Complete gids voor chatbots voor klantenservice in 2025

1. Betere technologie

Vroeger waren chatbots waardeloos. Maar weet je wat? Nu niet meer.

In plaats van de regelgebaseerde chatbots van vroeger zijn de meeste chatbots tegenwoordig LLM . Ze worden aangestuurd door de nieuwste LLMs en maken gebruik van geavanceerde AI om gesprekken te verwerken en in realtime beslissingen te nemen.

Vooruitgang in rekenkracht en algoritmes en een toename in de beschikbaarheid van gegevens hebben geleid tot verbeteringen in spraakherkenning en NLU. Hierdoor kunnen AI-chatbots een oneindige verscheidenheid aan klantvragen beantwoorden.

En moderne chatbots gaan veel verder dan eenvoudige FAQ-bots. Ze kunnen volledige end-to-end workflows uitvoeren met behulp van agentische AI. Ze kunnen IT-problemen oplossen, wachtwoorden resetten en op maat gemaakte bedrijfskennis gebruiken om klanten te binden.

2. Kostenefficiënter

Tot 75% van de vragen kan worden opgelost door een chatbot alleen. Zolang een organisatie weet hoeveel ze betaalt voor elk verzoek om klantenservice, is het eenvoudig om de ROI van een chatbot te berekenen.

Vaker wel dan niet verwachten bedrijven die een virtuele chatassistent implementeren dat ze het personeelsbestand voor menselijke agenten op hetzelfde niveau kunnen houden - de chatbot wordt gebruikt om de vraag op te schalen.

‍3. Gemakkelijk op te zetten

Als je een chatbotbouwsoftware gebruikt, kun je je chatbot op dag 1 in gebruik nemen. Voordat chatbots voor klantenservice gemeengoed was, moesten ontwikkelaars bots vanaf nul opbouwen.

Maar met een brede markt van chatbotbouwers kan je team gemakkelijk een bot implementeren, of je nu net begint met coderen of een team van ontwikkelaars aan je zijde hebt.

Natuurlijke taalverwerking

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een aspect van AI dat zich richt op de interactie tussen computers en mensen via natuurlijke taal.

Het doel van NLP is om menselijke taal te verwerken op een manier die zinvol begrip en antwoorden kan opleveren. 

Eén manier om dit te doen is door middel van syntactische analyse - het beoordeelt hoe natuurlijke taal overeenkomt met grammaticale regels. Als je bekend bent met AI-terminologie, omvat dit tokeniseren, part-of-speech tagging en parsing. 

NLP heeft ook te maken met semantiek en pragmatiek: het kennen van de betekenis achter een zin en het beoogde effect van een zin. Door semantiek te begrijpen, weet een chatbot bijvoorbeeld dat wanneer een klant "Ik heb problemen" zegt, dit betekent dat hij een probleem heeft. 

Pragmatisch gezien weet een chatbot dat een klant die een zin begint met "Ik denk" onzeker is over wat hij zegt. De bot weet dat de klant op zoek is naar bevestiging en hulp, en niet alleen naar een feit.

Kunstmatige intelligentie

Iedereen kent de term, maar wat betekent het? Kunstmatige intelligentie AI verwijst naar het vermogen van een machine om intelligent menselijk gedrag te imiteren. 

Het gaat om het creëren van algoritmen en systemen die taken kunnen uitvoeren - het soort taken waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is. De belangrijkste hiervan zijn redeneren, leren van eerdere ervaringen, beslissingen nemen en taal begrijpen. 

Machinaal leren

Machine learning (ML) is een onderdeel van AI dat zich richt op het bouwen van systemen die kunnen leren van gegevens, patronen kunnen identificeren en beslissingen kunnen nemen met minimale menselijke tussenkomst. Het is gebaseerd op het idee dat systemen kunnen leren van gegevens, patronen kunnen identificeren en beslissingen kunnen nemen. 

Er zijn verschillende soorten ML, waaronder:

• Bij gesuperviseerd leren worden gelabelde gegevens gebruikt, wat betekent dat de gegevens al voorzien zijn van het juiste antwoord. Het model leert de uitvoer te voorspellen op basis van de invoergegevens. 

• Unsupervised learning betekent dat de gegevens niet gelabeld zijn, dus het systeem probeert de patronen en de structuur uit de gegevens zelf te leren.

• Versterkingsleren houdt in dat een algoritme leert om een taak uit te voeren door te proberen de beloning die het voor zijn acties ontvangt te maximaliseren - met andere woorden, het leert optimale acties door vallen en opstaan.

• Semi-supervised learning gebruikt zowel gelabelde als ongelabelde gegevens.

• Deep learning - een modewoord voor AI - is een speciale vorm van ML waarbij diepe neurale netwerken met veel lagen worden gebruikt. Het is bijzonder effectief in het verwerken van gegevens met complexe patronen (afbeeldingen, geluid, enz.)

Aanpassing

Elke chatbot die de moeite waard is, wordt aangepast aan het bedrijf dat hij vertegenwoordigt. 

De bot moet:

• Geïntegreerd zijn met databases om nauwkeurige bedrijfsspecifieke informatie te leveren
• Inzetbaar zijn via meerdere kanalen, waaronder de belangrijkste communicatiekanalen van je bedrijf met klanten
• Communiceer op een consistente toon, informatief, vriendelijk, informeel of professioneel.

Integratie en kanalenEen sterke bot-building software zal gebruikers in staat stellen om hun AI chatbot te integreren met andere systemen, zoals verkoopcatalogi, HR-beleidsdocumenten en andere bedrijfsspecifieke gegevens. Dit is belangrijk omdat de meeste, zo niet alle, routinetaken het ophalen van bedrijfsinformatie met zich meebrengen. Bekijk onze gids voor het integreren van een Botpress chatbot.

Privacy en beveiligingSommige chatbots zijn gemaakt om privégegevens van klanten te verwerken. Als je AI-chatbot gevoelige informatie verwerkt - zoals verjaardagen, wachtwoorden of andere persoonlijke informatie - moet deze up-to-date zijn met de privacy- en beveiligingsvoorschriften.Als je geen extern platform gebruikt, moet je ervoor zorgen dat je chatbot-ontwikkelaar de toepasselijke voorschriften begrijpt. Deze variëren afhankelijk van waar ter wereld je je bevindt. Je moet ook systemen bouwen en zorgen voor veilige gegevensopslag en -overdracht. Wanneer een chatbot gevoelige informatie verwerkt, moet je ontwikkelaar sterke encryptie implementeren voor zowel opslag als verzending. Dit is om de gegevens te beschermen tegen onbevoegde bronnen - wanneer het versleuteld is, betekent dit dat zelfs als iemand toegang heeft tot de gegevens, hij deze niet kan lezen.

1. 24/7 beschikbaarheid

In tegenstelling tot een mens, werkt een chatbot 24/7. Terwijl 24/7 ondersteuning uitzonderlijk duur is met live agents, is het een automatische functie van chatbots. Een bot kan snel antwoorden en tegelijkertijd meerdere klanten bedienen, waardoor de wachttijden korter worden.

Neem een van onze klanten als voorbeeld: Extendly voor HighLevel. Zij leveren analyses en ondersteunende diensten voor een groot klantrelatiebeheersysteem - en een van hun topdiensten is 24/7 technische ondersteuning.

Maar hun markt was enorm: meer dan 10% van de klanten van deze CRM voor kleine tot middelgrote bedrijven. Het uitvoeren van hun populairste functie vrat aan hun inkomsten. 

Extendly heeft voor HighLevel een Botpress chatbot ingezet om hun technische ondersteuningsproces gedeeltelijk te automatiseren. Nu begint elk supportverzoek met een chatbot die zelfstandig gesprekken kan oplossen. Wanneer een verzoek zeer specifiek is, of afkomstig van een VIP-klant, kunnen klanten worden geholpen door hun menselijke supportteams.

Na de overstap van hun interne oplossing naar Botpress was het bedrijf in staat om 500% meer chats weg te leiden van agenten. Hun bot handelt meer dan 30% van alle supportvragen over hun zeer technische SaaS-product van begin tot eind af. 

En omdat hun serviceteams de meest complexe vragen en belangrijke klantaccounts kunnen afhandelen, hebben ze nog nooit zo'n goede klantrelaties gehad.

De mogelijkheid om 24/7 ondersteuning te bieden is een enorm voordeel ten opzichte van concurrenten. In een wereldwijd landschap moeten bedrijven 24 uur per dag ondersteuning kunnen bieden. AI chatbots is een eenvoudige, goedkope oplossing voor 24/7 ondersteuning.

2. Schaalbaarheid

Klantenservice chatbots stelt bedrijven in staat om op twee manieren te schalen: in grootte en over kanalen heen. 

Er is een eindig aantal ondersteuningsgesprekken dat klantagenten in een minuut kunnen aannemen - en ze kunnen maar één gesprek tegelijk voeren. Een AI-chatbot kan een groot aantal gelijktijdige klantenservicevragen aan. Voor bedrijven die willen opschalen, is een chatbot voor de klantenservice noodzakelijk.

Chatbots kunnen ook veel efficiënter op verschillende platforms werken dan live agents. Een chatbot kan tegelijkertijd op een webpagina, WhatsApp en Facebook Messenger werken. Afhankelijk van de communicatievoorkeuren van klanten kan een AI-chatbot met hen communiceren via een webpagina of een berichtenplatform.

Klantenserviceprocessen zijn niet langer beperkt tot de kanalen van vroeger - telefoongesprekken en websites. Als je de klantervaring wilt centreren, is het schalen over kanalen een gemakkelijke manier om de gebruikersreis te verbeteren. 

3. Lagere kosten

Chatbots stellen bedrijven in staat om hun activiteiten uit te breiden zonder dat hun ondersteuningskosten de pan uit rijzen. Hun kosteneffectieve aard is een van hun belangrijkste voordelen.

Om dezelfde beschikbaarheid en servicekwaliteit te hebben met menselijke agenten, moet een bedrijf betalen:

• Arbeidskosten per uur
• Overuren of onregelmatige werktijden
• Agent opleiding 
• Kosten voor aanwerving en verloop

Met een chatbot kan een bedrijf bijna 100% van de bovenstaande kosten elimineren. Klantenservice chatbots wordt vaak per maand betaald. De prijzen variëren afhankelijk van de chatbotsoftware en de omvang van je AI-chatbot. 

Een andere prijs van een chatbot zijn AI-uitgaven: wanneer je een chatbot voorziet van AI, betaal je een kleine vergoeding voor het gebruik van de grote taalmodellen (LLMs) die de chatbot aansturen. Als je bijvoorbeeld een AI-bot hebt die draait op OpenAI's GPT-4 Turbo, betaal je $ 10,00 USD voor elke miljoen tokens (woorden of subwoorden) die worden ingevoerd in je chatbot.

De meeste chatbot-softwarebedrijven brengen extra kosten in rekening voor AI-uitgaven, maar Botpress biedt LLM zonder extra kosten. Als je GPT Turbo gebruikt voor je chatbot, brengen we dezelfde $10 per miljoen input tokens in rekening als OpenAI rekent voor het gebruik van hun LLM engine.

De kosten van een chatbot zijn veel voorspelbaarder dan die van een volledig menselijke vloot. Alle training wordt vooraf betaald en er is geen verloop. Een chatbot blijft consistent zonder extra kosten.

4. Snellere ondersteuningssnelheid

Denk terug aan de laatste keer dat je je bank of een overheidsinstelling belde. Wachten op klantenondersteuning is een frustrerend en moeizaam proces. 

Een van de grootste voordelen van een AI-chatbot is het vermogen om onmiddellijk te reageren. Chatbots elimineert wachttijden grotendeels, waardoor elke gebruiker een uitzonderlijke klantervaring krijgt. 

In de meeste ondersteuningsscenario's kan een AI-chatbot bijna onmiddellijk reageren op een klant. 

Mensen hebben een hekel aan wachten. We hebben een overvloed aan strategieën ontworpen om wachttijd sneller voorbij te laten gaan, van spiegels in lifthallen tot laadbalken op webpagina's.

Het verkorten van de wachttijd zorgt ervoor dat klanten in een positieve gemoedstoestand zijn wanneer ze met hun supportvraag beginnen - al met al een betere klantervaring.

5. Consistente service

Terwijl serviceteams een trainingsproces ondergaan, zijn mensen gevoelig voor fouten. Wanneer ze worden geconfronteerd met een ongewoon scenario, is het gemakkelijk om het meest relevante beleid te vergeten.

Een ander belangrijk verschil? Chatbots heeft geen slechte dagen. Als je een slechte nachtrust hebt gehad en aan de telefoon zit met een klant die zijn referentienummer niet kan vinden, is het makkelijk om van een uitstekende klantenservice af te glijden naar een middelmatige klantenservice. 

Maar chatbots kan informatie tot in de puntjes volgen, en ze kunnen dat 24/7 doen met een vrolijke uitstraling. 

Klanten die in contact komen met een chatbot om hun vragen op te lossen, krijgen veel consistentere ondersteuning dan klanten die in contact komen met een gevarieerde verzameling live agents. Een AI-chatbot voor klantenservice zorgt ervoor dat vragen van klanten elke keer op een consistente manier worden behandeld.

6. Asynchrone communicatie

Chatbots kan asynchrone communicatie aan. Dit betekent dat het voor de klant veel gemakkelijker is om te multitasken. Dit is een handigere manier om vragen op te lossen dan een synchroon gesprek - het past zich aan het tempo van de klant aan zonder tijd op te offeren voor een live agent of de chatbot.

Sommige vragen van klanten duren langer dan andere. Hoewel we bij een klantenservicegesprek traditioneel denken aan twee mensen die een live probleem oplossen, kunnen deze gesprekken lang duren als rekening wordt gehouden met probleemoplossing. 

Een klant kan de klantenservice van een printerbedrijf bellen als hij ontdekt dat de printer, wat hij ook probeert, alleen foto's van kippen afdrukt. 

Een live-agent zal hen vragen een reeks probleemopsporingstaken uit te voeren: Hebben ze het apparaat uitgeschakeld, 2 minuten gewacht en vervolgens weer ingeschakeld? Is de printer verbonden met het juiste wifi-netwerk? Hebben ze de inktlade geopend om te controleren op afwijkingen? Hebben ze het nieuwste stuurprogramma geïnstalleerd?

Een live agent kan maar één van deze oproepen tegelijk behandelen - ze moeten een vol uur van hun tijd besteden aan het oplossen van één printerprobleem. 

Maar de lengte van een ondersteuningsinteractie maakt voor een bot niet uit. Ze worden niet opgehouden door één enkele taak. Als een klant zijn printer wil uitzetten, boven bij zijn baby wil kijken, dan de wifi-verbinding wil controleren en dan de was uit de droger wil halen, dan gaat er geen tijd verloren voor de supportchatbot.

7. Zelfbediening voor klanten

Dankzij chatbots kunnen bedrijven hun klanten goederen, diensten en hulp aanbieden zonder een vinger uit te steken.

In het tijdperk van digitale selfservice biedt chatbots klantervaringen die bijna niet te onderscheiden zijn van die van een klantenserviceteam, terwijl het ook in staat is om meerdere klantvragen tegelijk te behandelen.

Jongere generaties hebben hun voorkeur voor selfservice-opties duidelijk gemaakt, van zelfkassa's in de supermarkt tot het bestellen van voedsel via een app. Een voorbeeldige klantcontext houdt in dat je weet hoe je klanten het liefst in contact komen met ondersteuningsmedewerkers. Conversational AI maakt een klantervaring mogelijk die de veranderende communicatievoorkeuren weerspiegelt.

8. Meertalige ondersteuning

Stelt u zich de kosten eens voor van klantenservice-medewerkers die meer dan 100 talen spreken. Maar met een AI-chatbot is meertalige ondersteuning geen extra kostenpost (tenminste met platforms als Botpress).

AI chatbots biedt meertalige ondersteuning op een manier die niet mogelijk is voor klantenservicemedewerkers. Voor bedrijven met een internationale aanwezigheid, die wereldwijd willen uitbreiden of in gebieden met verschillende taaldemografie (zoals India en de Verenigde Staten), is AI chatbots een noodzaak voor bevredigende interacties met de klantenservice. 

9. Integratiemogelijkheden

In tegenstelling tot een menselijk brein kan chatbots worden geïntegreerd in bedrijfsspecifieke databases en applicaties.

Een veelzijdige AI-software zorgt voor een naadloze integratie met de kennisbanken van het bedrijf. Gebruikers van Botpress kunnen bijvoorbeeld verbinding maken met documenten, tabellen of volledige URLS.

Als je artikelen verkoopt vanuit een kledingwinkel, wil je een chatbot verbinden met je voorraadartikelen. Als je een product of dienst verkoopt, wil je misschien een chatbot verbinden met je CRM-systeem (customer relationship management).

Terwijl een menselijke agent handmatig databases moet controleren op relevante informatie, kan een chatbot deze informatie automatisch ophalen voor de klant. Zolang je database is bijgewerkt, zal hij onmiddellijk accurate informatie geven.

Integraties betekenen ook dat je klanten hulp kunnen krijgen via verschillende kanalen, zoals Slack, sms of Whatsapp. Een chatbot betekent een breder scala aan ondersteuningsopties voor je klanten, wat de toegankelijkheid vergroot.

10. Automatische analyse

Live agents hebben soms de taak om belangrijke informatie van hun klantenondersteuningsgesprekken op te nemen. Welke demografische groep heeft de meeste moeite met het leren van het product? Over welke service zijn de meeste externe klachten?

Als je een uitgeruste chatbotsoftware gebruikt, biedt een AI-chatbot je geavanceerde analyses van je klantensupportinteracties. Ze kunnen ook directe feedback van gebruikers geven, zodat je de voorkeuren van klanten kunt identificeren en al je chatbotinteracties kunt verbeteren met kleine aanpassingen.

‍

Appel

Apple biedt zijn websitebezoekers het beste van twee werelden. Hun gebruikers kunnen contextuele informatie over hun probleem invoeren en de bot zal bepalen welke inhoud het beste aansluit bij hun behoeften.

De chatbot van Apple voor de klantenservice laat gebruikers ook kiezen of ze een vraag willen stellen aan de bot of aan een mens - en geeft realtime feedback over de verwachte wachttijd voor beide. Dit maakt het gemakkelijk om te kiezen welke weg het beste past bij de behoeften van een gebruiker.

Optimaal

Optimum is een internetprovider - dus ze wisten dat ze geen wifi-afhankelijke chatbot konden leveren. Wat als iemand moet vragen hoe hij zijn wifi moet instellen?

Deze sms-klantenondersteuningsbot gebruikt NLP om problemen van gebruikers te begrijpen en op te lossen. De bot is 24/7 beschikbaar, zodat gebruikers op elk moment hulp kunnen krijgen.

Domino's Pizza

Dom bestaat al sinds 2016 en bedient de pizza etende massa. En Dom weet hoe hij met zijn publiek om moet gaan. Het gebruikt emoji's en praat via Facebook Messenger, net als de tieners die er bestellen.

De Domino's chatbot kan eerdere bestellingen onthouden, zodat het bestelproces nog verder gestroomlijnd kan worden. Als een klant zijn Alexa of smartwatch wil vragen om een pizza voor hem te bestellen, kan Dom die bestelling ook opnemen.

H&M

De Kik-chatbot van H&M, een van de chatbots van de eerste generatie die verloren ging aan opkomende technologieën, was een van de eerste voorbeelden van een gepersonaliseerde chatbot voor klantenondersteuning op ondernemingsniveau.

De Kik-bot gaf stylingadvies met behulp van persoonlijke feedback. Het communiceerde zijn suggesties naar de klant via afbeeldingen van H&M-producten uit hun catalogus.

Deze goedkope bot was een gratis dienst voor de klanten van de winkel, als aanvulling op hun belangrijkste bron van inkomsten (d.w.z. de verkoop van kleding).

‍

AI-agenten

Een AI-agent is een autonoom systeem dat informatie verwerkt, beslissingen neemt en actie onderneemt om een doel te bereiken.

In tegenstelling tot AI-chatbots, die reageren op input van gebruikers, verwijst agentic AI naar software die in staat is om autonoom beslissingen te nemen. Het wordt vaak gebruikt om complexe workflows te automatiseren, zoals klantenservice, gegevensanalyse of hulp bij codering.

Dat betekent dat AI-agenten menselijke betrokkenheid bij bepaalde taken overbodig kunnen maken of werknemers kunnen ondersteunen bij hun dagelijkse taken.

AI-chatbots

De meeste klantenservices chatbots zijn tegenwoordig AI-gestuurd. Ze maken gebruik van machine learning en natuurlijke taalverwerking om vragen van klanten flexibel te beantwoorden. 

Dankzij hun kunstmatige intelligentie kunnen ze complexe interacties aan, passen ze zich aan, leren ze na verloop van tijd en bieden ze een gepersonaliseerde service voor klanten. Als je onlangs met een chatbot hebt gecommuniceerd, was het vrijwel zeker een AI-chatbot.

Deze chatbots kunnen menselijke gesprekken voeren, verbinding maken met kennisbanken (zoals producten of regelgeving van het bedrijf) en klantinteracties op een behulpzame manier afhandelen.

Op regels gebaseerde chatbots

Als we denken aan de eenvoudige (en frustrerende) chatbots van vroeger, dan denken we meestal aan een regelgebaseerde chatbot. 

Een regelgebaseerde chatbot werkt op basis van een vooraf gedefinieerde set regels. Ze kunnen alleen reageren op de specifieke vragen waarvoor ze zijn ontworpen. Ze volgen een eenvoudige logica gebaseerd op 'als-dan'-programmering.

Hun reikwijdte is zeer beperkt - ze kunnen basisvragen verwerken, maar kunnen niet zinvol reageren op vragen die buiten hun voorgedefinieerde kennisbank vallen. Hun antwoorden zijn altijd voorspelbaar, omdat ze geprogrammeerd zijn om specifieke, onveranderlijke antwoorden te geven. 

Het belangrijkste is dat chatbots niet leert van eerdere interacties. Zonder handmatige updates kunnen ze hun vermogen om vragen te begrijpen of klachten van klanten af te handelen niet verbeteren.

Als je een chatbot wilt die net zo werkt als een FAQ-pagina, dan is een regelgebaseerde chatbot je beste keuze. Dit soort bots zijn niet in staat om de context van de klant te begrijpen of om klantinteracties van hoge kwaliteit te bieden.

Mens in de lus

Dit is de mogelijkheid van een bot om vragen te laten escaleren naar een menselijke klantenserviceagent als de bot zelf niet kan reageren. Deze functionaliteit is niet alleen nuttig op zichzelf, maar het stelt chatbotontwerpers ook in staat om de frustratie van de klant, veroorzaakt door een ineffectieve bot, te minimaliseren. 

Klantenserviceteams kunnen op de bot vertrouwen om de meest voorkomende vragen op te lossen terwijl zij de complexere vragen afhandelen. En door middel van leerimplementatie kan een bot leren van een vraag die hij niet kon beantwoorden om dezelfde vraag in de toekomst beter te kunnen beoordelen. AI-klantenservice chatbots heeft meestal een menselijke tussenkomst. Dit betekent dat klantenserviceteams toegang hebben tot een back-end waar ze kunnen reageren op geëscaleerde vragen.

Leren

Machine learning is een onderdeel van AI dat is ontwikkeld om softwaretoepassingen te helpen informatie op zinvolle manieren te verwerken. Door deze competentie kan AI chatbots leren van klantinteracties en hun klantenservice verbeteren zonder enige andere menselijke input.

Aangepaste gespreksstromen

Vaker wel dan niet geeft een klant een chatbot niet genoeg informatie om een vraag te beantwoorden. Wanneer dit gebeurt, kan de bot een aangepaste conversatiestroom gebruiken om de informatie te vragen die hij nodig heeft om een oplossing te bieden.

Integratie

Bij het verwerken van een query kan AI chatbots informatie verzenden naar of ontvangen van meerdere interne systemen of systemen van derden. Chatbots kan gebruikers een gebruiksvriendelijke interface bieden voor meerdere systemen.

Naadloze integratie is een belangrijk verkoopargument van chatbot softwareplatforms. Als een chatbot informatie uit je database kan halen, kan hij beter voldoen aan klantverzoeken.

Context

Informatie zoals gebruikersgegevens, apparaat, eerdere communicatie en gegevens uit andere systemen kunnen de bot de context bieden die hij nodig heeft om betere beslissingen te nemen. Botontwerpers kunnen deze gegevens gebruiken om handmatig conversatiestromen te ontwerpen. Op dezelfde manier kan de AI leren wat te doen of te zeggen in de juiste context.

Acties

Een chatbot is in staat om actie te ondernemen op basis van het lopende gesprek. Hij kan digitale widgets, afbeeldingen op een scherm of soortgelijke interacties produceren. Hiervoor kan hij communiceren met interne systemen of systemen van derden. 

De beste AI-klantenservice chatbots heeft een aantal van de bovenstaande kenmerken. Deze opereren in smalle themagebieden waar ze een zeer hoge waarschijnlijkheid hebben om nuttig te reageren op elke vraag van de klant. Op deze manier zijn ze in staat om de beste klantenservice te bieden.

AI wordt steeds beter

Terwijl bedrijven als OpenAI, Microsoft en Google hun race naar het AI-plafond voortzetten, wordt de technologie achter chatbots elke maand beter. Naarmate grote taalmodellen (LLMs) meer functies, multimodaliteit en snelheid toevoegen, breiden de mogelijkheden van supportbots zich uit. 

Over een paar jaar kijken we op dezelfde manier terug op het huidige chatbots als op het op regels gebaseerde chatbots van de jaren 90 en 2000.

Meer echte toepassingen

Naarmate chatbots de status quo worden, zullen we een uitbreiding van case studies zien. Het is de norm om chatbots te gebruiken in e-commerce, maar veel branches hebben chatbots voor klantenservice nog niet volledig verwelkomd. 

Naarmate meer bedrijven AI-klantenservice chatbots gebruiken, zullen we meer unieke en dynamische voorbeelden zien van hoe ze de klanttevredenheid kunnen verhogen. Er zal meer AI-chatbottechnologie worden gebruikt om routinetaken te automatiseren, meer messaging-apps zullen een virtuele assistent bevatten en chatbots voor klantenservice zal alomtegenwoordig zijn. 

Hogere populariteit en acceptatie

Een decennium geleden had chatbots een slechte reputatie - en met reden.

Maar naarmate bots beter worden, worden ze meer geaccepteerd door het grote publiek. Bedrijven weten nu dat een chatbot voor klantenservice de klantervaring daadwerkelijk verbetert, in plaats van vermindert. Ze kunnen routinetaken efficiënter uitvoeren, klanten via meerdere kanalen ondersteunen en klantgegevens veilig verwerken.

In toekomstige servicemodellen zal chatbots voor klantenservice niet meer optioneel zijn. Ze worden verwacht.

Wat is de beste chatbot voor klantenservice?

De beste chatbot voor de klantenservice hangt af van je behoeften, je bedrijfsmodel en de capaciteit van je ontwikkelaar.

De mogelijkheden van een chatbot worden bepaald door zijn complexiteit. Een chatbot die is ontworpen om informatie te verstrekken, kan misschien alleen vooraf opgenomen gegevens raadplegen om vragen van klanten op te lossen. Een krachtigere chatbot kan daarentegen enorme hoeveelheden gegevens lezen en NLP-technieken gebruiken om vloeiende en uitgebreide antwoorden te geven. 

Het ontwerp van een chatbot is net zo belangrijk als het technologieplatform dat wordt gebruikt om hem te ontwerpen. Een beknopte, intuïtieve en goed ontworpen chatbot zal veel beter functioneren dan een complexe chatbot die slecht is ontworpen. Omdat een chatbot verantwoordelijk zal zijn voor het afhandelen van de meeste klantinteracties, is het belangrijk dat hij zo verfijnd mogelijk is.

Hoe kies ik een chatbot voor klantenondersteuning?

Je moet een AI customer service chatbot kiezen op basis van je behoeften en mogelijkheden. Opties variëren van een chatbot-bouwer zonder code tot zelf een chatbot maken vanaf nul. 

Bedrijven die overwegen een chatbot te implementeren, moeten de economische impact van hun chatbotoplossing beoordelen. Ook moeten ze overwegen of en hoe de chatbot zal integreren met hun bestaande systemen en processen.