Consumenten verwachten een persoonlijke en klantvriendelijke service wanneer ze contact opnemen met een e-commerce. 87% van de consumenten zegt zelfs de voorkeur te geven aan merken die “mij echt begrijpen.” De vraag is of virtuele AI-agents in staat zijn om persoonlijke service te bieden aan klanten van e-commercebedrijven. Het antwoord? Ja, maar alleen als je adaptieve AI-agents gebruikt.
Hoe adaptieve AI voor een positievere klantervaring zorgt
Aangezien AI zich voortdurend ontwikkelt, duiken er ook steeds nieuwe termen en begrippen op. Laten we beginnen met de betekenis van adaptieve AI en AI-agents.
Wat is adaptieve AI?
Een adaptief AI-systeem wordt continu gevoed met realtime gegevens en leert zo bij, waardoor het zijn gedrag en besluitvormig kan aanpassen op basis van de nieuwe ontvangen informatie.
Wat is een AI-agent?
Op basis van adaptieve AI-modellen leren AI-agents bij op dezelfde manier zoals mensen. Met andere woorden, AI-agents kunnen weerspiegelen hoe mensen leren, denken, met elkaar omgaan en samenwerken, alleen veel sneller en accurater. Er wordt ook wel over ‘agentic AI’ gesproken in deze context.
Een combinatie van adaptieve AI en agentic AI om klantenservice te transformeren
Grote e-commercebedrijven maken al gebruik van AI-agents om ingewikkeldere aanvragen te verwerken, taken zelfstandig te latenuitvoeren en zich aan veranderende klantbehoeften te kunnen aanpassen. Zo is er minder nood aan grote klantenserviceteams, terwijl de ervaring van klanten ook positiever wordt.
Eén op drie consumenten (32%) geef toe liever ergens anders online te shoppen zelfs al na één negatieve ervaring met een van hun favoriete merken. Deze cijfers tonen duidelijk aan dat e-commercebedrijven het zich niet kunnen veroorloven om geen virtuele agents, zoals een Neople, in te zetten voor hun klantenservice.
Lees hieronder over het verschil tussen adaptieveen statische AI-modellen, hoe AI bijleert, de voordelen ervan voor e-commercebedrijven en welke risico’s er zijn voor organisaties die achterblijven.
Wat is het verschil tussen adaptieve en statische AI-modellen?
Statische AI is een traditioneel en reactief model dat voor gebruik eerst offline getraind wordt en eens in gebruik ‘op slot’ gaat en dus niet meer zelf bijleert, tenzij iemand het model manueel bijwerkt. Dit model kan volstaan voor standaard chatbots die gebaseerd zijn op vooraf bepaalde input en output, maar vraagt wel veel menselijke betrokkenheid en kan geen rekening houden met individuele en veranderende voorkeuren van klanten.
Adaptieve AI is daarentegen een dynamisch model dat gebruikmaakt van aanpasbare machine learning, waardoor het systeem zelf blijft bijleren uit de gegevens die voortdurend in realtime worden ingevoerd. Het kan algoritmes zelf aanpassen en beslissingen maken op basis van nieuwe informatie.
Dit betekent concreet dat adaptieve AI in staat is om ingewikkelde aanvragen te verwerken, taken zelfstandig uit te voeren en zich kan aanpassen aan veranderende klantbehoeften. Het spreekt voor zich dat e-commercebedrijven die hun klanten kwalitatieve en persoonlijke service willen bieden zonder te investeren in extra menselijke middelen, niet achter kunnen blijven.
Hoe leren adaptieve AI-agents: supervised en unsupervised learning
Adaptieve AI is in staat om het aanpassingsvermogen van het menselijk brein bij veranderingen na te bootsen naarmate het nieuwe gegevens verzamelt. Dit wordt ook wel auto-adaptief leren genoemd. Een machine learning-model wordt getraind door supervised of unsupervised learning (begeleid of niet-begeleid leren).
Supervised learning
Er wordt gebruik gemaakt van supervised learning als de verwachte output (reactie op de ingevoerde gegevens of input) bekend is. De AI ontwikkelt modellen door ingevoerde gegevens te classificeren of regressietechnieken te gebruiken waarmee reacties kunnen worden voorspeld. Classificatie wordt voornamelijk toegepast op input die kan worden gegroepeerd, terwijl regressie wordt gebruikt voor gegevens binnen een bepaald bereik of een output met reële getallen.
Unsupervised learning
Unsupervised learning wordt gebruikt om trends te identificeren uit invoergegevens zonder gelabelde reacties. Hiervoor wordt een beroep gedaan op clustering, associatie of dimensionaliteitsreductie om opvallende patronen te herkennen in een dataset. Dit soort machine learning biedt veel voordelen voor supportteams omdat het zich makkelijk kan aanpassen aan onvoorspelbare input van klanten.
Welke aanpak je ook verkiest, we zijn er zeker van dat je adaptieve AI-agent de snelste en meest leergierige collega is waar je ooit mee hebt samengewerkt, vooral als je voor een van onze Neople kiest.
Risico’s voor e-commercebedrijven die adaptieve AI niet gebruiken
Er staat meer op het spel dan de concurrentie slechts een stap voor te blijven: e-commercebedrijven die het potentieel van adaptieve AI negeren, zullen al snel meer dan een stap achterblijven. De risico’s zijn als volgt:
Klantenverlies als gevolg van ondermaatse klantenservice
Chatbots en menselijke werknemers kunnen bijeen hoog aantal tickets nu eenmaal niet altijd op tijd een accuraat antwoordbieden, vooral tijdens drukke periodes, zoals Black Friday. Ze zijn ook niet instaat om een hoog volume gegevens efficiënt te verwerken en eruit te leren, waardoor een probleem niet altijd kan worden opgelost op basis van de meest recente informatie en nieuwste oplossingsmethodes.
De kwaliteit van de klantenservice gaat er zo op achteruit, wat zelfs kan leiden tot verlies van klanten: 79% geeft toe over te stappen naar de concurrentie als de klantenservice daar beter is.
Te afhankelijk zijn van dure menselijke werknemers
Bij statische AI worden klanten uiteindelijk toch vaak doorverwezen naar menselijke klantenservicemedewerkers om bepaalde acties uit te voeren, hoewel deze doorgaans niet moeilijk en zelfs repetitief zijn, zoals een pakje traceren. Dit is geldverspilling: adaptieve AI kan dit soort taken eenvoudig overnemen en tegelijk processen (verder) automatiseren en ingewikkeldere aanvragen verwerken naarmate je opschaalt.
3 directe voordelen van een adaptieve AI-agent
Klanten willen zich gezien, gehoord en gewaardeerd voelen door de merken waarbij ze kopen. Adaptieve AI-agents bieden hier de ideale ondersteuning omdat ze klanten snel accurate en gepersonaliseerde oplossingen kunnen bieden, om slechts een van de vele voordelen te noemen.
1. Een productiever supportteam
Adaptieve AI-agents verwerken een veel hoger volume tickets op een nog nooit gezien tempo. Tickets snel en gelijktijdig kunnen oplossen zorgt voor een hogere productiviteit van het klantenserviceteam zodat er niet alleen minder personeel nodig is, maar medewerkers ook meer capaciteit hebben voor belangrijkere en strategischere taken.
2. Herhaalde fouten en misverstanden voorkomen
Mensen zijn van nature vatbaarder voor concentratieverlies, misverstanden en fouten, vooral tijdens periodes met een extra hoge werkdruk. Hetzelfde geldt voor oplossingen die gebaseerd zijn op statische AI-modellen. Voor de invoer van nieuwe gegevens of het bijwerken van verouderde informatie is er namelijk altijd een geavanceerde handmatige update nodig.
Adaptieve AI-agents leren echter voortdurend zelfstandig bij, verbeteren hun oplossingen en passen hun acties telkens op maat van de klant aan. In tegenstelling tot menselijke werknemers, is er geen sprake van een slechte dag hebben of zenuwachtigheid bij moeilijkere klanten. De prestaties van AI-agents zijn altijd van hetzelfde hoge niveau en dus betrouwbaar.
3. Positieve klantervaringen = meer loyaliteit
Voelen je klanten zich gewaardeerd? Dan wordt het meteen een stuk eenvoudiger om hun loyaliteit te winnen én te behouden. Adaptieve AI-agents kunnen trends in gegevens helpen herkennen en eerdere klanteninteracties ‘opnieuw oproepen’, zodat een interactie meteen attent en persoonlijk aanvoelt.
Stel je voor dat een klant bij je terugkomt voor een probleem. Nog voordat er naar meer informatie wordt gevraagd, wordt de klant in kwestie herkend en persoonlijk aangesproken bij hun voornaam. Deze kleine actie alleen al zorgt voor een beter humeur en verhoogt de kans op een positieve klantervaring tijdens én na het klantencontact.
Waarom zijn Neople de beste adaptieve AI-agents voor e-commercebedrijven?
Grote e-commercebedrijven, zoals Haarspullen, Invicta en Vitaminstore, werken al samen met een of meer Neople. Deze volwaardige virtuele medewerkers helpen bij de automatisering van ticketverwerking en het creëren van positievere klantervaringen, waardoor er minder behoefte is aan een uitbreiding van menselijke supportteams.
Je kunt een Neople trainen, bijwerken, ermee communiceren en samenwerken net zoals met een menselijke collega. Het verschil is dat je ervan kunt uitgaan dat een Neople precies doet wat je vraagt. Bovendien kun je een Neople ook aanpassen aan je merk, tone of voice en ‘bedrijfslingo’, zodat ze eruitzien, klinken en aanvoelen als elke andere medewerker.
In tegenstelling tot andere AI-agents is een Neople een adaptieve AI-agent die je kunt inzetten in je volledige tech stack. De meeste andere agents op de markt zijn specifiek en alleen ontworpen voor bepaalde platforms van leveranciers, waardoor je voor elk platform een aparte AI-agent zou moeten hebben. En de cijfers liegen er niet om: ontdek zelf hoe indrukwekkend de return on investment (ROI) is.
Klaar om aan de slag te gaan?
Bij Neople zijn we ervan overtuigd dat een Neople meer dan een toegevoegde waarde is aan je klantenserviceteam. De voordelen zijn ruim en concreet, van kostenbesparingen tot hogere productiviteit en positievere klantervaringen, waardoor het de investering waard is.
Klaar om een nieuwe digitale collega in je klantenserviceteam te omarmen? Boek een gratis demo en ontdek in slechts 30 minuten al hoe jij eenvoudig een Neople in je team integreert en je klanttevredenheid verhoogt.
.webp)