Hoe Agentic AI de klantervaring voorgoed verandert

Geautomatiseerde kwaliteitsborging

Bij traditionele klantenservice kan de kwaliteit per agent verschillen. Een goede ervaring hangt sterk af van de stemming, energie en aandacht van de persoon die het verzoek behandelt. Er worden fouten gemaakt, regels kunnen worden overgeslagen en niet elke klant krijgt dezelfde zorg. 

Agentic AI verandert dit volledig. Het volgt elke keer vooraf ingestelde servicenormen, zonder uitzonderingen. Het beoordeelt gesprekken in realtime en zorgt ervoor dat elke klant duidelijke, behulpzame en beleefde antwoorden krijgt. Als het een probleem detecteert, zoals een lange vertraging, ontbrekende informatie of onjuiste begeleiding, kan het ingrijpen om het probleem op te lossen of onmiddellijk een supervisor waarschuwen. Dit helpt bedrijven om altijd service van hoge kwaliteit te bieden, via elk kanaal en bij elke interactie.

Slimmere zelfbedieningservaringen

De meeste klanten geven er tegenwoordig de voorkeur aan om eenvoudige problemen zelf op te lossen in plaats van te wachten om met een agent te spreken. Veel zelfbedieningshulpmiddelen, zoals statische FAQ-pagina's of starre chatbot-scripts, laten gebruikers echter nog steeds gefrustreerd achter. Agentic AI zorgt voor een betere ervaring door gebruikers op een meer conversationele en gepersonaliseerde manier door oplossingen te leiden.

Klanten kunnen hun probleem in gewone taal uitleggen en de AI zal reageren met nauwkeurige, stapsgewijze instructies die zijn afgestemd op die situatie. De AI begrijpt de intentie, stelt de juiste vragen en past zijn antwoorden aan, net zoals een echte supportmedewerker dat zou doen. Dit maakt selfservice sneller, eenvoudiger en prettiger, wat leidt tot hogere oplossingspercentages en een lager supportvolume.

Uniforme ondersteuning voor alle kanalen

Klanten houden het niet langer bij één platform als ze om hulp vragen. Ze beginnen misschien een gesprek via een live chat op je website, volgen dat later op via e-mail en bellen uiteindelijk je supportlijn. Met traditionele systemen resulteert dit in verloren context, herhaalde vragen en gefrustreerde klanten.

Agentic AI is gebouwd om conversaties te beheren via meerdere kanalen, zoals WhatsApp, Facebook, e-mail, spraak en sms. Het houdt het traject van elke klant bij, onthoudt interacties uit het verleden en gebruikt die context om het gesprek soepel voort te zetten. Hierdoor kunnen klanten wisselen tussen kanalen zonder dat ze hun probleem hoeven te herhalen, en het helpt bedrijven om een meer verbonden en professionele ondersteuningservaring te bieden.

Zelfleren en voortdurende verbetering

Het trainen van menselijke agenten kost tijd, middelen en voortdurend toezicht. En dan nog kan de prestatie variëren op basis van ervaring of motivatie. Agent-AI daarentegen verbetert automatisch bij elk gesprek. Het gebruikt natuurlijke taal om te leren welke antwoorden het beste werken. Het analyseert succesvolle interacties, leert van feedback van klanten en past zich aan nieuwe scenario's aan zonder dat er bijscholing nodig is.

Bovendien kan de AI worden getraind op interne kennisbanken en bestuderen hoe goed presterende menselijke agenten problemen oplossen. Na verloop van tijd neemt het deze best practices over en wordt het nog effectiever. Dit leidt tot betere ondersteuningsresultaten en minder fouten zonder de kosten en moeite van traditionele training.

Gepersonaliseerde klantervaringen

Elke klant verwacht als individu te worden behandeld, niet als het zoveelste ticket in een wachtrij. Agentic AI kan zeer gepersonaliseerde ervaringen leveren door gebruik te maken van realtime gegevens en interacties uit het verleden. Het onthoudt de aankoopgeschiedenis, voorkeuren en ondersteuningsbehoeften van een klant. Als een klant bijvoorbeeld vaak een specifiek product koopt, kan de AI een nabestelling voorstellen of vergelijkbare artikelen aanbevelen.

Als iemand een geschiedenis heeft van aankopen met een hoge waarde of deel uitmaakt van een loyaliteitsprogramma, kan de AI hun verzoeken prioriteren en antwoorden op maat bieden. Dit soort intelligente personalisatie verhoogt de klanttevredenheid en helpt bedrijven sterkere relaties op te bouwen met hun publiek.

Slimmere, snellere gespreksroutering

Wanneer klanten met een menselijke agent moeten spreken, is het essentieel dat ze snel met de juiste persoon worden doorverbonden. In veel callcenters worden klanten meerdere keren doorverbonden, gevraagd hun probleem te herhalen en in lange wachtrijen achtergelaten. Agentic AI maakt dit proces efficiënter.

Het luistert naar de vraag van de klant, identificeert het probleem met behulp van intentieanalyse en gebruikt interne gegevens om het verzoek te koppelen aan de best beschikbare agent op basis van vaardigheden, taal of afdeling. Dit zorgt ervoor dat klanten sneller de juiste hulp krijgen en hun probleem maar één keer hoeven uit te leggen. Het vermindert frustratie, verkort wachttijden en verbetert het percentage opgeloste vragen bij het eerste contact.

Use Case 1: Autonoom oplossen van problemen van klanten

Stel je voor dat je een pizza hebt besteld om te laten bezorgen, maar dat die nooit is komen opdagen. Met een traditionele klantenservice moet je het restaurant bellen, in de wacht staan, het probleem uitleggen en dan wachten tot iemand het komt oplossen.

Met agentische AI gebeurt het volgende:

1. De AI merkt dat je bestelling erg laat is
2. Het controleert met het bezorgsysteem en ziet dat de chauffeur een ongeluk heeft gehad
3. Je bestelling wordt automatisch geannuleerd en het geld wordt volledig terugbetaald.
4. Je krijgt een bericht waarin wordt uitgelegd wat er is gebeurd en waarin een korting voor de volgende keer wordt aangeboden.
5. Dit gebeurt allemaal voordat je je realiseert dat er een probleem is

Dit soort proactieve probleemoplossing geeft klanten het gevoel dat het bedrijf echt om hen geeft.

Gebruikscasus 2: Op doelen gebaseerde AI-agenten

In plaats van alleen maar vragen te beantwoorden, kan agentic AI begrijpen wat klanten proberen te bereiken en hen helpen hun doelen te bereiken.

Als een klant bijvoorbeeld zegt "Ik moet mijn hotelboeking annuleren en in plaats daarvan iets boeken voor volgend weekend", dan begrijpt de AI dat dit één groot doel is met meerdere stappen:

1. De huidige boeking annuleren
2. Verwerk eventuele terugbetalingen
3. Zoek beschikbare hotels voor volgend weekend
4. Een nieuwe reservering maken
5. Bevestigingsgegevens verzenden

De AI handelt al deze stappen automatisch af, waardoor het supergemakkelijk wordt voor de klant.

Use case 3: AI-agenten die omnichannel inboxen bewaken

Moderne bedrijven krijgen berichten van klanten via veel verschillende kanalen - e-mail, chat, sociale media, telefoontjes en meer. Agentic AI kan al deze gesprekken tegelijk bekijken en begrijpen wat er gebeurt.

De AI kan:

• Urgente problemen signaleren en onmiddellijk afhandelen
• Opmerken wanneer klanten gefrustreerd raken en ingrijpen om te helpen
• Identificeer welke gesprekken menselijke aandacht nodig hebben
• Automatisch berichten sorteren en ordenen
• Stuur gesprekken naar de juiste teamleden

Dit betekent dat er niets tussen wal en schip valt en dat klanten altijd op tijd antwoord krijgen.

Use Case 4: Proactieve betrokkenheid

Een van de coolste dingen van agent AI is dat het gesprekken kan beginnen met klanten als het merkt dat ze misschien hulp nodig hebben.

Bijvoorbeeld:

• Als iemand items in zijn online winkelwagentje stopt maar ze niet koopt, kan de AI een behulpzaam bericht sturen met een kleine korting
• Als een klant steeds dezelfde helppagina bezoekt, kan de AI aanbieden om te chatten en gepersonaliseerde hulp te bieden.
• Als iemands abonnement bijna verloopt, kan de AI contact opnemen met verlengingsopties

Deze proactieve benadering geeft klanten het gevoel dat er voor ze gezorgd wordt en lost problemen vaak op voordat het grotere problemen worden.

1. Trengo - De complete AI-oplossing voor agenten

Trengo is een van de meest geavanceerde platforms met agentic AI voor klantenservice. Het helpt bedrijven om repetitieve taken te automatiseren, direct te reageren op klanten en conversaties over alle kanalen op één plek te beheren. Met een sterke focus op gebruiksvriendelijkheid en prestaties geeft Trengo bedrijven de tools om slimmere, snellere en consistentere ondersteuning op schaal te leveren.

2. Zendesk - AI-ondersteuning voor klanten

Zendesk is al heel lang actief op het gebied van klantenservice en ze hebben krachtige AI-functies aan hun platform toegevoegd. Hun AI kan emoties van klanten begrijpen, voorspellen wat klanten nodig hebben en automatisch oplossingen voorstellen.

Het platform is goed in het afhandelen van tickets en het organiseren van verzoeken van klanten. Hun AI kan het bericht van een klant bekijken en het automatisch categoriseren, aan het juiste team toewijzen en zelfs reacties voorstellen. Hoewel niet zo geavanceerd als Trengo in het autonoom oplossen van problemen, is Zendesk solide voor bedrijven die traditionele ticketing willen met AI-hulp.

3. Intercom - AI-platform voor gesprekken

Intercom richt zich op het natuurlijk en behulpzaam laten voelen van gesprekken tussen bedrijven en klanten. Hun AI kan echte gesprekken voeren met klanten en de context van eerdere interacties begrijpen.

Hun Resolution Bot kan veel voorkomende vragen van klanten automatisch afhandelen en hun AI kan gesprekken overdragen aan menselijke agenten wanneer dat nodig is. Intercom is vooral goed voor bedrijven die AI en menselijke ondersteuning naadloos willen combineren.

Hoe kan agentic AI de automatisering van de klantenservice verbeteren?

Agentic AI verbetert de automatisering van de klantenservice door niet alleen te reageren op vragen, maar ook proactief actie te ondernemen namens klanten. In tegenstelling tot traditionele bots kan agentic AI de context begrijpen, beslissingen nemen en taken in meerdere stappen uitvoeren, zoals het verwerken van terugbetalingen, het bijwerken van boekingen of het escaleren van complexe problemen, zonder menselijke tussenkomst. Platformen zoals Trengo integreren agentic AI om terugkerende taken te automatiseren, antwoorden te personaliseren en ervoor te zorgen dat klanten tijdige, accurate ondersteuning krijgen via alle kanalen.

Hoe verschilt agentic AI van chatbots zoals ChatGPT of bots die op regels zijn gebaseerd?

Agentic AI verschilt van standaard chatbots en bots op basis van regels door zijn autonomie en aanpassingsvermogen. Terwijl regelgebaseerde bots vaste scripts volgen en ChatGPT-achtige bots antwoorden genereren op basis van prompts, kan agentische AI zelfstandig situaties analyseren, leren van interacties en acties initiëren om de behoeften van de klant op te lossen. Dit betekent dat agentische AI complexere scenario's aankan, zich kan aanpassen aan veranderende klantintenties en een meer naadloze en mensachtige ervaring kan leveren.

Welke platforms bieden agentic AI-tools voor CX-teams?

Verschillende toonaangevende platforms bieden agentic AI-mogelijkheden voor customer experience teams, waaronder Trengo. Trengo's customer engagement platform maakt gebruik van agentic AI om conversaties te automatiseren, taken toe te wijzen en multi-channel interacties te beheren in één uniform dashboard. Andere platforms op de markt evolueren ook in de richting van agentic AI, maar Trengo onderscheidt zich door zijn Europese focus, integratiegemak en robuuste automatiseringsfuncties.

Kan agentic AI customer journeys in realtime personaliseren?

Ja, agentic AI kan klanttrajecten in realtime personaliseren door klantgegevens, -gedrag en -voorkeuren op verschillende touchpoints te analyseren. Met platforms als Trengo kan agentic AI antwoorden op maat maken, producten aanbevelen en relevante workflows in gang zetten terwijl de conversatie zich ontvouwt, zodat elke klant een unieke, contextbewuste ervaring krijgt.

Welke bedrijfstakken maken al gebruik van agentic AI in de klantenservice?

Agentic AI wordt toegepast in verschillende sectoren, waaronder de detailhandel, reisbranche, horeca, financiële dienstverlening en e-commerce. Bedrijven gebruiken agentic AI om ondersteuning te automatiseren, betrokkenheid te stimuleren en consistente service op schaal te leveren. Vastgoedbedrijven zoals Flat.mx hebben Trengo bijvoorbeeld gebruikt om WhatsApp-sjablonen te automatiseren en zeer gepersonaliseerde service te bieden, wat resulteert in snellere reactietijden en een hogere klanttevredenheid.

Kanagentische AI de gemiddelde respons- en oplostijden in ondersteuning verlagen?

Absoluut. Door routinematige vragen te automatiseren, verzoeken te triagen en zelfs complexere problemen op te lossen zonder menselijke inbreng, verkort agentic AI de respons- en oplostijden aanzienlijk. Met Trengo hebben bedrijven meetbare verbeteringen gezien in klanttevredenheid en operationele efficiëntie doordat agentic AI repetitieve taken afhandelt, waardoor menselijke agenten zich kunnen richten op hoogwaardige interacties.

Hoe zorgt agentic AI voor een consistente toon en merkstem in gesprekken?

Met agentic AI-platforms zoals Trengo kun je de tone of voice van je merk centraal definiëren en beheren. De AI wordt getraind om de merkrichtlijnen, woordkeus en communicatiestijl - of die nu vriendelijk, professioneel of speels is - op alle kanalen te volgen. Deze consistentie versterkt niet alleen je merkidentiteit, maar bouwt ook vertrouwen en loyaliteit op bij klanten. Trengo's multichannel aanpak zorgt ervoor dat elke klant een on-brand, hoge kwaliteit service ontvangt, ongeacht welk kanaal ze gebruiken.