Snel resultaat boeken met de inzet van AI in klantcontact? De techniek ontwikkelt zich razendsnel en de mogelijkheden zijn groter dan ooit, maar een succesvolle implementatie van een AI-oplossing is zelden alleen een technische uitdaging. Consultants Carmen Leegwater en Jasper Joosten van Contact Center Live zien dat een goede voorbereiding, adoptie en doorontwikkeling bepalend zijn voor het uiteindelijke succes. In dit artikel delen ze de belangrijkste lessen uit de praktijk.

 

“Of het nu gaat om een interne chatbot, een AI-assistent die gesprekken samenvat of een toepassing die klantgesprekken automatisch beoordeelt: AI implementeren lijkt op het invoeren van nieuwe software. Maar er is één belangrijk verschil. Het echte werk begint vaak pas ná de livegang. AI vraagt continu om finetuning, onderhoud en beheer om de gewenste kwaliteit en resultaten te blijven leveren,” zegt Carmen Leegwater.

Net als Jasper Joosten is zij consultant bij Contact Center Live en begeleidt ze AI-implementaties bij onder andere P1, TBAuctions, Dreambeads, Captin, Qbuzz en Kantar/Candex. “Iedere organisatie start met een andere ambitie: de één wil de druk op het contactcenter verlagen, de ander de kwaliteit verhogen of medewerkers beter ondersteunen. Toch zien we in vrijwel ieder project dezelfde succesfactoren én dezelfde valkuilen terug.”

Drijfveren om met AI aan de slag te gaan?

“De meeste organisaties willen AI inzetten om de efficiency van processen in het contactcenter verder te verhogen. Klanten willen hun processen structureel sneller en efficiënter laten verlopen,” zegt Joosten. “Bijvoorbeeld door handmatige taken te reduceren en zo tijd of geld te besparen. Ook een betere onboarding van nieuwe agents, een hogere first-contact-resolutie, het voorkomen van ticketopbouw en het verbeteren van de 24/7 bereikbaarheid komen voorbij als praktische doelstellingen. Het gaat dus lang niet altijd om hoogdravende strategische doelen. Al zijn er natuurlijk ook bedrijven die een hogere klanttevredenheid als doel hebben.”

Sneller resultaat? Eerst je huiswerk op orde

Wie bij de uitrol van een AI-toepassing snel(ler) resultaat wil zien, moet zelf vooraf zijn huiswerk hebben gedaan. Niet ieder bedrijf zorgt daarvoor. Joosten: “Vaak starten we met een strategische workshop waarin we het doel scherpstellen: wat moet AI concreet opleveren? Welk probleem wil je oplossen? Vervolgens vullen we samen een inventarisatiesheet in om de achterliggende processen, contentbronnen, look & feel en gewenste talen in kaart te brengen. Daarbij bepalen we ook welke taken AI kan overnemen en welke taken agents zelf blijven uitvoeren.”

Kennisbank doorlichten

Bij klanten die al over een goed onderhouden kennisbank beschikken, is er meestal een goede basis voor AI-implementaties, zegt Joosten. “Maar veel organisaties realiseren zich vooraf niet dat de kwaliteit van hun content bepalend is voor het succes van AI. Daarom nemen wij de rol van adviseur op ons, leggen we de randvoorwaarden helder uit en begeleiden we hen stap voor stap in alle voorbereidingen. Pas daarna kunnen we aan de slag met de technische inrichting van AI-oplossingen. Ook de training van agents en de afstemming van escalatieprocedures zetten we op.”

Hoe moet AI jouw merk vertegenwoordigen?

De klant moet niet alleen de contentbronnen beschikbaar stellen (de kennisbank, de website en interne documentatie) en een visie formuleren over hoe de AI-agent het merk vertegenwoordigt. Voor de inzet van bijvoorbeeld Zendesk Copilot is het ook cruciaal dat werkprocessen helder zijn, zodat de assist-functie medewerkers echt kan ondersteunen. Leegwater: “Dat klinkt allemaal als recht toe recht aan. In de praktijk lopen we er echter tegenaan dat de kennisbank bijvoorbeeld te beperkt of te summier opgesteld is, waardoor de AI-oplossing onvoldoende in staat is om verbanden te leggen.”

Neem de tijd voor een aanloopperiode

“Een ander ding is dat je tijd moet investeren in een aanloopperiode. Uiteraard kan je de basis zo goed mogelijk neerzetten, maar fine-tuning vraagt tijd en inzet van de klant. Dat zien we bijvoorbeeld bij het geautomatiseerd afwikkelen van tickets, waarbij in het begin de resultaten mager kunnen zijn,” waarschuwt Leegwater. “Een toepassing als de Zendesk QA module maakt het mogelijk om 100% van je tickets door AI te laten beoordelen, maar daar gaat wel wat werk aan vooraf, wat van invloed is op je ROI. Juist in deze fase begeleiden wij organisaties intensief. Door samen de prestaties te monitoren en de AI-oplossing stap voor stap te optimaliseren, groeit niet alleen de kwaliteit van de uitkomsten, maar ook het vertrouwen van medewerkers in de technologie.”

“Het belang van doorlopend finetunen wordt sowieso vaak onderschat,” vult Joosten aan. “AI is zoals gezegd geen eenmalige implementatie. Ook de implementatietijden kunnen sterk verschillen. Basale implementaties kosten al snel twee tot acht weken. Meer geavanceerde projecten met meerdere koppelingen of flink wat maatwerk kunnen meer tijd vergen. Maar vooral het testen, verbeteren en het trainen van agents kost de meeste tijd.”

Twee derde staat nog aan het begin, aldus McKinsey – De meeste organisaties bevinden zich nog in de experimentele of proeffase als het gaat om de inzet van AI, concludeerde McKinsey eind vorig jaar. Voor ruwweg twee derde van de respondenten geldt dat hun organisatie nog niet is begonnen met het opschalen van AI binnen de onderneming en dat hun organisatie op zijn minst experimenteert met AI-agenten. Iets meer dan een derde meet een impact op de winst op bedrijfsniveau.

Vergelijkbare cijfers komen uit internationaal onderzoek van de Boston Consulting Group (BCG) onder meer dan 1.800 C-level functionarissen in bijna 20 landen: slechts een kwart van de bedrijven zegt dat AI aanzienlijke financiële waarde heeft opgeleverd.

Het herontwerpen van workflows is een belangrijke succesfactor, aldus McKinsey: de helft van de hoogpresterende bedrijven op het gebied van AI is van plan AI te gebruiken om hun bedrijf te transformeren, en de meeste zijn bezig met het herontwerpen van workflows. De respondenten hebben ook uiteenlopende verwachtingen over de impact van AI op de totale omvang van het personeelsbestand van hun organisatie in het komende jaar: 32 procent verwacht een afname, 43 procent geen verandering en 13 procent een toename.

Specifiek binnen customer service constateert BCG dat 90% van de C-level executives en senior managers in customer service bezig is met AI-initiatieven. 87% is van plan hierin extra in te investeren over de komende 12-24 maanden.

Wees je bewust van de impact op agents

Joosten: “De impact van AI op klantcontactmedewerkers wordt vaak onderschat. Hun rol verandert niet van de ene op de andere dag, maar ontwikkelt zich stap voor stap. Agents krijgen steeds vaker een controlerende of corrigerende rol, waarbij iedere verandering opnieuw om gewenning vraagt. Dat maakt een AI-implementatie fundamenteel anders dan een traditionele software-implementatie. Daarom besteden we veel aandacht aan het meenemen van medewerkers in die verandering.”

“Draagvlak ontstaat niet vanzelf,” stelt Leegwater. “Daarom betrekken we agents vanaf het begin bij de implementatie en vragen we actief waar AI volgens hen het meeste kan ondersteunen. Daardoor voelen medewerkers zich mede-eigenaar van de verandering en neemt weerstand af. Praktijkvoorbeelden van organisaties die al succesvol met AI werken helpen daarbij. Tijdens trainingen laten we bovendien zien hoe AI repetitieve werkzaamheden kan overnemen, zodat agents meer tijd krijgen voor complexe klantvragen en persoonlijk klantcontact.”

Nieuwe taken voor supervisors

Niet alleen agents, ook supervisors krijgen een andere rol door de inzet van AI en moeten ook betrokken worden bij AI-implementaties, aldus Leegwater. “Zij zullen zich moeten zich aanpassen aan een meer evaluerende rol – zo is het actief monitoren van AI-prestaties bijvoorbeeld cruciaal. Rapportages en dashboards worden voor supervisors een belangrijk stuurmiddel om te kunnen signaleren waar verbeteringen mogelijk of nodig zijn. Bij geavanceerde AI-toepassingen zoals integraties met CRM-systemen worden de benodigde technische competenties bij deze groep soms onderschat.”

Kijk vooraf goed naar de afrekenmodellen

Joosten benadrukt dat bij AI-implementaties vaak de meeste aandacht uitgaat naar functionaliteiten en techniek. “Maar minstens zo belangrijk is om vooraf inzicht te hebben in de kosten op de langere termijn. Verschillende AI-oplossingen hanteren verschillende prijsmodellen, waardoor de totale investering afhankelijk kan zijn van het gebruik.”

“We merken dat organisaties zich in eerste instantie vooral richten op de implementatiekosten, terwijl juist het gebruik bepalend kan zijn voor de uiteindelijke businesscase. Bij een oplossing als Zendesk zijn veel AI-functionaliteiten inbegrepen, terwijl andere als add-on of op basis van gebruik worden afgerekend. Daarom brengen we vooraf niet alleen de implementatie in kaart, maar ook de verwachte kosten en opbrengsten. Zo weten organisaties waar ze financieel aan toe zijn en welke businesscase daarbij hoort.”

AI smaakt vaak naar meer

“Een eerste AI-implementatie is voor veel organisaties vooral een kennismaking met wat AI in de praktijk kan betekenen,” zegt Joosten. “Zodra medewerkers de eerste voordelen ervaren, ontstaan vaak vanzelf ideeën voor vervolgstappen. We zien regelmatig dat organisaties tijdens een implementatie al nadenken over verdere toepassingen, zoals koppelingen met CRM- of backofficesystemen of het uitbreiden van AI naar andere processen. AI blijkt in de praktijk zelden een eenmalig project, maar eerder het startpunt van een bredere ontwikkeling.”

De tips van Jasper en Carmen:

• Formuleer een visie op AI voor klantcontact
• Steek voldoende tijd in de voorbereiding van een AI-implementatie
• Trek na de implementatie tijd uit voor doorlopende optimalisatieslagen
• De invoering van AI-tools verandert het werk van agents en supervisors, besteed hier aandacht aan.

(Ziptone/Erik Bouwer)

Featured, Kennispartners, Technologie Contact Center Live