AI gaat je menselijke agents niet vervangen, hoeveel daar ook over wordt gesproken. Integendeel: samen vormen menselijke agents en AI een uitstekend CX-team, die elkaar sterker maken en elkaars zwakke punten beperken.
Het is gewoon zonde als je agents in het werk omkomen. Met AI aan hun kant kunnen ze zich concentreren op het werk dat echt meerwaarde heeft. Zo leidt AI tot een betere ervaring voor alle betrokkenen.
In veel supportteams handelt AI al het leeuwendeel van de klantvragen af, bijvoorbeeld over wachtwoorden die opnieuw moeten worden ingesteld, terugbetalingen of verzendinformatie. Bij de wat complexere vraagstukken kan AI klanten naar de juiste informatiebron doorverwijzen en agents van de informatie voorzien die ze nodig hebben om snel gepersonaliseerde ondersteuning te kunnen bieden. Denk daarbij aan door AI aanbevolen antwoorden of artikelen in een kennisbank waarmee agents klanten snel en gemakkelijk van dienst kunnen zijn.
Samen vormen menselijke agents en AI een uitstekend CX-team.
Wij zijn ervan overtuigd dat AI binnen vijf jaar wordt ingezet bij ieder contactmoment met de klant. En dat betekent dat de functie van agents en de samenstelling van supportteams er anders gaan uitzien. Agents hebben binnenkort niet meer in eerste instantie rechtstreeks contact met klanten, maar doen juist het ingewikkelde, toezichthoudende werk achter de schermen, waarvoor het menselijke oog onontbeerlijk is. Met die menselijke ondersteuning kan AI nauwkeurig te werk gaan en steeds beter worden.
Bedrijven moeten hun bedrijfsvoering op het vlak van support nu al over een andere boeg gaan gooien. AI-technologie mag dan namelijk nog wel in de kinderschoenen staan, maar heeft nu al een enorme invloed op het dagelijks reilen en zeilen van bedrijven. Om het simpel te verwoorden: er zouden welgeteld 0 agents bezig moeten zijn met wachtwoordherstel. Agents moeten juist aan ingewikkeldere kwesties werken. En die functie wint in de toekomst alleen maar aan belang en strategische meerwaarde.
Met deze tips bereid je je CX-teams toekomstbestendig voor op AI.
Doe nu al je voordeel met AI
Waar AI in het begin vooral goed was in schaken, is er inmiddels al veel meer mogelijk – en dat is nog maar een glimp van wat er allemaal gaat kunnen. Uit het Global Artificial Intelligence-onderzoek van PwC blijkt dat AI in 2030 de wereldeconomie met tot wel 15,7 biljoen USD kan hebben laten groeien. Een bijna niet te bevatten bedrag, maar het is geen onredelijke raming als je bedenkt hoeveel verschillende sectoren van AI kunnen profiteren.
In de wereld van CX zijn de gevolgen van AI nu al duidelijk zichtbaar. Uit onderzoek van onszelf blijkt dat agents AI als een hulpmiddel zien waarmee ze effectiever kunnen werken:
- 63% geeft aan met AI sneller informatie te kunnen vinden
- 61% geeft aan met AI efficiënter met klanten te kunnen communiceren
- 60% geeft aan met AI minder vaak contact met de klant te hoeven hebben
Het lijkt er dus op dat menselijke teams juist dankzij AI bovenmenselijk kunnen presteren, maar alleen als AI wordt ingezet voor de meest automatiseerbare aspecten van het werk. Laat AI de makkelijke vragen beantwoorden, zodat agents de ingewikkelde kwesties kunnen oplossen en klanten persoonlijker te woord kunnen staan. Je kunt AI zien als een digitale gastheer. Aan de hand van een paar eenvoudige vragen kan AI klantvragen sorteren, bepalen of het zelf een vraag kan beantwoorden en desnoods de vraag doorleiden naar de juiste persoon.
Stel, een klant ontvangt een kledingstuk dat niet goed past. De AI begrijpt het probleem direct en biedt een terugbetaling aan. Misschien wil de klant nu meer weten over de juiste kledingmaat. De AI kan dan een paar artikelen doorsturen over kledingmaten in het algemeen, maar de klant wil gewoon met een menselijke medewerker spreken die een maat kan aanraden die de klant mooi staat. De AI kan het gesprek dan doorleiden naar een gespecialiseerde medewerker, samen met een kort overzicht van de bestelinformatie, het probleem en de gewenste oplossing. Bij een trouwe klant kan AI ook de algehele bestelgeschiedenis meesturen, zodat de agent meer inzicht krijgt in de voorkeuren van deze klant.
In dit voorbeeld heeft de klant weliswaar contact met een menselijke medewerker nodig, maar heeft AI al een groot deel van het voorwerk gedaan. Pas daarna kwam er een mens bij kijken, die bovendien over alle informatie beschikte om tot een efficiënte oplossing op maat te komen. In de meeste gevallen heb je voor dit soort vragen helemaal geen menselijke medewerker nodig. Dat is voor bedrijven die hun CX naar een hoger niveau willen tillen een enorm voordeel.
Als je AI nog niet in de CX-processen hebt opgenomen, is dit het juiste moment
AI-technologie kan op een aantal manieren meteen flinke voordelen bieden:
- Minder werkdruk voor agents dankzij geautomatiseerde afhandeling van algemene en veelgestelde klantvragen, bijvoorbeeld over de bestelstatus, wachtwoordherstel en retourzendingen
- Inzicht in het sentiment en taalgebruik van de klant om problemen zo soepel mogelijk op te lossen of door te spelen
- Een permanent beschikbare klantenservice voor de momenten dat agents niet beschikbaar zijn en de mogelijkheid om tickets door te leiden, zodat die later door mensen kunnen worden opgelost
- Processen versoepelen door tickets altijd naar de juiste persoon door te sturen
- Agents voorzien van de informatie die ze nodig hebben om snel en gepersonaliseerd klantproblemen op te lossen
- Bedrijven ondersteunen bij de verbetering van producten en diensten door inzicht te bieden in de meest voorkomende problemen en escalaties
Begin nu te plannen voor de toekomst
Nu automatisering van klantcontact steeds meer aan de orde van de dag is, krijgt de functie van agent een andere invulling. Dat betekent niet dat agents overbodig worden. AI-technologie werkt immers alleen als een mens een oogje in het zeil houdt en verbeteringen doorvoert.
Zie het zo: mensen hebben altijd al gereedschap gemaakt om het leven makkelijker te maken. En bij iedere nieuwe uitvinding wordt de mens meer toezichthouder dan uitvoerder. Neem nu het wiel. Dankzij deze uitvinding hoefde de mens zelf geen vracht meer te dragen, maar kon die erop toezien dat dit met behulp van een kar goed gebeurde. AI-technologie doet iets soortgelijks.
En voor sommigen vindt de transformatie nu al plaats. Uit ons eigen onderzoek blijkt dat 62% van de agents aangeeft dat hun rol de afgelopen twee jaar strategischer van aard is geworden. Wij verwachten dat die ontwikkeling de komende twee jaar alleen maar zal doorzetten.
De transformatie is nu al aan de gang. Van alle agents geeft 62% aan dat hun werk de afgelopen jaar strategischer van aard is geworden.
En als je je afvraagt hoe het er dan straks allemaal in de praktijk aan toe zal gaan: alleen met voortdurend menselijk toezicht weet je zeker dat de AI goed wordt geïnstrueerd, dat systematische denkfouten tijdig worden herkend en dat de technologie steeds beter wordt. Aan agents de taak om te waarborgen dat de AI-oplossing als maatwerk aanvoelt. Ze moeten de AI dus van actuele gegevens voorzien, de nauwkeurigheid van AI-antwoorden controleren en bedacht zijn op problemen. Zelfs met een kant-en-klare oplossing als die van ons kun je fijnmazige aanpassingen doen.
De voordelen van generatieve AI voor agents
De gevolgen van generatieve AI voor klanten worden veel besproken, maar ook agents hebben er baat bij. Hiermee kunnen ze namelijk via eenvoudige opdrachten (‘verwoord dit anders’, ‘breid dit antwoord uit’, ‘verander de toon van dit antwoord’, enzovoort) klanten beter te woord staan.
Generatieve AI kan daarnaast processen dynamischer en responsiever maken, waardoor beter op klantbehoeften kan worden ingespeeld. Stel, de AI merkt en geeft aan dat er over een bepaald onderwerp steeds meer vragen worden gesteld. De volgende stap kan dan zijn om de kennisbank uit te breiden, macro’s te schrijven of chatbotflows te creëren voor deze vragen.
AI heeft weliswaar een CX-revolutie ontketend, maar voor sommige contactmomenten met klanten blijft de mens nodig. In veel gevallen wil je de AI als gastheer voor lucratieve klanten inzetten. AI kan veel, maar niet alles. Misschien is een van de belangrijkste rollen voor agents wel weggelegd in AI leren wat het wel en wat het niet kan.
