Artificial Intelligence in klantcontact: vier concrete toepassingen
In ons vorige artikel hebben we je laten kennismaken met de kracht en voordelen van de toepassing van Artificial Intelligence in klantcontact. Nu wordt het tijd om wat dieper in te gaan op concrete toepassingen van AI, die jouw klantcontact naar een nóg hoger niveau brengen. Daarom, in onze tweede artikel over AI in klantcontact: vier ideeën om met de rekenkracht van machines je klanttevredenheid een boost te geven.
1. AI-gestuurde Chatbots: bots met een menselijke touch
Stel je voor: je hebt een drukke dag in je callcenter. Je klanten blijven komen met vragen die ze graag beantwoord willen hebben. Hier komen de AI-gestuurde chatbots en virtuele assistenten als redders in nood! Deze slimme assistenten kunnen klantvragen direct en efficiënt afhandelen, zonder tussenkomst van je dure én drukke menselijke collega’s. Ze zijn 24/7 beschikbaar om je klanten te woord te staan en ze een gepersonaliseerde ervaring te bieden. Techniek waarmee je in staat bent om je klantenservice altijd ‘aan’ te hebben staan. En het beste van alles? Deze magische assistenten kunnen naadloos worden geïntegreerd met jouw callcenter software, waardoor je de volledige controle hebt over je klantenservice ervaring.
Voorbeeld
De case: je hebt een klant hebt die een vraag heeft over een bestelling. In plaats van lang te wachten aan de telefoon, kan je klant eenvoudig een chatbericht sturen naar jouw AI-gestuurde chatbot. De chatbot begrijpt de vraag van je klant direct en kan meteen antwoorden met de nodige informatie.
Het is als het hebben van een behulpzame assistent die direct klaarstaat om te helpen, zonder wachttijden. Jouw klantenservice is sneller, efficiënter en biedt een geweldige gebruikerservaring.
2. Sentimentanalyse: hoe hangt de vlag erbij?
Klanten hebben soms meer nodig dan alleen antwoorden. Ze willen begrepen worden en voelen zich graag gehoord. Met de inzet van sentimentanalyse kun je negatieve emoties detecteren en begrijpen. Hoe dat werkt? Bij sentimentsanalyse wordt gebruik gemaakt van geavanceerde algoritmen en Natural Language Processing-technieken om de emotionele toon en sentimenten achter tekstuele of spraakinteracties te analyseren en te begrijpen. Het systeem classificeert de tekst of spraak als positief, negatief of neutraal, waardoor jij waardevolle inzichten krijgt in het sentiment onder je klanten. Het is eigenlijk een beetje als het lezen van de gedachten van je klanten, maar dan zonder een glazen bol of louche illusionist. Op basis van de inzichten uit de analyse, kun je gepaste reacties geven en zo de tevredenheid onder je klanten vergroten.
Voorbeeld
Stel je voor dat een klant een klacht indient over een product dat niet aan hun verwachtingen voldoet. Dankzij sentimentanalyse kan AI de negatieve emoties detecteren en begrijpen. Op basis hiervan kan je virtuele assistent proactief een oplossing aanbieden, zoals een vervangend product of een gepaste compensatie.
Een door sentimentanalyse gevoede bot, is als het hebben van een empathische klantenservice medewerker die altijd de juiste snaar weet te raken. Jouw klantenservice wordt dankzij de inzet van machines tóch persoonlijker, relevanter en laat je klanten weer glimlachen.
3. Feedbackanalyse: wat vinden je klanten nou echt?
Voor jou is het essentieel om te weten wat je klanten écht denken en voelen. Met behulp van AI kun je grote hoeveelheden klantfeedback, zoals online recensies, enquêteresultaten en sociale media-berichten, automatisch analyseren en zo inzichten verkrijgen. Dit proces, bekend als geautomatiseerde klantfeedbackanalyse, maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking en machine learning-algoritmen om de context, sentimenten en belangrijke thema's in de feedback van klanten te identificeren. Door deze inzichten ga je veel sneller trends en patronen ontdekken en daardoor problemen oplossen, verbeteringen doorvoeren en de algehele klanttevredenheid verhogen. Zie het als het hebben van een team vol luisterende oren, waarmee jij de behoeften van je klant nóg beter begrijpt.
Voorbeeld
Stel je voor dat je een hotelketen hebt en je wilt de klanttevredenheid verbeteren. Met geautomatiseerde klantfeedbackanalyse kun je snel en efficiënt inzicht krijgen in wat je gasten zeggen over hun ervaringen. Het AI-systeem analyseert automatisch online recensies van verschillende platforms en identificeert belangrijke thema's zoals kamerkwaliteit, service, faciliteiten, enzovoort.
Het systeem kan ook het sentiment achter elke recensie bepalen, of het nu positief, negatief of neutraal is. Op basis van deze analyse kun je trends ontdekken, zoals herhaaldelijke klachten over de kamerhygiëne of veel positieve opmerkingen over het vriendelijke personeel.
Met deze inzichten kun je gerichte acties ondernemen, zoals het verbeteren van de schoonmaakprocessen of het belonen van het personeel voor uitstekende klantenservice. Het resultaat? Een hogere klanttevredenheid, positieve online reputatie en een concurrentievoordeel in je branche. Dankzij geautomatiseerde klantfeedbackanalyse kun je de stem van je klanten echt horen en erop reageren om de klantervaring te optimaliseren.
4. Klantgedrag voorspellen: weten wat er gaat gebeuren
We analyseren een hoop inout en trekken daar lering uit. Maar zou het niet geweldig zijn als je al weet wat je klanten willen voordat ze het zelf weten? Dat is dichterbij dan je denkt. Met behulp van voorspellende analyse is het mogelijk gedrag te duiden. Artificial Intelligence kan complexe patronen en trends in klantgedrag identificeren, waardoor je beter kunt voorspellen wat klanten nodig hebben en hoe je hierop kunt anticiperen. Ook hier weer de voordelen van de glazen bol, zonder de ongewenste bijzaken. Met deze kennis kun je gerichte aanbiedingen doen, op maat gemaakte marketingcampagnes uitvoeren en zelfs opzeggingen voorkomen.
Voorbeeld
Stel je voor dat je een webshop hebt en je klantgedrag wilt voorspellen. Met behulp van AI kun je historische klantgegevens analyseren en patronen ontdekken, zoals welke producten vaak samen worden gekocht of welke producten populair zijn bij specifieke klantsegmenten.
Op basis van deze inzichten kun je aanbevelingen doen voor vergelijkbare producten of zelfs gepersonaliseerde kortingscodes aanbieden. Op basis van data van bestaande klanten, weet jij al wat je nieuwe klant straks wil. Zo wordt jouw klantenservice proactief, afgestemd op de behoeften van je klanten, zelfs nog voordat ze dat zelf helder hebben. Wow-factor gegarandeerd.
Artificial Intelligence: machines als boost voor persoonlijk contact
Deze voorbeelden illustreren hoe je met Artificial Intelligence vooral een tool in handen hebt om punten te scoren op persoonlijk vlak. Ja, je haalt extra techniek in huis. Ja, je gaat een groot gedeelte van je contact laten genereren door een machine. Maar doordat je gaat handelen op basis van meer klantdata dan je team ooit handmatig kan verwerken, til je je klantenservice naar nieuwe hoogten en bied je een onvergetelijke ervaring. De toepassingen zijn legio, maar verdienen óók een continue kritische blik, zo zien we in ons volgende artikel waarin we dieper duiken in de ethische uitdagingen van AI & Klantcontact.
