- Contact center AI automatiseert klantenservice door gebruik te maken van conversational AI en machine learning om routinetaken af te handelen. Zo kunnen medewerkers zich richten op complexere vragen en wordt de snelheid en efficiëntie verhoogd.
- Tegen 2026 zal conversational AI naar verwachting de arbeidskosten in contactcenters met $80 miljard verlagen, waarmee automatisering een essentiële investering wordt om klantenservice op te schalen.
- AI verbetert de ondersteuning door context te begrijpen, gegevens uit CRM’s en kennisbanken te halen en gepersonaliseerde, bruikbare antwoorden te genereren. Hierdoor verlopen klantinteracties sneller en nauwkeuriger.
Traditioneel hadden bedrijven moeite met wisselende belvolumes en waren lange wachttijden een onvermijdelijke uitdaging.
Hier komt contact center AI in beeld: dit zijn een soort chatbots voor bedrijven die de starre beperkingen van traditionele klantenservice wegnemen.
Toegepast in contactcenters automatiseert AI klantinteracties en biedt het realtime ondersteuning, terwijl het integreert met CRM-systemen en tools voor personeelsbeheer. Zo verdwijnt de frustratie van onvoorspelbare vraag.
Laten we bekijken hoe bedrijven contact center AI inzetten om betrouwbaardere en snellere klantenservice te bieden.
Wat is contact center AI?
AI-agenten voor contactcenters gebruiken technologieën zoals conversational AI en machine learning om klantenservice te automatiseren. Ze behandelen routinetaken zoals het beantwoorden van veelvoorkomende vragen, zodat medewerkers zich kunnen richten op complexere problemen.
Naar verwachting zal conversational AI in 2026 de arbeidskosten van contactcenter-medewerkers met $80 miljard verlagen, waardoor automatisering een belangrijke investering is voor bedrijven die efficiënt willen opschalen.
Hoe werkt AI voor contactcenters?
1. Klantvragen ontvangen
Contact center AI-agenten starten met het verwerken van binnenkomende klantverzoeken via verschillende kanalen, zoals telefoongesprekken, live chat, e-mail of berichtenapps. AI spraakassistenten en chatbots interpreteren de bedoeling van de klant met behulp van natural language understanding (NLU) om belangrijke details zoals urgentie en specifieke verzoeken te herkennen.
Als een klant bijvoorbeeld vraagt: ‘Waar is mijn bestelling?’, herkent de AI-agent dit als een verzoek om trackinginformatie, haalt relevante bestelgegevens op uit het systeem en geeft direct antwoord.
2. Context begrijpen
Contact center AI houdt rekening met de context om nauwkeurigere antwoorden te geven. Het analyseert eerdere interacties en aankoopgeschiedenis om persoonlijke hulp te bieden in plaats van standaardreacties.
Een klant die vraagt naar een terugbetaling krijgt relevante updates op basis van eerdere bestellingen, waardoor onnodig heen-en-weer wordt voorkomen.
3. Informatie ophalen en verwerken
Zodra de bedoeling en context duidelijk zijn, koppelt AI aan achterliggende systemen zoals CRM’s en kennisbanken om de juiste informatie te vinden.
Als een klant vraagt om een bestelling te wijzigen, zoekt de AI de accountgegevens op en start het proces indien mogelijk. Bij problemen vindt de AI relevante handleidingen of adviseert de volgende stappen op basis van het beschreven probleem.
Bij complexere situaties verzamelt de AI eerst extra informatie voordat het verzoek wordt doorgezet naar een medewerker.
4. Antwoord genereren
De AI genereert een antwoord op basis van de verzamelde gegevens. Daarbij zorgt het voor:
- Contextbewust: De AI houdt rekening met de klantgeschiedenis en het specifieke verzoek om het antwoord te personaliseren.
- Actiegericht: Als er input van de klant nodig is, bijvoorbeeld om een wijziging te bevestigen, geeft de AI duidelijke, stapsgewijze instructies.
- Aanpasbaar: Reacties worden dynamisch aangepast aan actuele omstandigheden, zoals voorraadstatus of beleidswijzigingen.
Als een klant bijvoorbeeld vraagt naar de status van een bestelling, geeft de AI niet alleen een trackingnummer, maar legt ook de verwachte levertijd uit en biedt opties zoals omleiding of versnelde verzending.
5. Escaleren naar een medewerker
Wanneer AI in contactcenters een probleem niet volledig kan oplossen, wordt de klant doorgezet naar een medewerker, waarbij:
- De gespreksgeschiedenis wordt meegegeven, zodat de klant zich niet hoeft te herhalen.
- Context wordt overgedragen, met een samenvatting van belangrijke details zoals bedoeling en eerdere oplossingen.
Als er specialistische hulp nodig is, stuurt de AI het verzoek door op basis van expertise of urgentie. Een factureringsvraag gaat bijvoorbeeld naar een financieel specialist, terwijl een technisch probleem bij IT-ondersteuning terechtkomt.
6. Prestaties monitoren
Na het afhandelen van interacties analyseert contact center AI de prestaties om toekomstige antwoorden te optimaliseren en de efficiëntie te verhogen.
- Bijhouden van de containment rate.
- Analyseren van klantensentiment.
- Detecteren van veelvoorkomende knelpunten.
7. Continu leren en verbeteren
Contact center AI verbetert zijn nauwkeurigheid en effectiviteit door interacties te analyseren en aanpassingen te maken op basis van praktijkervaring.
- Antwoorden bijwerken: AI past zijn reacties aan op basis van klantinteracties, zodat ze steeds nauwkeuriger en relevanter worden.
- Kennis uitbreiden: De AI neemt nieuwe informatie op, zoals beleidswijzigingen of productupdates, om actueel te blijven.
- Efficiëntie verhogen: AI past workflows aan bij terugkerende problemen en vermindert onnodige escalaties.
Toepassingen van Contact Center AI
Geavanceerde oproepverdeling voor efficiënte ondersteuning
Met algoritmes kan AI klanten doorverwijzen naar de juiste medewerker of geautomatiseerde dienst op basis van klantgegevens en servicebehoefte. In plaats van eenvoudige menukeuzes analyseert AI meerdere factoren om de beste aanpak te bepalen.
- Klantgeschiedenis en bedoeling: AI bekijkt eerdere interacties om te zien of een klant een openstaand ticket of lopend probleem heeft, zodat de service aansluit.
- Soort en complexiteit van het probleem: Eenvoudige verzoeken, zoals wachtwoordherstel of ordertracking, worden door geautomatiseerde systemen afgehandeld. Complexere vragen gaan naar gespecialiseerde medewerkers.
- Urgentie en sentimentanalyse: AI herkent frustratie of urgentie in de stem of het bericht van de klant en geeft prioriteit aan zaken die directe aandacht vereisen.
Interactieve spraakrespons (IVR) AI
AI IVR-systemen verbeteren traditionele oproepafhandeling door gebruik te maken van natural language processing (NLP) om gesproken verzoeken te interpreteren en beantwoorden.
In plaats van klanten te laten navigeren door starre keuzemenu’s, kunnen ze bij AI IVR natuurlijk spreken, wat de efficiëntie en gebruikerservaring verbetert.
Bedrijven kunnen IVR-systemen inzetten waarmee bellers informatie kunnen opvragen via spraak of toetsenbord. Traditioneel werkten deze systemen met DTMF-signalen om vooraf opgenomen berichten of tekst-naar-spraakreacties te activeren. Met AI en NLP ondersteunt IVR nu natuurlijkere interacties.
Chatbots voor klantbetrokkenheid
Het verminderen van druk op het callcenter begint met AI-chatbots voor contactcenters die routinematige klantvragen efficiënt afhandelen. Deze virtuele assistenten geven klanten snel antwoord op veelgestelde vragen, zonder wachttijd.
Door te integreren met backendsystemen kunnen AI-chatbots voor contactcenters realtime updates geven over bestellingen en zelfs helpen bij accountbeheer.
Proactief klantcontact
AI-systemen informeren klanten over aankomende afspraken of betalingsdeadlines. Bedrijven kunnen AI ook inzetten om gepersonaliseerde promoties te sturen op basis van klantvoorkeuren, waardoor de betrokkenheid toeneemt en gemiste kansen afnemen.
Klantensentimentanalyse
Om klantensentiment te begrijpen, analyseren AI-tools interacties terwijl ze plaatsvinden.
Als frustratie wordt gedetecteerd, kan het systeem het geval prioriteit geven voor escalatie. Bedrijven kunnen trends in sentiment ook gebruiken om medewerkers beter te trainen en de klantenservice te verbeteren.
Door feedback continu te monitoren via meerdere kanalen, helpt AI om terugkerende problemen te signaleren voordat ze de klanttevredenheid beïnvloeden.
Realtime assistentie voor medewerkers
Contact center AI luistert mee met live klantgesprekken en haalt relevante informatie uit kennisbanken en eerdere interacties wanneer dat nodig is. Dit verhoogt de efficiëntie van medewerkers door:
- Het ophalen van nuttige bronnen, zoals veelgestelde vragen of handleidingen, op basis van het probleem van de klant.
- Eerdere interacties herkennen om oplossingen voor te stellen die aansluiten bij de geschiedenis van de klant.
- Frustratie of urgentie signaleren, zodat medewerkers prioriteit kunnen geven aan kritieke gesprekken.
- Automatisch gesprekken transcriberen en samenvatten, waardoor handmatig notuleren overbodig wordt.
Meertalige ondersteuning
AI-vertalingshulpmiddelen nemen taalbarrières weg, zodat bedrijven klanten in meerdere talen kunnen helpen. Of het nu via chat of spraak is, AI zorgt voor soepele communicatie zonder dat er een groot meertalig supportteam nodig is.
Fraudedetectie en veiligheidscontrole
AI analyseert stempatronen en authenticatiepogingen om verdachte activiteiten te herkennen. Als er iets ongewoons wordt opgemerkt, kan het systeem om extra verificatie vragen of de zaak doorsturen naar een beveiligingsspecialist.
Hoe implementeer je een Contact Center AI-agent in 6 stappen
1. Bepaal je scope
De eerste stap om een contactcenter AI-agent te maken is eenvoudig: wat moet deze gaan doen? Begin met het duidelijk omschrijven van het doel van je agent.
Bepaal of de agent zich richt op:
- Klantenvragen
- Ondersteuning voor agenten
- Gespreksroutering
- Proactieve betrokkenheid
- Een combinatie van deze diensten
Door het bereik duidelijk te definiëren, zorg je ervoor dat de AI-agent is ontworpen om aan specifieke bedrijfsbehoeften te voldoen en de klantenservice te verbeteren.
2. Kies een platform
Kies een AI-platform dat NLP en automatisering ondersteunt, en dat real-time data kan ophalen en integreren.
Er is geen gebrek aan AI-agentplatforms om uit te kiezen. Zoek je inspiratie? Onze samengestelde lijst van de beste AI-platforms is een goed startpunt.
Bij het beoordelen van platforms voor contact center AI, let op factoren zoals:
- Compatibiliteit met je CRM- en ticketingsystemen
- Ondersteuning voor zowel tekst- als spraakinteracties
- Mogelijkheden voor maatwerk die aansluiten bij de behoeften van je bedrijf
- Schaalbaarheid om groeiende klantvragen aan te kunnen
Voor contact center AI bieden platforms zoals Botpress geavanceerde tools, waaronder Autonomous Nodes, waarmee LLM-agents kunnen bepalen wanneer ze een gestructureerde workflow volgen of dynamisch antwoorden genereren. Ontwikkelaars kunnen de AI aansturen met eenvoudige prompts in natuurlijke taal, waardoor het makkelijker wordt om adaptieve, contextbewuste virtuele agents te maken die klantinteracties in realtime afhandelen.
3. Integreer tools en kennisbanken
Na het kiezen van uw platform is de volgende stap het integreren van relevante tools, platforms of systemen voor uw AI-processen.
Een low-code platform biedt standaardintegraties. Een flexibel chatbotplatform maakt maatwerk mogelijk – een ontwikkelaar kan elk intern systeem of platform koppelen waarmee u wilt dat de chatbot werkt.
U zult ook kennisbanken willen aanmaken waar de chatbot informatie uit kan halen – bijvoorbeeld officiële beleidsdocumenten, actuele wachtlijsten of wettelijke vereisten.
4. Test en verbeter
Ook na de implementatie van je contact center AI-agent zijn er voortdurend mogelijkheden om te verbeteren. Interacties in de praktijk laten zien waar de AI kan worden aangescherpt, van antwoordnauwkeurigheid tot het effectiever afhandelen van complexe klantvragen.
Zorg ervoor dat je plan ruimte biedt om je AI-agent te blijven verbeteren – dit is veruit de beste manier om je ROI te maximaliseren.
5. Implementeer
Zodra je contact center AI-agent klaar is, is het tijd om deze te implementeren en te integreren in je klantenserviceprocessen. Er zijn verschillende manieren om de agent toegankelijk te maken:
- Implementeer hem in je IVR-systeem om inkomende oproepen te ondersteunen.
- Plaats hem als livechatwidget op je website.
- Integreer hem met klantenserviceplatforms zoals Zendesk of Salesforce.
- Koppel hem aan berichtenkanalen zoals WhatsApp, Facebook Messenger of Slack voor naadloze klantinteracties.
Communiceer de beschikbaarheid van de agent duidelijk naar klanten en supportteams om maximale impact te garanderen. Goede onboarding en bewustwording helpen gebruikers effectief met de AI-agent te werken, waardoor de waarde voor het contact center wordt vergroot.
6. Monitoren
Een goed AI-agentplatform biedt doorlopende analyses om prestaties te volgen en verbeterpunten te signaleren. Door belangrijke statistieken te monitoren, blijft de AI bijdragen aan betere klantenservice en voorkom je nieuwe inefficiënties.
- Realtime analyses helpen om de nauwkeurigheid van antwoorden en het oplossingspercentage te meten. Als de contact center AI-agent vaak zaken doorstuurt die hij zelf zou moeten afhandelen, kunnen de antwoorden worden bijgesteld.
- Gesprekslogs geven inzicht in terugkerende problemen, zodat bedrijven workflows kunnen verbeteren en klantinteracties kunnen optimaliseren. Als bepaalde onderwerpen tot frustratie leiden, kan het trainen van de AI of het verfijnen van automatisering helpen.
Als er chatbot-analyses beschikbaar zijn, kunnen bedrijven betrokkenheidspatronen volgen en zien waar de AI verder geoptimaliseerd moet worden.
Implementeer een Contact Center Agent
Tegen 2026 zullen AI-oplossingen de personeelskosten van contact center agents aanzienlijk verlagen en de klantenservice transformeren.
Botpress biedt bedrijven veilige, betrouwbare AI-agenttools om klantinteracties en operationele efficiëntie te verbeteren.
Met kant-en-klare integraties, beveiliging op ondernemingsniveau en flexibele aanpassingsmogelijkheden kunnen bedrijven AI-gedreven contact center agents bouwen die de efficiëntie verhogen en klanttevredenheid stimuleren.
Begin hier met bouwen. Het is gratis.
Veelgestelde vragen
1. Is Contact Center AI alleen nuttig voor grote bedrijven, of kunnen kleine ondernemingen er ook van profiteren?
Contact Center AI is niet alleen voor grote bedrijven. Ook kleine bedrijven kunnen profiteren door repetitieve supporttaken te automatiseren en de klantervaring te verbeteren zonder een groot supportteam in dienst te nemen. Zo kunnen kleine teams 24/7 service bieden en efficiënt opschalen.
2. Wat is het verschil tussen Contact Center AI en een virtuele assistent?
Het verschil tussen Contact Center AI en een Virtuele Assistent zit in hun doel en functie: Contact Center AI is specifiek ontworpen voor het beheren van klantenservice op schaal – zoals ticketroutering, het afvangen van oproepen en CRM-integratie – terwijl een Virtuele Assistent zich richt op het ondersteunen van individuen met persoonlijke taken zoals agendabeheer of algemene vragen.
3. Hoe combineer je automatisering met persoonlijk contact in de klantenservice?
Om automatisering en persoonlijk contact in klantenservice te combineren, laat je AI routinematige, veelvoorkomende vragen afhandelen en stel je duidelijke regels op voor het doorsturen van complexe of gevoelige kwesties naar een medewerker. Zo krijgen klanten snel antwoord zonder dat empathie of persoonlijke hulp verloren gaat wanneer dat belangrijk is.
4. Kan de AI getraind worden met onze historische supporttickets en gespreksverslagen?
Ja, Contact Center AI kan worden getraind met historische supporttickets en gespreksverslagen om je toon en oplossingspatronen beter te begrijpen. Hierdoor kan de AI de stijl van je team overnemen en de nauwkeurigheid in de loop van de tijd verbeteren.
5. Hoe gaat de AI om met vage of onduidelijke klantvragen?
Bij vage of onduidelijke klantvragen gebruikt Contact Center AI meestal verduidelijkende vragen om de bedoeling te achterhalen, of wordt het gesprek volgens de escalatieregels doorgestuurd naar een medewerker.
.webp)
