Contact Center AI | Use Cases & Hoe te beginnen

1. Vragen van klanten ontvangen

AI-agenten in contactcentra beginnen met het verwerken van binnenkomende klantverzoeken via verschillende kanalen, zoals telefoongesprekken, live chat, e-mail of messaging-apps. AI-spraakassistenten en chatbots interpreteren de intentie van de klant met behulp van natural language understanding (NLU) om belangrijke details zoals urgentie en specifieke verzoeken te herkennen.

Als een klant bijvoorbeeld vraagt: "Waar is mijn bestelling?", herkent de AI-agent dit als een volgverzoek, haalt relevante bestelgegevens op uit het systeem en geeft direct antwoord.

2. Context begrijpen

Contact center AI houdt rekening met de context om nauwkeurigere antwoorden te geven. Het analyseert eerdere interacties en aankoopgeschiedenis om persoonlijke hulp te bieden in plaats van algemene antwoorden.

Een klant die naar een terugbetaling vraagt, ontvangt relevante updates op basis van zijn eerdere bestellingen, waardoor onnodig heen-en-weer gepraat wordt voorkomen. 

3. Informatie ophalen en verwerken

Zodra de intentie en context zijn herkend, maakt AI verbinding met achterliggende systemen zoals CRM's en kennisbanken om accurate details te vinden.

Als een klant een orderwijziging aanvraagt, zoekt de AI accountgegevens op en start het proces als dat mogelijk is. Bij het oplossen van problemen worden relevante handleidingen geïdentificeerd of passende vervolgstappen aanbevolen op basis van het beschreven probleem. 

In complexere gevallen kan de AI extra details verzamelen voordat het verzoek wordt doorgestuurd naar een agent.

4. Een reactie genereren

De AI genereert een antwoord op basis van de verzamelde gegevens. Het zorgt ervoor dat antwoorden:

• Contextbewust: De AI houdt rekening met de klantgeschiedenis op basis van eerdere interacties en het specifieke verzoek om reacties te personaliseren.
• Actiegericht: Als het proces input van de klant vereist, zoals het bevestigen van een orderwijziging, biedt de AI duidelijke, stapsgewijze instructies.
• Adaptief: Reacties worden dynamisch aangepast op basis van real-time omstandigheden zoals beschikbaarheid van voorraad of beleidsupdates.

Als een klant bijvoorbeeld informeert naar de status van een bestelling, zal de AI niet alleen een trackingnummer geven. Hij legt uit wat de verwachte levertijd is en stelt opties voor zoals omleiding of versnelde verzending.

5. Escaleren naar een menselijke agent

Als AI voor contactcentra een probleem niet volledig kan oplossen, wordt de klant doorgeschakeld naar een medewerker:

• Overdracht van gespreksgeschiedenis, zodat klanten zichzelf niet hoeven te herhalen.
• Context bieden, samenvatten van belangrijke details zoals intenties en pogingen tot oplossingen.

In gevallen waar gespecialiseerde hulp nodig is, routeert AI het verzoek op basis van expertise of urgentie. Een factureringskwestie kan worden doorgestuurd naar een financieel specialist, terwijl een technisch probleem naar de IT-ondersteuning gaat. 

6. Prestaties bewaken 

Na het afhandelen van interacties analyseert de AI van het contactcentrum de prestaties om toekomstige reacties te optimaliseren en de efficiëntie te verhogen.

• Insluitingspercentage bijhouden.
• Het analyseren van klantsentiment.
• Veelvoorkomende pijnpunten opsporen.

7. Voortdurend leren en verbeteren

Contact center AI verfijnt zijn nauwkeurigheid en doeltreffendheid na verloop van tijd door interacties te analyseren en aanpassingen te doen op basis van praktijkgebruik.

• Antwoorden bijwerken: AI verfijnt zijn antwoorden op basis van klantinteracties, waardoor ze nauwkeuriger en relevanter worden.
• Kennis uitbreiden: Neem nieuwe informatie op, zoals beleidswijzigingen of productupdates, om up-to-date te blijven.
• Efficiëntie verbeteren: AI past zich aan terugkerende problemen aan door workflows te optimaliseren en onnodige escalaties te verminderen.

Geavanceerde oproeproutering voor efficiënte ondersteuning

Met behulp van algoritmes kan AI klanten naar de juiste medewerkers of geautomatiseerde diensten leiden op basis van de gegevens van de beller en de servicebehoeften. In plaats van te vertrouwen op eenvoudige menuselecties, analyseert AI meerdere factoren om de beste handelswijze te bepalen.

• Geschiedenis en intentie van de klant: AI bekijkt interacties uit het verleden om te bepalen of een klant een open supportticket of een lopend probleem heeft, zodat de continuïteit van de service wordt gewaarborgd.
• Type probleem en complexiteit: Eenvoudige verzoeken, zoals het resetten van wachtwoorden of het volgen van bestellingen, kunnen worden afgehandeld door geautomatiseerde systemen, terwijl complexere vragen worden doorgestuurd naar gespecialiseerde medewerkers.
• Urgentie- en sentimentanalyse: AI detecteert frustratie of urgentie in de stem of het bericht van een klant en geeft zo prioriteit aan gevallen die onmiddellijke aandacht vereisen.

Interactive Voice Response (IVR) AI

AI IVR-systemen verbeteren de traditionele afhandeling van oproepen door natuurlijke taalverwerking (NLP) te gebruiken om gesproken verzoeken te interpreteren en erop te reageren. 

In plaats van klanten te dwingen om door starre, op knoppen gebaseerde menu's te navigeren, laat AI IVR hen op een natuurlijke manier spreken, waardoor zowel de efficiëntie als de gebruikerservaring verbetert.

Bedrijven kunnen IVR-systemen implementeren waarmee bellers informatie kunnen opvragen via spraak of toetsenbordinvoer. Traditioneel vertrouwden deze systemen op DTMF-signalen (Dual Tone Multi-Frequency) om vooraf opgenomen berichten of tekst-naar-spraak antwoorden te activeren. Met AI en NLP is IVR geëvolueerd om meer natuurlijke interacties te ondersteunen.

Chatbots voor klantbetrokkenheid

Het verminderen van de belasting van callcenters begint met AI-chatbots voor contactcentra die routinematige vragen van klanten efficiënt afhandelen. Met deze virtuele agents kunnen klanten snel antwoord krijgen op veelvoorkomende vragen zonder in de wacht te hoeven staan.

Door te integreren met backendsystemen kunnen AI-chatbots voor contactcentra realtime updates geven over bestellingen en zelfs assisteren bij accountbeheer. 

Proactieve klantenbenadering

AI-systemen informeren klanten over aanstaande afspraken of betalingstermijnen. Bedrijven kunnen AI ook gebruiken om gepersonaliseerde promoties te sturen op basis van klantvoorkeuren, waardoor de betrokkenheid wordt verbeterd en gemiste kansen worden verkleind.

Analyse van klantsentiment

Om het klantsentiment te begrijpen, analyseren AI-tools interacties terwijl ze plaatsvinden. 

Als frustratie wordt gedetecteerd, kan het systeem de zaak prioriteren voor escalatie. Bedrijven kunnen sentimenttrends ook gebruiken om de training van agenten te verbeteren en strategieën voor klantenservice te verfijnen. 

Door feedback via meerdere kanalen continu te monitoren, helpt AI terugkerende problemen op te sporen voordat ze de klanttevredenheid beïnvloeden.

Real-time agentassistentie

AI in contactcentra luistert naar live interacties met klanten en haalt relevante informatie uit kennisbanken en eerdere interacties wanneer die nodig is. Het verbetert de efficiëntie van agenten door:

• Nuttige bronnen ophalen, zoals FAQ's of handleidingen voor probleemoplossing, op basis van het probleem van de klant.
• Eerdere interacties herkennen om oplossingen voor te stellen die aansluiten bij de geschiedenis van de klant.
• Frustraties of urgentie identificeren, zodat agenten prioriteit kunnen geven aan belangrijke gesprekken.
• Gesprekstranscriptie en -samenvatting automatiseren, zodat er minder handmatig notities hoeven te worden gemaakt.

Meertalige ondersteuning

AI-vertaaltools nemen taalbarrières weg, waardoor bedrijven klanten in meerdere talen kunnen helpen. Of het nu via chat of spraak is, AI zorgt voor een soepele communicatie zonder dat er een groot meertalig supportteam nodig is.

Fraudedetectie en beveiligingsonderzoek

AI analyseert stempatronen en verificatiepogingen om verdachte activiteiten te identificeren. Als iets ongebruikelijk lijkt, kan het systeem om extra verificatie vragen of de zaak escaleren naar een beveiligingsspecialist.

1. Bepaal uw bereik

De eerste stap om een AI-agent voor een contactcentrum te maken is eenvoudig - wat gaat hij doen? Begin met het duidelijk omschrijven van het doel van je agent.

Beslis of het zich zal richten op:

• Vragen van klanten
• Assistentie agent
• Routing van gesprekken
• Proactieve betrokkenheid
• Een mix van deze diensten

Het duidelijk definiëren van de reikwijdte zorgt ervoor dat de AI-agent wordt ontworpen om aan specifieke bedrijfsbehoeften te voldoen en de algehele klantondersteuning te verbeteren.

2. Kies een platform

Kies een AI-platform dat NLP en automatisering ondersteunt en tegelijkertijd zorgt voor real-time gegevensopvraag en -integratie.

Er is geen tekort aan AI-agentplatforms om uit te kiezen. Als je op zoek bent naar inspiratie, is onze lijst met de beste AI-platforms een goed begin.

Houd bij het evalueren van platforms voor contact center AI rekening met factoren zoals:

• Compatibiliteit met je CRM en ticketing systemen
• Ondersteuning voor zowel tekst- als spraakgebaseerde interacties
• Aanpassingsopties om te voldoen aan de behoeften van uw bedrijf
• Schaalbaarheid om te voldoen aan groeiende eisen van klanten

Voor contact center AI bieden platforms als Botpress geavanceerde tools, waaronder Autonomous Nodes, waarmee LLM agents kunnen bepalen wanneer ze een gestructureerde workflow moeten volgen of dynamisch antwoorden moeten genereren. Ontwikkelaars kunnen de AI sturen met behulp van duidelijke taalaanwijzingen, waardoor het gemakkelijker wordt om adaptieve, contextbewuste virtuele agenten te maken die klantinteracties in realtime afhandelen.

3. Tools en kennisbanken integreren

Na het kiezen van je platform is de volgende grote stap het integreren van alle tools, platformen of systemen die relevant zijn voor je AI-workflows.

Een low-code platform biedt kant-en-klare integraties. Een flexibel chatbotplatform biedt aangepaste integraties - een ontwikkelaar kan elk intern systeem of platform integreren waarmee je wilt dat de chatbot kan werken.

Je wilt ook kennisbanken maken waaruit de chatbot kan putten, zoals officiële beleidsregels en procedures, bijgewerkte wachtlijsten of wettelijke vereisten.

4. Testen en verfijnen

Zelfs nadat je een AI-agent in je contactcentrum hebt geïmplementeerd, zijn er voortdurend mogelijkheden voor verfijning. Interacties in de echte wereld laten zien hoe de AI kan worden verbeterd, van de nauwkeurigheid van antwoorden tot het effectiever afhandelen van complexe klantkwesties.

Zorg ervoor dat je plan de mogelijkheid bevat om te herhalen op je AI-agent - dit is verreweg de beste manier om je ROI te maximaliseren.

5. Zet in. 

Zodra de AI-agent van je contactcentrum klaar is, is het tijd om hem in te zetten en te integreren in je klantenservice. Er zijn meerdere manieren om het toegankelijk te maken:

• Implementeer het in je IVR-systeem om te helpen bij inkomende gesprekken.
• Zet het in als een live chat widget op je website.
• Integreer het met platforms voor klantenservice zoals Zendesk of Salesforce.
• Verbind het met berichtenkanalen zoals WhatsAppFacebook Messenger of Slack voor naadloze klantinteracties.

Om een maximale impact te garanderen, communiceer je de beschikbaarheid ervan naar klanten en supportteams. Een goede introductie en bewustwording zal gebruikers helpen om effectief met de AI-agent om te gaan, waardoor de waarde van de AI bij het stroomlijnen van contactcenteractiviteiten wordt gemaximaliseerd.

6. Monitor

Een kwaliteitsplatform voor AI-agenten biedt doorlopende analyses om de prestaties bij te houden en verbeterpunten te identificeren. Het monitoren van belangrijke statistieken zorgt ervoor dat de AI de klantenservice blijft verbeteren in plaats van nieuwe inefficiënties te creëren.

• Real-time analyses helpen bij het meten van de reactienauwkeurigheid en de insluitingspercentages. Als de AI-agent van het contactcentrum vaak zaken escaleert die hij zou moeten behandelen, kunnen er aanpassingen worden gedaan om de reacties te verbeteren.
• Gesprekslogboeken bieden inzicht in terugkerende problemen, waardoor bedrijven workflows kunnen verfijnen en klantinteracties kunnen verbeteren. Als bepaalde onderwerpen tot frustratie leiden, kan het bijwerken van trainingsgegevens of het verfijnen van de automatisering helpen.

Als chatbotanalyses beschikbaar zijn, kunnen bedrijven betrokkenheidspatronen bijhouden en gebieden identificeren waar de AI verder moet worden geoptimaliseerd.

1. Is Contact Center AI alleen nuttig voor grote ondernemingen, of kunnen kleine bedrijven er ook van profiteren?

Helemaal niet, kleine bedrijven kunnen hier net zo goed van profiteren! AI helpt hen om ondersteuning op te schalen zonder een enorm team in te huren, waardoor de klantenservice sneller en efficiënter wordt.

2. Wat is het verschil tussen Contact Center AI en een Virtuele Assistent?

Denk aan Contact Center AI dat gebouwd is voor klantenservice op schaal, het afhandelen van supporttickets, routering en integraties, terwijl een Virtuele Assistent algemener is, zoals helpen met plannen of herinneringen.

3. Hoe breng je automatisering in balans met de menselijke maat bij klantenservice?

Het draait allemaal om slimme overdrachten. Laat de AI de repetitieve dingen afhandelen en schakel een mens in als er empathie of expertise nodig is. Op die manier worden klanten snel geholpen zonder dat de persoonlijke benadering verloren gaat.

4. Kan de AI worden getraind met behulp van onze historische supporttickets en gesprekstranscripts?

Absoluut. Door interacties uit het verleden in te voeren, leert de AI hoe je team reageert, zodat het nauwkeurigere en meer merkgerichte antwoorden kan geven.

5. Hoe gaat de AI om met dubbelzinnige of onduidelijke verzoeken van klanten?

Als iets onduidelijk is, kan de AI vervolgvragen stellen om het te verduidelijken of het doorgeven aan een mens als het echt vastzit.