Customer-care.ai: automatische klantenondersteuning

Via kunstmatige intelligentie wil customer-care.ai de service aan de klant verbeteren en het werk van medewerkers in contact centers vergemakkelijken. Hiermee komt tijd vrij voor complexere vragen.

Iedereen heeft er de mond van vol, niet steeds met de nodige kennis van zaken, maar het is een feit: kunstmatige intelligentie ruimt zich een plaats in ons dagelijks leven. En zo ook in diverse projecten waarvan customer-care.ai een mooi voorbeeld is. Het gelijknamige instrument dat deze startup ontwikkelde wil de relatie tussen klant en bedrijf verbeteren en tegelijk het werk in contact centers vlotter laten verlopen. “Het personeel van deze contact centers kan zich dan beter concentreren op complexere taken. De eenvoudige ‘agent’ wordt op die manier een soort supervisor”, weet Ely Weichsel, die met Philippe Kaivers customer-care.ai heeft opgericht.

Klanten beschouwen automatische antwoorden op de meest gestelde vragen via e-mail, chat, Messenger, WhatsApp enz. als een onmiskenbare stap voorwaarts in de zoektocht naar informatie. Twee cijfers op de website van de starter bevestigen dit: 83% van de klanten heeft hulp nodig om een bestelling af te ronden terwijl 97% van de consumenten de kwaliteit van de klantenservice als een belangrijk criterium beschouwt bij de keuze van een merk.

De tool behandelt vaak terugkerende vragen die anders de tussenkomst van een agent vereisen. Dankzij ‘machine learning’ verbetert customer-care.ai zelf zijn prestaties door de vergelijking van duizenden gegevens die hij in het algoritme integreert. Klanten zullen dan, op eenvoudige vragen zoals “waar bevindt zich mijn pakket?” veel sneller een antwoord krijgen. Dit is wel belangrijk in ons tijdperk van instantiteit.

Het principe van customer-care.ai is vrij eenvoudig: “Bij elke taak die een agent uitvoert, integreert het algoritme de gegevens. Het verbetert geleidelijk de kwaliteit van de antwoorden via een vergelijking van de beschikbare elementen. Kortom, een positieve spiraal waarbij de nauwkeurigheid van de antwoorden toeneemt in verhouding tot het aantal elementen in het algoritme. Na verloop van tijd verbetert de nauwkeurigheid van de vragen/antwoorden gevoelig. Boven een bepaalde nauwkeurigheidsdrempel en dankzij een hoog tolerantiepercentage, herkent customer-care.ai de vraag en stuurt het daarna het meest geschikte antwoord automatisch naar de klant.”

Klanten van dit systeem zijn onder andere de MIVB en talrijke e-commerce zaken. Misschien denkt u dat kunstmatige intelligentie voorbehouden is aan grote ondernemingen, waar grote hoeveelheden gegevens beschikbaar zijn om betrouwbare resultaten op te leveren. Maar u vergist zich. Ely Weichsel: “Ook KMO’s kunnen gemakkelijk kunstmatige intelligentie in hun processen integreren. Dat gaan zij in de komende jaren trouwens steeds meer moeten doen. We hebben bijvoorbeeld een KMO van de agrovoedingssector geholpen bij nauwkeuriger productievoorspellingen. En kijk: die is erin geslaagd het aantal onverkochte producten te verminderen.”

En ten slotte stelt Ely Weichsel al wie zich zorgen maakt om de werkgelegenheid gerust: “De sector van de contactcenters is in volle bloei in Europa en kampt in feite met een gebrek aan personeel. Dankzij onze tool wordt dit beroep opgewaardeerd en zal het nieuw talent aantrekken.”

Informatie: www.customer-care.ai