.png)
Bedrijven willen voldoen aan de verwachtingen van de klant en... hen gelukkig maken. Dat is waar het allemaal om draait, vandaar dat bedrijven voortdurend bezig zijn met het stroomlijnen van hun activiteiten en het verbeteren van klantinteracties en steeds vaker een beroep doen op AI-platforms voor conversaties. Zozeer zelfs, dat de markt voor AI-platforms voor conversaties naar verwachting zal groeien van $ 13,2 miljard in 2024 tot $ 49,9 miljard in 2030.
Conversationele AI-platforms combineren automatisering met een persoonlijk tintje. Ze kunnen je communicatiestrategieën transformeren omdat ze menselijke taal op een natuurlijke manier kunnen begrijpen, verwerken en erop kunnen reageren. Bedrijven gebruiken ze om chatbots en virtuele assistenten aan te sturen die realtime klantondersteuning verbeteren, inzichten van klanten verzamelen en betrokkenheid stimuleren zonder dat daarvoor directe menselijke input nodig is. Dit verlaagt de kosten en houdt de klantondersteuning op peil of zelfs beter.
In deze blog bekijken we wat een conversational AI platform precies is, waarom ze zo populair zijn geworden en welke kenmerken een goed platform heeft. Dit is alles wat je moet weten.
Wat is een conversationeel AI-platform?
Conversational AI, ook bekend als CAI, is een tak van kunstmatige intelligentie die software in staat stelt om op een converserende manier met mensen te communiceren door middel van natuurlijke taal.
Deze technologie maakt gebruik van geavanceerde machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) om spraak- of tekstinput te analyseren en te begrijpen. Het is dan in staat om intuïtieve en meer persoonlijke antwoorden te genereren die een echte menselijke interactie nabootsen.
Er zijn verschillende niveaus van complexiteit in deze platforms: sommige zijn ontworpen voor kleine bedrijven en andere voor grote ondernemingen. Een Enterprise conversational AI-platform kan bijvoorbeeld fungeren als een allesomvattende oplossing voor bedrijven, die de ontwikkeling, de inzet en het beheer van AI-ondersteunde communicatie via meerdere kanalen mogelijk maakt.
Een conversational AI-platform voor kleine bedrijven kan zich richten op meer gestroomlijnde functionaliteiten die eenvoudiger te implementeren en te onderhouden zijn. Ze willen automatisering en mogelijkheden voor klantinteractie bieden zonder dat daar uitgebreide IT-resources voor nodig zijn.
Door conversationele AI te integreren, kunnen bedrijven:
- Een groot aantal klantvragen tegelijkertijd afhandelen
- Reactietijden verbeteren
- Personalisatie van gesprekken opschalen
En als gevolg van dit alles de klanttevredenheid en -loyaliteit verhogen.
De voordelen van conversationele AI voor bedrijven die consumentenservices leveren
Conversationele AI-platforms transformeren de klantenservice. Omdat ze de kracht hebben om kwaliteit schaalbaar te maken. Hoe?
Door mogelijk te maken:
- Snellere oplossingen voor klanten
Met conversational AI kan je bedrijf sneller en efficiënter communiceren met klanten. Deze technologie zorgt voor snellere reacties, kortere wachttijden en kortere verwerkingstijden, wat weer leidt tot een hogere klanttevredenheid.
💡 Een detailhandel of e-commercebedrijf kan bijvoorbeeld conversationele AI gebruiken om frequente vragen van klanten over productbeschikbaarheid, prijzen en specificaties direct af te handelen. Klanten hoeven niet meer te wachten op antwoord.
- Een gestroomlijnde multichannel aanpak
Conversational AI kan je helpen op alle kanalen, dus het maakt niet uit waar je lead of klanten contact met je willen opnemen. Je team zit altijd bovenop de conversaties.
💡 In de auto-industrie kan een conversationele AI bijvoorbeeld inspringen voor kleinere vragen via de Live Chat, over wanneer iemand zijn nieuwe auto kan verwachten. Of AI kan zelfs het verkoopteam helpen bij het inspringen op een nieuwe verkoopkans, door de lead direct door te sturen naar de juiste verkoopmedewerker.
- Operationele efficiëntie die leidt tot consistente kwaliteit
De automatisering die gepaard gaat met conversational AI kan de noodzaak voor handmatige handelingen en voor mensen om repetitieve en vervelende taken uit te voeren aanzienlijk verminderen. Dit verlaagt op zijn beurt uw operationele arbeidskosten en bespaart tijd.
💡 Een horecabedrijf, zoals een hotel, kan bijvoorbeeld een conversationele AI implementeren om boekingen en aanvragen te beheren. Dit zorgt ervoor dat de zeer eenvoudige interacties efficiënt en consistent worden afgehandeld. Het resultaat is dat je team de puntjes op de i kan zetten bij complexe vragen van klanten en een goede service kan leveren.
- Gepersonaliseerde aanbevelingen op schaal
Conversational AI kan de voorkeuren en gedragingen van klanten analyseren om gepersonaliseerde product- of serviceaanbevelingen te doen. Door gebruik te maken van gegevens zoals eerdere aankopen, browsegeschiedenis en demografische informatie, kunnen bedrijven op maat gemaakte suggesties doen die de klantervaring verbeteren en de verkoop verhogen.
💡 Een reisbureau kan bijvoorbeeld conversational AI gebruiken om volgende reizen aan te bevelen op basis van de voorkeuren en eerdere reizen van een klant, waardoor een meer gepersonaliseerde ervaring wordt gecreëerd.
- Proactieve ondersteuning en betrokkenheid
Conversational AI kan proactief contact opnemen met klanten om hulp te bieden of feedback te verzamelen, waardoor de algehele klanttevredenheid en -loyaliteit verbetert. Via geautomatiseerde berichten of proactieve chatuitnodigingen kunnen bedrijven in contact komen met klanten op belangrijke contactmomenten, zoals na een aankoop of tijdens het navigeren op hun website. Deze proactieve aanpak toont aandacht en zorg, helpt problemen op te lossen voordat ze escaleren en bevordert sterkere relaties met klanten.
💡 Een abonnementsdienst kan bijvoorbeeld gepersonaliseerde AI gebruiken om klanten eraan te herinneren dat ze hun abonnement moeten verlengen of om hulp te bieden bij accountbeheer, zodat de ervaring soepel en naadloos verloopt.
Hoe werken AI-platforms voor conversatie?
Conversationele AI-platforms maken gebruik van geavanceerde technologieën zoals natuurlijke taalverwerking (NLP), funderingsmodellen en machine learning om naadloze interacties tussen mensen en machines mogelijk te maken.
Hier volgt een nadere blik op de mechanismen achter conversationele AI:
Trainen met grote datasets
Het trainingsproces omvat grote hoeveelheden tekst- en spraakgegevens. Deze gegevens leren het AI-systeem hoe het menselijke taal moet begrijpen en verwerken door het gegevens te geven over verschillende taalpatronen, accenten en dialecten. Na verloop van tijd, wanneer het systeem meer gegevens en scenario's tegenkomt, leert het en past het zich aan, waardoor het voortdurend zijn vermogen om te begrijpen en te reageren verbetert.
Natuurlijke taalverwerking (NLP)
NLP stelt de AI in staat om menselijke spraak of tekstinvoer te interpreteren. Deze technologie splitst taal op in kleinere, hanteerbare stukjes en helpt de AI om grammatica, context en de bedoeling achter woorden te begrijpen. Dankzij NLP kan conversatie-AI vragen en opdrachten begrijpen en antwoorden genereren die relevant en grammaticaal correct zijn.
Machinaal leren en funderingsmodellen
Algoritmes voor machinaal leren helpen AI-systemen voor conversaties om te leren van eerdere interacties en zich in de loop van de tijd te verbeteren. Basismodellen, die worden getraind op enorme hoeveelheden uiteenlopende gegevens, bieden een breed begrip van taal en context. Deze modellen worden vervolgens verfijnd voor specifieke taken zoals klantenservice, waardoor ze beter worden in hun rol.
Welke elementen maken een goed conversational AI-platform?
De integratie van AI in klantenservicestrategieën zal de efficiëntie en effectiviteit van consumenteninteracties opnieuw definiëren. Tegen 2025 wordt verwacht dat klantenservicebedrijven die AI integreren in hun platforms voor klantbetrokkenheid via meerdere kanalen, hun operationele efficiëntie met 25% zullen verbeteren.
Deze aanzienlijke verbetering is grotendeels toe te schrijven aan de geavanceerde elementen van AI-platforms voor conversatie, die:
- Gespreksstromen verbeteren
- De klanttevredenheid verbeteren
- Stroomlijn de communicatie tussen bedrijven en hun klanten
De top 3 elementen die uw conversationele AI nodig heeft
1. Intelligente virtuele assistenten en agenten
Virtuele assistenten en agents zijn belangrijke elementen van elk conversationeel AI-platform. Deze tools zijn ontworpen om menselijke agenten na te bootsen door menselijke taal te begrijpen en te verwerken, zodat ze zinvolle gesprekken kunnen voeren met je klanten.
Ze kunnen allerlei taken aan, zoals:
- Beantwoorden van veelvoorkomende vragen over productdetails, prijzen en beleid
- Klanten helpen met het boeken van afspraken of het reserveren van producten en diensten
- Klanten helpen bij het plaatsen van bestellingen, het controleren van de bestelstatus en het beheren van retourzendingen en omruilingen
- Stapsgewijze hulp bieden bij het oplossen van veelvoorkomende problemen met producten of diensten
- Feedback van klanten verzamelen om producten en diensten te verbeteren en de klantervaring te verbeteren
- Aangepaste product- of servicesuggesties bieden op basis van klantvoorkeuren en eerdere interacties
Hoe werkt het? Kijk op HelpMate
2. Optimalisatie van gespreksstromen
Gespreksstromen zijn de vooraf gedefinieerde paden die virtuele assistenten en agents volgen om interacties naar een oplossing te leiden. Deze flows moeten zorgvuldig worden gecreëerd om ervoor te zorgen dat gesprekken soepel en logisch verlopen en zo veel mogelijk natuurlijke menselijke interacties weerspiegelen.
Door deze stromen te optimaliseren, kun je ervoor zorgen dat je virtuele assistenten niet alleen efficiënt zijn, maar ook een menselijke en bevredigende klantenservice-ervaring bieden.
3. De efficiëntie van je team verbeteren
Terwijl virtuele assistenten routinevragen afhandelen, komt uw klantenserviceteam vrij om complexere klantinteracties te beheren waarvoor empathie, onderhandeling en diepgaande probleemoplossende vaardigheden nodig zijn. Door deze taakverdeling kan uw team zich richten op gebieden waar ze de meeste waarde toevoegen, waardoor de algehele kwaliteit en efficiëntie van de klantenservice verbetert.
Wat kan conversationele AI nog meer?
Naast het afhandelen van routinematige klantenservicetaken, kunnen AI-platforms je helpen op manieren die verder gaan dan directe klantinteracties.
- Proactieve klantbetrokkenheid: gesprekken initiëren op basis van klantgedrag of belangrijke gebeurtenissen, zoals klanten herinneren aan verlengingen of producten voorstellen tijdens verkoopevenementen.
- Marktonderzoek en -analyse: conversatiegegevens gebruiken om inzicht te krijgen in de voorkeuren, gedragingen en trends van klanten, die je marketingstrategieën en productontwikkeling kunnen beïnvloeden.
- Taalvertaling: realtime vertaaldiensten aanbieden om bedrijven te helpen wereldwijd contact te leggen met klanten.
- Sentimentanalyse: het analyseren van klantinteracties om emoties en sentimenten te beoordelen, zodat je vervolgens je strategieën en communicatie kunt aanpassen om deze beter af te stemmen op stemmingen en voorkeuren van klanten.
Toekomst van het werk
In de toekomst zal conversationele AI uitgroeien tot een productieve persoonlijke assistent die menselijke capaciteiten op de werkplek verbetert. Het gaat niet alleen om het automatiseren van taken, maar ook om het verbeteren van de vaardigheden en efficiëntie van teams. Dit omvat het optimaliseren van taakgebaseerde processen en het drastisch verminderen van de tijd die nodig is om specifieke gegevens of informatie te vinden.
De architectuur van een conversationeel AI-platform
De architectuur van een conversationeel AI-platform is strategisch ontworpen om de complexiteit van menselijke communicatie aan te kunnen.
Hier gaan we dieper in op de onderdelen waaruit deze geavanceerde systemen bestaan:
- Natuurlijk taalbegrip (NLU)
De kern van conversationele AI is NLU, dat gebruikersinput verwerkt om de onderliggende bedoeling en context te begrijpen. Dit onderdeel maakt gebruik van geavanceerde linguïstische algoritmen om tekst of spraak te analyseren op trefwoorden, zinnen en semantiek, waardoor de AI de behoeften van de gebruiker nauwkeurig kan begrijpen.
- Beheer van dialoog
Dialoogbeheer is het controlecentrum voor de gespreksstroom en maakt elke interactie op basis van inzichten uit NLU. Het bepaalt de volgende stappen in een gesprek, of er om opheldering wordt gevraagd, een antwoord wordt gegeven of dat het probleem wordt geëscaleerd naar een mens. Dit onderdeel is essentieel voor een logisch verloop van de interactie.
- Natuurlijke taal generatie (NLG)
NLG is waar conversationele AI terug communiceert naar de gebruiker. Deze technologie neemt de gestructureerde output van dialoogbeheer en vertaalt deze naar natuurlijke, coherente taal. De geavanceerdheid van NLG heeft een directe invloed op hoe natuurlijk en boeiend het gesprek aanvoelt voor de gebruiker.
- Modellen voor machinaal leren
Dankzij modellen voor machinaal leren kan conversational AI leren van eerdere interacties en zich in de loop van de tijd verbeteren. Deze modellen worden voortdurend verfijnd met grote trainingsdatasets, waardoor het systeem zijn voorspellingen en reacties kan verbeteren en zich kan aanpassen aan nieuw taalgebruik en gebruikersgedrag.
- Integratielaag
Een vaak vergeten maar cruciale component is de integratielaag, die het conversational AI-platform verbindt met bestaande bedrijfssystemen en gegevensopslagplaatsen. Deze integratie zorgt ervoor dat de AI in realtime toegang heeft tot de informatie die het nodig heeft, zodat het relevante antwoorden kan geven die ook gepersonaliseerd zijn op basis van gebruikersgegevens.
Hoe gebruiken bedrijven hun AI-platforms voor conversaties?
Conversationele AI-platforms worden steeds vaker gebruikt in verschillende sectoren.
- Financiële diensten: conversationele AI wordt gebruikt voor een betere klantenservice, het opsporen van frauduleuze activiteiten en het geven van gepersonaliseerd bankadvies.
Banken gebruiken AI bijvoorbeeld om vragen van klanten over rekeninggegevens te beantwoorden of om te helpen bij het melden van verloren kaarten.
- Detailhandel: retailers kunnen AI gebruiken voor klantenondersteuning, het doen van productaanbevelingen op basis van consumentengedrag en voorraadbeheer.
Een online winkel kan bijvoorbeeld AI gebruiken om producten voor te stellen aan klanten op basis van hun surfgeschiedenis en aankooppatronen.
- Horeca: deze sector gebruikt conversationele AI om reserveringen te beheren, vragen van klanten af te handelen en gepersonaliseerde gastenservices te bieden.
Hotels kunnen bijvoorbeeld AI inzetten om check-ins af te handelen, informatie te geven over voorzieningen en zelfs roomservicebestellingen aan te nemen via een virtuele assistent.
- Energie- en nutsbedrijven: In de energiesector ondersteunt conversationele AI de klantenservice, helpt bij het opzetten van diensten en kan helpen bij het oplossen van veelvoorkomende problemen.
Bijvoorbeeld: nutsbedrijven kunnen AI implementeren om klanten te helpen met vragen over facturen of om storingen te melden en de status van reparaties bij te houden.
- Auto-industrie: Automobielbedrijven gebruiken AI om te reageren op vragen van klanten, diensten in te plannen en gedetailleerde productinformatie te bieden.
Autodealers kunnen AI bijvoorbeeld gebruiken om direct informatie te geven over de specificaties en beschikbaarheid van auto's of om testritten te boeken.
Toekomstige trends van conversationele AI
De toekomst van conversationele AI zal de betrokkenheid van klanten de komende jaren aanzienlijk beïnvloeden. Dit zijn de belangrijkste trends die de ontwikkeling en toepassing van conversationele AI zullen bepalen.
1. Verbeterd emotioneel begrip
De vraag naar AI-assistenten die menselijke emoties begrijpen en erop reageren neemt toe. Klanten verwachten nu dat AI-oplossingen hun emotionele toestand begrijpen en erop reageren, een eigenschap die snel toeneemt. Gespreks-AI wordt steeds beter in het interpreteren van emoties. Deze verbetering wordt gestimuleerd door vooruitgang in grote taalmodellen (LLM's) die de NLP-capaciteiten versterken, waardoor AI de emotionele nuances in communicatie beter kan interpreteren en erop kan reageren.
2. Conversationele AI als bedrijfsstandaard
Conversationele AI wordt in snel tempo een fundamenteel instrument voor klantbetrokkenheid in verschillende sectoren. Volgens statistieken van IBM gebruikt of onderzoekt 77% van de bedrijven AI-oplossingen.
De top vijf van zaken die een succesvolle adoptie van AI voor bedrijven tegenhouden zijn:
- Beperkte AI-vaardigheden, -expertise of -kennis (34%)
- De prijs is te hoog (29%)
- Gebrek aan tools of platforms om modellen te ontwikkelen (25%),
- Projecten zijn te complex of moeilijk te integreren en op te schalen (24%)
- Te veel complexiteit van gegevens (24%)
Naarmate AI zich verder ontwikkelt en deze uitdagingen worden overwonnen, zullen we zien dat conversationele AI een standaard wordt in bijna elk bedrijf.
3. Technologie-overschrijdende integratie
De integratie van conversational AI met andere technologieën zoals augmented reality (AR), virtual reality (VR) en mixed reality (MR) zal de klantervaring verder veranderen.
Deze mix van technologieën maakt meer meeslepende interacties mogelijk, waarbij klanten AR en VR kunnen gebruiken om producten te visualiseren en gepersonaliseerde aanbevelingen te ontvangen. Uit onderzoek van Threekit blijkt dat 71% van de consumenten eerder geneigd zou zijn om te winkelen met behulp van AR-interfaces.
4. Vraag naar transparantie en privacy
Nu conversational AI steeds populairder wordt, wordt de behoefte aan transparantie en privacy steeds belangrijker. Consumenten eisen steeds vaker dat er veilig en met een duidelijk bestuur wordt omgegaan met hun persoonlijke gegevens.
Bedrijven zullen nieuwe interne normen en regels moeten opstellen om een verantwoord gebruik van AI-tools te waarborgen. Bij de implementatie van conversationele AI zal de nadruk moeten liggen op gebruikerscontrole over het delen van gegevens en veilige gegevensverwerking om vertrouwen op te bouwen en te zorgen voor een bredere acceptatie door gebruikers.
Verbeter uw service met conversationele AI
Conversational AI is niet zomaar een mooie nieuwe technologie; het is een transformerende kracht in de klantenservice. Door interacties te automatiseren en te personaliseren komt het tegemoet aan de groeiende vraag van klanten naar snelle, efficiënte en empathische communicatie. Het vermogen van conversationele AI om vragen van klanten in realtime te beheren en beantwoorden is van onschatbare waarde. Deze mogelijkheid verbetert niet alleen de operationele efficiëntie, maar verbetert ook de klantervaring aanzienlijk door consistente en gepersonaliseerde ondersteuning te bieden.
