Kunstmatige klantenservice kent geen grenzen of openingstijden

De reactiesnelheid en het aanbieden van klantoplossingen bepalen de kwaliteit van een goede klantenservice. Kunstmatige intelligentie (AI) voorziet in beiden door grote hoeveelheden data te verwerken en deze 24/7 te vertalen naar intuïtieve antwoorden via een chatbot of suggesties. Bij complexe vragen blijft persoonlijk contact echter nodig.

Bij een kwart van alle interacties met de klantenservice zal AI in 2020 een rol spelen, zo verwacht Gartner. Volgens het onderzoeksbureau investeert de helft van alle organisaties momenteel in een chatbot of een vorm van AI voor klantenservice.

Maar AI is nog verre van het wonderbrein waar je sommigen over hoort. In het webinar AI en customer experience, hoe werkt het? stelt Maarten Stol, Principal Scientific Advisor bij BrainCreators, dat AI een stuk gereedschap is. “Het is niet zelfstandig en het kan zelf geen oplossingen aandragen. AI leert alleen wanneer het de juiste data krijgt in grote hoeveelheden.” 

Ook consumenten zien AI nog niet als volwassen. Volgens het Customer Experience Trends Report 2019 van Zendesk geeft driekwart de voorkeur aan interactie met een medewerker. Consumenten zijn dus nog niet overtuigd van de voordelen van AI. Vanwaar dan de overgrote belangstelling van bedrijven voor AI in klantenservice?

Betere klantervaringen

De helft van de respondenten van het Zendesk onderzoek stemt wel in met een aantal kernvoordelen van AI, zoals: AI is handig om eenvoudige problemen op te lossen, dankzij AI heb ik 24/7 toegang tot support en door AI kan ik gemakkelijker zelf antwoorden vinden. Het leeuwendeel van de respondenten vindt daarentegen dat AI niet nuttig is voor complexe problemen en meent dat de interactie met de klantenservice verwarrender is door AI. De crux ligt dus in het correct toepassen van AI in klantenservice zodat de klant sneller en efficiënter geholpen is. 

Stol ziet twee cruciale factoren in de succesvolle toepassing van AI:

• Domein beperken. AI kan heel goed ondersteunen met specifieke vragen over een specifiek onderwerp. In de praktijk komt tachtig procent van de vragen voort uit tien tot twintig problemen. Door op deze problemen te focussen met AI creëer je direct toegevoegde waarde. Probeer je echter de volle honderd procent van alle vragen te adresseren, dan maak je het jezelf erg lastig. 

• AI vs. agent. Het doel van AI is niet om de menselijke interactie te laten verdwijnen. Het dient echter om agenten meer efficiënt te laten werken zodat ze voldoende informatie kunnen verzamelen om beter hulp te verlenen. 

AI behandelt dus eenvoudige vragen zodat de klantenservicemedewerker zich op complexere problemen richt. Een Answer Bot wordt dus gebruikt als een beslissingsboom waarmee moeilijke vragen van de complexe vragen worden gescheiden, zodat deze kunnen doorverwezen worden naar een reeds geschreven antwoord of een klantenservicemedewerker. De regie houden over het geheel is daarbij noodzakelijk, net als het managen van klantverwachting. 

Je praat met onze chatbot

Een chatbot mist empathie, wat essentieel is voor menselijk contact. Zeker bij de klantenservice waar klanten met veel emotie kunnen binnenkomen, is het verstandig om vooraf te informeren dat een chatbot hen te woord staat. Anders kan het voorkomen dat een automatisch gegenereerd of slecht gekozen automatisch antwoord niet aansluit bij de klantvraag, en loop je het risico dat de gehele klantenservice als ontoereikend wordt ervaren. 

Een voorbeeld waar dat kan gebeuren is KLM dat met BlueBot (of kortweg BB) groots inzet op de toepassing van AI in haar klantenservice. Scroll je echter door de reacties op Facebook, dan zie je soms een mismatch tussen de toon van de klant en die van het antwoord. Zoals een generiek antwoord voor een zware klacht. 

Marcel Stroop, Customer Experience Manager bij 5CA in het eerder aangehaalde webinar: “Hiermee doe je eigenlijk die klant pijn. Een trouwe klant die bijvoorbeeld al tien jaar vliegt met KLM en die een serieuze kwestie voorlegt, krijgt een niet toepasselijk antwoord.” Dat wil je natuurlijk voorkomen, legt Martine van der Lee, Director of Social Media van KLM uit in een interview op The Social Conference vorig jaar.

“De reacties zijn dan minder positief, de klant merkt dat hij praat met een robot. Maar je leert door te falen. We vinden het belangrijk dat we deze ervaring opdoen. Heel af en toe een verkeerd antwoord nemen we voor lief, zodat we eindelijk naar heel veel klanten een goed antwoord kunnen sturen.” De Net Promotor Score (NPS) lijdt er in ieder geval niet onder: de klantloyaliteit lag in november voor KLM op 42. 

Van data naar gebruik

De aanleiding voor het ontwikkelen van BlueBot kwam door de komst van messenger-apps waardoor het aantal vragen aan de vliegtuigmaatschappij exponentieel groeide. Bij KLM werken 300 medewerkers uitsluitend op social media. Zij handelen per week 180.000 mentions af in tien talen. Juist bij dat soort aantallen wordt de inzet van AI interessant. Data is echter niet het nieuwe goud, legt Stol uit. “Het gaat om het labelen van data. Voor het herkennen van een kat op een foto heeft AI eerst tienduizend gelabelde foto’s nodig. AI is pas mooi als je veel grondstoffen hebt.”

Het labelen van data is niet alleen mensenwerk zegt Stol: “Als er al een bedrijfsproces is dat labels maakt, dan kun je met een kleine aanpassing de labels automatisch aanmaken.” AI kan bijvoorbeeld supporttickets automatisch controleren of er een match is met bestaande help-artikelen, en vervolgens een antwoordsuggestie of juist een artikelsuggestie doen. Ook tijdens een chat kan een bot suggesties geven aan de klantenservicemedewerker. De reactie op de suggestie zorgt dan voor het label, waarmee AI leert om steeds betere suggesties te geven.

Bedrijven verzamelen steeds meer data. De grote vraag is dan ook overal: wat doen we er precies mee? Hoe kunnen we de data analyseren en toepassen? Data wordt pas waardevol als je het kunt inzetten om pijnpunten bij klanten weg te nemen, en dat is waar AI mee kan helpen. AI verschuift voor de klantenservice de focus van aantal minuten per gesprek en de hoeveelheid gesprekken per uur naar klanttevredenheid en gemiddelde afhandelingstijd. 

Dat maakt van customer service niet alleen een kostenpost, maar ook een vorm van marketing en een belangrijk onderdeel van het totaalproduct. Zo zorgde bij het bedrijf Wargaming Mobile een verbetering van de klantenservice in een groei van vijftig procent in nieuwe klanten. De mogelijkheden van AI zijn onbegrensd, als je maar focust op toegevoegde waarde voor je klanten.

Meer weten over klantbeleving? In het rapport ‘Customer Experience Trends voor 2019’ gaat Zendesk dieper in op deze trends en bekijkt het de aanpak van top bedrijven die hun customer support optimaal inzetten voor een betere klantbeleving. Downloaden is gratis en kan hier.