AI-klantervaring: inzichten, prognoses en tips

De verschuiving naar personalisatie in CX

Consumenten willen steeds meer gepersonaliseerde interacties met merken en zijn bereid om na één negatieve ervaring niet meer met een merk te werken. Bedrijven die zich goed aanpassen aan deze verschuiving in klantwaarden, gebruiken nieuwe technologische oplossingen zoals AI om de kwaliteit van de klantervaring te verbeteren.

In dit artikel wordt uitgelegd hoe uw organisatie betere, meer uniforme service kan bieden met AI-gestuurde technologie voor klantervaringen, van AI-CRM tot ML-gebaseerde analyses.

Waarom is AI belangrijk voor de klantervaring?

Klanten wereldwijd willen meer gepersonaliseerde ervaringen. Volgens een enquête van BCG uit 2024 zijn ze op zoek naar personalisatie die:

• Maak het proces van merkinteractie leuker.
• Maak het sneller.
• Maak het gemakkelijker.
• Help mee om meer te weten te komen over de relevante producten en diensten die het merk aanbiedt.
• Het belangrijkste is om een geschikte prijs te vinden.

De bevindingen van het onderzoek van Five9 uit 2025 suggereren dat 79% van de consumenten wil dat merken hun behoeften voorspellen en een meer proactieve aanpak hanteren bij het oplossen van problemen. Uit hetzelfde onderzoek blijkt dat 72% graag gebruik wil maken van AI-gestuurde oplossingen en agentische diensten als dit betekent dat hun problemen sneller worden opgelost.

• AI-analyse kan het gedrag en de behoeften van klanten voorspellen om de personalisatie te verbeteren op de punten die voor consumenten het meest relevant zijn.
• AI-chatbots kunnen, mits correct geconfigureerd, de snelheid waarmee klanten service krijgen verminderen.

Voordelen en uitdagingen van AI in CX

Het gebruik van kunstmatige intelligentie om de gebruikerservaring te verbeteren biedt grote voordelen, maar heeft ook enkele nadelen. Laten we eens kijken naar beide kanten van de medaille.

Voordelen van het gebruik van AI in CX

Hier zijn enkele belangrijke voordelen van het implementeren van AI in de gebruikerservaring:

• Lagere overheadkosten. Het gebruik van een AI-chatbot is niet bepaald goedkoop, maar het is niet te vergelijken met een volledig bemande klantenserviceafdeling. Met selfservice-opties hebt u geen grote klantenserviceafdeling nodig en bespaart u uiteindelijk op overheadkosten.
• Betere klantinzichten. AI-aangedreven onderzoekstools kunnen uw begrip van uw klanten verbeteren. Niet alleen door kwantitatieve analyse van grote hoeveelheden gegevens, maar ook door kwalitatieve gegevens zoals klantgesprekslogboeken te interpreteren.
• Naadloze multichannel interacties. AI-gestuurde CRM-software kan chatbots op meerdere platforms integreren en hetzelfde serviceniveau bieden, dankzij de koppeling met dezelfde database. Door de interacties met klanten op alle kanalen te analyseren, worden deze interacties persoonlijker en relevanter.
• Snellere zelfbediening. Omdat AI-chatbots niet hoeven te wachten tot een medewerker zich bij de chat voegt, hebben klanten sneller toegang tot deze zelfbedieningsoptie.

Uitdagingen bij het gebruik van AI in CX

Verbeteringen in de gebruikerservaring met AI-technologie brengen ook een aantal veelvoorkomende uitdagingen met zich mee:

• Implementatiekosten. Het gebruik van een LLM voor onderzoek kan gratis zijn. Maar wanneer u een LLM op uw servers moet hosten en deze op uw database moet trainen, kunnen de kosten behoorlijk hoog oplopen. Hetzelfde geldt voor het gebruik van op ML gebaseerde BI-tools.
• Mogelijkheid van bugs en verkeerde antwoorden. Als een LLM slecht wordt getraind, kan dit leiden tot verkeerde antwoorden aan klanten, wat slecht is voor het merkimago.
• Verlies van menselijk contact. Hoewel meer dan de helft van de moderne consumenten de effectiviteit van AI-zelfbediening omarmt, zijn niet alle mensen er even enthousiast over. Als uw publiek meer geneigd is om met een mens te praten, ondanks dat dit een minder efficiënte manier is om service te ontvangen, kan de introductie van een chatbot hen van streek maken.

Om dat laatste te voorkomen, kun je wat onderzoek doen bij je publiek om er zeker van te zijn dat ze de implementatie van AI-gebaseerde klantenserviceopties zouden accepteren. Overweeg ook om een knop toe te voegen waarmee een klantenservicemedewerker aan het gesprek kan worden toegevoegd, voor het geval sommige gebruikers liever alleen met een mens te maken hebben.

Bedrijven moeten prioriteit geven aan merkzichtbaarheid in AI CX

Nu steeds meer mensen generatieve AI omarmen als een manier om online informatie te verkrijgen, moeten merken zich aanpassen en de zichtbaarheid van AI op platforms zoals ChatGPT, Claude of Perplexity verbeteren. Hier volgen enkele strategieën om dat te doen.

• Merkconsistentie op platforms van derden. Veel AI-platforms gebruiken andere websites om merken te vinden die geschikt zijn om te vermelden in verband met een vraag van een gebruiker. Zorg ervoor dat uw merk wordt vermeld door websites met een hoge autoriteit, dan verschijnt u vaker op AI.
• Gestructureerde gegevens. AI's gebruiken gestructureerde gegevens om de context van de pagina te begrijpen. Voeg Schema-markup toe om AI te helpen uw pagina's beter te crawlen.
• AI vermeldt monitoring. Met behulp van een AI-merkzichtbaarheidstool van SE Ranking kunt u inzicht krijgen in hoe vaak uw merk in AI-zoekopdrachten voorkomt en in welke context.

Zichtbaar zijn op AI-platforms helpt bij het genereren van leads en zorgt ervoor dat consumenten naar uw merk worden geleid in plaats van naar concurrenten.

8 manieren waarop AI de klantervaring kan verbeteren

Hier zijn een paar ideeën over hoe AI-technologie de CX van uw bedrijf kan verbeteren.

Een alternatieve zelfbedieningsoptie bieden

Een groot deel van de consumenten is tegenwoordig geïnteresseerd in zelfbedieningsopties en lost problemen liever zelf op dan contact op te nemen met een medewerker. Deze opties omvatten doorgaans het opzetten van kennisbanken, klantenportalen, chatbots en communityforums.

AI kan klanten een andere manier bieden om hun problemen op te lossen. Traditionele chatbots hebben vooraf bepaalde gespreksroutes die gebruikers kunnen openen door op knoppen te klikken. AI kan die beperkende ervaring omzetten in een menselijk aandoend gesprek, vaak zelfs met de mogelijkheid om spraakinvoer te gebruiken.

Dit betekent niet dat een AI-chatbot de belangrijkste communicatiemethode tussen u en uw klanten zal worden, maar het hebben van een alternatieve manier om te communiceren helpt wel om meer klanten aan te trekken.

Directe service

Klanten hechten veel waarde aan snelheid als het gaat om dienstverlening. Aangezien de gemiddelde responstijd op tickets enkele uren bedraagt, kunt u, tenzij u beschikt over een volledig bemande klantenserviceafdeling en een live chat, niet aan de verwachtingen van de meeste klanten voldoen.

Door AI effectief te implementeren in uw chatondersteuningsoplossingen, wordt de wachttijd tot nul teruggebracht. Klanten die geen bezwaar hebben tegen ondersteuning door een getraind AI-model, krijgen deze instantly. Dit zal waarschijnlijk leiden tot een hogere mate van tevredenheid onder uw klanten.

Beschikbaarheid gedurende alle uren

AI die 24 uur per dag beschikbaar is voor klantenondersteuning, helpt u ook om het aantal medewerkers dat nachtdiensten moet draaien te verminderen, of zelfs helemaal niet in te voeren. Zelfs zonder menselijke medewerkers die ondersteuning kunnen bieden, kan uw bedrijf klanten na sluitingstijd nog steeds helpen met AI.

Je moet een korte disclaimer toevoegen waarin staat dat het na een bepaald tijdstip niet meer mogelijk is om contact op te nemen met een medewerker, zodat klanten weten wat ze kunnen verwachten.

Stroomlijnen van routinetaken

Naast het overnemen van het grootste deel van de interacties met klanten, kan AI klantenservicemedewerkers helpen om routineklussen uit hun takenpakket te halen. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om CS-tickets te analyseren en te categoriseren zonder dat een medewerker deze hoeft te screenen.

Het kan ook het bijwerken van het CRM automatiseren op basis van klantinteracties, of deze nu door AI of door een mens worden uitgevoerd. Dit vermindert de tijd die aan gegevensinvoer wordt besteed aanzienlijk en maakt uw medewerkers vrij voor productievere taken.

👉🏼 Probeer folk om klantgegevens te centraliseren en e-mails, notities en tickets automatisch te registreren met AI, zodat medewerkers minder tijd kwijt zijn aan handmatige updates.

Real-time gepersonaliseerde aanbevelingen

AI kan het gedrag van klanten en hun aankooppatronen analyseren om op basis van hun eerdere acties gepersonaliseerde aanbevelingen voor producten en diensten te doen. Dit analytische kader kan worden geïntegreerd in zowel een chatbot, als deze wordt gebruikt voor het plaatsen van bestellingen, als in het productsuggestiesysteem.

Veel tools die personalisatiefuncties bieden, kunnen in realtime werken. Dit kan leiden tot een verbeterde gebruikersbetrokkenheid en een hogere conversieratio.

👉🏼 Probeer folk om contacten en interactiegeschiedenis te centraliseren, zodat u AI-gestuurde, realtime productaanbevelingen kunt doen via verschillende kanalen.

Voorspellende analyse

Tools die gebruikmaken van AI kunnen meer doen dan alleen klanten helpen in een chat voor klantenondersteuning. Ze kunnen ook heel wat geavanceerde analytische taken uitvoeren die uw bedrijf vooruit kunnen helpen.

Een daarvan is voorspellende analyse. Op basis van eerdere verkooppatronen kan voorspellende analyse een beeld schetsen van hoe de toekomstige verkoop eruit zou kunnen zien. Dit is uiterst nuttig voor het plannen van seizoensgebonden voorraden of het voorspellen van de levenslange waarde van verschillende klantengroepen.

Net als elke andere analytische benadering is deze natuurlijk beperkt tot het beoordelen van historische gegevens en kan deze geen rekening houden met nieuwe ontwikkelingen in de sector.

Sentimentanalyse

Omdat AI door mensen gegenereerde teksten goed kan begrijpen, is het een uniek hulpmiddel voor kwalitatieve analyse, zoals sentimentanalyse. Het kan gesprekken met klanten analyseren om het algemene sentiment ten opzichte van uw merk te achterhalen.

Dit kan u helpen om inzicht te krijgen in de mate van frustratie over uw product en om de nodige veranderingen aan uw product, diensten of merkboodschap te plannen.

Gesprekstranscripties

Een van de grote voordelen van AI-technologie is dat het audio vrij goed naar tekst kan omzetten. In de klantenservice kan deze functie helpen om telefoongesprekken met klanten om te zetten in tekstdocumenten, waardoor medewerkers mogelijk uren tijd kunnen besparen.

Deze transcripties kunnen vervolgens worden geanalyseerd om meer gegevens toe te voegen aan het CRM en om uw inzicht in de kwaliteit van klantinteracties via de telefoon te verrijken. Voor teams die 20 tot 50 customer experience-professionals aansturen, biedt folk de perfecte balans tussen AI-transcriptiemogelijkheden en een gebruiksvriendelijke interface. Dit maakt het de beste keuze voor organisaties die krachtige functies nodig hebben zonder de complexiteit van een enterprise-oplossing.

AI in gebruiksscenario's voor klantervaring

De praktische toepassing van AI-gestuurde klantervaring wordt beter begrepen aan de hand van voorbeelden. Laten we eens kijken naar vier voorbeelden die de beste use cases van AI in CX illustreren.

Amazon

Als het gaat om grootschalig gebruik van AI om de omzet te stimuleren door middel van productaanbevelingen, is er waarschijnlijk geen concurrentie voor de online retailgigant Amazon. Het bedrijf gebruikt AI om het koopgedrag van elke klant te analyseren en op basis daarvan gepersonaliseerde aanbevelingen te doen, zoals deze.

• Klanten zoals u hebben dit gekocht. Door klanten op basis van hun gedrag in groepen in te delen, kan Amazon producten aanbevelen die bij die groep passen.
• Omdat je dit hebt bekeken. Dankzij voorspellende analyses kan Amazon op basis van het browsegeschiedenis van een klant inschatten hoe groot de kans is dat hij of zij een product zal kopen.
• Misschien heb je dit binnenkort nodig. Op basis van het koopgedrag van klanten kan Amazon hen herinneren aan terugkerende aankopen van hun favoriete producten.

Netflix

Een ander voorbeeld van productaanbevelingen die goed werken, is het videostreamingplatform Netflix. Dankzij het gebruik van machine learning om het gedragspatroon van miljoenen gebruikers te analyseren, kan het platform content aanbevelen die niet is gebaseerd op recensies van critici, maar op hoe verschillende groepen klanten omgaan met videocontent.

Het maakt ook gebruik van inzichten in de voorkeuren van klanten om hen verschillende thumbnails te tonen. Met deze eenvoudige marketingtruc kan Netflix dezelfde show vanuit verschillende invalshoeken presenteren en de thumbnail tonen waarmee een gebruiker zich waarschijnlijk het meest zal identificeren.

Bank van Amerika

Bank of America lanceerde in 2018 zijn virtuele assistent, een AI-chat genaamd Erica. Sindsdien heeft deze assistent meer dan 2 miljard vragen beantwoord en helpt hij naar schatting 2 miljoen keer per dag klanten.

De assistent helpt de klanten van de bank bij het analyseren van hun financiële gewoonten, het informeren over de programma's van de bank en het uitvoeren van routinetaken, zoals het zoeken naar een specifieke transactie of het overmaken van geld. Voor meer geavanceerde vragen is er altijd een medewerker van het bedrijf aanwezig die via chat kan worden gecontacteerd.

Dit is een uitstekend voorbeeld van het gebruik van AI in klantenservice waar bedrijven naar zouden moeten kijken. Vooral wat betreft het introduceren van agentische mogelijkheden.

EdisonOS

Niet alle voorbeelden van succesvol gebruik van AI in CS komen van grote organisaties. Dit voorbeeld komt van een kleiner edtech-bedrijf, EdisonOS.

Ze hebben een AI geïmplementeerd in hun kennisbank om het zoeken naar eenvoudige antwoorden te stroomlijnen. In plaats van meerdere pagina's documentatie te moeten doorlezen, kan een AI een korte samenvatting geven van verschillende documenten.

Deze oplossing verbetert de kwaliteit van selfservice en verlaagt de drempel voor minder gevorderde gebruikers.

De toekomst van AI-gestuurde klantervaring

AI is een technologie die zich actief ontwikkelt, zowel wat betreft het verbeteren van de mogelijkheden als het vinden van nieuwe toepassingen voor bestaande technologie. Het is moeilijk te voorspellen hoe de AI-wereld er over vijf jaar uit zal zien, maar hier zijn drie trends die zich de komende jaren waarschijnlijk zullen voordoen.

• De lat voor CX hoger leggen. De verwachtingen van klanten zijn vandaag de dag al hoog, maar een bredere toepassing van op AI gebaseerde klantenserviceoplossingen zal de lat waarschijnlijk nog hoger leggen. Consumenten zullen met name hogere eisen gaan stellen aan de snelheid waarmee ze service krijgen en de mate van personalisatie van suggesties.
• Agentische AI. Op dit moment laten de meeste organisaties gebruikers bestellingen plaatsen via de website of een mobiele app. Nu AI steeds meer wordt geïntegreerd in de klantenservice, zal het gebruik van AI-agenten waarschijnlijk een populaire manier worden om bestellingen te plaatsen.
• Mogelijkheden voor wettelijke regulering. Hoewel AI-technologie nog lang niet zijn hoogtepunt heeft bereikt, overwegen veel landen al om deze technologie wettelijk aan banden te leggen. De mogelijke beperkingen in verband met intellectuele eigendomsrechten zullen waarschijnlijk geen invloed hebben op analytische en CS AI, aangezien deze afhankelijk zijn van eigen gegevens. Maar er zou wetgeving inzake werknemersrechten kunnen worden ingevoerd om het banenverlies als gevolg van de implementatie van AI te beperken.

Blijf op de hoogte van het nieuws uit de sector, zodat u als een van de eersten nieuwe trends kunt oppikken voordat ze wijdverspreid raken, en daar uw voordeel mee kunt doen.

Conclusie

AI-technologie kan de klantervaring van uw merk verbeteren door de analytische mogelijkheden uit te breiden met machine learning en snelle service te bieden met generatieve AI. Het is echter geen gemakkelijke taak om dit goed te implementeren.

Als u AI wilt gaan gebruiken voor de klantervaring binnen uw bedrijf, begin dan met kant-en-klare oplossingen die AI kunnen integreren met uw CRM- of klantenservicesoftware. Zo profiteert u optimaal van de voordelen van AI-technologie zonder te hoeven investeren in de ontwikkeling van een eigen oplossing.

Veelgestelde vragen

Hoe kan AI de klantervaring verbeteren?

Door aanbevelingen te personaliseren, 24/7 directe ondersteuning te bieden, behoeften te voorspellen, routering te stroomlijnen en medewerkers te helpen met samenvattingen en de beste vervolgacties. Het resultaat is snellere oplossingen, consistente service en hogere tevredenheid.

Hoe implementeer je AI voor de klantervaring?

Controleer CX-tekortkomingen, centraliseer schone gegevens in een CRM, lanceer een chatbot en kennisbank, stel KPI's vast, test op één kanaal, voeg vangrails en menselijke overdracht toe, monitor en schaal vervolgens op. Gebruik folk om contacten en workflows te verenigen.

Welke statistieken tonen de impact van AI op CX?

Houd CSAT, NPS, eerste contactoplossing, reactie- en oplossingstijd, AI-beperking en -afleiding, churn en retentie, levenslange waarde, conversie- en upsell-percentage en kosten per contact bij.

Wat zijn de risico's van het gebruik van AI in de klantenservice?

Hoge installatiekosten, onjuiste of bevooroordeelde antwoorden, privacy- en nalevingsrisico's en verlies van menselijk contact. Beperk deze risico's met kwaliteitsgegevens, testen, duidelijke escalatie naar mensen, veiligheidsmaatregelen en continue monitoring.