Klanten weten dat ze iets met AI moeten. Maar waarom precies? Techzine hield een rondetafelgesprek met experts van EvolveIP, Freshworks, ServiceNow en Salesforce om dit te verduidelijken.
Dat AI geen “silver bullet” is voor het verbeteren van customer service, bespraken we onlangs. Daar ging het echter bovenal om de uitdagingen die organisaties te wachten staan om AI te benutten. Nu komt een ander punt aan bod: het werkelijke nut van AI-adoptie voor customer service, nadat veel pijnpunten zijn opgelost.
AI maakt juist persoonlijk
“Hoe persoonlijk is de klantenservice als je 23 minuten in de wachtrij staat?” vraagt Joran Klarenbeek, Business Development Manager bij EvolveIP, zich af. Jongere klanten willen vaak überhaupt niet eens bellen, maar verkiezen chatten. Daarnaast heeft de overgrote meerderheid eigenlijk vrij eenvoudige vragen, constateert hij. Wat als die sneller het juiste antwoord kunnen krijgen? Hij haalt een voorbeeld aan van een bandenwisselbedrijf. Een lokale vestiging is niet bezig met de verkoop als men gebeld wordt, want zij zijn al druk genoeg. Maar via tools kan duidelijk worden voor sales dat een geïnteresseerde klant teruggebeld moet worden, aldus Klarenbeek.
Tip: Customer service anno 2024: AI is geen “silver bullet”
Jeff de Graef, Customer Service Workflow Leader bij ServiceNow, stelt dat je op deze manier loyaliteit kunt kweken van de klant. Dat betekent dat de interactie niet alleen uitgaat van problemen, zoals een storing of niet geleverd product. Contactcenters zullen volgens De Graef dankzij AI van inbound tot outbound transformeren. Wat betekent dat concreet? “Denk aan het aanbieden van predictive maintenance via externe aanvoer van data zoals signalen van een sensor, of een gerichte marketingcampagne gebaseerd op de interesses van je klant.” Zo kom je de klant te woord te staan op een gepersonaliseerd manier die uiteindelijk winst voor beide partijen betekent en niet alleen klanten reactief helpt, denkt hij. “Daar zit minstens evenveel waarde als bij inbound.”
“De complexiteit van customer service stijgt”, aldus Jan Verbrugghe, Salesforce’s Senior Director Solution Engineering. “De tijd dat je een klant tevreden kon stellen met een ja- of nee-antwoord is voorbij.”
Lubert Meuter, Senior Lead Solution Engineer bij Freshworks, ziet bijvoorbeeld dat customer service- en sales-afdelingen meer met elkaar moeten samengaan. Omdat AI meer tijd geeft om andere taken te doen, ontstaan er volgens Meuter hybride functies tussen sales en support in. Dit gaat dus verder dan de klassieke taken van een medewerker. “Mensen die positief zijn bij het klantcontact, kunnen bijvoorbeeld iets extra’s kopen.” Zo’n upsell is ook “vele malen” effectiever als je het proactief doet, stelt Verbrugghe. Op die manier wordt support opeens sales.
Een nieuwe gesprekspartner
Doordat customer service overbelast is, gaat het al gauw over “deflecten”, zegt Meuter. Oftewel: de klant zo snel mogelijk afwimpelen. “Ik vind het een verschrikkelijk woord”, vertelt Verbrugghe. “Want het betekent eigenlijk I don’t care. Je moet je klanten juist vooruit willen helpen.” En daarbovenop, voegt Meuter toe: “Met AI moet je dit proces van deflectie omdraaien. Je verliest informatie als je dat doet.”
De Graef: “Ik heb niet vaak goede ervaringen met chatbots gehad. Vooral het naadloos overschakelen naar een menselijke medewerker alsook het personaliseren van de communicatie op basis van mijn klantprofiel kan bij veel organisaties nog veel beter.”
Het moet persoonlijker, voegt Meuter toe. “We hebben het vaak over de term ‘gepersonaliseerd’, maar het is sterk van de casus afhankelijk hoe je dat invult. Uiteindelijk moet de klant het gevoel krijgen dat het over hem of haar gaat.” Dat is voor Freshworks momenteel het voornaamste focuspunt om te realiseren. AI helpt daarbij om het “meest waarschijnlijke juiste antwoord” te geven, aldus Meuter. Dat kan via een betere chatbot dan voorheen zijn, geven de experts aan, maar ook met bijvoorbeeld een voice agent.
“We moeten een conversatie met een voice agent ook niet zien als een telefoongesprek”, zegt Verbrugghe. Hij vermoedt dat de beweging naar voice agents niet alleen door Gen Z-adoptie komt, maar ook door oudere generaties. Dit komt door de toepassingen. Zo omschrijft Verbrugghe een voorbeeld van een monteur die met dikke handschoenen onder een auto ligt, maar via spraak met een voice bot kan spreken. Kortom: dankzij multimodaliteit is de inzetbaarheid gewoonweg groter dan bij de klassieke, minder aantrekkelijke chatbot.
En verder, zo vervolgt Verbrugghe: “Een customer service-agent hoeft niet eens per se de taal van de klant te spreken.” AI kan namelijk de vertaling in realtime verzorgen, zegt hij. Zo bereik je de schaalbaarheid van een chatbot, maar hoef je niet personeel in elk taalgebied te hebben. Dat hoeft overigens niet eens via menselijk contact, want pratende chatbots zijn eveneens een optie. Verbrugghe gelooft dat dit voor betere klantresultaten gaat zorgen. “Soms is iets verbaal beter uit te leggen dan in tekst, ook voor jongere generaties.”
AI is minder imposant dan het lijkt
Een belangrijke stap richting AI-adoptie is dat het een overzichtelijk proces is. Verbrugghe merkt op dat er steeds minder bedrijven bezig zijn met het bouwen van large language models (LLM’s). “Steeds meer bedrijven zijn juist bezig om de correcte informatie binnen te krijgen als grounding. Die data onderbouwt de vragen die aan LLM’s gesteld worden.” Een voordeel: “Zelfs ongestructureerde data kan tegenwoordig makkelijker gestructureerd worden”, zegt hij. “Denk daarbij aan het door AI laten analyseren van knowledge bases, SharePoint-documenten of video’s.”
Meuter is het ermee eens dat modellen niet per se een struikelblok zijn. Hij stelt dat goede eindresultaten vooral afhangen van de prompting, niet de modellen an sich, en dat de leveranciers zich onderscheiden op dit gebied. Verbrugghe benoemt het belang van de metadata die je meegeeft aan het model, bijvoorbeeld om een AI-model te vertellen hoe lang iemand al klant is bij het bedrijf. Dat een succesvolle implementatie van dit soort dingen afhangt, verkleint dus de stap die een organisatie zelf moet maken. Net als bij een echte medewerker moet een AI-oplossing geïnformeerd zijn over de specifieke klant.
Daarnaast roept De Graef op dat organisaties zich goed dienen te begeleiden voor het adopteren van AI. “Het luik technologie is belangrijk en kan vandaag de dag al heel wat, maar daarnaast heb je een sterke partner nodig om als organisatie op dit domein te leren, en groeien. Dit zowel aan de process -als aan de people kant. ”
“Als bepaalde processen moeilijk te bespreken zijn, dan wordt het lastig om de juiste oplossing te bieden”, aldus Klarenbeek. De mens is dus net zo belangrijk om mee te nemen in AI-adoptie als de (meta)data.
Op termijn: de adoptie van AI-agents
Daar waar 2023 het jaar van GenAI was, blijkt 2024 de overstap te maken naar AI-agents. Een aantal klanten is al bezig met agents binnen Salesforce via Agentforce. “Dat hebben we alleen kunnen doen door heel strikt na te denken over wat de AI-agent wel en niet mag doen”, vertelt Verbrugghe. “Alle problemen die je hebt, worden niet meteen opgelost. Net als dat je een nieuwe medewerker niet gelijk de meest complexe taken geeft, doe je dat ook niet met een agent.” Wel is de ambitie van Salesforce groot: volgend jaar zouden er duizenden klanten moeten zijn die agents toepassen.
Klarenbeek voegt daaraan toe: “Stapsgewijs zullen agents steeds meer taken tot zich nemen.” De Graef spreekt over de vele manieren waarop AI toegepast gaat worden. “Het genereren van knowledge base-artikelen of ‘next best actions’ zijn technologisch niet zo moeilijk om te implementeren.”
“In de demo’s die je nu met AI-agents ziet, wordt de mens uit het proces gesneden”, vertelt Meuter. “Eigenlijk moet je het omdraaien: mensen durven bepaalde processen los te laten en over te laten aan AI. Het probleem gaat er eigenlijk om hoe je guardrails toepast, zodat je bijvoorbeeld niet je bedrijfsdata verliest. Die moet gestructureerd zijn. Je kunt dus niet zomaar een AI-agent antwoorden laten genereren op basis van al je data.”
Niet iedereen zal even snel AI adopteren, geeft Meuter aan. “Dat ligt aan de sector. Als je een organisatie bent waarbij een e-mail rechtsgeldig is, moet je je als productleverancier afvragen of je wel zo snel wilt gaan.” Daar helpt regelgeving wel bij, weet Verbrugghe. “Op Europees niveau wordt er gekeken naar de proportionaliteit van AI. Als je kijkt waar je order zit, is dat een beperkt risico. Geef de verkeerde informatie aan een nierpatiënt en je hebt een probleem.” Toch valt er AI toe te passen in dit proces: “Je kunt text-to-speech gebruiken om de klant niet persoonlijk meer te hoeven bellen voor de informatievoorziening. Dat is een beperkte use case.” Zo neemt het wel werk weg zonder dat de AI-inzet te breed is. Denk dus aan wat geautomatiseerd kan en wat niet, concluderen de experts.
Klarenbeek ziet hierin ruimte voor nagenoeg elke sector, bijvoorbeeld met oplossingen voor het automatisch verzetten van afspraken. Zo liggen er kansen voor allerlei industrieën om nu al AI te adopteren, weliswaar op hun eigen tempo, samen met partners en zonder te veel zelf te willen doen.