Pieken, personeelstekorten en een hoog verloop, gebrekkige samenhang in het merkimago: het zijn maar een paar van de vele uitdagingen waar callcenters mee te maken hebben. En dat in een tijdperk waarin consumenten hoge verwachtingen hebben van de klantenservice. Hoe kan AI bijdragen aan de allerbeste klantervaring, efficiënter werken en een betere merkafstemming?
Excellente klantenservice vanuit callcenters
Of het nu om grote callcenters gaat die outsourcen of juist om kleinere contact centers: ze hebben allemaal te maken met veeleisende klanten. “In veel gevallen kom je als callcenter zelfs vooral in contact met mensen die een klacht hebben, gefrustreerd zijn of op een andere manier ontevreden over je dienst of product. Juist dan is een excellente klantenservice cruciaal om klanten niet te verliezen”, zegt Macaws’ Head of Technology Michel Heijman.
Klantenservice: uitdagingen voor callcenters
Zo’n excellente klantenservice zet je niet neer met lange wachttijden door personeelstekort of inefficiënte werkprocessen, agents die niet de juiste antwoorden kunnen geven of zich niet passend bij het merk uitspreken. “Maar het is wel de realiteit waar veel callcenters mee te maken hebben. Ze kampen met een hoog personeelsverloop, maar ook schaalbaarheid is een uitdaging. Seizoenspieken zijn te voorspellen, maar andere zaken niet altijd. Denk aan dat ene nieuwsbericht over jouw merk dat ineens opduikt, of een weersvoorspelling die acuut invloed heeft op jouw dienst of product. Nieuwe of tijdelijke agents moeten dan in korte tijd ook voldoende bekwaam en afgestemd op jouw merk zijn, agents moeten snel kunnen werken om meer klanten te helpen.”
AI-chatbot als persoonlijke assistent
AI als persoonlijke assistent, bijvoorbeeld in de vorm van een interne chatbot, biedt callcenters een oplossing voor haar uitdagingen. “Met een AI-chatbot doorzoek je als agent met één druk op de knop alle beschikbare informatie, en krijg je antwoord op je vraag in de juiste tone of voice”, legt Michel uit. “Een grote zorgverzekeraar draait momenteel in de seizoenspieken volledig op AI-bots voor agents. Zo kunnen zij efficiënter werken, neemt de wachttijd voor de klant af en de kwaliteit van de klantenservice stijgt: mensen krijgen vaker en sneller een bevredigend en kloppend antwoord op hun vraag.”
Nauwkeurigheid van AI-chatbots voor callcenters
Want dat is wat de praktijk uitwijst: AI-chatbots zijn erg accuraat. Michel: “Hoe goed getraind je callcenteragents ook zijn, gemiddeld geven ze in 70 tot 75 procent van de klantvragen het juiste antwoord. De nauwkeurigheid van een chatbot ligt veel hoger: rond de 90 tot 95 procent. Toch zijn mensen geneigd te denken: dat ding is dus niet betrouwbaar genoeg! De chatbots die wij als Macaw leveren, geven daarom altijd bronvermeldingen bij hun antwoorden. Zo kunnen mensen zelf checken of de informatie klopt, als ze twijfelen aan de betrouwbaarheid. En zo benadruk je naar je agents dat hun menselijke blik waardevol blijft.”
Klantenservice naar een hoger niveau
Naast het geven van betrouwbare informatie, kan AI callcenteragents ook helpen om beter af te stemmen op het merk. Zo lanceerde een bierbrouwer onlangs een eigen ChatGPT-chatbot op Microsoft Azure OpenAI Service in Microsoft Teams, waarmee medewerkers veilig toegang krijgen binnen het interne ecosysteem. Callcenter-agents kunnen zo altijd bij interne informatie, krijgen meteen de juiste tone of voice die past bij het merkimago en de bedrijfscontext. “Vooral de semantische zoekfunctie van de Azure-chatbot valt bij medewerkers in de smaak: de bot neemt ook de context van woorden mee, en kan zo dus ook aan de vraag verwante informatie doorzoeken. Daarmee breng je de klantenservice echt naar een hoger niveau”, aldus Michel.
Communicatie stroomlijnen voor de beste klantenservice
Hoe zorg je dat de bot, zoals bij de brouwer, communicatie stroomlijnt en afstemt op zowel merk als klant? De chatbot zo goed mogelijk prompten aan de achterkant, zo luidt het advies van Michel. “Vertel de bot in je technische prompt bijvoorbeeld: je heet Lisa, bent 30 jaar, je bent servicegericht en behulpzaam, je hebt een warme, menselijke toon, gebruikt eenvoudige taal en staat achter onze kernwaarden als merk: we zijn integer, duurzaam en gaan voor hoge productkwaliteit”, licht Michel toe.
Experimenteren met AI in callcenters
Twijfel je als callcenter of je nu al wilt experimenteren met AI, of pas later? “Ons advies is: wacht niet af, nu is het moment. AI is er, de regelgeving is nog vaag, kijk wat het jouw callcenter kan opleveren aan efficiency en een hogere klanttevredenheid. Ook voor je medewerkers is het een kans om nieuwe skills te leren, die ze in de toekomst toch nodig zullen hebben”, zegt Michel. Je data hoeft nog niet op orde te zijn, een experiment hoeft niet duur te zijn of lang te duren. “In onze trajecten kun je na 6 weken al intern met je experiment aan de slag. We helpen je vooraf vaststellen waar de winst voor jouw callcenter ligt en 6 weken later draait er een AI-pilot in je organisatie.”
Zet de hype om in waarde
Gewoon beginnen dus, is het devies. Stilstaan is geen optie. Hoe zet jouw bedrijf de AI-hype om naar waarde? Dit whitepaper geeft je de handvatten om AI te benutten en laat 3 use cases van andere organisaties zien. Tot slot mag ook ethiek niet ontbreken in je AI-strategie.
