Automatisering van contactcenters: een gids voor betere service

Contactcenters staan voortdurend onder druk om problemen sneller op te lossen. Naarmate het aantal supportverzoeken groeit, kampen menselijke agents met ernstige burn-out, wat de kwaliteit van support, interacties en probleemoplossing beïnvloedt. Dit raakt klanten die snelle oplossingen verwachten, vooral wanneer ze dringende problemen hebben. 

Als dit niet wordt aangepakt, verlaten gedemotiveerde menselijke agents hun functie, wat leidt tot kostbare herwerving van personeel die organisaties moeten dragen. De cijfers schetsen een somber beeld. Volgens een onderzoek uit 2026 bedroeg het personeelsverloop in contactcenters 46%, drie keer het sectorgemiddelde. 

Daarom kiezen steeds meer organisaties voor contactcenterautomatisering om burn-out bij agents te verminderen, de klantervaring te verbeteren en efficiënter te werken. Contactcenters met AI gebruiken AI-technologieën om inefficiënties op te lossen waar traditionele IVR-systemen tegenaan lopen. 

Deze gids behandelt AI-contactcenters, hoe ze klantenservice automatiseren, use cases, implementatieaanpakken en hoe je de juiste AI-contactcentersoftware kiest.  

Samenvatting

• Contactcenterautomatisering gebruikt AI om klantenserviceworkflows af te handelen met weinig of geen menselijke tussenkomst.
• Een contactcentersysteem met AI reageert op klanten, begrijpt de intentie, haalt informatie op en geeft een beknopt antwoord. 
• Vergeleken met traditionele interactive voice response-systemen is AI-contactcentersoftware intuïtiever, efficiënter en natuurlijker. 
• AI-automatisering verandert de rol van menselijke agents, zodat zij zich op complexe gevallen kunnen richten. 
• Houd bij het kiezen van AI-contactcentersoftware rekening met factoren zoals CRM-integratie, omnichannel support en latency. 

Wat is contactcenterautomatisering? 

Contactcenterautomatisering gebruikt AI-technologieën om klantinteracties met minimale menselijke tussenkomst af te handelen. Het combineert AI met softwaretechnologieën die CX-teams vaak gebruiken, zoals voice agents, interactive voice response en chatbots. Daardoor kunnen organisaties klanten via verschillende kanalen, waaronder telefoongesprekken, e-mail en chat, efficiënter ondersteunen. 

Anders dan traditionele contactcentersoftware gebruiken AI-contactcenters geavanceerde kunstmatige intelligentie, zoals machine learning, deep learning, spraakmodellen en generatieve AI, om natuurlijk met klanten te communiceren. Deze AI-systemen zijn veel geavanceerder dan traditionele IVR. Ze begrijpen nuances, emoties en context, zodat ze intelligenter kunnen reageren, net als mensen. 

Het is ook belangrijk om contactcenterautomatisering te onderscheiden van callcenterautomatisering. Hoewel ze verwant zijn, richt AI-callcenterautomatisering zich op het automatiseren van gesproken gesprekken. Contactcenterautomatisering omvat daarentegen spraak, sms, e-mail en andere communicatiekanalen. 

Effectieve contactcenterautomatisering gaat verder dan één afdeling. In plaats van bijvoorbeeld een receptionistaan de frontlinie te automatiseren, gebruik je AI om op basis van realtime gespreksgegevens en aanvullende klantinformatie te bepalen welke afdeling de zaak moet behandelen. 

Klantverhalen: hoe callcenterautomatisering de afhandeling en wachttijden verbetert

Traditioneel wachten klanten in een wachtrij terwijl menselijke agents gesprekken behandelen zodra ze binnenkomen. Organisaties die met beperkte personeelscapaciteit kampen, zien wachttijden oplopen tot onredelijke lengtes, waardoor bellers uiteindelijk afhaken. Bedrijven moeten hun personeelsbestand uitbreiden met meer medewerkers om bij te blijven, wat de kosten verder opdrijft.

Geautomatiseerde AI-contactcenters lossen deze beperkingen op. Ze halen historische gegevens uit CRM, begrijpen de intentie van de klant en geven context door aan een menselijke agent. Daardoor kunnen CX-teams meer verzoeken bij het eerste contact oplossen en wachttijden verkorten.

De drie onderstaande implementaties van ElevenAgents laten zien hoeveel impact callcenterautomatisering in verschillende sectoren heeft.

Klarna: tot 10x snellere afhandeling voor 35 miljoen klanten in de VS

Klarna introduceerde een met ElevenAgents gebouwde AI-spraakagent als eerste lijn voor telefonische support voor zijn klanten in de VS, beschikbaar voor alle 35 miljoen klanten. Een groot deel van Klarna's inkomende gesprekken is informatief: productadvies, betalingsstatus of vervolgstappen.

Klanten van wie de vragen door de agent worden afgehandeld, krijgen tot 10x sneller een oplossing, telefoonwachtrijen worden korter voor eenvoudige verzoeken en menselijke agents krijgen ruimte voor complexe gevallen. De agent communiceert met klanten via natuurlijke dialogen met lage latency en draagt over aan een menselijke agent wanneer een gesprek dat vereist. Klarna koos ElevenLabs vanwege schaal, veiligheid en prestaties op ondernemingsniveau, waaronder AVG-klare controles en opties voor dataresidentie.

Rohlik: 90% van klantcommunicatie automatisch afgehandeld 

Rohlik bedient 3 miljoen klanten in Tsjechië, Duitsland, Hongarije, Roemenië en Oostenrijk. Support werd volledig door mensen verzorgd. Toen Rohlik opschaalde naar vijf markten en zes talen, zorgden piekuren voor langere wachttijden en was er 's nachts en vroeg in de ochtend geen live ondersteuning. Rohlik zette zijn agent Maia met ElevenAgents in via telefoon, web, mobiele app en WhatsApp. Maia behandelt 90% van de hotlinegesprekken en 90% van alle klantcommunicatie wordt nu automatisch afgehandeld, waarvan een groot deel zonder menselijk ingrijpen wordt opgelost. 

Maia is verbonden met de backend van Rohlik via Model Context Protocol. De agent voert meer dan 30 acties uit, waaronder de bestelstatus controleren, bestellingen wijzigen, tegoeden verstrekken en supportverzoeken indienen voor de klant. Wanneer de agent een probleem niet kan oplossen of een klant om een persoon vraagt, wordt het gesprek direct doorgestuurd met het volledige transcript, zodat de klant niets hoeft te herhalen. Rohlik rapporteert meer dan 2x snellere afhandeling, 24/7-beschikbaarheid in vijf markten en zes talen, en ligt op koers om de operationele kosten met 50% te verlagen terwijl de CSAT behouden blijft.

Getmobil: 75% afhandeling bij eerste contact en 60% lagere contactcenterkosten

Getmobil is de toonaangevende Turkse marktplaats voor refurbished elektronica, met een netwerk van meer dan 32.000 verkopers. De klantenservice was volledig handmatig, dus voor elke vraag over de bestelstatus, retourzending en productvraag was een menselijke agent nodig en de kosten groeiden mee met de marktplaats. Vandaag handelt ElevenAgents 100% van de inkomende interacties via spraak, webchat en WhatsApp af. Vragen met nuance worden geëscaleerd naar menselijke medewerkers. 

Getmobil meldt dat 75% van de gesprekken volledig wordt opgelost zonder escalatie, dat de contactcenterkosten 60% lager zijn en dat reactietijden drie keer beter zijn geworden. ElevenAgents ondersteunt alle drie de kanalen standaard, waardoor het team geen maatwerk voor integraties per kanaal nodig had. Het team breidt het platform nu uit naar uitgaande use cases, zoals proactieve follow-up, onboardinggesprekken met leveranciers en het plannen van incasso's.

Klantresultaten gedeeld met toestemming. Individuele resultaten kunnen variëren.

Hoe AI-contactcenters klantenservice automatiseren 

Met geautomatiseerde AI-contactcentersoftware kunnen klanten direct, 24/7 worden geholpen. In plaats van door een doolhof van menu's te navigeren, voert een AI-spraakagent automatisch gesprekken met klanten, identificeert belangrijke aandachtspunten, raadpleegt de interne kennisbank en kiest een passend antwoord. 

Stel dat een klant het contactcenter belt. In plaats van dat een menselijke agent de oproep aanneemt, antwoordt AI. Zeer geavanceerde AI-systemen kunnen natuurlijk spreken met passende intonatie, zodat het gesprek natuurlijk klinkt. Afhankelijk van het antwoord van de klant bepaalt AI de volgende stap. 

Hieronder zie je de workflow van een AI-contactcenter.

Reageren

Eerst reageert de AI op communicatie die klanten starten. Afhankelijk van het medium kan het AI-systeem spraak of tekst gebruiken om specifieke verzoeken te beantwoorden. Veel AI-agents bieden ook meertalige ondersteuning, waardoor ze tussen talen kunnen wisselen. 

Begrijpen

Vervolgens gebruiken AI-agents geavanceerde technologieën voor natuurlijke-taalbegrip om de context, het sentiment en de nuances van een klantverzoek te herkennen. Hierdoor kan het AI-systeem een samenhangender, nauwkeuriger en relevanter antwoord opstellen dan traditionele contactcenteroplossingen. 

Informatie ophalen uit de kennisbank

Een modern AI-contactcenter maakt rechtstreeks verbinding met de interne kennisbank van een organisatie, zodat AI-agents nauwkeuriger kunnen reageren. Moderne voice agents en chatbots zijn getraind om natuurlijk te communiceren. Vaak ontbreekt het hen echter aan de specifieke product-, service- of organisatie-informatie die nodig is om bepaalde vragen te beantwoorden. Door organisatiespecifieke gegevens op te halen, kunnen geautomatiseerde AI-contactagents dezelfde antwoorden geven als een menselijke agent. 

Acties uitvoeren

Nadat de benodigde kennis is samengebracht, neemt de AI-agent de juiste stap om klanten te helpen. In veelvoorkomende gevallen geeft de agent direct het antwoord. Voor support die een complexe oplossing vereist, kan de agent een database-record bijwerken, meer informatie ophalen, escaleren naar een menselijke agent of andere bedrijfsprocessen starten. 

Analytics

Geautomatiseerde contactcentersoftware verzamelt interactiegegevens volgens het privacybeleid, zodat operationele teams hun supportworkflow kunnen verbeteren. Zo kun je veelvoorkomende patronen in klantproblemen visualiseren om knelpunten in workflows te herkennen. 

Continu leren

Na implementatie kunnen supportagents met AI voortdurend leren van eerdere interacties. Deze agents verfijnen hun redeneervermogen, zodat ze zich wendbaarder aan verschillende situaties kunnen aanpassen. 

AI-spraakagents versus interactive voice response-systemen

Jarenlang vertrouwden klantenserviceteams op interactive voice response-systemen (IVR) om bellers naar de juiste menselijke agents te leiden. Klanten luisteren naar een spraakmenu, kiezen een optie en herhalen dit proces totdat een menselijke agent opneemt.

Hoewel IVR menselijke tussenkomst vermindert, is het niet efficiënt. Bovendien vinden klanten het omslachtig om IVR te doorlopen. In 2019 publiceerde McKinsey een rapport waarin werd beschreven hoe klanten IVR rechtstreeks probeerden te omzeilen of te vermijden. Voor klanten kan IVR voelen als een eindeloos doolhof van menu's dat ze moeten doorlopen voordat een agent opneemt. 

AI-spraakagents lossen de uitdagingen op waarmee operationele teams bij IVR's te maken hebben. Deze agents beantwoorden oproepen direct, reageren intelligent en houden ticketwachtrijen in beweging. AI-spraakagents kunnen samenwerken met een intelligente IVR die bellers doorstuurt, zodat klanten zich niet door inflexibele menu's hoeven te worstelen.

Waar AI-spraakagents en intelligente IVR waarde toevoegen 

Een AI-spraakagent is getraind om accenten te begrijpen, natuurlijke talen te spreken en zich aan te passen aan de veranderende intentie van klanten. In een contactcenter helpen deze agents je veelvoorkomende verzoeken te automatiseren, zoals het controleren van de accountstatus, het verzetten van afspraken en het beantwoorden van veelgestelde vragen.

IVR's die vroeger afhankelijk waren van rigide regels, gebruiken nu natuurlijke-taalbegrip om bellers naar de juiste agent te leiden. Zonder dat een specifiek trefwoord nodig is, kan een intelligente IVR oproepen doorsturen door zinnen te herkennen zoals: “Ik wil graag met je manager spreken.”

Use cases voor automatisering van klantenservice om mee te beginnen 

Toonaangevende AI-spraakagents en chatbots veranderen de manier waarop contactcenters werken. Volgens Statista automatiseert 35% van de contactcenters hun workflow al op de een of andere manier met generatieve AI. 

Om je op weg te helpen, vind je hier enkele klantenserviceworkflows die baat hebben bij AI-automatisering:

• Accountvragen: AI-agents kunnen selfserviceroutines afhandelen, zoals wachtwoorden bijwerken, bestellingen volgen en klantprofielen bijwerken. 
• Realtime hulp: Klanten die support zoeken, kunnen direct antwoord krijgen terwijl agents de interne kennisbank doorzoeken om aan hun verzoeken te voldoen. 
• Routering tussen afdelingen: Door de intentie van de klant te analyseren, kunnen AI-spraakagents het gesprek zo nodig escaleren naar de juiste afdeling. Belangrijker nog: AI-agents geven context door, zodat klanten zichzelf niet hoeven te herhalen. 
• Gesprekssamenvattingen: In plaats van handmatige transcriptie transcriberen en vatten spraakagents gesprekken automatisch samen. 
• Sentimentanalyse: Spraakagents kunnen voortdurend het sentiment van de klant beoordelen om te detecteren of die tevreden of ontevreden is over het gesprek. Dit maakt vroegtijdig ingrijpen mogelijk en vermindert klantverloop. 
• AI-ondersteunde antwoorden: Ook nadat een menselijke agent het overneemt, kan AI nog helpen om beleefde, conforme en professionele antwoorden op te stellen. 

Naast routinetaken in de klantenservice kunnen AI-agents ook helpen bij complexe gesprekken. Bij verhitte geschillen kunnen AI-agents bijvoorbeeld verschillende scenario's realtime simuleren en menselijke agents een script bieden om de situatie te de-escaleren. 

Contactcentersoftware kiezen voor AI-automatisering 

Houd bij het kiezen van contactcentersoftware met AI om je klantenserviceworkflow te automatiseren rekening met deze aspecten. 

• CRM-integratie: Zoek AI-contactcenteroplossingen die naadloos met je CRM integreren. Hierdoor kan AI klantgegevens rechtstreeks via API-calls ophalen ter ondersteuning van gesprekken. 
• Omnichannel support. Klanten verwachten tijdige reacties via websites, sociale media, telefoon en andere kanalen. 
• Eén kennisbank. Overweeg contactcentersoftware die de kennis van je organisatie bundelt in één bron om te voorkomen dat AI tussen contexten moet wisselen. 
• Naadloze AI-ondersteuning. In sommige gevallen kunnen teams baat hebben bij AI-agents bij complexe zaken. Kies een AI-agent die helpt zonder opdringerig te zijn. 
• Escalatie naar menselijke agents. Klanten willen misschien met een persoon spreken als ze dat nodig vinden. Zoek agents die nuances oppikken en communicatie snel kunnen doorsturen. 

ElevenAgents is één platform waarmee ondernemingen conversationele AI-agents voor hun klantenservice kunnen bouwen workflow. Je kunt agents configureren op basis van je merkrichtlijnen, compliancevereisten en procedures. Vervolgens implementeer en schaal je de supportagents via spraak, chat en e-mail. 

Kies voor kleine en middelgrote bedrijven die een eenvoudigere agentworkflow nodig hebben Reception by ElevenAgents. Het is een AI-receptionist die oproepen aanneemt, vragen beantwoordt, afspraken plant en meer, met een natuurlijk klinkende stem.

Contactcenterautomatisering verantwoord implementeren 

Nu contactcenterautomatisering steeds vaker wordt toegepast, moeten organisaties rekening houden met best practices, waaronder governance, privacy en operationele factoren, om een soepele implementatie te waarborgen. 

1) Begin met een beperkte use case

Integreer AI-tools niet vanaf dag één in de volledige supportworkflow. Daarmee voeg je meerdere interactiepunten toe die evenveel aandacht vereisen, waardoor je middelen te dun verspreid kunnen raken. Begin in plaats daarvan met beperkte verzoeken met een hoog volume, zoals informatieve gesprekken of de bestelstatus, en breid daarna uit. Zo kunnen je ontwikkelaars problemen oplossen, de prestaties van agents verifiëren en naleving van beleid waarborgen. 

Openfinanceprovider Insurely houdt de rol van een AI-agent bijvoorbeeld beperkt om de prestaties te verbeteren. Het verbindt de agents ook met een bijgewerkte kennisbank. Bekijk andere best practices die Insurely toepast bij het integreren van AI-agents in zijn klantenservicesystemen. 

2) Bied een escalatiepad naar een mens 

Zelfs met de meest geavanceerde AI-agents blijft menselijke ervaring belangrijk, vooral bij geschillen of complexe zaken. Bied klanten daarom opties om contact op te nemen met een menselijke agent. Maak die optie duidelijk voordat het gesprek begint en train de AI-agent om signalen van ongerustheid te herkennen, zodat menselijk ingrijpen vroeg mogelijk is. 

3) Maak het gebruik van AI-agents bekend

Klanten moeten weten dat ze spreken of chatten met een AI-agent. Wetgeving zoals de EU AI Act verplicht organisaties om het gebruik van AI vooraf bekend te maken. Een eenvoudige, ondubbelzinnige openingszin zoals “Hoi, ik ben een AI-agent” helpt je compliant te blijven en vertrouwen bij klanten op te bouwen. 

4) Publiceer beleid voor gegevensprivacy

Spraakagents en chatbots kunnen gespreksgegevens gebruiken voor training. Klanten hebben het recht te weten of wat zij delen onderdeel wordt van trainingsdatasets. Organisaties moeten daarom bij communicatie een disclaimer opnemen over hoe de AI-agent klantgegevens verzamelt, opslaat en gebruikt. 

Waar je op moet letten bij AI-tools voor callcenters 

Met een AI-tool moeten callcenters menselijk kunnen klinken, snel kunnen reageren en waar nodig kunnen escaleren naar een mens. Deze eigenschappen hangen rechtstreeks af van de onderliggende spraakagents of chatbots. Richt je op deze gebieden bij het kiezen van een AI-tool voor callcenters. 

Ga aan de slag met ElevenAgents voor klantenservice 

ElevenAgents vereenvoudigt contactcenterautomatisering met speciaal ontwikkelde, menselijk klinkende agents die gesprekken ondersteunen in meer dan 90 talen. In plaats van je bestaande klantenserviceplatform te vervangen, kun je conversationele AI-agents bouwen en implementeren die er naadloos mee samenwerken. Je kunt ook merkrichtlijnen en beveiligingswaarborgen toepassen en prestaties in interacties volgen.

Maak vandaag een AI-agent en ontdek hoe andere merken ElevenAgents gebruiken om hun CX-workflow te automatiseren. 

Veelgestelde vragen over contactcenterautomatisering