Hoe Chatbots implementeren voor bedrijven in 2025

Chatbots voor bedrijven

Bedrijfschatbots zijn ontworpen voor grote organisaties die behoefte hebben aan diepgaande integraties, schaalbaarheid en governance in complexe bedrijfssystemen.

Wat onderscheidt een enterprise chatbot?

• Ondernemingen hebben de neiging om in veel rechtsgebieden te opereren en meer persoonlijke gegevens te verwerken, dus hun bots hebben meestal strengere chatbot-beveiligingsvereisten 
• Ondernemingen gebruiken vaak op maat gemaakte interne platforms (voor communicatie, analyse, enz.), waarvoor aangepaste integraties nodig zijn om verbinding te maken met een bot.
• Een bedrijf met meer afdelingen heeft meer use cases voor een chatbot

Deze belangrijke verschillen betekenen dat een enterprise chatbot serieuze beveiliging en hoge flexibiliteit nodig heeft (d.w.z. om aangepaste integraties te bouwen en te schalen). Ze moeten zich houden aan GDPR, SOC 2 en andere relevante kaders voor gegevensbescherming.

Chatbots voor het middensegment

Midmarket chatbots zijn flexibele chatbots die klantinteracties en workflows automatiseren en tegelijkertijd integreren met essentiële bedrijfstools zonder complexiteit op bedrijfsniveau.

Chatbots voor het middensegment, een stap verwijderd van chatbots voor bedrijven, hebben niet altijd aangepaste integraties nodig (aangezien veel chatbotplatforms worden geleverd met vooraf gebouwde integraties met grote platforms).

Beveiliging is nog steeds een integraal onderdeel van chatbots voor het middensegment, en de mogelijkheid om een chatbot op te schalen als het bedrijf groeit is vooral belangrijk.

Chatbots voor kleine bedrijven

Chatbots voor kleine bedrijven zijn vaak chatbots die zich aanpassen aan groeiende bedrijfsbehoeften zonder dat er uitgebreide technische hulpmiddelen nodig zijn. 

Kleine bedrijven gebruiken chatbots vaak om hun activiteiten verder op te schalen dan hun kleine team alleen kan bereiken. Veelvoorkomende toepassingen zijn AI-leadgeneratie en klantenservice, omdat deze taken traditioneel veel menselijke arbeid vergen om op te schalen. 

Vanwege hun kleinere schaal zullen chatbots die door kleine bedrijven worden gebruikt altijd goedkoper zijn dan chatbots voor het middensegment of voor grote bedrijven. 

Klantenservice

Je bent waarschijnlijk (en helaas) niet bekend met de vreselijke klantenservicebots van de afgelopen jaren. Je kunt opgelucht ademhalen, want die broze bots zijn een oplossing uit het verleden.

Nu gebruiken de beste teams AI voor CX, in plaats van verouderde bots.

Tegenwoordig worden chatbots voor klantenservice aangestuurd door LLMs. Dus in plaats van dezelfde circulaire stroom te herhalen als hij vastloopt op een verzoek, begrijpt een LLM bijna elk verzoek (met typefouten en al).

Dit soort chatbots geven problemen niet alleen door - ze lossen ze op. Ze kunnen antwoorden uit een kennisbank halen, gebruikers begeleiden bij het oplossen van problemen en alleen escaleren als dat nodig is.

Bots voor klantondersteuning worden vaak gebruikt als een AI-ticketingtool, die binnenkomende verzoeken triageert en autonoom beslist hoe ze prioriteit krijgen. Op schaal kunnen ze de bron zijn van hele AI-contactcentra voor de behoeften van enterprise klantenondersteuning.

Leads genereren

De meeste leadgeneratietaken zullen de komende jaren AI leadgeneratie zijn - 40% van de bedrijven in 2023 was van plan om hun AI-investeringen in leadgeneratie te verhogen.

De meeste chatbots waarmee je in contact komt, zijn bots die leads genereren, ook al weet je dat misschien niet.

Een lead gen bot kan prijsramingen geven na het verzamelen van informatie over je projectvereisten. Of het kan fungeren als een adviesdienst, die oplossingen op maat voorstelt en tegelijkertijd de lead kwalificeert.

Lead gen is de meest populaire use case in een AI-ondersteunde sales funnel, gezien het grote aantal leads dat moet worden aangemaakt voor een gezonde pijplijn. Gelukkig kunnen deze bots leads ook kwalificeren, zodat er geen trechter volloopt met ongekwalificeerde kandidaten.

Verkoop

Er zijn eindeloos veel manieren om AI te gebruiken voor verkoop - de enige beperking is je creativiteit.

Een chatbot in sales kan taken afhandelen zoals het kwalificeren van leads, het beantwoorden van productvragen en het plannen van demo's zonder dat er meteen een menselijke vertegenwoordiger aan te pas hoeft te komen.

Verkoopchatbots kunnen direct antwoord geven op veelvoorkomende vragen over verkoop, zoals prijzen, productvergelijkingen of uitsplitsingen van functies. 

Als een lead nog niet klaar is om te kopen, kan de chatbot later aanvullende informatie geven of een afspraak maken met een verkoper. 

Met de opkomst van online winkelen zijn salesbots vooral populair in de e-commercebranche. E-commerce chatbots of retail chatbots zijn vaak kleine digitale assistenten voor klanten die online surfen - ze kunnen producten aanbevelen of zelfs persoonlijke kortingen aanbieden. 

Marketing

Chatbots zijn favoriet bij marketingteams, omdat veel van hun taken naar believen kunnen worden geschaald voor betere bedrijfsresultaten.

Marketingchatbots zijn divers in taken en mogelijkheden. Ze kunnen:

• Producten aanbevelen
• Organiseer wedstrijden of weggeefacties
• Sociale media beheren
• Optreden als digitale BDR's
• Gepersonaliseerde e-mailcampagnes uitvoeren

Aan de klantzijde is conversational marketing een strategie voor klantenbetrokkenheid waarbij realtime, gepersonaliseerde conversaties worden gebruikt om prospects door het kooptraject te leiden. 

Door heen en weer te chatten - vergelijkbaar met een lead gen use case - kan een marketingchatbot potentiële klanten kwalificeren, productgerelateerde vragen beantwoorden en hen naar relevante content of aanbiedingen leiden.

Financiën 

Fouten in financiële taken kunnen dodelijk zijn. Chatbots kunnen menselijke fouten voorkomen.

Chatbots voor financiën kunnen het bijhouden van onkosten stroomlijnen, belastingberekeningen vereenvoudigen, betalingsherinneringen sturen, financiële prognoses helpen voorspellen en het bedrijf op de hoogte houden van regelgevingsupdates.

De mogelijke use cases worden steeds specifieker binnen het brede domein van financiën: 

• Chatbots voor verzekeringen kunnen helpen bij het verwerken van claims, zoals Waiverlyn van de Waiver Group
• Boekhoudbots kunnen facturen verwerken en uitgaven categoriseren
• En bij grote instellingen kunnen chatbots van banken leningen vooraf screenen en fraudepatronen detecteren. 

Personeelszaken

Veel HR-medewerkers zijn het zat om steeds maar weer dezelfde vragen te krijgen. Van ondernemingen met HR-afdelingen tot start-ups zonder HR-manager, HR-chatbots kunnen de werknemerservaring verbeteren.

HR-chatbots kunnen eenvoudig zijn: Ze beantwoorden veelgestelde vragen over beleidsregels en nemen vakantieaanvragen aan. 

HR-chatbots kunnen ook complex zijn: ze kunnen leren hoe vaak werknemers van een bedrijf zich ziek melden en vervolgens een voorspellende planning maken om te voorkomen dat ze op het laatste moment nog in actie moeten komen. 

Het bereik hangt gewoon af van de behoeften van een bedrijf.

Opmerking: Ons bedrijf gebruikt veel chatbots, maar de meest geliefde is onze HR-bot genaamd Harry Botter. Hij beantwoordt vragen over secundaire arbeidsvoorwaarden, verzekeringen, verlof, de werknemersgids of andere HR-gerelateerde vragen.

IT en technische ondersteuning

IT-chatbots zijn een andere veelvoorkomende use case voor bedrijven. Veel probleemoplossing verloopt volgens dezelfde stappen, dus het is logisch om de meest voorkomende problemen over te dragen aan een bot.

Chatbots voor IT-ondersteuning kunnen wachtwoorden opnieuw instellen, gebruikers vertrouwd maken met nieuwe software of problemen oplossen. 

Maar ze kunnen ook helpen bij de algemene IT-strategie - ze kunnen de distributie en het beheer van IT-resources vereenvoudigen en zorgen voor de juiste veiligheid en compliance.

Chatbots werken 24/7 zonder downtime

Of het nu gaat om het beantwoorden van vragen van klanten, het afhandelen van interne verzoeken of het verwerken van transacties, chatbots zorgen ervoor dat bedrijven nooit een interactie missen, ongeacht de tijdzone.

Chatbots automatiseren repetitieve taken op schaal

Van het plannen van vergaderingen tot het beheren van gegevensinvoer, chatbots handelen grote hoeveelheden tijdrovende processen af, waardoor medewerkers vrij zijn voor meer strategisch werk.

Chatbots verbeteren responstijden en efficiëntie

In plaats van in de wacht te staan of te wachten op een antwoord per e-mail, krijgen gebruikers direct antwoord, geautomatiseerde workflows en naadloze selfservice-opties via meerdere kanalen.

Chatbots leggen waardevolle bedrijfsinzichten vast

Chatbots volgen interacties, analyseren klantgedrag, signaleren trends en optimaliseren bedrijfsprocessen, wat leidt tot slimmere besluitvorming.

Chatbots verbeteren de ervaring van klanten en werknemers

Door workflows te stroomlijnen, wrijving te verminderen en gepersonaliseerde, AI-gestuurde interacties te bieden, maken chatbots zowel interne activiteiten als klantbetrokkenheid soepeler.

Op regels gebaseerde chatbots

Als je ooit een frustrerende ervaring hebt gehad met een chatbot, was het waarschijnlijk een statische, op regels gebaseerde chatbot.

Deze bots volgen een eenvoudige procedure en zijn meestal gewoon FAQ-bots. Ze krijgen een lijst met vragen, een lijst met antwoorden en worden losgelaten op de wereld. 

Hoewel ze ouderwets zijn, hebben deze bots nog steeds hun tijd en plaats. Hoewel ik er zo gauw geen kan noemen. Ik zal eerlijk zijn, ze zuigen.

Chatbots LLM

De perfecte middenweg: een LLM agent kan reageren op gebruikers met flexibiliteit om een grote verscheidenheid aan gebruikersvragen te beantwoorden (zelfs als ze jargon gebruiken, woorden verkeerd spellen of vragen stellen op een manier die je chatbot nog nooit heeft gezien).

Omdat ze worden aangedreven door grote taalmodellen, kunnen deze AI-chatbots complexe gesprekken aangaan met je gebruikers. Een die je waarschijnlijk al hebt gebruikt is ChatGPT.

Als je alleen een eenvoudige zakelijke bot wilt, is de LLM chatbot de beste optie. Ze worden zowel door ondernemingen als kleine bedrijven gebruikt voor tal van gesprekstaken. 

AI-agenten

Een AI-agent, de beste van het stel, kan veel verder gaan dan de typische mogelijkheden van een chatbot. Aangedreven door LLMs kan hij geavanceerde acties ondernemen om zijn gebruikers beter te informeren. Een AI-agent kan bijvoorbeeld

• De huidige voorraad opvragen 
• Persoonlijke producten voorstellen
• Terugverwijzen naar eerdere gesprekken met de gebruiker
• Een wachtwoord wijzigen
• Een technisch probleem oplossen
• Boek een afspraak met een vertegenwoordiger 

Ontwerp voor besluitvorming, niet alleen voor conversatie

Een chatbot kan meer dan alleen chatten. In plaats van alleen een product te verkopen aan een websitebezoeker, moet hij leads kwalificeren en afspraken boeken. 

Als het interne workflows afhandelt, moet het goedkeuringen automatiseren, taken toewijzen of records bijwerken, niet alleen antwoorden geven.

Als je betaalt voor software, haal er dan het maximale uit. Elk platform dat zijn waarde waard is, heeft autonome mogelijkheden, dus je moet het nut ervan voor je flows maximaliseren.

Maak gedeeltelijke antwoorden nuttig

Als je chatbot niet alle informatie kan verzamelen die hij nodig heeft, moet hij nog steeds een nuttige ervaring kunnen bieden aan de gebruiker.

Als een chatbot voor een verzekeringsmaatschappij bijvoorbeeld wordt gevraagd: "Wat is mijn maandelijkse premie?", maar niet beschikt over de volledige gegevens van de gebruiker, kan hij reageren met:

"Gebaseerd op vergelijkbare polissen, is uw geschatte bereik $80-$120 per maand. Om een precieze prijsopgave te krijgen, heb ik alleen uw leeftijd en dekkingsvoorkeuren nodig - wilt u doorgaan?"

Op dezelfde manier kan een ondersteunende chatbot die een complex IT-probleem afhandelt misschien niet direct een oplossing bieden, maar het probleem wel loggen, stappen voor probleemoplossing geven en verwachtingen stellen over de reactietijd, zodat de gebruiker op de hoogte blijft in plaats van gefrustreerd.

Een chatbot die gedeeltelijke maar nuttige antwoorden geeft, houdt gebruikers betrokken, vermindert frustratie en zorgt ervoor dat gesprekken productief blijven.

Prioriteit geven aan naadloze menselijke escalatie

Automatisering is krachtig, maar sommige verzoeken hebben een menselijke aanpak nodig - en als dat gebeurt, moet de overdracht direct en naadloos zijn.

Als een B2B-chatbot bijvoorbeeld een probleem met bedrijfssoftware afhandelt, moet hij niet alleen zeggen: "Ik escaleer dit naar support." In plaats daarvan moet de volledige chatgeschiedenis worden toegevoegd, het probleem worden gecategoriseerd en worden doorgestuurd naar de juiste specialist, zodat de gebruiker zichzelf niet hoeft te herhalen.

Nog beter is het als de chatbot beschikbare vergadermomenten voorstelt, zodat de gebruiker direct vanuit de chat een live ondersteuningssessie kan boeken in plaats van te wachten op een antwoord per e-mail. Een soepele escalatie vermindert frustratie, versnelt de oplossing en houdt interacties productief.

Multi-modale interacties mogelijk maken

Multimodale interacties - zoals video, beeld en spraak - kunnen rijkere ervaringen creëren en tegemoetkomen aan verschillende gebruikersvoorkeuren. Een multimodale zakelijke chatbot kan:

• Verwerk spraakopdrachten voor handsfree interacties bij de klantenservice of interne ondersteuning
• Verwerk documentuploads voor taken zoals het indienen van formulieren, het verifiëren van de identiteit of het afhandelen van sollicitaties
• Afbeeldingen herkennen voor productidentificatie, het scannen van streepjescodes of het oplossen van problemen
• Interactieve visuals weergeven om analyses, rapporten of stapsgewijze workflows te laten zien
• Instructievideo's tonen om gebruikers te begeleiden bij het inwerken, oplossen van problemen of installatieprocessen

De wereld wordt snel multimodaal. Bouw je chatbot om bij te blijven met hoe je gebruikers communiceren.

Een financiële bot die €530.000 bespaarde

VR Bank Südpfalz, een historische financiële instelling, maakte gebruik van AI-chatbots om kredietaanvragen en pensioenplanning te stroomlijnen, wat resulteerde in €530.000 aan kostenbesparingen en een beheersingspercentage van 56% . beheersingspercentage.

De bank verwerkt jaarlijks meer dan 3000 aanvragen voor vastgoedleningen en had te maken met hoge verwerkingskosten en complexe regelgeving. Om dit aan te pakken, introduceerden ze AVA, een chatbot die gegevens van aanvragers verzamelt, integreert met hun CRM en 24/7 realtime hulp biedt.

Na het succes breidde VR Bank de mogelijkheden van AVA uit naar pensioenplanning, zodat klanten hun beleggingen konden bijhouden en hun spaartegoeden konden optimaliseren. Door deze automatisering werd gemiddeld € 53 per gesprek bespaard, waardoor de kosten aanzienlijk daalden en de klantervaring verbeterde.

Lees de volledige casestudy.

Een bot voor klantenservice met 0 hallucinaties

RubyLabs, het bedrijf achter Able, een platform voor gepersonaliseerde gezondheidscoaching, heeft het aantal klantenservicetickets drastisch teruggebracht door reacties en abonnementenbeheer te automatiseren. 

In de gezondheidssector is nauwkeurigheid belangrijk. Een belangrijke succesfactor voor RubyLabs was 0 AI-hallucinaties in 100.000 conversaties, waardoor nauwkeurige informatie werd gegarandeerd in gezondheids- en betalingsgerelateerde interacties waarbij veel op het spel stond.

Na de introductie van een AI-ondersteuningssysteem zag RubyLabs een vermindering van het aantal handmatige tickets met 65% en bespaarde het jaarlijks 50.000 dollar - en dat alles met behoud van accurate en betrouwbare antwoorden.

Dankzij de geautomatiseerde afhandeling van routinevragen kon het bedrijf de responstijden verbeteren, Tier 1-ondersteuning overbodig maken en de activiteiten voor de hele productlijn stroomlijnen.

Lees de volledige casestudy.

Een chatbot voor lead gen en boekingen die het aantal leads met 25% verhoogde

Waiver Group had een manier nodig om meer consulten te boeken zonder meer werk toe te voegen, dus lanceerden ze Waiverlyn, een AI-chatbot om vragen te beantwoorden, leads te kwalificeren en automatisch afspraken in te plannen.

In plaats van te wachten tot iemand reageert op een contactformulier, konden potentiële klanten chatten met Waiverlyn, de informatie krijgen die ze nodig hadden en ter plekke een afspraak maken. 

De bot vult zelfs agenda-uitnodigingen in, werkt verkoopspreadsheets bij en stuurt follow-up e-mails, zodat er niets door de mazen van het net glipt.

De impact was onmiddellijk: het aantal consulten steeg met 25%, de betrokkenheid van bezoekers steeg met 9x en de chatbot betaalde zichzelf in slechts drie weken terug. De chatbot hielp ook bij het filteren van leads van lage kwaliteit, zodat het verkoopteam zich kon richten op serieuze prospects in plaats van op doodlopende wegen.

Nu bekijkt de Waiver Group hoe we het nog krachtiger kunnen maken, door van een eenvoudige chatbot een volwaardige verkoopassistent te maken.

Lees de volledige casestudy.

1. Use cases en doelstellingen definiëren

2. Kies een platform en ontwikkelaanpak

Wie gaat je chatbot bouwen, en hoe?

Er zijn twee belangrijke benaderingen voor de ontwikkeling van chatbotten:

• Intern: Je ontwikkelteam bouwt de chatbot
• Uitbesteden: Je werkt samen met een AI-bureau of freelancer om de chatbot te bouwen 

Met low-code platforms heb je niet veel technische kennis nodig om een eenvoudige bedrijfsbot in elkaar te zetten. 

Als een bedrijf technische vaardigheden in huis heeft, kan het zinvol zijn om intern te bouwen. Het maakt het gemakkelijker om een hoger niveau van toegang te hebben tot de persoon (of het team) die de bot heeft gebouwd. 

Als er geen interne ontwikkelaar is, zullen de meeste bedrijven ervoor kiezen om een freelancer of een bureau in te schakelen om hun zakelijke chatbot te bouwen. Op deze manier kan een bedrijf automatisch een talentenpool aanboren die bekend en ervaren is met het bouwen en inzetten van chatbots. 

3. Ontwerp de chatbot-workflow

Je kent het doel van je chatbot - hoe gaat hij dat het beste bereiken?

Als het ondersteuningsverzoeken oplost met behulp van Zendesk en een kennisbank, gaat het dan eerst proberen een antwoord uit de kennisbank te halen en alleen escaleren naar Zendesk als dat nodig is, of logt het eerst het probleem in Zendesk en zoekt het tegelijkertijd in de kennisbank om een antwoord voor te stellen?

De ontwikkelaar moet ook rekening houden met:

• Hoe om te gaan met onopgeloste vragen
• Wanneer menselijke tussenpersonen inschakelen
• Welke gegevens moeten worden gelogd
• Hoe de effectiviteit van chatbotten bij te houden 

4. Integreren met platforms, kanalen, webhooks en KB's

Een AI-agent zonder integraties is gewoon je eigen versie van ChatGPT. Het doel van een AI-agent wordt bepaald door zijn integraties.

Er zijn veel entiteiten die je kunt integreren met een AI-agent - bijna oneindig veel opties als je een flexibel platform gebruikt.

Dankzij deze integraties kan een AI-agent naadloos worden geïntegreerd in bestaande workflows, in plaats van een 'extra' agent te zijn zonder connectoren.

5. Testen en herhalen

Na het bouwen van je AI chatbot is de volgende stap het verfijnen ervan. Testen en iteratie zijn essentieel voor succes, maar worden vaak over het hoofd gezien door bouwers die staan te popelen om te lanceren.

Elk chatbotplatform zou een simulator moeten aanbieden in de studio, zodat u interacties met de bot kunt oefenen voordat u deze inzet. Dit is de eerste stap in het testen en een cruciaal onderdeel van het finetunen van je bot tijdens het ontwikkelingsproces.

Zodra je klaar bent met je eerste build, kun je een voorbeeldversie van je agent delen met vrienden of collega's via een URL. Door het op deze manier te testen, ben je er zeker van dat de functionaliteit klaar is voor de implementatie.

Terwijl je test, kun je je chatbot verbeteren. En wees voorbereid: dit proces zal doorgaan, zelfs nadat je je chatbot hebt ingezet. Het is normaal.

6. Bewaken en bijwerken

Je chatbotproject eindigt niet na de implementatie - in feite is de implementatie nog maar het begin. Zodra hij de wereld in is, begint je chatbot voor jou te werken.

Een kwaliteitsplatform biedt doorlopende chatbotanalyses, die inzicht geven in wanneer mensen je agent gebruiken, de onderwerpen waarover ze vragen stellen en de platforms waarmee ze het liefst communiceren.

1. Botpress

Botpress is een veelzijdig AI-chatbotplatform, eindeloos aanpasbaar en uitbreidbaar. Het is altijd up-to-date met de nieuwste LLM engines, zodat de chatbots en AI-agenten altijd worden aangedreven door de meest recente technologie.

Botpress biedt een visueel drag-and-drop canvas voor ontwikkelaars, automatische vertalingen voor meer dan 100 talen en eindeloze aanpasbaarheid. 

Het platform bevat kant-en-klare integraties met de populairste software en kanalen, maar stelt ontwikkelaars ook in staat om hun bot aan te sluiten op elke kennisbank of intern platform. Deze eindeloze uitbreidbaarheid maakt Botpress een uitstekend platform voor professionele, enterprise-grade AI agents. 

Het bedrijf heeft meer dan 750.000 actieve bots in productie vanaf juni 2024, die meer dan 1 miljard berichten verwerken. Hun AI-chatbots omvatten klantenservice, HR, IT, overheden, technologie en meer.

Botpress wordt geleverd met een bloeiende community. Als je op zoek bent naar een ontwikkelaar om je chatbot te bouwen, biedt Botpress een uitgebreid partnernetwerk van deskundige bouwers. En hun actieve Discord community van 25.000 bot-bouwers biedt 24/7 toegang tot andere ontwikkelaars. 

Het leren van de ins en outs van het platform wordt eenvoudig gemaakt door hun YouTube video tutorials en door hun door experts samengestelde cursussen op Botpress Academy.

2. IBM Watson Assistent

IBM watsonx Assistant is een AI-platform voor conversatie dat is ontworpen om virtuele en spraakassistenten te bouwen voor klantenserviceapplicaties. 

Het maakt gebruik van kunstmatige intelligentie en grote taalmodellen om te leren van klantinteracties, met als doel de efficiëntie bij het oplossen van problemen te verbeteren en de wachttijden voor klanten te verkorten.

In tegenstelling tot traditionele chatbots kan de watsonx Assistant kennisbanken raadplegen, om opheldering vragen of indien nodig escaleren naar een menselijke agent. Hij kan in verschillende omgevingen worden gebruikt, waaronder cloud- en on-premise-opstellingen.

Het platform biedt ook spraakmogelijkheden, waardoor integratie in telefonische klantenservicesystemen mogelijk is. IBM promoot watsonx Assistant als een tool voor het verbeteren van de efficiëntie en effectiviteit van klantenservice-interacties.

3. Intercom

Intercom is een klantenserviceplatform dat AI-gestuurde automatisering combineert met menselijke ondersteuning om klantinteracties te verbeteren. Het biedt bedrijven een uniforme inbox, zodat teams berichten van klanten op websites, mobiele apps en e-mail op één plek kunnen beheren. Tot de AI-mogelijkheden van Intercombehoort Fin AI Agent, een chatbot die ontworpen is om veelvoorkomende vragen direct op te lossen, waardoor het supportvolume en de responstijden afnemen.

Het platform staat bekend om zijn aanpasbare messagingtools, waarmee bedrijven gerichte campagnes voor klantbetrokkenheid kunnen opzetten. Het integreert ook naadloos met populaire CRM-, helpdesk- en analysetools, waardoor het een flexibele oplossing is voor het schalen van klantondersteuning.

4. ManyChat

ManyChat is een chatmarketingplatform waarmee bedrijven interactieve conversaties kunnen automatiseren via Instagram Direct Messages, Facebook Messenger, WhatsApp en sms.

ManyChat is opgericht in 2015 en richt zich op het vereenvoudigen van klantbetrokkenheid, leadgeneratie en verkoopautomatisering zonder dat daarvoor coderingsexpertise nodig is. Het platform biedt een visuele interface voor het bouwen van chatbots, waarmee gebruikers berichten kunnen uitzenden, communicatie kunnen plannen en reacties kunnen automatiseren op basis van trefwoorden. 

ManyChat ondersteunt integratie met verschillende applicaties van derden, waardoor het veelzijdiger is voor marketing, e-commerce en klantenservicefuncties. 

5. Chatfuel

Chatfuel is een no-code chatbotplatform waarmee bedrijven klantinteracties kunnen automatiseren via messagingapplicaties zoals Facebook Messenger, Instagram en WhatsApp. 

Chatfuel, opgericht in 2015 en gevestigd in San Francisco, stelt gebruikers in staat om AI-gestuurde chatbots te maken zonder enige codeerervaring.

6. Yellow.ai

Yellow.ai is een AI-chatbotplatform voor bedrijven dat is ontworpen om de gesprekservaring van zowel klanten als werknemers te verbeteren. Het is gespecialiseerd in klantenservice-functies, waaronder retail, BFSI en gezondheidszorg. 

Yellow.ai maakt gepersonaliseerde interacties mogelijk die geïntegreerd zijn in meerdere kanalen, waaronder websites, apps en verschillende berichtkanalen. 

Yellow.ai hosten een no-code / low-code bot builder, waardoor snelle implementatie van AI chatbots en agenten zonder uitgebreide kennis van codering. De implementatietijd wordt verder verbeterd met Yellow.ai's voorgebouwde sjablonen en integraties.

Het platform ondersteunt conversaties in meer dan 100 talen en biedt diensten zoals campagnebeheer en autonome klantinteractie.

Het platform beschikt over DynamicNLP™, dat wordt gebruikt om een hoge intentienauwkeurigheid en meertalige vloeiendheid mogelijk te maken - dit kan de implementatietijd aanzienlijk verkorten en de schaalbaarheid voor chatbotbouwers vergroten.

7. Kore.ai

Kore.ai is een toonaangevend platform voor conversational AI waarmee bedrijven AI-gebaseerde virtuele assistenten en chatbots kunnen ontwerpen, bouwen, testen en implementeren in verschillende sectoren, waaronder de banksector, de gezondheidszorg en de detailhandel.

Het bedrijf werd in 2013 opgericht door CEO Raj Koneru, heeft zijn hoofdkantoor in Orlando, Florida, en heeft ongeveer 1.000 mensen in dienst.

Het platform biedt een no-code ontwikkelomgeving, waardoor bedrijven virtuele assistenten kunnen creëren en beheren zonder uitgebreide programmeerkennis.

Het biedt kant-en-klare sjablonen en integraties, die een naadloze implementatie via meerdere digitale en spraakkanalen mogelijk maken. De oplossingen van Kore.ai zijn ontworpen om de ervaringen van klanten en medewerkers te verbeteren door interacties te automatiseren en processen te stroomlijnen.

Wat is het verschil tussen een chatbot MVP en een productieklare bot?

Een MVP (minimum viable product) chatbot bewijst alleen het concept. Het behandelt een basis use case, is misschien niet volledig geïntegreerd en wordt vaak intern getest. Een productieklare bot is gepolijst, veilig, schaalbaar en klaar voor echte gebruikers zonder uit elkaar te vallen.

Wat zijn de verborgen kosten van het implementeren van een chatbot naast de prijs van het platform?

Je kunt te maken krijgen met kosten voor extra berichtvolume, AI-gebruik, aangepaste integraties, tijd van ontwikkelaars of zelfs het trainen van je team. Dit hangt echter af van het platform dat je gebruikt en de prijs die ze bieden. Ook het onderhouden en verbeteren van de bot na verloop van tijd kost meestal meer werk dan mensen verwachten. 

Hoe bepaal ik of mijn bedrijf klaar is voor een chatbot?

Als je steeds terugkerende vragen krijgt, leads verliest na sluitingstijd of teamtijd verspilt aan basistaken, dan is het tijd. Een chatbot kan je helpen je activiteiten uit te breiden zonder dat je meer mensen nodig hebt.

Moet ik één chatbot gebruiken voor meerdere afdelingen of aparte bots per functie?

Als uw behoeften eenvoudig zijn, kan één slimme bot meerdere taken uitvoeren. Maar als dingen te complex of gespecialiseerd worden, houdt het opsplitsen van bots per functie de zaken overzichtelijker en makkelijker te beheren.

Hoe verbeter ik de nauwkeurigheid van de chatbot na verloop van tijd?

Houd gesprekken in de gaten, kijk waar gebruikers vastlopen en pas je flows of trainingsgegevens daarop aan. Het is een beetje zoals tuinieren: hoe meer je snoeit en water geeft, hoe beter het groeit.