
We hebben bijvoorbeeld een audit uitgevoerd bij een Global 2000 techbedrijf dat jaar na jaar aanzienlijke productiviteitsdips ondervond.
Ze identificeerden vijf belangrijke gebieden die de productiviteit ondermijnden: werknemerservaring en betrokkenheid, interne technische ondersteuning, wereldwijd kennisbeheer en het inwerken van klanten.
Door een correcte probleemidentificatie konden ze de dalende productiviteit tegengaan door de informatieverspreiding en dienstverlening in deze processen te automatiseren.
2) Financiële gevolgen
Vragen: Wat zijn de financiële implicaties van de invoering van AI? Hoe zal de ROI worden gemeten?
Het afwegen van kosten tegen besparingen en efficiëntiewinsten levert een duidelijke financiële impactanalyse op.
We zagen bijvoorbeeld een logistiek bedrijf dat de ROI van de implementatie van AI-gestuurde routeoptimalisatie projecteerde ter voorbereiding op hun eerste presentatie aan het management.
(Ze ontdekten dat de initiële investering werd gecompenseerd door een verlaging van de brandstofkosten met 20% binnen het eerste jaar).
3) Risicobeheer
Vraag: Wat zijn de potentiële risico's en hoe worden ze beperkt?
Voorbeeld? Een zorgverlener identificeerde gegevensprivacy als een belangrijk risico in hun AI-implementatieplan. Ze ontwikkelden robuuste encryptieprotocollen en trainingsprogramma's voor het personeel om deze risico's te beperken, zodat de patiëntgegevens veilig bleven.
4) Uitvoerbaarheid
Vragen: Wat is de tijdslijn voor de inzet van AI? Welke middelen zijn er nodig?
Een van onze klanten ontdekte bijvoorbeeld dat een gefaseerde implementatie gedurende 18 maanden, met iteratieve tests en aanpassingen, essentieel was voor het succes van hun AI-gestuurde chatbot voor klantenservice.
5) Culturele en organisatorische geschiktheid
Vraag: Hoe zal AI de organisatiecultuur en de rollen van werknemers beïnvloeden?
Neem een autobedrijf dat AI heeft geïmplementeerd voor voorspellend onderhoud.
Ze voerden uitgebreide trainingen en workshops uit om ervoor te zorgen dat de werknemers zich op hun gemak voelden met de nieuwe technologie, wat leidde tot een soepelere overgang en een grotere betrokkenheid van de werknemers.
6) Technologie en gereedheid van gegevens
Vragen: Zijn de huidige technologie-infrastructuur en gegevens klaar voor AI-implementatie?
Een telecommunicatiebedrijf ontdekte dat zijn bestaande gegevens versnipperd en inconsistent waren.
Ze ondernamen een uitgebreid proces voor het opschonen en integreren van gegevens voordat de AI werd ingezet, om ervoor te zorgen dat de AI-modellen toegang hadden tot betrouwbare en uitgebreide gegevenssets.
2. Een AI-klaarheidsbeoordeling uitvoeren
Uw bedrijf wil AI - maar bent u erop voorbereid?
Een AI-klaarheidsassessment helpt je team te bepalen waar je moet verbeteren voordat je in AI investeert.
We zien veel bedrijven die geld beginnen uit te geven voordat ze er echt klaar voor zijn om iets te bereiken.
Bereid je dus voor op succes met een formele beoordeling.
1) Strategie
Voordat je aan je AI-reis begint, is het cruciaal om een duidelijke en samenhangende strategie te hebben die is afgestemd op je algemene bedrijfsdoelen.
Dit omvat het definiëren van de specifieke problemen die u met AI wilt oplossen, het identificeren van potentiële use cases en het begrijpen van de verwachte impact op uw bedrijf.
Een goed gedefinieerde strategie moet de langetermijnvisie voor AI-integratie schetsen, inclusief de routekaart voor het opschalen van AI-initiatieven binnen de organisatie (ik kan je daar hieronder bij helpen).
Zorg voor sterk leiderschap en een strategische afstemming van AI-projecten op bedrijfsdoelstellingen.
Vragen over de analyse van hiaten in de strategie:
- Wie is de eigenaar van de AI-strategie van het bedrijf?
- Is het AI-initiatief afgestemd op de strategische doelen?
- Is er een stappenplan voor het opschalen van AI in de hele organisatie?
2) Infrastructuur
Een robuuste en schaalbare infrastructuur omvat de technologische basis die nodig is voor AI-ontwikkeling, -implementatie en -onderhoud.
De infrastructuur moet de nodige tools en platforms ondersteunen voor het ontwikkelen, testen en inzetten van AI-modellen. Belangrijke onderdelen zijn bijvoorbeeld rekenkracht, opslag en netwerkmogelijkheden.
Investeren in de juiste infrastructuur zorgt ervoor dat je organisatie de rekenkundige eisen van AI aankan en de activiteiten naar behoefte kan schalen.
Vragen over analyse van infrastructuurhiaten:
- Heeft de organisatie voldoende specifieke GPU-resources beschikbaar?
- Zijn ze beschikbaar en geïntegreerd voor het verwerken van AI-workloads?
3) Gegevens
Het beoordelen van de gereedheid van je gegevens houdt in dat je de beschikbaarheid, kwaliteit en toegankelijkheid onderzoekt van gegevens die nodig zijn voor het trainen en inzetten van de AI-modellen.
Dit omvat praktijken voor gegevensbeheer en beleid voor gegevensgovernance, niet alleen voor de eerste implementatie, maar ook voor het onderhoud na verloop van tijd.
Het omvat ook alle kennisbanken die worden gesynchroniseerd met je AI-oplossing. Het principe van 'garbage in, garbage out'kan worden voorkomen door gegevens van hoge kwaliteit in te voeren in je AI-agenten.
Vragen over analyse van hiaten in gegevens:
- Zijn er voldoende gegevens om AI-agenten te trainen en in te zetten?
- Zijn de gegevens beschikbaar en toegankelijk?
- Zijn de praktijken voor gegevensbeheer up-to-date?
- Is het beleid voor gegevensbeheer up-to-date?
- Is er een plan om kennisbanken die door AI-agenten worden gebruikt up-to-date te houden?
4) Bestuur
Effectief bestuur is essentieel om de ethische, juridische en operationele aspecten van de inzet van AI te beheren. Robuust bestuur helpt risico's te beperken, bevordert het vertrouwen in AI-systemen en stimuleert een duurzame toepassing van AI.
Deze stap omvat het opstellen van beleid en kaders om verantwoord AI-gebruik, gegevensprivacy en naleving van relevante regelgeving te waarborgen.
Governancestructuren moeten duidelijke richtlijnen bevatten voor het gebruik van gegevens, modeltransparantie en verantwoordingsplicht.
Daarnaast moet je team mechanismen opzetten voor het monitoren en evalueren van AI-prestaties om ervoor te zorgen dat deze in lijn zijn met de organisatiedoelen en ethische normen.
Vragen over de analyse van bestuurlijke tekortkomingen:
- Wie is eigenaar van welke aspecten van het project?
- Zijn er beleidsregels en kaders voor AI-gebruik en gegevensprivacy?
- Is er een sterke betrokkenheid van de leiding bij het stimuleren van AI-initiatieven?
5) Talent
Beschikt uw organisatie over de nodige vaardigheden en expertise om een AI-initiatief te voltooien en te onderhouden?
Dit kan inhouden dat hiaten in vaardigheden moeten worden opgespoord en dat er indien nodig training moet worden gegeven of personeel moet worden aangenomen.
Overweeg anders om een partner in te huren om voor je te bouwen. Hieronder zal ik wat meer vertellen over deze optie.
Vragen over analyse van talentkloof:
- Welke vaardigheden - zowel op het gebied van ontwikkeling als bedrijfsinzet - zijn nodig voor dit AI-initiatief?
- Zijn deze vaardigheden aanwezig bij de huidige werknemers? Kunnen huidige werknemers via externe bronnen worden getraind op het gebied van AI-ontwikkeling en -implementatie?
- Als dat niet het geval is, past het inhuren van een interne medewerker of het samenwerken met een partnerorganisatie dan het beste bij de visie en behoeften van het bedrijf?
6) Cultuur
Hoewel een AI-oplossing vaak gericht is op technologie, is de menselijke component net zo belangrijk.
Niet alle organisaties of werknemers staan open voor AI, wat de ROI van je oplossing zal schaden .
Evalueer de cultuur van uw organisatie om er zeker van te zijn dat er bereidheid is om AI-technologieën toe te passen en zich eraan aan te passen. Dit omvat het beoordelen van de steun van het leiderschap, de bereidheid van werknemers om te veranderen en de afstemming op AI-gedreven innovatie.
Veel medewerkers of afdelingen voelen zich vaak bedreigd door AI. Gezien de kosten van het aannemen van personeel en de huidige personeelstekorten, kunnen organisaties eenvoudig duidelijk maken dat AI zal worden gebruikt om de output te verbeteren, in plaats van werknemers te vervangen.
Analysevragen cultuurkloof
- Is de organisatiecultuur bereid om de overstap naar AI te maken?
- Zijn alle belangrijke leidinggevende functies bereid om de toepassing van AI te omarmen?
- Als er aarzeling is, waarom dan? Zijn deze zorgen gegrond?
- Hoe kan de organisatie AI positief maken voor hun werknemers en dit op de juiste manier aan hen overbrengen?
3. Bouw een chatbot-team
Wie gaat er aan je chatbotproject werken????
Het ligt misschien voor de hand, maar dit is een doorlopend probleem voor veel van onze klanten.
De beste methode is om verantwoordelijkheid toe te wijzen (zoals bij elk ander project). En omdat een chatbotproject complex en langdurig is, zul je het waarschijnlijk moeten opsplitsen in meerdere rollen.
Als je een AI-agent bouwt voor je kleine bedrijf met 1 werknemer - het is chill, doe alles wat je kunt.
Als je middelen hebt, zijn hier wat tips om het op te splitsen.
Sleutelrollen
Er zijn 3 belangrijke rollen in een chatbotproject: een uitvoerende stakeholder, een projectmanager en een ontwikkelaar.
Afhankelijk van de omvang van je project heb je misschien 1 persoon die alle 3 de rollen vervult (veel succes), of je hebt misschien een heel team van ontwikkelaars die aan je oplossing werken.
De Executive Stakeholder legt de strategische basis en zorgt ervoor dat het project de nodige steun krijgt om te slagen. Hij kan de financiering veiligstellen, prestatiemaatstaven vaststellen en organisatorische buy-in bevorderen.
De Project Manager stuurt het project dagelijks vooruit. Hij beheert de levenscyclus van het project, stelt tijdschema's op, identificeert risico's, beheert de reikwijdte en coördineert cross-functionele communicatie.
En de ontwikkelaar, last but not least, is verantwoordelijk voor het bouwen van de oplossing. Zij zorgen voor alles wat technisch is: het implementeren van de bedrijfslogica, het integreren met bestaande systemen en het optimaliseren van de prestaties.
Zelfs als je een team van 2 personen hebt, leg dan duidelijk vast welke verantwoordelijkheden bij wie liggen.
En als je project complexer is, zijn er nog een paar andere rollen die je kunt overwegen.
Extra rollen
Hoe zit het met regelgevende kaders? Hoe zit het met het bedienen van uw patiënten met een goede bedside manner? Hoe zit het met uw gebruikers de bot daadwerkelijk te laten gebruiken?
Ja, er komt veel meer kijken bij het inzetten van AI dan je op het eerste gezicht zou denken.
Nogmaals, dit is relevanter naarmate je project groter is (of als je iets serieus maakt zoals een financiële chatbot of een bot voor de gezondheidszorg).
Ze kunnen worden uitgevoerd door één persoon, worden toegewezen aan één van de sleutelrollen of worden uitgevoerd door meerdere personen.
- Kwaliteitsborging: Zorg voor organisatorische ervaring om ervoor te zorgen dat de chatbot voldoet aan de industrienormen
- Gespreksvormgever: Creëer een duidelijke, boeiende dialoog
- Gegevensanalist: Vertaal de eisen en resultaten van de chatbot naar ROI-meting
- Specialist in cyberbeveiliging: Zorgen voor een goede gegevensbescherming
- Compliance Officer: De toepasselijke wet- en regelgeving naleven
- Marketingspecialist: Aanwezigheid en doel van chatbot communiceren met gebruikers
- Website- en systeembeheerders: Servers en containers onderhouden
4. Kies een chatbotoplossing
Misschien heb je je technische oplossing al uitgezocht.
Maar als je team zich nog in een verkennende fase bevindt, zijn er 3 soorten chatbot-tools die je kunt overwegen.
De reikwijdte en mogelijkheden van je AI-project zullen sterk variëren, afhankelijk van welke van de drie je kiest.
DIY of open source
Een doe-het-zelf-optie omvat het onderzoeken, ontwerpen, prototypen, bouwen, testen, configureren, implementeren, hosten, onderhouden, ondersteunen en evolueren van een oplossing.
Dit kan vanaf nul worden gedaan, maar de meeste ontwikkelaars zullen een verscheidenheid aan open-source materialen gebruiken om een agent vanaf de grond op te bouwen.
Deze optie biedt maximale controle en maatwerk, waardoor oplossingen op maat mogelijk zijn die precies passen bij de specifieke behoeften van het bedrijf.
Deze aanpak vereist echter aanzienlijke ontwikkelingsmiddelen, technische expertise en onderhoudsinspanningen.
Uitbreidbaar platform
Platformen bevinden zich op het kruispunt tussen een gesloten oplossing en een doe-het-zelf oplossing.
Deze chatbotplatforms bieden doorgaans begeleiding en expertise van het CSM, hosting, infosec, ontwikkelingsondersteuning en vooraf gebouwde integraties om het ontwerp en de configuratie van oplossingen te stroomlijnen.
Uitbreidbare platformen bieden een middenweg met routerachtige functionaliteit, zeer configureerbare lagen en integratiemogelijkheden. Ze maken een snellere implementatie en flexibiliteit mogelijk, hoewel ze nog steeds enige technische vaardigheid vereisen voor configuratie en aanpassing.
Deze platformen kunnen een balans bieden tussen maatwerk en gebruiksgemak. Ze kunnen naadlozer worden uitgebreid naar andere afdelingen of bedrijfsprocessen dan de andere opties.
Gesloten eigen oplossing
Veel gesloten oplossingen zijn verticaal-specifiek (d.w.z. een klantenservice chatbot bedrijf, of een social media chatbot platform), of bieden een knip-en-plak oplossing (d.w.z. generieke chatbot).
Op voorwaarde dat ze voldoen aan de belangrijkste vereisten, naadloos aansluiten op bestaande systemen en de roadmap van de leverancier in lijn is met de ambities van de organisatie, kunnen ze zeer kosteneffectief zijn om in te zetten en te onderhouden.
Hoewel gesloten propriëtaire oplossingen sneller te implementeren zijn, gaan ze echter gepaard met de nadelen van beperkte uitbreidbaarheid, beperkte gebruiksmogelijkheden, potentiële vendor lock-in, minder flexibiliteit om zich aan te passen aan unieke bedrijfsvereisten en een beperkte mogelijkheid om te integreren met andere systemen.
5. Kies chatbotpartners (optioneel)
Niet elk bedrijf is klaar om zelf chatbots te bouwen. Misschien ben je een team van 5 met geen bandbreedte, of misschien wil je een complexe AI-agent die de mogelijkheden van je team te boven gaat.
Wat de reden ook is, het gebruik van een externe partner heeft een aantal voordelen:
- Je hoeft de software niet zelf te kopen
- Tijdlijnen worden versneld
- Ze hebben al ervaring en expertise
- Ze kunnen kostenefficiënt zijn als je de expertise niet in huis hebt
We hebben een behoorlijk uitgebreid netwerk van AI-partners en freelancers - maar welke oplossing je ook gebruikt, zorg ervoor dat je een partnerorganisatie vindt die goed bekend is met die specifieke oplossing (en idealiter ook met jouw specifieke use case of branche).
De sleutel tot sterke partnerschappen
Het zijn sterke SLA's. Dat is het.
SLA's (Service Level Agreements) moeten duidelijke deliverables definiëren, inclusief mijlpalen, tijdlijnen en succescijfers.
Je moet ook eisen specificeren voor uptime, responstijden en probleemoplossing.
En tot slot moet je een exit-strategie hebben. Hoe wordt de overdracht van kennis, intellectueel eigendom en toegang tot het systeem beheerd nadat de samenwerking is beëindigd? Wie wordt verantwoordelijk voor het onderhoud? Dit alles moet van tevoren worden vastgelegd.
6. Implementatieplan in kaart brengen
Als we AI-chatbots inzetten, zijn we grote fans van de Crawl-Walk-Run-methode.
We gebruiken het bij onze klanten, we gebruiken het intern - het is onze Noordster voor implementatiestrategie.
Laten we elke stap afzonderlijk bekijken.
Fase 1: Kruipen
Doel: Een projectfundament leggen en onmiddellijke bedrijfsbehoeften aanpakken.
Begin met eenvoudige AI-oplossingen voor basistaken met een grote impact. Een chatbot kan bijvoorbeeld worden ingezet om veelgestelde vragen (FAQ's) te behandelen en basisklantondersteuning te bieden.
Het doel van deze fase is om gegevens te verzamelen. Wat vragen gebruikers? Welke acties zouden nuttig zijn om uit te voeren?
De naam van het spel hier is snelle winst. Toon waarde.
(En zorg ervoor dat je je oplossing eerst uitprobeert bij een deel van de gebruikers en gegevens verzamelt voordat je het uitrolt naar alle gebruikers).
Fase 2: Lopen
Doel: Stapsgewijs AI-mogelijkheden verbeteren op basis van verzamelde gegevens.
Gebruik nu je gegevens uit fase 1. Verfijn en breid de mogelijkheden van je chatbot uit.
Bouw geavanceerdere workflows, verwijder alle conversatievetten waardoor je gebruikers afhaken. Blijf itereren om de nauwkeurigheid en prestaties te verbeteren.
Fase 3: Hardlopen
Doelstelling: AI volledig integreren in de activiteiten van uw bedrijf - en opschalen.
Je weet wanneer je in de laatste mijl bent als AI diep in de bedrijfsstructuur is verankerd.
Natuurlijk is een chatbotproject nooit klaar. Net als elke software is het een langetermijninvestering die steeds beter wordt naarmate je meer itereert.
Wanneer je het grootste deel van de plaatsen waar je winst kunt behalen hebt uitgebreid, zorg er dan voor dat het team een feedback-loop heeft voor continu leren. Je zult je modellen moeten updaten en bijscholen naarmate je nieuwe gegevens krijgt en de bedrijfsbehoeften veranderen.
7. Succes meten
Het meten van succes wordt veel te vaak over het hoofd gezien - het is het belangrijkste onderdeel. Investeringen hebben rendement nodig.
We gaan het hebben over KPI's (het instellen van een chatbot voor succes) en ROI (het meten van dat succes).
Belangrijkste prestatie-indicatoren
Je KPI's moeten worden opgesteld aan het begin van je AI-agentproject. Elke KPI moet kunnen worden gekoppeld aan een strategisch doel dat je AI-agent moet oplossen.
De KPI's van uw AI-agent moeten :
- Wees recht door zee
- Neem zowel korte- als langetermijnresultaten op
- Gebruik kwantificeerbare resultaten, zoals exacte percentages
- Vergelijkingen op basisniveau opnemen om de 'voor' en 'na' metingen duidelijk weer te geven
Elke KPI moet worden gekoppeld aan een specifieke monetaire waarde. Het is niet genoeg om te zeggen dat een project '10 uur per week bespaart'. Bereken hoeveel geld je AI-investering elke maand of elk jaar zal besparen, rekening houdend met hoeveel je werknemers voor die 10 uur betalen.
Begin laag, verhoog dan
Hoewel het verleidelijk is om de impact van je bot vanaf het begin te maximaliseren, raadt ons Customer Success team aan om in het begin te streven naar een minimale ROI-waarde.
Focus op incrementele winst. Zodra de bot zijn effectiviteit heeft bewezen met deze eerste belasting, vergroot u geleidelijk de reikwijdte - zodat u risico's minimaliseert en succes op de lange termijn maximaliseert.
Voorbeeld KPI's
Hoe zien chatbot KPI's eruit?
Als je adoptie en betrokkenheid wilt meten, zijn de KPI's bijvoorbeeld het aantal behandelde vragen, de kwaliteit van de feedback of de duur van sessies.
Als je inkomsten en verkoop wilt meten, kunnen je KPI's conversiepercentages, gemiddelde upsell- of cross-sellresultaten of leadkwalificatiepercentages zijn.
Ik zal hier niet in detail treden - net genoeg om een idee te geven van hoe je KPI's eruit zouden moeten zien. Maar hopelijk weet je team al wat een KPI is.
Rendement op investering
Als je het nog nooit hebt gedaan, kan het meten van chatbot ROI vol verborgen beloningen en kosten zitten.
Wij hebben een complete lijst samengesteld met zaken waar u rekening mee moet houden wanneer u een nauwkeurige ROI op uw AI-project wilt krijgen.
Investeringen meten
Door je AI-investering goed te meten, kunnen bedrijven een volledig beeld krijgen van de impact ervan.
Dit betekent dat er rekening moet worden gehouden met meer dan alleen de initiële kosten, zoals doorlopend onderhoud, training van personeel en de middelen die nodig zijn voor een succesvolle integratie.
Ik zal hier niet in de volledige lijst duiken, maar ik heb een volledige PDF briefing geschreven over het implementeren van een chatbotstrategie - je kunt de volledige lijst bekijken van wat je moet overwegen bij het meten van investeringen.
Het meten van rendement
Het meten van zakelijk succes met AI-agents begint met het afstemmen van het rendement op de specifieke use case. De impact van een AI-agent die is ontworpen voor het genereren van leads zal aanzienlijk verschillen van een agent die is gebouwd voor interne HR-processen.
Om de waarde te maximaliseren, begeleid je je team bij het systematisch evalueren van elk gebied dat de AI-agent zou kunnen beïnvloeden en prioriteer je de gebieden met het grootste potentieel voor meetbare resultaten.
Nogmaals, ik ga hier dieper op in in de gids waarnaar hierboven wordt verwezen, maar ik zal het je hier besparen omwille van de woordentelling.
Zet de juiste Chatbot in voor uw bedrijf
We hebben honderdduizenden chatbots ingezet en we hebben het meest flexibele AI-agentplatform op de markt.
Botpress biedt een reeks kant-en-klare integraties, een groot aantal leermiddelen en een partnernetwerk van deskundige bouwers.
Beginvandaag met bouwen. Het is gratis.
Veelgestelde vragen
Wat is de "Crawl-Walk-Run" methode van chatbotimplementatie?
Het is een gefaseerde uitrolbenadering: klein beginnen (Crawl), verfijnen en uitbreiden (Walk) en opschalen in het hele bedrijf (Run). Dit verlaagt de risico's en levert stapsgewijs waarde op.
Kan ik gewoon een chatbot implementeren en deze later verbeteren?
Ja, dat is eigenlijk de beste aanpak. Begin met een use case met grote impact, leer van echt gebruikersgedrag en verfijn voortdurend op basis van analyses.
Waarom heb ik een chatbotstrategie nodig in plaats van gewoon een bot te lanceren?
Omdat lancering zonder afstemming op bedrijfsdoelen vaak leidt tot tijdverspilling en slechte adoptie. Een duidelijke strategie zorgt ervoor dat je chatbot ROI oplevert en de juiste problemen oplost.
Wat zijn tekenen dat een chatbot niet de juiste oplossing is voor ons bedrijf?
Als je klanten zeer gepersonaliseerde of complexe menselijke interacties nodig hebben (denk aan juridisch advies of traumaverwerking), dan is een chatbot niet de beste keuze. En als je interne gegevens een rommeltje zijn of je hebt geen duidelijke use cases, dan is het te vroeg om te beginnen.
Hoe vaak moet ik de prestaties van mijn chatbot evalueren en bijwerken?
Minstens één keer per maand, vooral in het begin. Chatbots leren van echt gebruikersgedrag, dus regelmatige aanpassingen op basis van gegevens helpen om slimmer en behulpzamer te worden na verloop van tijd.
