Hoe je conversational AI gebruikt voor betere klantenservice

Samenvatting

• Conversational AI kan routinematige klantinteracties, zoals vragen, probleemoplossing en ondersteuning buiten kantooruren, automatisch afhandelen. 
• Conversational AI kan complexe taken uitvoeren die realtime verificatie, oplossingen in meerdere stappen of een wisselwerking vereisen die tekstinteracties niet kunnen nabootsen.
• De meeste teams kunnen met een platform als ElevenAgents binnen een uur een werkende conversational AI implementeren voor routinematige klantenservicetoepassingen.

Wat is conversational AI voor klantenservice?

Conversationele AI is een technologie die natuurlijke taal kan begrijpen, kan interpreteren wat een klant nodig heeft en kan reageren op een manier die voelt als praten met een echt persoon.

In een klantenservicecontext betekent dit dat klanten telefonisch of via een webapp (spraak of tekst) met je conversational AI kunnen praten en problemen kunnen oplossen, zoals de orderstatus controleren, postadressen wijzigen of vragen over je producten beantwoorden.

Het verschil tussen conversational AI en oudere automatisering merk je meteen aan de manier waarop ze uitdagingen aangaan en van het script afwijken:

IVR

• Klant: "Ik wil mijn afleveradres wijzigen." 
• IVR: "Zeg 'order volgen', 'artikel retourneren', 'adres wijzigen' of 'met een medewerker spreken'."
• Klant: "Adres wijzigen." 
• IVR: "Voer je ordernummer in, gevolgd door de hekje-toets." 
• Klant: "Ik heb het niet bij me. Kan ik in plaats daarvan mijn e-mailadres gebruiken?" 
• IVR: "Dat heb ik niet begrepen. Voer je ordernummer in, gevolgd door de hekje-toets."

Conversationele AI

• Klant: "Ik wil mijn afleveradres wijzigen." 
• Agent: "Daar kan ik je mee helpen. Kun je je ordernummer bevestigen?" 
• Klant: "Ik heb het niet bij me. Kan ik in plaats daarvan mijn e-mailadres gebruiken?" 
• Agent: "Natuurlijk. Wat is het e-mailadres dat aan je account is gekoppeld?" 
• Klant: "Dat is sarah@elevenlabs.io" 
• Agent: "Ik heb het gevonden. Je bestelling is momenteel onderweg naar 42 Oak Street. Naar welk adres wil je het wijzigen?"

Traditionele automatisering verwerkt een vast aantal scenario's en loopt vast wanneer klanten afwijken van de bekende paden. Conversational AI kan het volledige spectrum aan klantinteracties afhandelen: problemen oplossen, acties uitvoeren in gekoppelde systemen en met context escaleren wanneer een mens echt nodig is. Het resultaat is een systeem dat de druk op je klantenserviceteam aanzienlijk vermindert door routinematige gesprekken af te handelen.

Hoe werkt conversational AI voor klantenservice?

Conversational AI kan klantenservicegesprekken afhandelen dankzij een reeks onderliggende systemen waarmee het kan redeneren, data kan ophalen, tools kan aanroepen en spraak kan nabootsen. 

Zo komen die systemen samen in het bovenstaande voorbeeld:

1. De klant belt gefrustreerd over een geannuleerde vlucht. Het Speech to Text-model, Scribe, transcribeert het gesproken verzoek realtime en registreert niet alleen wat de klant zegt, maar ook signalen over hoe diegene het zegt. Die emotionele context gaat door de pipeline, zodat de agent vanaf het eerste gesprek met passend inlevingsvermogen reageert.
2. Het LLM herkent de intentie – een nieuwe boeking voor een geannuleerde vlucht – en haalt via een gekoppelde tool de vluchtgegevens van de klant op. Daardoor heeft de agent alle benodigde context: de vluchthistorie, beschikbare opties om opnieuw te boeken en de bevoegdheid om kosten kwijt te schelden.
3. De agent presenteert twee opties om opnieuw te boeken, beoordeelt welke betrouwbaarder is en boekt de voorkeur van de klant – volledig zonder menselijke tussenkomst.
4. Het beurtwisselingsmodel regelt de wisselwerking op een natuurlijke manier en detecteert wanneer de klant is uitgesproken, zodat het gesprek nooit houterig of vertraagd voelt.
5. Het Text to Speech-model (TTS) levert elk antwoord realtime, met een stem die zich aanpast aan de emotionele toon van het gesprek.

Dit is mogelijk dankzij het vermogen van conversational AI om informatie uit je kennisbanken en geïntegreerde systemen op te halen. In plaats van een gefrustreerde klant door te verbinden met drie verschillende agents, beschikt het systeem dus over de vluchtgegevens, opties om opnieuw te boeken en de bevoegdheid om kosten kwijt te schelden. Zo lost het het probleem end-to-end op in één gesprek.

De voordelen van conversational AI voor klantenservice

Klanten verwachten veel van hun interacties met bedrijven. Zo verwacht 74% van de klanten dat klantenservice dankzij AI 24/7 beschikbaar is, en zegt 85% van de CX-leiders dat klanten een merk verlaten als hun probleem niet bij het eerste contact wordt opgelost. 

Zo dichten teams die gaten met conversational AI:

• Snellere reactietijden. De Flash-modellen van ElevenAgents hebben een gemeten latency van 75 ms – wat betekent dat agents snel genoeg reageren om het gesprek direct te laten voelen, niet geautomatiseerd.
• 24/7 beschikbaar zonder 24/7 bezetting. Klanten die buiten kantooruren contact opnemen, krijgen een volledige oplossing, geen voicemail of belofte om hen 's ochtends terug te bellen.
• Consistente kwaliteit op schaal. Conversational AI heeft geen slechte dagen en elke interactie volgt je beleid.
• Meertalige ondersteuning. Eén agent kan klanten in meer dan 90 talen helpen en zelfs naadloos tussen talen schakelen tijdens een gesprek.
• Menselijke agents gericht op werk met meer waarde. Routines worden opgevangen en complexe cases krijgen de aandacht die ze verdienen.

Deze voordelen pakken verschillend uit, afhankelijk van schaal en sector. Toen Revolut ElevenAgents in het VK en Europa inzette voor spraakondersteuning aan meer dan 4 miljoen klanten, waren de resultaten meetbaar: de oplostijd daalde met meer dan een factor 8, agents hadden een slagingspercentage van 99,7% voor gesprekken en de implementatie is actief in meer dan 31 talen.

Toepassingen van conversational AI in klantenservice

Conversational AI kan een breed scala aan klantenservice-interacties afhandelen, maar sommige toepassingen hebben direct meer impact dan andere. Hier zien teams het hoogste rendement.

Afhandeling van veelvoorkomende vragen

Ordertracking, wachtwoorden resetten en vragen over facturering vormen het grootste deel van het inkomende volume. Elke vraag kost je team tijd en moeite die beter aan complexere problemen besteed kan worden.

Hoe conversational AI dit oplost: Agents kunnen veelvoorkomende klantvragen oplossen zonder menselijke inbreng. Daardoor krijgt je team ruimte voor werk dat daadwerkelijk een mens vereist, zoals klachten de-escaleren, gevoelige geschillen behandelen en de klantrelaties opbouwen waarvan klantbehoud afhankelijk is.

Benieuwd hoe het is om met een ElevenAgents-agent te praten? Probeer de live demo hieronder en ervaar een echt AI-gesprek.

Ondersteuning buiten kantooruren

Klanten hebben nog steeds hulp nodig wanneer je team uitlogt. Voor bedrijven die klanten in verschillende tijdzones bedienen, bestaat er niet zoiets als een handig bordje met 'gesloten'. Gemiste contactmomenten moeten wachten tot de ochtend of gaan naar een concurrent.

Hoe conversational AI dit oplost: Een conversational AI handelt de volledige contactcenter-wachtrij 24/7 af door vragen te beantwoorden, accounts bij te werken en afspraken te boeken. Complexe cases worden met de volledige context vastgelegd, zodat het menselijke team in de ochtend verder kan zonder vanaf nul te beginnen.

Meertalige ondersteuning

Hiaten in de ondersteuning in regio's waar je klantenbestand het snelst groeit, betekenen dat sommige klanten een betere ervaring krijgen dan andere. Naarmate je nieuwe markten betreedt, wordt die kloof groter: meer klanten, meer talen en een supportteam dat niet mee kan groeien.

Hoe conversational AI dit oplost: ElevenAgents ondersteunt meer dan 90 talen met automatische taaldetectie en realtime schakelen tijdens een gesprek. Een klant kan een gesprek in het Engels beginnen en naar het Spaans overschakelen zonder te worden doorverbonden, omgeleid of gevraagd opnieuw te beginnen – een niveau van continuïteit dat met alleen een menselijk team vrijwel onmogelijk te evenaren is.

Probleemoplossing en technische ondersteuning

Voor technische problemen moet je weten welk apparaattype de klant gebruikt, wat de accountgeschiedenis is en wat de klant al heeft geprobeerd. Het kost tijd om die informatie te verzamelen, en het meeste gebeurt voordat een menselijke agent überhaupt begint met het oplossen van het probleem.

Hoe conversational AI dit oplost: AI-agents begeleiden klanten door diagnostische stappen, verzamelen de juiste informatie en lossen veelvoorkomende problemen end-to-end op. Wanneer een probleem een mens vereist, omvat de overdracht de volledige context, zodat klanten niet opnieuw alles hoeven uit te leggen of in de wacht hoeven te staan terwijl de agent aantekeningen leest.

Waar je op moet letten bij een conversational AI-platform

Bij het beoordelen van platforms onderscheiden deze criteria de platforms die in productie goed werken van de platforms die er alleen goed uitzien in een demo:

• Ondersteuning voor modaliteiten en kanalen: Kan het platform zowel spraak als tekst verwerken en via één configuratie worden ingezet op kanalen zoals telefoon, web, WhatsApp en e-mail? Afzonderlijke stacks voor elke modaliteit of elk kanaal zorgen voor extra onderhoud en inconsistente klantervaringen.
• Stemkwaliteit en latency: Een time-to-first-audio van minder dan een seconde is de grens voor gesprekken die natuurlijk aanvoelen. Veel platforms halen dit echter niet, dus vraag hier specifiek naar.
• Diepgang van integraties: Kan het direct verbinding maken met je CRM, ticketsysteem en telefonie? Zo niet, dan wordt elke interactie een eiland. Agents verliezen context, data worden niet gesynchroniseerd en het handmatige werk dat je wilde elimineren, verschuift alleen naar een andere plek in het proces.
• Taalondersteuning: Hoeveel talen ondersteunt het? Detecteert en wisselt het automatisch, of moet de klant vooraf een taal selecteren? Dat verschil is belangrijk: klanten dwingen om hun taal aan te geven voordat ze een woord hebben gezegd, zorgt voor frictie en verstoort de ervaring voordat die begint. Automatische detectie houdt het gesprek vanaf de eerste uitwisseling natuurlijk.
• Veiligheid en compliance: Controleer welke certificeringen voor je sector gelden (SOC 2 Type II, HIPAA, PCI DSS Level 1, AVG) en verifieer of het platform die heeft. In gereguleerde sectoren is een platform zonder de juiste certificeringen geen optie. Ook buiten gereguleerde sectoren is het eenvoudiger om enterprise-inkoopteams vooraf antwoord te kunnen geven dan halverwege de evaluatie te ontdekken dat compliance een obstakel vormt.
• Overdracht aan een mens: Krijgt de menselijke agent bij escalatie de volledige context, inclusief gespreksgeschiedenis, intentie en klantdata? Een soepele overdracht kan de klantervaring verbeteren. Wanneer AI de routine afhandelt, hoeft je team geen wachtwoorden meer te resetten en kan het de cases oplossen die echt inlevingsvermogen, beoordelingsvermogen en expertise vereisen. 
• Ondersteuning door implementatiespecialisten: Zoek voor enterprise-implementaties met complexe vereisten naar platforms die embedded engineeringondersteuning bieden: specialisten die de scope bepalen, bouwen en ook na de lancering verantwoordelijk blijven voor je KPI's, in plaats van na het ondertekenen van het contract over te dragen. Forward Deployed Engineers van ElevenLabs werken tijdens de implementatie, stabilisatie en voortdurende optimalisatie rechtstreeks met je team samen.

ElevenAgents is gebouwd om aan elk van deze criteria te voldoen. Afhankelijk van de technische middelen van je team en hoe snel je wilt bewegen, zijn er verschillende manieren om aan de slag te gaan.

Conversational AI toevoegen aan je klantenserviceteam

ElevenAgents ondersteunt drie implementatieroutes. Zo vind je de juiste route voor je team.

De meeste enterprise-teams twijfelen tussen het bouwen van een aangepaste API-integratie en samenwerken met een specialist. De low-code-route is de snelste manier om te valideren. Begin daarmee en breid vervolgens uit wanneer je begrijpt waar de complexiteit werkelijk zit.

Maak je eerste AI-klantenserviceagent met ElevenAgents

Met ElevenAgents kun je zonder code een werkende agent bouwen en implementeren. Registreer gratis en volg onze stapsgewijze handleiding om je eerste agent binnen een uur live te zetten. Bekijk voor diepgaandere training over configuratie, integraties en optimalisatie de ElevenAgents Academy-serie op YouTube.

Teams met complexere vereisten kunnen contact opnemen met de Forward Deployed Engineers van ElevenLabs. Zij werken rechtstreeks met je team samen om de scope van je implementatie te bepalen en deze te bouwen. Ook lang na de lancering blijven ze verantwoordelijk voor je KPI's.

Veelgestelde vragen