Chatbots voor klantenservice: hoe ze support op schaal verbeteren

• Chatbots voor klantenservice gebruiken geautomatiseerde gesprekken om vragen te beantwoorden, problemen door te zetten naar medewerkers en informatie van klanten te verzamelen

• Er zijn verschillende soorten chatbots, waaronder op regels gebaseerde chatbots, AI-gedreven chatbots en virtuele agents

• Chatbots zijn geweldig voor eenvoudige vragen en verzoeken, maar een mens moet complexe problemen en wijzigingen met een hoog risico afhandelen

• Effectieve chatbots zijn afhankelijk van betrouwbare kennis, duidelijke gesprekspaden, escalatieregels en doorlopende prestatiebeoordelingen

Chatbots voor klantenservice helpen klanten snel antwoorden te krijgen, eenvoudige verzoeken af te handelen en het juiste support Pad te vinden zonder elke keer op een agent te hoeven wachten. Voor groeiende teams kunnen chatbots repetitieve vragen afhandelen, terwijl complexere kwesties aan mensen worden overgelaten.

Wanneer chatbots zijn gekoppeld aan vertrouwde kennis en duidelijke escalatietrajecten, kunnen ze de reactietijden verbeteren en het beheer van serviceaanvragen stroomlijnen. De juiste aanpak combineert automatisering met menselijke support, zodat klanten de hulp krijgen die ze op het juiste moment nodig hebben.

Wat is een chatbot voor klantenservice?

Een chatbot voor klantenservice is software die geautomatiseerde gesprekken gebruikt om vragen van klanten te beantwoorden, informatie te verzamelen, verzoeken door te sturen of problemen door te zetten naar een menselijke agent.

Chatbots kunnen verschijnen in helpcentra, websites, klantportalen, mobiele apps, berichtentools en samenwerkingssystemen.

Hoewel veel chatbots AI gebruiken om gebruikersberichten te verwerken en erop te reageren, zijn niet alle chatbots AI-gedreven:

• Sommige volgen vooraf gedefinieerde regels of beslisbomen

• Sommigen gebruiken AI alleen om intentie te begrijpen en antwoorden te genereren

• Sommigen combineren gestructureerde stromen met AI-gedreven kennisopvraging

Chatbots verschillen ook van virtuele agents, die meer kunnen dan alleen vragen beantwoorden: ze kunnen supporttaken uitvoeren en klanten door serviceworkflows begeleiden. 

Hoe chatbots voor klantenservice werken

Chatbots voor klantenservice volgen een eenvoudige workflow om klantenservice te bieden. We leggen het hieronder uit:

• Een klant stelt een vraag

• De chatbot identificeert de intentie

• De chatbot zoekt naar een antwoord of start een flow

• De chatbot lost de aanvraag op of stuurt deze door

• Het supportteam beoordeelt de prestaties

Atlassian Customer Service Management ondersteunt dit soort ervaringen met een AI-klantenserviceagent die vragen kan beantwoorden, relevante informatie naar voren kan brengen en verzoeken kan escaleren wanneer menselijke support nodig is. 

Typen servicechatbots voor klanten

Er zijn verschillende soorten chatbots die je kunt integreren in het beheer van de klantenservice, van complexe virtuele agents tot eenvoudige, op regels gebaseerde chatbots.

Op regels gebaseerde chatbots

Op regels gebaseerde chatbots gebruiken vooraf gedefinieerde paden, knoppen en beslisbomen om klanten support te bieden. Deze chatbots zijn het meest geschikt voor eenvoudige, voorspelbare verzoeken.

Een op regels gebaseerde chatbot kan bijvoorbeeld zoekwoorden in de vraag van een klant herkennen en de klant doorsturen naar een relevante FAQ of een vooraf gedefinieerd antwoord. 

AI-gedreven chatbots

AI-gedreven chatbots gebruiken natuurlijke taalverwerking om vragen van klanten te begrijpen. Ze zijn het meest geschikt voor vragen met gevarieerde formuleringen, maar de kwaliteit van de antwoorden hangt af van de onderliggende bronnen.

Hybride chatbots

Hybride chatbots combineren gestructureerde stromen met AI-antwoorden, bijvoorbeeld door AI te gebruiken voor veelgestelde vragen en gestructureerde stromen voor verzoeken waarvoor gegevensverzameling of andere specifieke stappen nodig zijn.

Hybride chatbots zijn het beste voor supportteams die flexibiliteit nodig hebben. 

Virtuele agents

Virtuele agents kunnen meer doen dan eenvoudige vragen beantwoorden door klanten door workflows te leiden, gegevens te verzamelen, tickets te maken of over te dragen met context.

Virtuele agents kunnen toegangsverzoeken, statusupdates, probleemoplossing en beleidsvragen afhandelen.

Voordelen van chatbots voor klantenservice

De waarde van een chatbot hangt af van de kwaliteit van de kennis, workflows en het escalatieproces. Door de chatbot te koppelen aan de juiste supportkanalen kunnen teams meer halen uit automatisering zonder dat dit ten koste gaat van de klantervaring.

Wanneer gebruik je een chatbot en wanneer een menselijke agent

De beste supportervaringen gebruiken chatbots voor herhaalbare taken en menselijke medewerkers voor problemen waarvoor oordeelsvermogen, onderzoek of empathie nodig is. 

Een betere chatbot voor klantenservice bouwen

Het bouwen van een effectieve chatbot voor klantenservice begint met het kiezen van de juiste verzoeken om te automatiseren en het geven van betrouwbare informatie aan de chatbot om mee te werken. Volg deze stapsgewijze handleiding om aan de slag te gaan.

Stap 1: Identificeer terugkerende supportvragen

Teams moeten beginnen met het bekijken van de ticketgeschiedenis, chattranscripties, zoekopdrachten in het helpcentrum en feedback van agents om de meest terugkerende supportvragen te identificeren. Dit zijn vaak goede kandidaten voor automatisering. 

Enkele goede startpunten zijn:

• Wachtwoord opnieuw instellen

• Toegang tot account

• Status van de aanvraag

• Veelgestelde vragen over facturering

• Product instellen

• Vragen over het beleid

• Veelvoorkomende stappen voor probleemoplossing

Je kunt ook een kennisdatabase builden om veelgestelde vragen te beantwoorden. Een kennisdatabase biedt klanten, agents en chatbots een centrale bron met antwoorden op veelgestelde vragen. 

Stap 2: Vragen groeperen op intentie

Neem vervolgens de lijst met veelgestelde vragen die je hebt verzameld en groepeer die op intentie. Intent is wat de klant probeert te bereiken door contact op te nemen met je support team.

Een klant die bijvoorbeeld toegang tot een account nodig heeft of een wachtwoord opnieuw moet instellen, probeert in te loggen. Een klant die stappen voor probleemoplossing zoekt, wil een issue met de software oplossen.

Inzicht in de intentie helpt de chatbot om elke aanvraag te koppelen aan het juiste antwoord, de juiste workflow of het juiste escalatiepad. 

Stap 3: Verbind de chatbot met vertrouwde kennis

Chatbots voor klantenservice zijn maar net zo effectief als de kennisbronnen waaruit ze pull kunnen doen. Koppel de chatbot aan een vertrouwde kennisdatabase, zodat elk antwoord is goedgekeurd, actueel en makkelijk te begrijpen.

Zwakke documentatie leidt tot zwakke chatbotantwoorden. Controleer verouderde, dubbele of conflicterende artikelen vóór de lancering.

Met een selfservice kennisdatabase kunnen klanten zelf antwoorden vinden, waardoor het aantal supportaanvragen beperkt blijft.

Stap 4: Ontwerp duidelijke gesprekspaden

Houd gesprekspaden gericht op de informatie die nodig is om de vraag te beantwoorden, de aanvraag te voltooien of de issue te routeren. Voor teams die conversational ticketing gebruiken, geldt hetzelfde principe: verzamel voldoende context om de aanvraag vooruit te helpen zonder de interactie onnodig lang te maken. 

Hier zijn enkele richtlijnen voor het ontwerpen van duidelijke gesprekspaden:

• Gebruik eenvoudige taal

• Vermijd lange menu's

• Bevestig het probleem van de klant voordat je actie onderneemt

• Maak de volgende stappen duidelijk

• Bied een manier om contact op te nemen met een persoon

Stap 5: Definieer escalatieregels

Maak duidelijke regels om te bepalen wanneer de chatbot het gesprek moet overdragen aan een menselijke agent of de aanvraag moet doorsturen naar de helpdesk. Lijn escalatieregels uit met je service level agreements (SLA's), zodat urgente verzoeken of verzoeken met hoge prioriteit binnen de vereiste responstijd het juiste team bereiken. 

Enkele veelgebruikte triggers die je kunt gebruiken, zijn:

• Antwoord met lage betrouwbaarheid

• Negatief sentiment

• Meerdere mislukte pogingen

• Issue met hoge prioriteit

• Gevoelig account- of factureringsprobleem

• Klant vraagt om een persoon

Stap 6: Meten en verbeteren

Bekijk na de lancering onbeantwoorde vragen, sluitingsspercentage, oplossingspercentage, klanttevredenheidsscore (CSAT), kwaliteit van overdracht en hiaten in kennis. Gebruik die inzichten om antwoorden te verbeteren, inhoud bij te werken en escalatieregels in de loop van de tijd te verfijnen. 

Best practices voor servicechatbots

• Begin met verzoeken met een hoog volume en laag risico: Richt je op veelvoorkomende, eenvoudig op te lossen verzoeken om de tevredenheid van klanten te behouden.

• Houd antwoorden kort en nuttig: Neem alleen de informatie op die klanten nodig hebben om het antwoord te begrijpen en de volgende stap te zetten.

• Maak escalatie eenvoudig: geef klanten een duidelijke mogelijkheid om contact op te nemen met een menselijke agent wanneer dat nodig is.

• Gebruik goedgekeurde kennisbronnen: haal antwoorden uitsluitend uit goedgekeurde kennisbronnen om ervoor te zorgen dat de antwoorden accuraat zijn.

• Evalueer mislukte gesprekken regelmatig: let op onbeantwoorde vragen, afwimpelingen, onnodige escalaties en hiaten in kennis.

• Maak duidelijk dat de klant met een bot praat: maak de chatbot duidelijk herkenbaar, zodat klanten weten wanneer ze met een geautomatiseerd systeem communiceren. 

• Bescherm gevoelige informatie: beperk het verzamelen en delen van gevoelige gegevens en gebruik veilige, goedgekeurde workflows wanneer verificatie is vereist. 

Klantenservice opschalen met verbonden AI

Chatbots voor de klantenservice werken het best wanneer ze toegang hebben tot betrouwbare kennis, duidelijke workflows en een eenvoudig pad naar menselijke support. Automatisering van terugkerende vragen en aanvragen kan agents meer tijd geven om zich te richten op complexe kwesties, terwijl klanten sneller antwoorden krijgen.

Atlassian Customer Service Management verbindt klantenservice met product-, ontwikkelings- en operationele teams via gedeelde context en workflows. De AI-agent voor klantenservice kan vragen afhandelen, nuttige informatie tonen en complexe verzoeken met context doorsturen, zodat klanten hun verhaal niet opnieuw hoeven te doen.