.png)
Heb je ooit gewenst dat je klantenserviceteam sneller kon reageren, zonder afbreuk te doen aan de persoonlijke benadering? AI-agenten maken dat mogelijk. AI-klantondersteuning verandert de klantenservice door klanten snelle, persoonlijke antwoorden te geven en tegelijkertijd efficiënt en stressvrij te blijven.
Dit is een pluspunt voor zowel je klantenserviceteam als je klanten. Uit een rapport van Intercom blijkt dat 61% van de nieuwe klanten liever snel antwoord krijgt van AI-agenten dan dat ze moeten wachten tot een menselijke agent hen helpt.
Als je je afvraagt hoe je AI agents maakt voor je bedrijf, dan zit je hier goed. In deze gids lees je wat AI agents zijn, hoe ze werken en welke stappen je moet nemen om ze te maken. Spoiler: het is niet zo ingewikkeld als het klinkt.
Wat zijn AI agents?
AI agents zijn autonome systemen die zijn ontworpen om zelfstandig te handelen om specifieke doelen te bereiken. Ze worden aangedreven door geavanceerde algoritmen die hen in staat stellen om hun omgeving waar te nemen, gegevens te verwerken en beslissingen te nemen zonder menselijke tussenkomst.
In tegenstelling tot traditionele programma's die specifieke en inflexibele instructies volgen, kunnen AI-agenten leren van ervaring en hun acties aanpassen op basis van wat ze hebben geleerd. Ze gebruiken contextbewustzijn om hun omgeving te begrijpen en hun prestaties te verfijnen door interactie met gegevens, hun omgeving en zelfs menselijke feedback.
Soorten AI agents
AI-agenten zijn er in vele vormen en zijn ontworpen voor verschillende soorten interacties. Hier volgen enkele van de meest voorkomende types:
Eenvoudige reflexmiddelen
Deze agents volgen eenvoudige regels om te reageren op specifieke input. Bijvoorbeeld een virtuele assistent die automatisch een vriendelijk "Bedankt voor uw bestelling" bericht stuurt direct nadat een klant een aankoop heeft gedaan. Dit soort systemen werkt op basis van eenvoudige vooraf gedefinieerde regels.
Modelgebaseerde reflexagenten
Deze zijn geavanceerder dan eenvoudige reflexagenten en gebruiken een intern model van hun omgeving. Hierdoor kunnen ze gegevens uit het verleden en het heden in overweging nemen voordat ze een beslissing nemen over een actie.
Een klantenservicebot die bijvoorbeeld eerdere gesprekken en huidige vragen bijhoudt om het meest relevante antwoord te kiezen, is een modelgebaseerde reflexagent. Hij reageert niet alleen direct, maar houdt rekening met eerdere interacties om een nauwkeuriger en behulpzamer antwoord te geven.
Op doelen gebaseerde agenten
Deze agents gaan verder dan reacties, ze streven naar specifieke resultaten. Een AI voor klantenservice zou bijvoorbeeld prioriteit kunnen geven aan het oplossen van problemen binnen de kortste tijd om de klanttevredenheid te verbeteren.
Op nut gebaseerde agenten
Op nut gebaseerde agenten evalueren verschillende acties op basis van hoe voordelig ze zijn. Een AI die producten aanbeveelt, kan bijvoorbeeld gebruikersvoorkeuren en beschikbaarheid afwegen om de beste opties voor te stellen.
Leeragenten
Dit zijn de meest dynamische soorten AI-agenten. Lerende agents evolueren door gegevens en feedback te analyseren en hun mogelijkheden voortdurend te verfijnen. Spamfilters die met elke gemarkeerde e-mail beter worden, zijn hier een goed voorbeeld van.
Waarom zijn AI-agenten belangrijk?
Klanten verwachten snelle, nauwkeurige en persoonlijke antwoorden. AI-agenten stellen bedrijven nu in staat om aan deze verwachtingen te voldoen zonder dat het veel geld kost. Dit is waarom ze belangrijk zijn.
24/7 beschikbaarheid
AI-agenten staan altijd aan, zodat klanten altijd hulp krijgen, of het nu tijdens piekuren is of midden in de nacht.
Schaalbaarheid
Ze verwerken meerdere interacties tegelijk, waardoor de kans op vertragingen tijdens piekperioden afneemt.
Kostenbesparingen
Door repetitieve taken te automatiseren, verminderen AI-agenten de behoefte aan extra personeel, waardoor de operationele kosten dalen zonder dat dit ten koste gaat van de servicekwaliteit.
Voortdurende verbetering
AI-agenten leren van gegevens en klantinteracties, wat betekent dat ze na verloop van tijd slimmer en effectiever worden.
Verbeterde productiviteit
AI-agenten maken menselijke agenten vrij om zich te richten op complexe of hoogwaardige taken. Supportteams hebben zelfs opgemerkt dat ze tijd besparen op belangrijke gebieden zoals:
- Feedback van klanten analyseren: 35%
- Antwoorden voorstellen uit de inhoud van de kennisbank: 34%
- Notities of opsommingstekens uitbreiden tot volledige antwoorden: 28%
- Conversaties met klanten samenvatten: 25%
Als je begrijpt hoe je AI-agents kunt bouwen die zijn afgestemd op de behoeften van je bedrijf, kun je al deze voordelen benutten. Van het begeleiden van klanten tot het sneller oplossen van problemen, AI agents stellen je teams in staat om uitzonderlijke service op schaal te leveren.
Hoe werken AI agents?
AI agents klinken misschien als iets ingewikkelds, maar in de kern zijn ze ontworpen om te leren, zich aan te passen en actie te ondernemen om het leven van je team en klanten makkelijker te maken. Ze combineren slimme algoritmes met gegevensverwerking om hun omgeving te begrijpen, patronen op te pikken en specifieke doelen te bereiken.
Dit is hoe het allemaal samenkomt:
Trainen op gegevens
AI-agenten beginnen hun reis door te leren van gegevens. Je kunt een AI voor klantondersteuning je eerdere gesprekken, veelgestelde vragen en productdetails geven. De AI gebruikt deze informatie vervolgens om te begrijpen hoe je bedrijf communiceert en wat klanten doorgaans nodig hebben. Hoe beter de gegevens, hoe slimmer de AI-agent wordt.
Datapatronen vinden
AI-agenten zijn, eenmaal getraind, professionals in het herkennen van patronen. Of het nu gaat om het herkennen van terugkerende vragen, het achterhalen van het klantsentiment of het analyseren van gedrag, ze identificeren patronen die hen helpen om accurater en efficiënter te reageren.
Acties en doelen uitvoeren
Na het begrijpen van de gegevens beginnen AI-agenten actie te ondernemen. Of het nu gaat om het beantwoorden van een vraag, het geven van gepersonaliseerde productaanbevelingen of het escaleren van een complex probleem naar het juiste teamlid, ze zijn gericht op het bereiken van de doelen die je hebt gesteld.
Dit gestroomlijnde proces laat zien waarom het leren bouwen van AI-agenten op maat van je behoeften je strategie voor klantbetrokkenheid kan transformeren.
Zo bouw je een AI-agent in 7 eenvoudige stappen
Het bouwen van een AI-agent klinkt misschien als een ontmoedigende taak, maar het opdelen in duidelijke stappen kan het proces vereenvoudigen. Elke fase helpt om van je agent een hulpmiddel te maken dat is afgestemd op de behoeften van je bedrijf. Hier zijn zeven belangrijke stappen om te leren hoe je met succes een AI-agent bouwt.
Stap 1: De taak en omgeving definiëren
Begin met het identificeren van de taken die je AI agent zal afhandelen en waar hij zal werken. Beantwoordt hij veelgestelde vragen op je website, helpt hij bij bestellingen in je app of beheert hij live chatondersteuning? Door het doel en de omgeving duidelijk te definiëren, zorg je ervoor dat de agent aansluit bij je bedrijfsdoelen en integreert met bestaande systemen.
Stap 2: Verzamel het juiste team
Het samenstellen van een deskundig team is essentieel. Meestal heb je mensen nodig in functies als:
- ingenieurs machine leren
- datawetenschappers
- softwareontwikkelaars
- UX ontwerpers
Of het nu intern is of uitbesteed, zorg ervoor dat je team de expertise heeft om gegevens te verzamelen, algoritmes te ontwikkelen en een gebruiksvriendelijke interface te bouwen.
Stap 3: Gegevens verzamelen en voorbereiden
Gegevens zijn de sleutel tot een succesvolle AI-agent. Het verzamelen van relevante gegevens zoals chatlogs, feedback van klanten en veelgestelde vragen zal je agent helpen om de best mogelijke antwoorden te geven. Het voorbewerken van deze gegevens (fouten verwijderen, formaten standaardiseren, etc.) is ook een essentiële stap om een goed getrainde agent te krijgen.
Stap 4: Kies de juiste tech stack
Je tech stack moet passen bij je doelen. Gebruik bijvoorbeeld machine learning bibliotheken zoals TensorFlow of tools zoals Natural Language Processing (NLP) voor chatbots. Als je nadenkt over schaalbaarheid, bedenk dan dat cloudplatforms ideaal zijn voor bedrijven die anticiperen op groei of seizoenen hebben met fluctuerende eisen.
Stap 5: Ontwerp de AI-agent
Werk samen met je team om de structuur en gebruikerservaring van de agent te plannen. Denk na over hoe je AI-agent zal functioneren en interageren met gebruikers. Een modulair ontwerp kan dingen flexibel houden, zodat het gemakkelijk is om specifieke onderdelen later bij te werken of te verbeteren.
Als je agent meerdere taken tegelijk moet uitvoeren, is een ontwerp dat multitasking ondersteunt misschien beter. Vergeet niet om de interface gebruiksvriendelijk te maken met duidelijke knoppen, eenvoudige navigatie en functies zoals tekst-naar-spraak of feedbackopties. Dit kan een groot verschil maken in hoe mensen je agent ervaren.
Stap 6: Grondig testen
Testen zorgt ervoor dat je agent goed werkt. Uitvoeren:
- Eenheidstests op afzonderlijke modules
- integratietests om compatibiliteit te controleren,
- bruikbaarheidstests met echte gebruikers
Sla edge-case testen niet over om te begrijpen hoe je agent omgaat met onverwachte invoer.
Stap 7: Uitrollen en bewaken
Start ten slotte je AI-agent. Stel monitoring in om statistieken zoals nauwkeurigheid en responstijd bij te houden. Bekijk regelmatig feedback van gebruikers om aanpassingen te maken, zodat je agent zich blijft ontwikkelen en effectief voldoet aan de behoeften van gebruikers.
Verschil tussen een AI-agent en een AI-chatbot?
Op het eerste gezicht lijken AI-agenten en chatbots misschien hetzelfde, omdat ze allebei interacties met klanten afhandelen. Maar als je echt kijkt naar wat ze doen, zul je zien dat ze voor heel verschillende doeleinden zijn gebouwd.
Chatbots zijn ontworpen om een script of een aantal vooraf gedefinieerde regels te volgen. Ze zijn geweldig voor het beantwoorden van eenvoudige, repetitieve vragen zoals "Wat zijn uw openingstijden?" of "Waar is mijn bestelling?". Maar als het gesprek verder gaat dan hun programmering, kunnen ze op een muur stuiten.
AI-agenten daarentegen zijn veel geavanceerder. Ze gebruiken machine learning om gegevens te analyseren, zich aan te passen aan nieuwe informatie en zelfstandig beslissingen te nemen. In tegenstelling tot chatbots beantwoorden AI-agenten niet alleen vragen, ze kunnen het ook:
- context begrijpen
- leren van interacties,
- complexe taken aan te kunnen zoals het geven van persoonlijke aanbevelingen
- problemen naar de juiste afdeling leiden
Terwijl chatbots handig zijn voor eenvoudige vragen, bieden AI-agenten een complexere functionaliteit, waardoor ze van onschatbare waarde zijn voor bedrijven die slimme, efficiënte en op maat gemaakte klantervaringen willen leveren.
AI agents voorbeelden & gebruikscases
Hier zijn een aantal voorbeelden en use cases uit de praktijk om te laten zien hoe bedrijven AI-agents maken om een aantal van de uitdagingen waar jouw bedrijf voor staat op te lossen.
Meertalige leadgeneratie bij BAS World
BAS World, Europa's grootste truck- en trailerdealer, had een manier nodig om internationale vragen in 13 talen af te handelen, zelfs buiten kantooruren. Met AI-agenten die worden aangestuurd door Trengo's flowbot, automatiseerde BAS World taken zoals het plannen van afspraken, het versturen van offertes en het verstrekken van productdetails.
Deze oplossing zorgt ervoor dat websitebezoekers een gepersonaliseerde ervaring krijgen in hun taal, of dat nu Engels, Nederlands, Spaans of Arabisch is. Het resultaat? Een toename van 70% in het genereren van leads en een toename van 10% in de efficiëntie van het team, en dat alles terwijl zowel het personeel als de klanten tijd besparen.
AI-agenten in e-commerce
Online retailers kunnen AI-agenten gebruiken om producten aan te bevelen op basis van de browsegeschiedenis, voorkeuren en het aankoopgedrag van klanten. Deze agents zorgen voor een gepersonaliseerde winkelervaring, waardoor de conversie en klantloyaliteit toenemen.
Klantenservice in financiële diensten
Banken en fintech-bedrijven zetten AI-agenten in om veelgestelde vragen te beantwoorden, gebruikers door aanvraagprocessen te leiden en zelfs potentiële fraude op te sporen door transactiepatronen te analyseren.
Hulp in de gezondheidszorg
In de gezondheidszorg helpen AI-agenten bij het beheren van patiëntendossiers, het inplannen van afspraken en het beantwoorden van gezondheidsgerelateerde vragen.
Aan de slag met AI agents
Of je nu leadgeneratie wilt automatiseren, persoonlijke ondersteuning wilt bieden of de efficiëntie van je team wilt verbeteren, leren hoe je AI-agenten kunt maken die zijn afgestemd op jouw behoeften is de eerste stap.
Met de juiste strategie, tools en gegevens kun je AI-agents bouwen die de manier waarop je met klanten omgaat veranderen, zodat je team zich kan richten op taken die veel waarde hebben. Het beste deel? AI agents worden na verloop van tijd slimmer en passen zich voortdurend aan om je bedrijf en klanten beter van dienst te zijn.
