Wist je dat vier van de vijf klanten in de VS van merk zijn veranderd vanwege een slechte ervaring met de klantenservice?
Klantenservice gaat niet langer over het afhandelen van query's van klanten en het oplossen van problemen. Het is uitgegroeid van een transactie tot een drijvende kracht achter merkloyaliteit en klanttevredenheid.
De verwachtingen van de klant zijn vaak te hoog om aan te voldoen en er gaapt een kloof tussen de dienstverlening en wat er wordt verwacht. Hoe overbrug je deze kloof?
AI is alomtegenwoordig en Klantenservice is daarop geen uitzondering. Het is een business functie die perfect past bij AI-toepassingen.
Van chatbots die 24/7 beschikbaar zijn tot intuïtieve dashboards die inzichten genereren in real-time, laten we eens onderzoeken hoe AI kan worden gebruikt in de klantenservice en om merkloyaliteit te vergroten.
Inzicht in de rol van AI bij klantenservice
ClickUp Fact: ClickUp AI in de klantenservice zal de overhand nemen 95% van de interacties met klanten in 2025 ._
Gezien de veelzijdigheid van AI kunnen we optimistisch zijn over deze voorspelling. Hier is te zien hoe AI-tools voor klantenservice helpen bedrijven:
1. Verloop van klanten beperken
ClickUp Fact: Door klantverloop hebben bedrijven tot wel 1,6 biljoen dollar aan inkomsten verloren_ ._
Kunstmatige intelligentie helpt bij klantenbinding door processen zoals intentieherkenning en nudges.
Ten eerste analyseert het de communicatie met klanten via verschillende kanalen, chatten, e-mails, sociale media, enz. om de merkperceptie te begrijpen.
Vervolgens triggert het retargeting en re-engagement strategieën om hun frustratie aan te pakken, rente te genereren of een duwtje in de rug te geven voor een verkoop. Zo'n tweeledige aanpak verbetert de klantbetrokkenheid en vermindert het verloop.
## 2. Hulp aan menselijke agenten
U kunt AI-tools als intelligente virtuele assistenten om teams van klantenservice te ondersteunen en de efficiëntie van agenten te verbeteren. Een dergelijke combinatie van AI-technologie en menselijke empathie compenseert de weerstand van klanten tegen het gebruik van technologie in de klantenservice, terwijl het de positie van menselijke agenten versterkt.
Klantenservice-AI zorgt voor al het mechanische werk, zoals het opduiken van informatie of het genereren van sjabloon-scripts om gesprekken te vergemakkelijken en vragen van klanten te beantwoorden. Hierdoor kan de medewerker van de klantenservice zich richten op het geven van een menselijke touch en het opbouwen van betekenisvolle relaties.
AI chatbots zijn uitgerust met meertalige mogelijkheden. Hun snelle toegang tot betrouwbare, geloofwaardige en consistente informatie maakt het makkelijker voor klantenservice-medewerkers om snel en effectiever service te verlenen in de taal van de klant.
ClickUp Fact: AI-gebaseerde gespreksassistenten stijgen productiviteit van agenten met 14% . Bovendien acht van de tien managers_ geloven dat het ook burn-out voorkomt door de werkdruk te verminderen
/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/05/ai-in-customer-service.png Wat bedrijven leuk vinden aan AI in de klantenservice /$$$img/
wat bedrijven leuk vinden aan AI in klantenservice via *[kiespad](https://www.dialpad.com/blog/ai-customer-service-report/)* Bovendien draaien AI-algoritmen 24/7 zonder afbreuk te doen aan efficiëntie en nauwkeurigheid.
3. Het automatiseren van repetitieve taken
Een aanzienlijk deel van de klantenserviceactiviteiten bestaat vaak uit onproductief werk of repetitieve handelingen. Verwerken van aanvragen voor het resetten van wachtwoorden, beantwoorden van FAQ's, bijhouden van bestellingen - de lijst gaat maar door.
ClickUp Fact: Customer service automatisering kan agenten een indrukwekkende besparing opleveren 2+ uur per dag besparen_ ! AI-tools voor automatisering kunnen de efficiëntie en nauwkeurigheid van deze alledaagse taken verbeteren. Ze verbeteren de klantervaring door query's van klanten direct en nauwkeurig af te handelen. Tegelijkertijd maken ze personeel vrij om zich te richten op hoogwaardige of complexe taken waarvoor kritisch denkvermogen, expertise of een menselijke aanpak nodig zijn.
Daarnaast helpt kunstmatige intelligentie bedrijven om de kosten van hun klantenservice te verlagen met schaalbare automatisering, kortere wachttijden, gestroomlijnde workflows en 24/7 service.
4. Teams voor klantenservice trainen
Training en capaciteitsopbouw volgen niet langer een one-size-fits-all aanpak. Bedrijven investeren nu in gepersonaliseerde coaching en één-op-één mentorschap om de specifieke sterke en zwakke punten van de leden van het klantenserviceteam aan te pakken.
AI kan enorme hoeveelheden gegevens van gesprekken, chats en e-mails analyseren voor een uitgebreide SWOT-analyse. Vervolgens worden gerichte trainingsmodules aanbevolen die aansluiten bij de leervoorkeuren van de agent
Het kan ook statistieken meten zoals inschrijvingspercentage, voltooiingspercentage, opdrachten, enz. om de effectiviteit van dergelijke training te meten en strategieën dienovereenkomstig te optimaliseren.
5. De klantervaring personaliseren
diverse klantenservice-agenten zijn het erover eens dat AI helpt met personalisatie via *[_HubSpot](https://blog.hubspot.com/service/state-of-ai-in-service)* Moderne strategieën voor klantenbeheer draaien allemaal om personalisatie. Bedrijven kunnen 40% meer inkomsten met personalisatie alleen al!
ClickUp Feit: Elke dollar die aan personalisatie wordt besteed, kan in potentie $20 of meer opleveren !
AI bij de klantenservice kan relevante gegevens uit aankoopgeschiedenis, interacties in het verleden, online activiteiten, enz. gebruiken om een 360-graden klantprofiel op te stellen. Vervolgens stelt het een gepersonaliseerde service-ervaring samen die aansluit bij de problemen, eisen of voorkeuren van de klant.
Met dergelijke contextuele informatie kan de klantenserviceprofessional de klantervaring verder personaliseren dan alleen het aanspreken bij naam. Dergelijke personalisatie verbetert de klantervaring en kweekt merkloyaliteit.
6. Klantinteracties optimaliseren
Interacties met de klantenservice zijn verspreid over verschillende kanalen - e-mail, telefoon, chatten, sociale media en meer. AI is een centraliserende kracht die deze combineert voor een naadloze en consistente klantervaring via verschillende kanalen. Zie het als een telefoniste die klanten met de juiste agent of bron verbindt om hun query op te lossen. Zo'n snelle oplossing verhoogt de klanttevredenheid.
Verder helpt AI bedrijven om de behoeften van klanten proactief te voorspellen. Op basis van datagestuurde prognoses kunnen bedrijven producten of diensten aanbevelen, impulsaankopen uitlokken en verkoopbezwaren wegnemen.
Dit kun je proactief doen. Instance kan bijvoorbeeld een accessoire voorstellen op basis van een recente aankoop. Of het kan reactief zijn, zoals het delen van een handleiding voor het oplossen van problemen tijdens een ondersteuningsinteractie
7. Gegevensgedreven inzichten genereren
AI-klantenservice ontsluit een schat aan gegevens en inzichten.
AI-modellen nemen grote hoeveelheden gegevens op, zoals gesprekken met klanten, antwoorden op enquêtes, chatter op sociale media, enz. om trends en patronen te identificeren. Dit inzicht stelt bedrijven in staat om weloverwogen beslissingen te nemen over het verbeteren van de klantenservice.
Terugkerende pijnpunten van klanten kunnen zelfs licht werpen op hiaten in het geleverde product of de geleverde dienst! Ook kunnen hardnekkige problemen in uw marketing-, verkoop- of klantbehoudstrategieën aan het licht komen.
Deze inzichten voeden de strategische besluitvorming in de hele organisatie voor een scherpere klantenservice.
De implementatie van ClickUp heeft niet alleen onze processen verbeterd, maar heeft ook de afdeling Customer Success vorm gegeven, waardoor we van 2k naar 8k klanten per jaar konden groeien.
Angella Vecchione, Business Operations Analist, Percheek
Hoe AI gebruiken in Klantenservice: Use Cases en voorbeelden
Overweeg het volgende AI-gebruiksgevallen , samen met een paar voorbeelden, om toe te voegen aan uw klantenservice workflow:
Omnichannel klantenservice
Voorbeelden: Zendesk, Salesforce, enz.
Stel je voor dat een klant terloops door een productpagina op je website bladert.
De chatbot komt tevoorschijn en vraagt of ze query's hebben over het product. De AI-assistent haalt het antwoord op en beantwoordt de query. Het spoor loopt echter dood.
Dagen later ziet de klant je advertentie op sociale media. Ze nemen contact met je op via Messenger en je verrast ze door het product te herinneren dat ze leuk vonden, de verzendgegevens die ze deelden en andere relevante informatie. Ze voegen het product toe aan hun winkelwagentje, maar komen niet verder dan afrekenen. Je e-mailt de klant een kortingscoupon en de klant gaat eindelijk over tot aankoop!
Interessant is dat geen van de bovenstaande activiteiten handmatig werd beheerd. Met AI kun je een cadans bepalen en de juiste combinatie van kanalen identificeren. Het AI-model zal het gedrag en de interacties van de klant bijhouden om consistente ondersteuning via deze touchpoints te vergemakkelijken.
Content genereren
Voorbeelden: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini, enz.
Inhoud genereren in slechts enkele seconden met ClickUp Brain
Het genereren van content is een van de bekendste toepassingen van AI in de klantenservice. Omdat het maken van content van hoge kwaliteit tijd en middelen vergt, wenden bedrijven zich vaak tot generatieve AI om in nood content te produceren. Of het nu gaat om het oplossen van problemen of how-to gidsen of FAQ's en samenvattingen van productpagina's, tools voor het genereren van content kunnen een assortiment aan content creëren.
Stel je voor dat je op het punt staat een nieuw product te lanceren. Marketingtools met generatieve AI-mogelijkheden kunnen je helpen een buzz te genereren rond deze grote lancering met behulp van slim opgestelde e-mails en berichten op sociale media.
Na de lancering wordt je customer service team overspoeld met vragen van klanten. Ze kunnen een kennisbron creëren met behulp van AI om veelvoorkomende vragen te beantwoorden en hun werklast te verminderen. Menselijke medewerkers kunnen de gegenereerde content beoordelen en ervoor zorgen dat deze accuraat en voltooid is en voldoet aan de richtlijnen van je merk.
Chatbots
Voorbeelden: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, enz.
chatbots kunnen in contact komen met klanten en prospects via *[amazon](https://www.amazon.com/)* AI-gestuurde chatbots transformeren de klantenservice door deze autonomer en klantgerichter te maken. Ze kunnen taken aan zoals FAQ's, het plannen van afspraken, het verwerken van betalingen, het delen van bestellingen, het aanbevelen van producten en diensten en nog veel meer.
Een voorbeeld: een klant kan contact opnemen met een chatbot van een bank om te informeren naar zijn banksaldo. De chatbot verifieert de identiteit van de gebruiker om zijn toegang tot deze informatie te verifiëren. Zodra hij tevreden is, zal hij de informatie over het saldo van de account ophalen en weergeven. Daarnaast kan de chatbot gebruikers helpen met geldoverdrachten, transactiegeschiedenis weergeven of zelfs problemen doorverwijzen naar een menselijke agent.
Chatbots maken gebruik van technologieën zoals machine learning om iteratief te verbeteren. Dankzij machine learning kunnen ze interacties uit het verleden en feedback van klanten analyseren om hun antwoorden te verfijnen. Het resultaat is dat ze beter worden in het afhandelen van complexe interacties en het voeren van natuurlijke gesprekken.
Gevolueerde berichtgeving
Voorbeelden: NICE inContact, Velaro, Kore, etc.
ondersteun je klantenserviceagenten met AI-assistenten via *[_Kore.ai](https://info.kore.ai/smartassistpresentationdemo)* Augmented messaging is wanneer je een menselijke agent uitrust met een AI-assistent. Met deze combinatie hoeft de klantenservicemedewerker een minimale cognitieve belasting toe te passen, vooral in routinematige en repetitieve gevallen.
Stel bijvoorbeeld dat iemand contact opneemt met je bedrijf met een probleem dat opgelost moet worden. Het AI-model verzamelt informatie van het chatscherm in realtime en verwerkt deze om inzichten te genereren en oplossingen voor te stellen tijdens het gesprek.
Terwijl de klant zijn probleem uitlegt, analyseert de AI-engine de accountgegevens, zoekt hij de juiste kennisbankartikelen of genereert hij een stapsgewijze handleiding voor het oplossen van problemen. De agent kan deze informatie vervolgens gebruiken om de klant te helpen. Op deze manier blijft de menselijke touch behouden terwijl de service snel wordt geleverd.
Soms handelt de chatbot autonoom vragen van klanten af en kan er een beroep worden gedaan op menselijke agenten als het probleem te complex is.
Sensimentanalyse
Voorbeelden: Dialpad, Repustate, enz.
Analyseer klantsentiment om dienstverlening te verbeteren via kiespad_ Vóór de komst van tools voor sentimentanalyse was het voor het beoordelen van de emoties van een klant nodig dat een serviceagent toon en taal interpreteerde om de emotie subjectief te benoemen.
AI-technologie verwijdert echter al het giswerk uit de analyse van het klantsentiment. Stel je voor dat een klant contact opneemt met het ondersteuningsteam via chatten. AI analyseert de dictie, zinsbouw, woordkeus en zelfs emoji's van de klant tijdens de interactie om de emotionele toestand van de klant te beoordelen.
Je realiseert je dat de klant boos is en gebruikt een meer empathische toon om hun frustraties te erkennen. Op dezelfde manier kunnen tools voor sentimentanalyse met AI ook stem, toon, tempo, stilte, enz. analyseren om de emotie te categoriseren.
Dergelijke proactieve sentimentanalyse kan worden gebruikt in de ruimte voor klantenservice om risicoklanten op te sporen. Software voor klantensucces oplossingen kunnen negatieve sentimentent detecteren en strategische interventie orkestreren om churn te beperken.
Verwerking van natuurlijke taal (NLP)
Voorbeelden: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, enz.
natuurlijke taal gebruiken bij het automatiseren van taken met ClickUp Brain_
Natural Language Processing (NLP) maakt gebruik van Natural Language Understanding (NLU) en Natural Language Generation (NLG) om mensachtige interacties te hebben. Deze frameworks hebben een genuanceerd begrip van menselijke taal en werken er organisch mee. Het resultaat is dat je kunt afstappen van menugebaseerde chatbots en authentieke gesprekken kunt voeren!
Bijvoorbeeld, als een verontruste klant een bericht stuurt: "Ik kan mijn telefoon niet vinden! HELP!!!" NLP analyseert de tekst, maakt aantekening van de fout in de spelling en het hoofdlettergebruik en begrijpt de bedoeling achter de woorden.
Het zal vaststellen dat de klant zijn telefoon niet kan vinden en de urgentie van het bericht aantonen. Vervolgens probeert het de klant te kalmeren en begeleidt het hem bij het lokaliseren van zijn apparaat.
Dankzij deze mogelijkheden kan AI een breder bereik van vragen van klanten afhandelen, zelfs als ze grammaticaal niet kloppen of slecht geformuleerd zijn. De snelle oplossing zal de klantervaring verbeteren en de tevredenheid verhogen.
Voorspellende analyses
Voorbeelden: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, enz.
voorspellende modellen bouwen met AI via *[_RapidMiner](https://docs.rapidminer.com/9.7/server/use/web-services/predictive-maintenance.html)* Voorspellende analyse is na generatieve AI misschien wel de meest gebruikte toepassing van AI in de klantenservice. Het maakt klantenservice proactief in plaats van reactief, omdat bedrijven voorspellen wat de klant wil en daarop inspelen
Stel dat je een e-commercewinkel hebt. Je kunt anticiperen op een stijging in de vraag van klanten tijdens de Black Friday uitverkoop, specifieke seizoenen en feestdagen door middel van historische gegevensanalyse in combinatie met voorspellende analyses op basis van AI. Met deze kennis kun je voorraden inslaan, de winkel optimaliseren en servers schalen zodat bedrijfsactiviteiten zonder onderbrekingen verlopen.
Business kan voorspellende analyses gebruiken om een naadloze klantervaring te bieden terwijl aan de verwachtingen wordt voldaan. Dit vermindert escalaties naar het ondersteuningsteam tijdens piekgebeurtenissen, zodat zij zich kunnen richten op waardevollere taken.
Recommender-engines
Voorbeelden: Amazon, Netflix, LinkedIn, enz.
Aanbevelingsmachines gebruiken verschillende filtertechnieken via op weg naar gegevenswetenschap_ ClickUp Fact: De wereldwijde markt voor aanbevelingsmachines zal naar verwachting een waarde van bereiken 12 miljard dollar in 2025_ .
Een dergelijke trend was te verwachten als je ziet hoe platforms als Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, enz. deze AI-tool populair hebben gemaakt.
AI-aanbevelingsengines analyseren grote hoeveelheden informatie over klanten, zoals aankopen in het verleden, surfgedrag, de locatie van de klant en eerdere interacties. Met behulp van deze array aan gegevens bevelen ze relevante producten, diensten en oplossingen aan die aan de eisen van de klant voldoen.
Een voorbeeld: stel je voor dat je een reisbureau hebt - een klant die op zoek is naar een pakket voor een strandvakantie bezoekt je website. Een chatbot gaat een gesprek met hem aan en verzamelt details over zijn reisabonnement, budget, gewenste manier van reizen, data en meer.
Met behulp van deze informatie stelt het AI-aanbevelingssysteem nu gepersonaliseerde pakketten samen voor verschillende bestemmingen, vluchten en accommodatieopties binnen het budget en bereik van de klant. Zo'n aanpak verhoogt de kans op het sluiten van een deal!
Zelfbedieningsbronnen
Voorbeelden: ClickUp Brein , Userpilot, Freshdesk, Intercom, enz.
gebruik ClickUp Brain om veelgestelde vragen te beantwoorden_
ClickUp feit: Bijna zeven van de tien klanten verkiest zelfbediening boven een gesprek met een klantenservicetechnicus.
Business moet inspelen op deze klantgerichte vraag.
AI inzetten voor deze Taak helpt op verschillende manieren:
- Ten eerste kun je, zoals al besproken, een generatieve AI-tool gebruiken om opslagplaatsen van kennis te schrijven.
- Ten tweede kunnen AI-gestuurde chatbots eenvoudige klantvragen afhandelen en klanten doorsturen naar kennisgebaseerde artikelen die de beste oplossing bieden.
- Vervolgens kunnen ze de kennisbank optimaliseren en organiseren door artikelen, how-to gidsen, productdocumentatie, enz. te taggen met de juiste trefwoorden en onderwerpen. Dit maakt het gemakkelijker voor medewerkers van de klantenservice om snel toegang te krijgen tot relevante informatie en om door de bibliotheken te navigeren.
Dit vermindert de belasting voor live agents en stelt klanten in staat om zelfstandig en gemakkelijk oplossingen te vinden.
Intelligente routering
Voorbeelden: Genesys, Dialpad, Zoho Desk, enz.
via Genesys Query's van klanten variëren in complexiteit, kanaal en aan welke afdeling ze gericht zijn. Met zoveel bewegende delen kan het sturen van query's van klanten naar de juiste agent behoorlijk ingewikkeld zijn, afhankelijk van hun bandbreedte en beschikbaarheid.
Intelligente routering op basis van kunstmatige intelligentie en machine learning kan werken als een automatiseringstool waarmee bedrijven de inkomende verzoeken van klanten in goede banen kunnen leiden. Contactcentra gebruiken intelligente routering om de aard van de vraag te analyseren aan de hand van vooraf gedefinieerde criteria of specifieke trefwoorden.
Instance: je runt een AI-gestuurd callcenter voor een bank. Een klant selecteert de optie voor informatie over het rekeningsaldo in het interactieve voice response (IVR) systeem. Ze ontvangen automatisch een tekst met deze informatie. Een andere klant wil lening- en hypotheekopties bekijken. Afhankelijk van hun profiel en eisen worden ze automatisch verbonden met een beschikbare agent die goed is uitgerust om dit verzoek te behandelen.
Vraagprioritering
Voorbeelden: ClickUp Brain, Todoist, enz.
prioriteiten instellen op ClickUp om klantenservice te strategiseren_
We hebben gezien hoe AI werkt als een sorteermachine bij het doorsturen van klantverzoeken naar de juiste serviceagent. Daarnaast speelt AI een cruciale rol bij het toekennen van prioriteiten aan verzoeken op basis van urgentie, potentiële impact en waarde voor de klant.
Stel bijvoorbeeld dat je een AI-gestuurde matrix voor prioriteiten hebt ingesteld en geconfigureerd om alle verzoeken om ondersteuning te analyseren. Hierbij wordt rekening gehouden met de ernst van het probleem, het klantencohort dat er direct door wordt getroffen en de potentiële impact op de bedrijfsvoering en omzet. Op basis van deze gewogen prioriteit kunnen ondersteuningsteams prioriteit geven aan kritieke problemen die van invloed zijn op een groter klantenbestand, zodat deze als eerste worden aangepakt.
Op dezelfde manier kan een AI-gebaseerd prioriteringsmodel gebruikmaken van sjablonen voor klanttrajecten om leads te identificeren die waarschijnlijk zullen converteren in betalende klanten of prospects die voldoen aan het profiel van de ideale klant. Dankzij dergelijke weloverwogen beslissingen kunnen teams van klantenservice en ondersteuning problemen strategisch oplossen en de klantervaring verbeteren zonder oververmoeid te raken.
Gegevensbeheer
**Voorbeelden: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, enz.
gegevensoverzichten genereren om gegevens effectief te beheren_
Klantenservice omvat een schat aan klantgegevens, zoals chatten, gespreksopnamen, e-mailtrajecten, vermeldingen op sociale media en meer. Het opslaan, beheren en werken met zulke grote hoeveelheden gegevens is vrijwel onmogelijk met traditionele methoden. Gelukkig volgen AI-oplossingen een op regels gebaseerd maar flexibel organisatieprincipe om dit bedrijfsproces te stroomlijnen.
Stel je voor dat het team van de klantenservice niet in staat is om gepersonaliseerde service te bieden omdat klantgegevens verspreid zijn over verschillende kanalen of datasilo's. Ze moeten ook werken met een mix van gegevens die op verschillende niveaus beschikbaar zijn. Ze moeten ook werken met een mix van ongestructureerde en gestructureerde gegevens, met wat halfgestructureerde gegevens erbij. Voor AI geschikte platforms voor klantgegevens (CDP) verzamelen, ordenen en categoriseren deze gegevens automatisch. Vervolgens worden ze opgeschoond om unieke klantprofielen aan te maken en één-op-één relaties op te bouwen.
Met betrouwbare gegevens op een gecentraliseerde locatie is het voor bedrijven gemakkelijker om trends, patronen, terugkerende thema's, verbeterpunten en gemeenschappelijke pijnpunten te identificeren. Maak er dus verstandig gebruik van om datagestuurde beslissingen te nemen om de klantenservice te verbeteren.
Geautomatiseerde gesprekstranscriptie
Voorbeelden: ClickUp Brain, Fireflies, Otter, enz.
Genereer automatische transcripties van gesprekken of audioclips met ClickUp Brain
Traditioneel vertrouwden bedrijven op handmatige transcriptie om sleutelinformatie uit telefoongesprekken met klanten te halen. Een dergelijk proces kostte veel tijd, middelen en fouten. Tegenwoordig zet AI-gestuurde gesprekstranscriptie audio in realtime om in tekst. Hierdoor kunnen agenten telefoongesprekken evalueren, trefwoorden identificeren, het klantsentiment analyseren en hun pijnpunten begrijpen. Deze inzichten helpen hen om relevantere acties te ondernemen.
Naast realtime hulp kunnen deze transcripties ook dienen als spelopnames, zodat agenten kunnen reflecteren op hun prestaties. Business kunnen een bibliotheek met winnende transcripties aanleggen om nieuwe agenten te trainen in het omgaan met vergelijkbare situaties.
Gids voor het implementeren van AI in klantenservice
Nu je weet hoe je AI kunt gebruiken bij klantenservice, gaan we naar het spannendste deel: het implementeren van AI-technologie. Hier is een eenvoudige gids in 6 stappen om je door het proces te helpen:
Stap 1: Definieer uw doelen voor klantenservice
gebruik hulpmiddelen zoals ClickUp om effectief doelen te stellen_
Begin met de instelling van uw klantenservice doelen. Overleg met uw service teams en vraag feedback van uw tevreden klanten om uw sterke en zwakke punten te identificeren. Hier zijn enkele voorbeelden om u te inspireren:
- Wachttijden en gemiddelde afhandelingstijden verkorten
- Het oplossingspercentage bij het eerste contact verbeteren
- Klanten in staat stellen oplossingen te vinden via selfservice-opties
- Klantinteracties personaliseren
- De productiviteit van agenten verhogen
Deze doelen zullen je helpen om de klantenservice te verbeteren of om eventuele hiaten op te vullen.
Stap 2: Beoordeel uw bestaande infrastructuur voor klantenservice
Vervolgens moeten bedrijfsleiders hun bestaande installatie voor klantenservice inventariseren. Dit omvat:
- Digitale volwassenheid: Ondersteunt de architectuur van uw klantenservice de integratie van AI-technologie?
- Tech stack: Wat zijn de verschillende systemen, applicaties, platforms ensoftwareoplossingen zoals CRMcontact center, etc., in gebruik?
- Communicatiekanalen: Welke kanalen (telefoon, e-mail, chatten, sociale media, etc.) gebruik je om de interactie met klanten aan te gaan?
- Gegevenskader: Hoe verzamel, bewaar, beheer en analyseer je klantgegevens?
Als u deze aspecten begrijpt, kunt u de AI-tools selecteren die met uw business kunnen integreren.
Stap 3: Verken verschillende AI-tools
hulpmiddelen zoals ClickUp Brain helpen bij een assortiment klantenservice-functies_
Je hebt verschillende manieren gezien om AI-tools in te zetten voor een uitstekende klantenservice. Je kunt chatbots instellen, tools voor sentimentanalyse bouwen, datawarehouses aanvullen, content genereren en nog veel meer.
Gebruik je doelen om de juiste AI-tools voor de Taak te identificeren. Nog te doen, prioriteer oplossingen met het grootste potentieel voor impact. Begin met 1-2 kerntoepassingen en breid later het gebruik van AI in de klantenservice uit.
Stap 4: Volg een robuust beleid voor gegevensbeheer
Aangezien AI sterk afhankelijk is van gegevens, moet u een robuust gegevensbeheerbeleid invoeren in uw organisatie. U moet protocollen implementeren voor:
- Gegevensverzameling: Definieer databronnen en standaarden voor gegevensverzameling
- Gegevensopslagruimte: Het format voor gegevensopslag standaardiseren
- Gegevens toegang: Toegangscontroles en autorisaties instellen
- Gegevens veiligheid: Voldoe aan de praktijk van gegevensveiligheid
De bovenstaande strategieën garanderen de kwaliteit van de gegevens terwijl u klanten met vertrouwen van dienst kunt zijn.
Stap 5: Train uw klantenserviceteams en neem ze in dienst
Het trainen en inwerken van je klantenservicemedewerkers zal alle angst, aarzeling en tegenwerking wegnemen die je zou kunnen krijgen bij het implementeren van AI in de klantenservice. Leer hen hoe AI-tools hun werkstromen zullen verbeteren, zodat ze er meer voor openstaan.
Deel naast training en inwerken ook hulpmiddelen zoals sjablonen voor klantenservicebeheer om het nut van de oplossing te laten zien. Zulke praktische demonstraties zullen de acceptatie bevorderen en dienen als startpunt voor teams van klantenservice.
Stap 6: Bewaken en optimaliseren
ClickUp Dashboards stellen u in staat om prestaties te meten ten opzichte van gestelde doelen
Hoewel kunstmatige intelligentie en machine learning iteratief verbeteren, moet u hun prestaties voortdurend bewaken. Houd statistieken bij zoals productiviteit van agenten of oplossingspercentages, analyseer feedback van klanten en voer SWOT-analyses uit om uw AI-implementatie te verfijnen.
ClickUp Brain: Een bron voor al uw AI-behoeften ClickUp Brein is 's werelds eerste neurale netwerk dat Taken, documenten, projecten en mensen verbindt met AI. Deze krachtige AI-oplossing verbetert de afstemming tussen teams van klantenservice, stuwt de productiviteit met 30% en verlaagt de kosten met 75%.
We delen de toepasbaarheid van ClickUp Brain in drie hoofdmodules in: AI Knowledge Manager, AI Project Manager en AI Writer for Work.
Hier is te zien hoe deze het doen bij de klantenservice:
AI Kennismanager
clickUp Brain gebruiken om organisatorische kennis te beheren_
Gebruik ClickUp Brain voor:
- Het categoriseren, organiseren en bijwerken van kennisbankbibliotheken, zodat klanten gemakkelijker zelfstandig oplossingen kunnen vinden. Dit komt tegemoet aan hun behoefte aan zelfbediening en vermindert tegelijkertijd de wachttijden en de werklast van agenten
- Relevante artikelen uit de kennisbank of andere bronnen aanbevelen aan agenten tijdens chatten of bellen. Dergelijke real-time assistentie vergemakkelijkt een snelle en nauwkeurige oplossing voor vragen van klanten
- Klantinteracties analyseren om ontwerpen van how-to guides, materiaal voor probleemoplossing en FAQ's te genereren. Dit voegt meer waarde toe aan uw bestaande kennisbank
AI Projectmanager
ClickUp Brain helpt bedrijven met het bijhouden van de status van hun klantenserviceverzoeken
Bij projectmanagement helpt ClickUp Brain met:
- Het stroomlijnen van werkstromen door vragen van klanten te prioriteren op basis van impact en urgentie, zodat medewerkers van de klantenservice kritieke problemen als eerste aanpakken
- Het automatiseren van routinematige en repetitieve taken, zoals het plannen van follow-ups via e-mail, het bijhouden van de oplostijden van tickets, het beantwoorden van FAQ's, enz.
- Agenten verbinden met relevante leden van het team op basis van de aard van het klantverzoek, waardoor de fase wordt ingesteld voor samenwerking bij het oplossen van problemen
- Serviceverzoeken van klanten bijhouden en de status ervan in realtime bijwerken
AI-schrijver voor werk
ClickUp Brain is meer dan generatieve AI. U kunt:
- Chatten en e-mails personaliseren op basis van klantgegevens om de betrokkenheid te vergroten
- Basis query's over ondersteuning beantwoorden en problemen oplossen terwijl u 24/7 ondersteuning biedt
- Hiaten in kennis of content identificeren en ideeën aandragen om klanten bij te scholen
- Vragen en/of antwoorden vertalen in andere talen om de behoeften van klanten te ondersteunen in verschillende regio's
ClickUp Brain maakt deel uit van de ClickUp suite. Dit betekent dat u kunt uitzoomen op deze AI-functies om ClickUp te gebruiken voor de klantenservice in het algemeen.
Gebruik ClickUp om:
- Geautomatiseerde workflows in te stellen om vragen van klanten af te handelen
- Klantenservice tickets automatisch naar de juiste agent routeren
- Prioriteit geven aan query's met een hoge impact en urgentie
- Veelvoorkomende klantverzoeken groeperen met behulp van tags
De bovenstaande lijst is slechts het topje van de ijsberg. ClickUp en ClickUp Brain kunnen uw klantenservice op verschillende manieren nieuw leven inblazen.
Verbeter uw klantenservice met ClickUp sjablonen
ClickUp biedt een uitgebreide bibliotheek met sjablonen voor verschillende klantenservice-taken zoals:
1. ClickUp sjabloon voor probleemstelling klant
/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/07/ClickUp-Customer-Problem-Statement-Template.jpg Leg de problemen van uw klanten vast in een standaard format met het ClickUp Klantprobleemformuliersjabloon https://app.clickup.com/signup?template=kkmvq-4184220&\_gl=1\*zn6io2\*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MTI1Nzk3MDkuQ2owS0NRandxODZ3QmhEaUFSSXNBSmh1cGhrb0dDekwxZ0dGaGFKSlQ2cWlZOXZVR3I5TG1LNVM2T2tHUHpGN2djWHdLS2JCdF90ZlNiSWFBjl2RUFMd193Y0I.\*\_gcl\_au\*MTk3MzM4MTc5Ny4xNzEyMTI1MTc1 Dit sjabloon downloaden /$$cta/ ClickUp's sjabloon voor klantprobleemstelling stroomlijnt het verzamelen en begrijpen van de behoeften en uitdagingen van klanten. Dergelijke inzichten maken het eenvoudiger om oplossingen te bedenken en producten te verbeteren om een rijkere klantenservice te leveren.
Dit sjabloon helpt u om klantproblemen te documenteren, ze te categoriseren en te visualiseren per type en voor elk een project aan te maken zodat u kunt brainstormen over oplossingen.
2. ClickUp Klantensucces abonnement sjabloon
/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/05/ClickUp-Customer-Success-Plan-Template.png Stel een stappenplan op voor het succes van uw klanten met het ClickUp Plan voor klantensucces sjabloon https://app.clickup.com/signup?template=kkmvq-4184220&\_gl=1\*zn6io2\*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MTI1Nzk3MDkuQ2owS0NRandxODZ3QmhEaUFSSXNBSmh1cGhrb0dDekwxZ0dGaGFKSlQ2cWlZOXZVR3I5TG1LNVM2T2tHUHpGN2djWHdLS2JCdF90ZlNiSWFBjl2RUFMd193Y0I.\*\_gcl\_au\*MTk3MzM4MTc5Ny4xNzEyMTI1MTc1 Dit sjabloon downloaden /$$cta/
Deze Sjabloon voor klantensuccesplan door ClickUp helpt bij het definiëren van succes voor de klant met behulp van kwantificeerbare meetgegevens. Met dit doel voor ogen kunnen bedrijven klantactiviteiten zoals onboarding organiseren, de voortgang bijhouden en verantwoording afleggen terwijl ze een uitzonderlijke klantenservice leveren.
3. ClickUp sjabloon voor klantenservice
/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/03/image-387.png Ondersteun uw klanten naar volle tevredenheid met het ClickUp sjabloon voor klantenondersteuning https://app.clickup.com/signup?template=kkmvq-4184220&\_gl=1\*zn6io2\*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MTI1Nzk3MDkuQ2owS0NRandxODZ3QmhEaUFSSXNBSmh1cGhrb0dDekwxZ0dGaGFKSlQ2cWlZOXZVR3I5TG1LNVM2T2tHUHpGN2djWHdLS2JCdF90ZlNiSWFBjl2RUFMd193Y0I.\*\_gcl\_au\*MTk3MzM4MTc5Ny4xNzEyMTI1MTc1 Dit sjabloon downloaden /$$cta/ ClickUp's sjabloon voor klantenservice stelt ondersteuningsteams in staat om vragen effectief te beheren. Het helpt bij het organiseren en prioriteren van tickets, het toewijzen van taken en het bewaken van de klanttevredenheid om klantenservice van topkwaliteit te leveren. Het bevat een weergave van taken die de status van achterstallige betaling naderen om prioriteiten te kunnen stellen.
4. ClickUp Aanvraag sjabloon klantenservice
/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/08/fdf055f8-1000.png Krijg een overzicht van en controleer alle verzoeken om klantenservice met het ClickUp sjabloon voor verzoeken om klantenservice https://app.clickup.com/signup?template=kkmvq-4184220&\_gl=1\*zn6io2\*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MTI1Nzk3MDkuQ2owS0NRandxODZ3QmhEaUFSSXNBSmh1cGhrb0dDekwxZ0dGaGFKSlQ2cWlZOXZVR3I5TG1LNVM2T2tHUHpGN2djWHdLS2JCdF90ZlNiSWFBjl2RUFMd193Y0I.\*\_gcl\_au\*MTk3MzM4MTc5Ny4xNzEyMTI1MTc1 Dit sjabloon downloaden /$$cta/
Met ClickUp's sjabloon voor serviceverzoeken, kunnen bedrijven serviceverzoeken van klanten en technische problemen strategisch beheren. De standaardisatie van serviceverzoeken elimineert de kans op verwarring of miscommunicatie en zorgt voor een snelle en nauwkeurige oplossing.
Het sjabloon helpt u:
- De werkstroom voor de intake van verzoeken om klantenservice te stroomlijnen
- Prioriteit geven aan verzoeken op basis van urgentie en impact
- Eenvoudig samenwerken met teamgenoten om problemen snel op te lossen
5. ClickUp Escalatiesjabloon klantenservice
/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/06/ClickUp-Customer-Service-Escalation-Template.jpg Beheer serviceverzoeken en daaropvolgende escalaties met het ClickUp sjabloon voor klantenservices https://app.clickup.com/signup?template=kkmvq-4184220&\_gl=1\*zn6io2\*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MTI1Nzk3MDkuQ2owS0NRandxODZ3QmhEaUFSSXNBSmh1cGhrb0dDekwxZ0dGaGFKSlQ2cWlZOXZVR3I5TG1LNVM2T2tHUHpGN2djWHdLS2JCdF90ZlNiSWFBjl2RUFMd193Y0I.\*\_gcl\_au\*MTk3MzM4MTc5Ny4xNzEyMTI1MTc1 Dit sjabloon downloaden /$$cta/
Deze Escalatiesjabloon voor klantenservice van ClickUp vult klantenservice service aan. Klanten die ontevreden zijn over het serviceniveau dat ze ontvangen, kunnen dit op een georganiseerde manier escaleren, terwijl bedrijven deze kunnen markeren en met prioriteit kunnen aanpakken.
En nog veel meer! U kunt ClickUp Brain zelfs gebruiken om aangepaste sjablonen te genereren als deze niet genoeg zijn.
**Klaar om een tandje bij te zetten?
Kunstmatige intelligentie en klantenservice passen perfect bij elkaar.
De integratie van AI-technologie in klantenservice verbetert de klantenbinding, ondersteunt menselijke agenten, verbetert het moreel en de productiviteit van medewerkers, levert gepersonaliseerde ondersteuning en genereert datagestuurde inzichten.
Je kunt AI op verschillende manieren in de klantenservice implementeren, van chatbots tot tools voor sentimentanalyse. We delen een eenvoudige gids met zes stappen waarmee je AI kunt introduceren bij klantenserviceactiviteiten.
Nu weet je hoe je AI kunt gebruiken bij klantenservice en hoe je de AI-tool van je voorkeur kunt selecteren. Je kunt kiezen voor een speciale AI-oplossing voor verschillende functies of gewoon ClickUp gebruiken zodat ClickUp Brain AI kan introduceren in al je activiteiten. Het laatste zou de verstandigste keuze zijn, omdat het u flexibiliteit en schaalbaarheid biedt. Aanmelden bij ClickUp om te zien hoe u uw klantenservice kunt transformeren!