This is the Trace Id: acd426d5c19e1fef4aeb51ea1c0e1b91
Overslaan naar hoofdinhoud
Dynamics 365

AI in klantenservice

Leer over de groeiende trend van AI in klantenservice en hoe jouw organisatie intelligente technologieën kan gebruiken om klantbelevingen te personaliseren en tegelijkertijd kosten te verlagen.
Meer informatie

Wat is AI-gestuurde klantenservice?

AI-verbeterde klantenservice is het gebruik van AI-technologieën en -hulpprogramma's zoals natuurlijke taalverwerking (NLP), machine learning en digitale assistenten om klantervaringen te verbeteren en de operaties te stroomlijnen.

In plaats van mensen te vervangen, werkt AI samen met klantenserviceteams om routinetaken te automatiseren en intelligente ondersteuning te bieden. AI in klantenservice geeft teams meer tijd om zich te concentreren op complexe, waardevolle taken en genereert inzichten die nodig zijn om interacties te personaliseren, problemen op te lossen en tevredenheid te bevorderen.

Belangrijke punten

  • AI-verbeterde klantenservice gebruikt AI-technologieën om routinetaken te automatiseren en intelligente ondersteuning te bieden, zodat organisaties efficiëntere, gepersonaliseerde diensten kunnen leveren.
  • AI-technologieën die de klantenservice transformeren zijn onder andere NLP, machine learning, voorspellende analyses en sentimentanalyse.
  • Veelvoorkomende AI-gestuurde hulpprogramma's voor klantenservice zijn chatbots, virtuele assistenten, AI-stemassistenten, geautomatiseerde ticketingsystemen, AI-agenten en klantenservice-analyse.
  • Stappen om AI in klantenservice te implementeren zijn onder andere het beoordelen van zakelijke behoeften, het voorbereiden van infrastructuur en gegevens, het kiezen van de juiste AI-technologieën, het trainen van teams en het monitoren van prestaties.
  • Uitdagingen bij het implementeren van AI zijn onder andere beveiligingsrisico's, integratieproblemen, gebrek aan personalisatie, beperkte betrouwbaarheid, weerstand tegen AI-hulpprogramma's en zorgen over verantwoordelijke AI.
  • Voorbeelden uit de praktijk van AI-gestuurde klantenservice benadrukken de voordelen van hybride klantenondersteuningsoplossingen, geautomatiseerde workflows en AI-agenten.
  • Toekomstige trends in AI-klantenservice omvatten vooruitgangen in NLP, AI-emotie, hyper-personalisatie en meeslepende ervaringen.

Voordelen van AI in klantenservice

AI in klantenservice biedt verschillende voordelen die jouw organisatie kunnen helpen om proactieve, gepersonaliseerde ervaringen efficiënt te leveren:

  • Verhoogt de efficiëntie en productiviteit. Wanneer ze zijn uitgerust met AI, kunnen serviceteams efficiënter en sneller werken. AI-chatbots in klantenservice beantwoorden bijvoorbeeld snel basisvragen van klanten, en geautomatiseerde workflows elimineren repetitieve taken terwijl ze menselijke fouten minimaliseren.

  • Verkort de reactietijden. Met hulpprogramma's voor klant-zelfbediening ontvangen klanten directe antwoorden, waardoor lange wachttijden worden geëlimineerd. Als de specifieke vragen of zorgen van een klant niet kunnen worden opgelost met hulpprogramma's voor zelfbediening, kunnen intelligente routeringssystemen de klant snel verbinden met de juiste live vertegenwoordiger. Eenmaal verbonden kan de vertegenwoordiger toegang krijgen tot AI-gegenereerde inzichten en aanbevelingen die nodig zijn om de oplossing te versnellen.

  • Ondersteunt proactieve, gepersonaliseerde ervaringen. AI analyseert klantgegevens en eerdere interacties om callcentervertegenwoordigers, field service-technici en andere klantgerichte medewerkers inzichten te bieden in de unieke behoeften van elke klant en op maat gemaakte aanbevelingen voor de volgende beste acties. Het gebruik van AI om de klantenservice gedurende de klantreis te verbeteren versterkt relaties en loyaliteit.

  • Optimaliseert de bewerkingen. AI draagt bij aan een efficiënte toewijzing van middelen door workflows te stroomlijnen en klanten en medewerkers snel te verbinden met de informatie die ze nodig hebben om hun vragen te beantwoorden en problemen op te lossen. AI bepaalt ook welke servicevragen het beste naar hulpprogramma's voor zelfbediening kunnen worden geleid en welke menselijke tussenkomst vereisen, waardoor kostbare escalaties worden geminimaliseerd.

  • Biedt altijd beschikbare ondersteuning. AI-chatbots in klantenservice helpen ervoor te zorgen dat klanten snelle service ontvangen, waar ze ook zijn en wanneer ze het ook nodig hebben. Dit niveau van gemak helpt organisaties om hoge ondersteuningsvolumes effectief te beheren terwijl de kosten worden verlaagd.

  • Helpt burn-outs bij medewerkers en het personeelsverloop te verminderen. AI geeft klantenservice- en ondersteuningsteams meer tijd om betekenisvol en vervullend werk te verrichten, zoals taken die empathie, creatief probleemoplossend vermogen en kritisch denken vereisen. Burn-outs en personeelsverloop worden verminderd, wat organisaties bespaart op de kosten van het voortdurend werven en trainen van nieuwe medewerkers.

Hoe AI werkt in klantenservice

Hier is hoe AI en andere geavanceerde technologieën de klantenservice veranderen en  wat het kan doen:

  • NLP maakt het mogelijk dat AI-systemen menselijke taal op een natuurlijke manier begrijpen, interpreteren en erop reageren, waardoor interacties tussen mensen en AI-gestuurde interfaces intuïtiever en boeiender worden.

  • Machine learning-algoritmen analyseren en identificeren patronen in enorme hoeveelheden klantgegevens en interacties, en leren in de loop van de tijd hoe ze AI-hulpprogramma's kunnen helpen om nauwkeurigere, relevantere antwoorden te geven.

  • Voorspellende analyses gebruiken historische gegevens om klantbehoeften en -voorkeuren te voorspellen, waardoor klantenserviceteams aanbevelingen kunnen personaliseren en proactief potentiële problemen kunnen aanpakken voordat ze zich voordoen.

  • Sentimentanalyse verzamelt inzichten uit e-mails, chats, enquêtes en sociale media om organisaties te helpen de zorgen, klachten en merkimpressies van klanten beter te begrijpen en gepast te reageren.

  • Generatieve AI is een type AI dat nieuwe inhoud creëert, zoals tekst, afbeeldingen of video's, op basis van de gegevens waarop het is getraind. Het heeft verschillende toepassingen in klantenservice, waaronder het verhogen van de productiviteit van callcenters door het automatiseren van notities tijdens klantgesprekken en het bieden van gedetailleerde oproepoverzichten, inclusief belangrijke actiepunten.

Veelgebruikte AI-gestuurde hulpprogramma's voor klantenservice

Organisaties gebruiken veel AI-hulpprogramma's om hun klantenservice-operaties te verbeteren, waaronder het volgende:

  • Chatbots en virtuele assistenten zijn hulpprogramma's voor zelfbediening die NLP en machine learning gebruiken om klanten real-time ondersteuning te bieden. AI-chatbots in de klantenservice begrijpen eenvoudige, duidelijke vragen en reageren met behulp van vooraf gedefinieerde scripts. Daarentegen kunnen virtuele assistenten klanten helpen met complexe taken zoals het plannen van afspraken en het verwerken van transacties. Ze kunnen ook deelnemen aan gepersonaliseerde gesprekken die zijn afgestemd op de behoeften van elke klant.

  • Spraak AI-assistenten gebruiken spraakherkenningstechnologieën om constant efficiënt telefoongesprekken te verwerken zonder menselijke tussenkomst. Ze voeren gesprekken, beantwoorden vragen en voeren taken uit, bieden gepersonaliseerde ondersteuning en verminderen wachttijden.

  • Intelligente ticketingsystemen stroomlijnen de klantenondersteuning door ondersteuningsverzoeken te categoriseren, prioriteren en routeren op basis van de huidige behoeften van elke klant, interactiegeschiedenis en demografie. In plaats van klanten naar de eerst beschikbare agent te routeren, routeren intelligente ticketingsystemen klanten automatisch naar agenten op basis van hun expertise en werkbelasting, waardoor de distributie van vragen wordt geoptimaliseerd en snellere probleemoplossing wordt gegarandeerd.

  • AI-agenten verhogen de productiviteit en klanttevredenheid door klanten en live vertegenwoordigers real-time ondersteuning te bieden. Bijvoorbeeld, AI-gestuurde kennisbases bieden klanten directe antwoorden op veelgestelde vragen, waardoor de behoefte aan menselijke ondersteuning wordt verminderd. Bovendien genereren AI-hulpprogramma's aanbevelingen die live vertegenwoordigers helpen om op klanten te reageren op basis van context en geschiedenis.

  • Autonome AI-agenten werken namens individuen, teams of afdelingen om bedrijfsprocessen uit te voeren en te coördineren. Voorbeelden zijn agenten voor casebeheer die belangrijke taken automatiseren gedurende de levenscyclus van een case en agenten voor planningsoperaties die schema's optimaliseren voor buitendiensttechnici op basis van veranderende werkdagomstandigheden.

    Aan de slag met de Case Management Agent voor Dynamics 365 Customer Service.

  • Hulpprogramma's voor het analyseren van klantenservice gebruiken NLP, machine learning en voorspellende analyses om klantinzichten te genereren, zoals levenslange waarde of verlooprisico's. Deze informatie kan worden gebruikt om strategische, gegevensgestuurde beslissingen te nemen.

Stappen voor het implementeren van AI in klantenservice

Volg deze stappen om AI succesvol te implementeren in je klantenservice-activiteiten:

  1. Beoordeel zakelijke behoeften en doelen. Identificeer de knelpunten in je klantenservice en bepaal waar AI de meeste waarde kan toevoegen. Je kunt ervoor kiezen om alleen je helpdesksoftware of je volledige suite met klantenservicesoftwarete moderniseren.

  2. Bereid je infrastructuur en gegevens voor. Zorg ervoor dat je organisatie beschikt over de noodzakelijke infrastructuur, zoals gegevensopslag en verwerkingscapaciteiten, om de implementatie van AI te ondersteunen. Zorg er ook voor dat je gegevens schoon, georganiseerd en klaar zijn voor AI-analyse.

  3. Kies de juiste AI-technologieën. Selecteer AI-oplossingen die aansluiten bij je behoeften en doelen en die integreren met je bestaande CRM, ERP en andere systemen om een uniforme ervaring te waarborgen.

  4. Train je teams: Bied je klantenserviceteam uitgebreide training over het werken met AI-hulpprogramma's om hun voordelen te maximaliseren.

  5. Train AI-modellen. Blijf AI-modellen continu verfijnen en bijwerken, zodat ze in de loop van de tijd verbeteren door te leren van eerdere interacties.

  6. Bewaak prestaties en optimaliseer. Houd de prestaties van je AI-oplossing continu in de gaten, inclusief het verzamelen van feedback van klanten en agenten. Pas aan waar nodig om de efficiëntie en effectiviteit te verbeteren.

  7. Voldoe aan aanbevolen procedures. Houd gedurende het planningsproces voor en implementatie van AI-aanbevolen procedures bij, zoals gegevensprivacy en beveiligingsmaatregelen.

Zes veelvoorkomende uitdagingen bij het implementeren van AI in klantenservice

Hier zijn zes veelvoorkomende uitdagingen en manieren om deze te omzeilen.

  1. Beveiligings- en gegevensprivacyrisico's
    Uitdaging: AI-systemen verwerken gevoelige klantgegevens, waardoor ze doelwitten zijn voor cyberdreigingen en privacyzorgen oproepen.
    Oplossing: Implementeer robuuste encryptie, strikte toegangscontroles en naleving van gegevensbeschermingsregels. Informeer klanten over gegevensgebruikbeleid en bied opties voor het afmelden.

  2. Integratie met bestaande systemen
    Uitdaging: AI-hulpprogramma's moeten vaak samenwerken met bestaande CRM-, ERP- en contactcenterplatforms, wat leidt tot technische complexiteit.
    Oplossing: Gebruik AI-oplossingen met open API's en zorg voor compatibiliteit met bestaande technologieën. Werk samen met IT-teams om gefaseerde AI-adoptiestrategieën te ontwikkelen die verstoringen minimaliseren.

  3. Gebrek aan personalisatie
    Uitdaging: AI-verbeterde interacties kunnen onpersoonlijk aanvoelen, wat leidt tot frustratie bij klanten die een meer gepersonaliseerde ervaring verwachten.
    Oplossing: Gebruik AI-modellen die zijn getraind op klantgeschiedenis, voorkeuren en eerdere interacties om gepersonaliseerde, contextuele antwoorden te geven.

  4. Beperkte betrouwbaarheid
    Uitdaging: AI-digitale assistenten kunnen soms moeite hebben met het afhandelen van complexe, meerdelige klantvragen, wat leidt tot onjuiste of onvolledige antwoorden die klanten teleurstellen.
    Oplossing: Implementeer hybride ondersteuningsmodellen waarbij AI routinematige vragen afhandelt en complexe gevallen doorverwijst naar live medewerkers. Werk regelmatig kennisbanken bij en train AI continu op basis van echte klantinteracties om het contextueel begrip te verbeteren.

  5. Weerstand tegen het gebruik van AI-hulpprogramma's
    Uitdaging: Sommige medewerkers kunnen traag zijn in het adopteren van AI-technologieën, en sommige klanten geven misschien de voorkeur aan menselijke ondersteuning.
    Oplossing: Bied adequate training en laat duidelijk de voordelen van AI zien aan medewerkers. Help klantinteracties natuurlijk en behulpzaam te maken, en bied soepele overgangen naar live medewerkers wanneer dat nodig is.

  6. Verantwoordelijke AI-problemen
    Uitdaging: AI-modellen kunnen vooroordelen overnemen uit trainingsdata, wat leidt tot oneerlijke of inconsistente behandeling van klanten.
    Oplossing: Zorg voor diverse trainingsdatasets en voer eerlijkheidsaudits uit om vooroordelen te detecteren en te mitigeren. Gebruik uitlegbare AI (XAI)-technieken die duidelijke, begrijpelijke uitleg geven voor AI-gestuurde beslissingen en acties.

Praktijkvoorbeelden van AI-gestuurde klantenservice

Talrijke organisaties hebben hun klantbeleving getransformeerd met AI. Hier zijn enkele voorbeelden van succesverhalen uit de echte wereld:

  • Een wereldwijde fabrikant die jaarlijks meer dan 600 miljoen processen voor technische ondersteuning afhandelt, wilde zijn klantenservice verbeteren met AI. Het bedrijf heeft een virtuele assistent ingezet die klanten betrekt via een zelfbedieningsgesprekinterface die hen helpt snel problemen op te lossen. Indien nodig kan de assistent een klant makkelijk doorverwijzen naar een live medewerker in een contactcenter met waardevolle contextuele informatie over hun specifieke probleem.
    Belangrijk punt: Met een hybride ondersteuningsoplossing ervaren klanten snellere reactie- en oplossingstijden.

  • Een grote Britse financiële instelling streefde ernaar het beheer van meer dan 50 miljoen jaarlijkse klantinteracties te stroomlijnen. De bank heeft meerdere bestaande systemen samengevoegd op één intuïtief klantbetrokkenheidsplatform dat klantgegevens samenvoegt in 360-graden weergaven, afspraken automatiseert tussen afdelingen en miljoenen aan jaarlijkse softwarebesparingen genereert.
    Belangrijk punt: Door serviceteams te voorzien van digitale hulpprogramma's wordt klantretentie gestimuleerd door organisaties te helpen voldoen aan de verwachtingen van klanten voor snelle, gepersonaliseerde service.

  • Een wereldwijd technologiebedrijf wilde klanten sneller toegang bieden tot zijn beste supportteam, terwijl het repetitieve taken voor medewerkers stroomlijnt en automatiseert. Het heeft een AI-agent aangenomen die klanten in staat stelt om 24/7 in negen verschillende talen met medewerkers te communiceren en biedt service medewerkers de inzichten die nodig zijn om optimale oplossingen voor klantproblemen te identificeren. De gemiddelde afhandeltijd door het beste supportteam daalde met 20% en de productiviteit steeg met 15%.
    Belangrijk punt: AI helpt servicemedewerkers bij het vrijmaken van terugkerende taken, zodat ze zich kunnen richten op het oplossen van problemen van klanten.

Hoe AI in klantenservice zich ontwikkelt

Nieuwe technologische ontwikkelingen zullen de adoptie van AI in bedrijven blijven stimuleren. Klantenservice-organisaties zullen tot de bedrijven behoren die concurrentievoordeel behalen uit de volgende opkomende AI-technologieën en trends:

  • Geavanceerde NLP: Voortdurende vooruitgang in NLP zal nog meer geavanceerde, mensachtige communicatie en interacties tussen AI-systemen en klanten mogelijk maken.

  • AI-emotie: AI-systemen zullen beter worden in het herkennen, simuleren en reageren op menselijke emoties, waardoor AI-gestuurde klantenservice- en ondersteuningshulpmiddelen meer empathie kunnen tonen.

  • Hyper-personalisatie: AI-systemen blijven geavanceerde technieken voor gegevensanalyse gebruiken om beter inzicht te krijgen in het gedrag en de voorkeuren van individuele klanten. Bevoegd met diepere inzichten, zullen deze systemen in staat zijn om meer gepersonaliseerde ervaringen te creëren dan ooit tevoren.

  • Integratie met andere innovatieve technologieën: AI-systemen worden steeds vaker geïntegreerd met Internet of Things -apparaten (IoT) om proactieve klantondersteuning te bieden. Ze zullen ook verbinding maken met Augmented Reality- (AR) en Virtual Reality- (VR) technologieën om meeslepende ervaringen te creëren.
Een vrouw die een tablet vasthoudt.

Probeer Dynamics 365 gratis uit

Geef je klantenservice- en ondersteuningsteams de kracht van Dynamics 365 AI-gestuurde oplossingen die je kunnen helpen de efficiëntie te verhogen, de reactietijden te verkorten en ervaringen te personaliseren.
Start je gratis proefversie
Resources

Meer informatie over het transformeren van klantenservice met AI

  1.
Een man met een bril en een vrouw met haar hand op haar kin die naar elkaar kijken.
Webpagina

Ontdek Dynamics 365 Customer Service

Ontdek hoe je servicemedewerkers in staat stelt om problemen snel op te lossen met behulp van generatieve AI en automatisering.
Lees nu
De hand van een persoon op een laptoptoetsenbord.
Infographic

Optimaliseer service met AI

Ontdek drie manieren waarop AI service transformeert van het veld naar het contactcentrum.
Nu bekijken
Een vrouw in een pak die een zwarte map vasthoudt.
E-book

Bereik AI-gestuurde service-excellentie

Leer hoe je de verwachtingen van klanten kunt overtreffen door uitzonderlijke, end-to-end-service te bieden.
Lees nu
Een vrouw in een rood shirt en bril die een laptop gebruikt.
Blog

Lever geautomatiseerde, multimodale klantenservice

Bied klanten real-time tekst- en spraakondersteuning met een AI-gestuurde oplossingsversneller.
Lees nu
Terug naar de sectie RESOURCES

Veelgestelde vragen

  • AI voor klantenservice houdt in dat AI-technologieën zoals chatbots, virtuele assistenten en voorspellende analyses worden gebruikt om klantinteracties te automatiseren en te personaliseren. AI versterkt traditionele klantenservicemethoden om de efficiëntie te verbeteren, de responstijden te verkorten en de tevredenheid te verhogen.
  • AI vervangt traditionele klantenservicemethoden niet, maar versterkt ze juist. Het behandelt routinetaken en vragen, zodat mensen zich kunnen concentreren op complexere, waardevolle interacties die kritisch denken en empathie vereisen. AI verbetert de algehele klantenservice-ervaring door real-time reacties, gepersonaliseerde aanbevelingen en 24/7 beschikbaarheid te bieden.
  • De toekomst van AI in klantenservice omvat vooruitgangen in natuurlijke taalverwerking (NLP), emotionele AI, hyper-personalisatie en integratie met IoT-apparaten. Deze ontwikkelingen zullen leiden tot natuurlijkere, empathische klantinteracties en voorspellende diensten die proactief klantbehoeften identificeren en aanpakken.
  • Organisaties zullen klantenservice transformeren door AI te gebruiken om routinetaken te automatiseren, responstijden te verkorten en ervaringen te personaliseren. Organisaties zullen ook AI gebruiken om hogere volumes klantvragen efficiënter af te handelen, proactieve ondersteuning te bieden en sterkere relaties op te bouwen.
  • Een voorbeeld van AI in klantenservice zijn AI-gestuurde chatbots die NLP en machine learning gebruiken om klanten in mensachtige gesprekken te betrekken. Chatbots werken in real-time om veelgestelde vragen te beantwoorden, afspraken te plannen en relevante informatie te verstrekken, waardoor de druk op live medewerkers vermindert en de algehele klantervaring verbetert. Ze kunnen ook complexe problemen indien nodig doorverwijzen naar live medewerkers.

Volg Dynamics 365