Wat betekent AI voor klantcontact?

Worden klanten nu – of straks – echt beter bediend als bedrijven kunstmatige intelligentie inzetten? Die vraag is net zo goed te beantwoorden als ‘lost meer asfalt het fileprobleem op?’ In dit artikel praat ik je bij over AI, GenAI en de toepassing van AI-gebaseerde oplossingen in klantcontact.

AI is een containerbegrip en de opkomst van GenAI heeft het er niet veel overzichtelijker op gemaakt. Softwareaanbieders kondigen om de haverklap aan dat hun klantcontactoplossing nu ook AI-gebaseerde functionaliteit bezit. Wat zijn relevante nieuwe toepassingen? En wat betekent dit voor CX, medewerkers en contactcentermanagers?

AI is niks nieuws in klantcontact

Spoiler: machine learning, een vorm van kunstmatige intelligentie, passen we al jaren toe in klantcontact. Een van de meest bekende toepassingen is speech analytics, dat op basis van spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en machine learning gesprekken omzet in tekst, om deze vervolgens te analyseren. Die analyse kan helpen om inzicht te krijgen in bijvoorbeeld de redenen om contact op te nemen, in de gesprekskwaliteit of in het sentiment van de klant. Hiermee kan je respectievelijk je processen of customer journey verbeteren, je agents coachen of ze ondersteunen tijdens het gesprek.

Machine learning is ook de basis voor een toepassing als next best action, een vorm van realtime ondersteuning van agents aan de hand van gesprekssuggesties. Bijvoorbeeld voor cross- en upselling.

Op basis van spraakherkenning kan ook speech routing worden toegepast. Daarbij kan de klant in enkele woorden of een volzin uitspreken waarvoor hij of zij belt. De technologie leidt daar de ‘intent’ uit af en kan bovendien bepalen wat er met dat specifieke gesprek moet gebeuren: afhandeling via een voicebot, afhandeling via een medewerker of via een sms een linkje toesturen voor een handige selfservicepagina.

GenAI: nieuwe kansen

Generatieve AI – GenAI, het op basis van waarschijnlijkheden samenstellen van teksten, onder meer op basis van prompts – levert een aantal nieuwe toepassingen op en is voor bestaande toepassingen een mooie uitbreiding.

Een van de meest voorkomende use cases van GenAI is het geautomatiseerd samenvatten van klantgesprekken. Die gesprekken worden opgenomen, omgezet in tekst via spraakherkenning en vervolgens samengevat met behulp van oplossingen zoals ChatGPT. Echt slimme systemen schrijven daarna de samenvatting weg naar de klantcontacthistorie in het CRM-systeem.

Sneller en beter

GenAI kan ook de kwaliteit en snelheid van realtime vertalen verbeteren, onder andere door een beter begrip van context en vakjargon – na de broodnodige training en onderhoud. Op dit moment wordt realtime vertalen met name ingezet bij digitaal klantcontact – denk aan e-mail, live chat of WhatsApp. Een van de bedrijven die hier succesvol mee is, is facilitair contactcenter 5CA, dat zich vooral richt op customer service voor online games. Maar ook banken experimenteren met het verplaatsen van digitaal klantcontact naar lagelonenlanden, met dank aan GenAI.

Realtime vertalen biedt ook kansen voor spraak. Maar de omzetting van spraak naar tekst en – na de vertaling – weer van tekst naar spraak, levert op dit moment nog een te grote vertraging (latency) op. Dat betekent dat klant en medewerker (of voicebot) op elkaars respons moeten wachten.

De verwachting is dat die vertraging, die voor customer service-doeleinden hooguit 500 tot 1000 milliseconden zou moeten zijn, de komende tijd wel verder wordt teruggebracht. Realtime spraakvertalen wordt overigens ook mondjesmaat ingezet bij klantcontact om een lokaal accent in de uitspraak van agents aan te passen of te elimineren.

Agent assist

Een derde toepassing van GenAI in klantcontact is het zogenaamde realtime ‘agent assist’, wat sterk lijkt op next best action en andere vormen van dialoogondersteuning. Oplossingen op dit vlak luisteren realtime mee en geven gesprekssuggesties of reiken kennis snippets aan. Ook kan je denken aan het geautomatiseerd opstellen van een e-mail naar aanleiding van een gesprek. De medewerker hoeft de inhoud alleen nog maar te controleren alvorens het bericht wordt verzonden.

Chatbot en voicebots

Een vierde toepassingsgebied is conversational AI. Chatbots (en voicebots) presteren beter als ze in natuurlijke taal kunnen communiceren (‘lezen’ en ‘schrijven’). Ook op dit vlak is er nog veel te winnen. Veel chatbots zijn nog van de eerste generatie en kunnen alleen standaardreacties geven als respons op klantvragen.

Een groot voordeel van chatbots is echter dat ze 24×7 werken: er is ook buiten openingstijden ‘iemand’ die vragen kan beantwoorden. Wanneer meer geavanceerde chatbots in staat zijn met actuele klantdata te werken, bijvoorbeeld binnen een Mijn-omgeving, komt gepersonaliseerde dienstverlening binnen handbereik.

Wat betekenen deze toepassingen voor het klantcontact?

Verschillende use cases leiden op verschillende manieren tot kostenbesparingen. En dat laatste is een belangrijk thema in contactcenters. Het geautomatiseerd samenvatten reduceert de nawerktijd na een gesprek zomaar met enkele minuten. Dan kan je met dezelfde hoeveelheid agents veel meer werk verzetten, of hetzelfde werk doen met minder agents.

Een ander voordeel wat regelmatig wordt benoemd, is de consistentie in de informatieverstrekking. Dit aspect staat of valt uiteraard met de juistheid van de informatiebronnen die gebruikt kunnen worden.

Realtime vertalen van digitale interacties in vreemde talen betekent dat je voor die interacties niet meer bent aangewezen op (near) native speakers. Duitstalig digitaal klantcontact kan dan je ook laten afwikkelen door bijvoorbeeld een agent in de Filipijnen, wat tot een besparing op loonkosten leidt.

Goede chatbots kunnen veel vragen afvangen, waardoor je minder medewerkers in de frontoffice nodig hebt. Maar bij chatbots is lang niet altijd duidelijk hoeveel vervolgverkeer ze veroorzaken en hoeveel klantfrustratie daarbij komt kijken. Bijvoorbeeld omdat klanten niet alleen al online hebben gezocht naar het antwoord op hun vraag, maar ook tevergeefs in gesprek zijn gegaan met een chatbot. Dit voordat ze op zoek gingen naar een telefoonnummer om contact te zoeken met een echte medewerker.

Tech in klantcontact is niet altijd een vooruitgang

Voor het contactcenter betekent de introductie van GenAI vaak dat er nieuwe competenties aan boord moeten komen. Soms komt de nieuwe functionaliteit mee met het klantcontactplatform dat al in gebruik is. En soms komt er weer een puntoplossing bij. Het vergt in ieder geval extra aandacht voor ontwikkeling, (data)kwaliteit, de klantervaring en compliance.

De belofte van GenAI is groot: er valt wat te winnen op terreinen als efficiency, kwaliteit en selfservice. Maar de inzet van AI in klantcontact is en blijft een vorm van automatisering. En daarbij is de balans met customer experience vaak gecompliceerd en delicaat. Nieuwe technologie betekent niet altijd een betere klantervaring. Het klassieke voice response systeem (de IVR: toets een 1 voor dit, toets een 2 voor dat), de eerste generatie chatbots, verouderde FAQ-pagina’s en rammelende selfserviceomgevingen: zaken waar klanten niet vrolijk van worden.

Daarnaast is de ROI van GenAI-toepassingen niet altijd gemakkelijk te meten. Veelgehoord argument is bijvoorbeeld dat met het automatiseren van eenvoudige gesprekken er meer tijd komt voor complexe gesprekken, maar dat is een beetje gezocht. Die complexe gesprekken waren er altijd al. Enn de complexe gesprekken van nu zijn de eenvoudige gesprekken van de toekomst. In de klantcontactsector als geheel, zo valt te beluisteren, neemt bovendien het aantal interacties met klanten niet echt af.

Méér AI in het contactcenter?

De verwachting dat geautomatiseerde systemen op termijn agents volledig overbodig zullen maken is niet realistisch. Wel is duidelijk dat je steeds meer interacties door geautomatiseerde oplossingen kunt afwikkelen. Of dat deze oplossingen het klantcontact ‘slimmer’ en efficiënter maken – denk aan geautomatiseerd samenvatten van gesprekken.

Bedrijven die de succesfactoren voor de toepassing van GenAI op orde hebben (gezonde datahuishouding, goed uitgewerkte visie, de juiste competenties) en over de juiste technologie beschikken, zouden in de toekomst wel eens met minder mensen in het klantcontact toe kunnen.

Bron header-afbeelding: MikeDotta / Shutterstock.com