Webinarsamenvatting: De toekomst van AI-agents voor retailers en marktplaatsen

AI verandert de manier waarop we winkelen.

AI-agenten kunnen supportproblemen van begin tot eind oplossen, shoppers naar de juiste producten leiden en acties uitvoeren (zoals opnieuw bestellen, ruilen en de winkelwagen bijwerken) in één gesprek.

In ons recente webinar, De toekomst van AI-agenten voor retailers en online marktplaatsen, bespraken we wat "agentic commerce" precies inhoudt, waar het als eerste waarde creëert en hoe bedrijven als Meesho, Immobiliare, Deliveroo en CARS24 AI-agenten inzetten.

Waarom dit belangrijk is

Traditioneel online winkelen kan overweldigend zijn. Je gebruikt meerdere filters of zoekt naar producten, scrolt eindeloos en leest reviews, vergelijkt producten en doet uiteindelijk misschien een aankoop. 

Agentic commerce verandert dat. 

We zien nu al dat dit op grote schaal meetbare conversie oplevert. Amazon meldde dat shoppers die hun AI-winkelassistent Rufus gebruiken (geïntegreerd in de Amazon-app en -website), 60% vaker een aankoop afronden dan shoppers die dat niet doen. Dat is een sterk signaal dat hulp in gesprek vorm niet alleen een supportlaag is, maar een nieuwe route naar aankoop wordt.

In plaats van al het werk zelf te doen, helpen intelligente assistenten je te vinden wat je nodig hebt, beantwoorden ze vragen in realtime en kunnen ze zelfs acties namens je uitvoeren.

Drie factoren drijven deze verschuiving

1. Klantgedrag – Mensen verwachten directe, persoonlijke hulp die voelt als een echt gesprek, niet als een supportticket.
2. Marktomvang – Sectorprognoses wijzen erop dat transacties via agenten in 2025 $136 miljard kunnen bereiken en in 2030 wereldwijd $3–5 biljoen.
3. Stijgende verwachtingen – 81% van de shoppers geeft de voorkeur aan merken die hun ervaring personaliseren. 64% haakt af na slechts één onpersoonlijke interactie.

Je kunt elke klant een persoonlijke ervaring bieden, zelfs als je miljoenen klanten bedient.

Demo: Gepersonaliseerd winkelen en intelligente klantenservice

Deze demo laat zien hoe AI-agenten klanten kunnen begeleiden bij gepersonaliseerde winkelervaringen, van productontdekking tot het coördineren van afhalen in de winkel.

Scenario: Een shopper wilde hulp bij het inrichten van een studentenkamer met items in het thema van Taylor Swift.

Wat de agent deed:

• Bood taalflexibiliteit: schakelde halverwege het gesprek van Spaans naar Engels zonder context te verliezen
• Stelde eerste opties voor studentenkamerdecoratie voor (ledlichtslingers, vloerkleed, posters)
• Navigeerde op verzoek rechtstreeks naar specifieke productpagina's
• Voegde tijdens het gesprek moeiteloos meerdere items toe aan de winkelwagen
• Beval proactief aanvullende Taylor Swift-merchandise aan (vinylplaat, totebag, dagboek, fleecedeken, telefoonhoesje) op basis van de interesse van de klant
• Controleerde de realtimevoorraad in de lokale winkel van de klant in Denver
• Gaf het winkeladres en de specifieke gangpadlocaties voor elk item
• Stuurde een sms met de volledige boodschappenlijst en de gangpadlocaties naar de telefoon van de klant
  

Waarom dit belangrijk is: De agent herkent de voorkeuren van klanten en bouwt daar een gepersonaliseerde winkelervaring omheen.

Demo: Ordersupport en klantenservice

Deze demo laat zien hoe AI-agenten supportproblemen na aankoop kunnen afhandelen, waaronder ordertracking, het verwerken van vervangingen en het toepassen van beleid.

Scenario: De hardloopschoenen van een klant stonden als geleverd geregistreerd, maar waren nooit aangekomen. Ze wilde een vervangend paar in een andere kleur.

Wat de agent deed:

• Verifieerde de klant en haalde automatisch de ordergeschiedenis op
• Identificeerde de specifieke bestelling (hardloopschoenen, $79.99, geleverd op 25 januari)
• Bood aan onmiddellijk een vervangend artikel te sturen
• Legde de systeembeperkingen uit toen werd gevraagd de kleur van een bestaande bestelling te wijzigen
• Bood duidelijke opties: opnieuw bestellen in de oorspronkelijke kleur of annuleren en een nieuwe bestelling plaatsen
• Wees het verzoek om korting beleefd af en legde daarbij het bedrijfsbeleid uit
• Verwerkte de vervangende bestelling in realtime

Waarom dit belangrijk is: De agent lost veelvoorkomende supportproblemen op zonder menselijke tussenkomst, waardoor het aantal supporttickets en de reactietijden afnemen. 

Klantverhalen 

Meesho: Meertalige support opschalen in heel India

Meesho, een van de grootste e-commercemarktplaatsen van India, moest op grote schaal empathische, menselijk klinkende support bieden in meerdere talen en voor verschillende toepassingen.

Ze bouwden spraakagenten met ElevenLabs om klantenservice in zowel Hindi als Engels te automatiseren, voor grote aantallen vragen over orderstatussen, vertragingen en annuleringen.

De resultaten:

• Meer dan 60.000 klantgesprekken per dag afgehandeld in het Hindi en Engels
• Aanzienlijke verlaging van de kosten voor klantgesprekken
• Kortere gemiddelde afhandelingstijd

"Ons doel was een spraakervaring te creëren die echt menselijk aanvoelt — en ElevenLabs heeft ons geholpen dat te bereiken. De helderheid, warmte en toon van de stem speelden een belangrijke rol bij het op grote schaal opbouwen van vertrouwen bij onze gebruikers"  - Siddharth Gupta, GM - New Initiatives bij Meesho.

Immobiliare: Meer leads converteren op de grootste vastgoedmarktplaats van Italië

Immobiliare, de grootste vastgoedmarktplaats van Italië met meer dan 1,2 miljoen aanbiedingen, kampte met een veelvoorkomend probleem: verkopers werden overspoeld door spam, terwijl kopers met serieuze interesse geen reactie kregen.

Ze zetten een AI-spraakagent in die 24/7 beschikbaar is en namens verkopers vragen beantwoordt en kopers kwalificeert.

De resultaten:

• Acceptatiegraad van 70% onder verkopers (tegenover 42% vóór de lancering)
• 80% positieve gebruikersfeedback van kopers
• Leads van hogere kwaliteit, omdat kopers eerder bereid waren contactgegevens te delen met de spraakagent dan via tekstformulieren

"70% van onze verkopers heeft al gekozen voor de agent, zodat die in realtime vragen over advertenties kan beantwoorden en automatisch leads met serieuze interesse voor verkopers kan identificeren" - Paolo Sabatinelli, Chief Product Officer bij Immobiliare.

Deliveroo: Operationele processen stroomlijnen in het hele netwerk

Deliveroo, een wereldwijd platform voor maaltijdbezorging met 176.000 partners, gebruikte AI-agenten om drie operationele uitdagingen aan te pakken: kandidaten voor bezorgers die afhaakten tijdens onboarding, verouderde openingstijden van restaurants en trage activering van partnerlabels.

Hun AI-agenten benaderen inactieve kandidaten voor bezorgers opnieuw, verifiëren de restaurantstatus in realtime en begeleiden partners bij het activeren van labels.

De resultaten:

• 81% van de bezorgers bereikt en 30% binnen zeven dagen opnieuw geactiveerd
• Agenten bereikten 75% van de restaurantlocaties en bevestigden de juiste openingstijden
• 86% van de partnerlocaties werd na contact met een agent succesvol geactiveerd

"ElevenLabs Agents heeft onze processen getransformeerd — we hebben nu realtime inzicht in ons hele netwerk en kunnen sneller en consistenter contact hebben met bezorgers en restaurants" - Amy Marangon, Senior Manager, Operations Strategy bij Deliveroo.

CARS24: Vertrouwen opbouwen bij de verkoop van tweedehands auto's

CARS24, een toonaangevend platform voor tweedehands auto's met meer dan 4.000 medewerkers en meer dan 200 klantcentra, stond voor een unieke uitdaging: 70% van hun kopers koopt hun eerste voertuig, en telefoongesprekken helpen vertrouwen op te bouwen in een sector die daar van oudsher moeite mee heeft.

Ze integreerden ElevenLabs Agents om hun contactfunnel te automatiseren, geautomatiseerde herinneringen te sturen en wachttijden te verkorten zonder afbreuk te doen aan de klantervaring.

De resultaten:

• 30% van de inkomende gesprekken (3 miljoen minuten) geautomatiseerd door AI-agenten
• 45% van de verkopen wordt nu ondersteund door agenten, met kortere wachttijden
• 50% lagere belkosten

"De tweedehandsautosector worstelt al generaties lang met vertrouwen. Onze AI-oplossing voor spraak verandert die realiteit. Met ElevenLabs bouwt elke interactie vertrouwen op in plaats van twijfel” - Head of AI and Innovation bij CARS24.

Best practices voor het inzetten van retailagenten 

De vijf kernprincipes om retailagenten effectief in te zetten:

1. Begin klein en schaal daarna op
   Begin met één proces met grote impact, zoals retouren, bezorgstatus of productontdekking. Meet de afhandeling en tevredenheid voordat je uitbreidt.
   
2. Integreer je data vroeg
   Koppel belangrijke systemen waarmee de agent daadwerkelijk acties kan uitvoeren. Zonder toegang tot catalogus-, voorraad- en orderdata blijven gesprekken statisch.
   
3. Ontwerp met multimodaliteit in gedachten
   Voice-first betekent niet alleen spraak. Gebruik spraak wanneer dat de snelste weg naar een oplossing is, en ondersteun chatberichten wanneer dat een betere ervaring biedt, terwijl je het gedrag van de agent consistent houdt over alle kanalen.
   
4. Stel strikte kaders in
   Definieer escalatiepaden, grenzen voor de toon, terugbetalingsbeleid en verboden onderwerpen. Test met adversarial prompts voordat je live gaat.
   
5. Meet continu
   Behandel agenten als software: maak versies, test, implementeer en monitor. Succes is niet de lancering, maar verbetering in de loop van de tijd.
   

Bekijk de volledige sessie 

De toekomst van AI-agenten voor retailers en marktplaatsen

Bekijk de volledige sessie hier. 

Voice-first AI verandert hoe klanten winkelen en contact hebben. Retailers als Meesho en Deliveroo hebben niet alleen kosten verlaagd, maar ook snellere, persoonlijkere ervaringen gecreëerd die de afhandeling en het vertrouwen op grote schaal verbeteren.

Agentic commerce is niet langer theoretisch. Het is live, meetbaar en klaar om op te schalen.