Als de voorspellingen over kunstmatige intelligentie uitkomen, wordt de manier waarop we werken binnenkort volledig op zijn kop gezet op een manier die we niet meer hebben meegemaakt sinds de industriële revolutie. Ondertussen werken mensen dankzij AI op dit moment al beter en slimmer. Klantenserviceteams maken bijvoorbeeld gebruik van AI om empathie te benadrukken, een van de meest menselijke vaardigheden. Geen enkel ander softwareprogramma kan dit evenaren (tenminste, tot aan de singulariteit).
Veel mensen denken bij de rol van AI in klantenservice direct aan bots. Deze spelen inderdaad een steeds doeltreffendere rol bij interacties zonder menselijke tussenkomst, iets waar klanten behoefte aan hebben voor problemen die minder complex zijn. Maar intrigerend genoeg kunnen agents dankzij AI ook betere klantervaringen leveren en sneller reageren. Daarnaast stimuleert AI selfservice, een kanaal dat niet alleen favoriet is bij klanten maar ook bij supportleiders, omdat een zorgvuldig beheerd kennismanagementsysteem de operationele kosten kan verminderen met 25 procent.
Waarom zijn door AI aangedreven kennisbanken tegenwoordig van vitaal belang voor een klantenservice van hoge kwaliteit? Hier volgen een paar redenen.
AI zorgt voor een snellere service door relevante kennis op te zoeken
Als medewerkers proactief kennis aangeboden krijgen uit een AI-systeem, hoeven ze geen tijd te spenderen om naar antwoorden te zoeken en hoeven klanten minder lang te wachten. Hoewel klanten niet weten dat medewerkers worden geholpen door AI, zullen ze zeker tevreden zijn met een snel antwoord (en dat ze niet nog eens teruggebeld hoeven te worden).
Omdat AI gebruik kan maken van een kennissysteem en informatie van verschillende teams direct beschikbaar kan maken, hoeven medewerkers de klant niet door te verbinden met een andere afdeling als een vraag buiten hun expertise valt. Voor klanten maakt het tenslotte niet uit met welke afdeling ze spreken, zolang ze maar antwoord krijgen op hun vragen.
De relatie met klanten zal verbeteren als medewerkers hen niet in de wacht hoeven te zetten of door hoeven te verbinden met een andere afdeling om antwoord te vinden. “Een medewerker moet over de juiste gegevens en kennis beschikken om de vraag van een klant zo snel mogelijk te kunnen beantwoorden”, aldus Kate Leggett van onderzoekbureau Forrester. “Klanten zeggen dat ze het uitermate belangrijk vinden dat hun tijd naar waarde wordt geschat. Hier rekening mee houden is erg belangrijk.”
AI houdt de content nauwkeurig een relevant
Naast het aanbieden van content aan medewerkers, zodat zij snel de problemen van klanten kunnen oplossen, kan AI er ook voor zorgen dat de kennisbank van een bedrijf relevant blijft. Uit onderzoek blijkt dat bedrijven die het bijwerken van hun kennisbank flexibel aanpakken een hogere selfservice-ratio hebben en betere zoekresultaten produceren. In dit tijdperk van complexe producten en diensten kan het verrassend moeilijk zijn om een helpcenter samen te stellen. Gelukkig kunnen supportteams op AI vertrouwen om dat proces soepel te laten verlopen.
AI kan bijvoorbeeld met regelmatige tussenpozen content markeren voor revisie. Hierbij kan gebruik worden gemaakt van een zelflerend systeem om artikelen te identificeren die bijgewerkte titels, nieuwe content en betere zoeklabels nodig hebben. De meest krachtige eigenschap van een door AI aangedreven kennissystemen is misschien wel de mogelijkheid om suggesties te geven voor nieuwe content op basis van de vragen van klanten. Dit geeft interne materiedeskundigen de mogelijkheid om bijdragen te leveren waar klanten het meeste aan hebben, waardoor andere medewerkers op hun beurt weer meer tijd hebben om zich te concentreren op een zo goed mogelijke dienstverlening.
Medewerkers worden sneller ingewerkt en trainen beter met AI
Hoewel ervaren medewerkers vaak precies weten welke kennis ze nodig hebben om een specifieke vraag te beantwoorden, spenderen nieuwe medewerkers vaak kostbare tijd (van de klant) aan het opzoeken van de nodige informatie. Een kennissysteem met AI kan echter relevante kennis opzoeken op basis van de content van actieve conversaties, waardoor het niet meer nodig is om zaken op te zoeken. Dit is zeer nuttig voor beginnende medewerkers die voor het eerst eenvoudige tickets moeten oplossen. Zo kunnen ze direct aan de slag, zonder dat ze langdurig door meer ervaren collega’s moeten worden begeleid.
Directe toegang tot kennis helpt ook bij contextuele coaching. Gordon Ritter en Jake Saper, partners bij Emergence Capital, hebben dit concept uitgebreid bestudeerd en een thesis ontwikkeld over wat zij coachingnetwerken noemen. Dit zijn netwerken die gebruik maken van een zelflerend systeem om medewerkers tijdens hun werk te coachen, in plaats van met trainingen voor- of achteraf.
Een door AI aangestuurd coachingnetwerk verzamelt gegevens van alle medewerkers om vervolgens de beste oplossingen te identificeren en te bundelen. Zo wordt menselijke intelligentie effectief ingezet om de deskundigheid van de hele organisatie te vergroten. “Eén persoon, waar ook ter wereld, kan op deze manier door zijn of haar werk te doen alle andere collega’s op het netwerk van training voorzien”, aldus Saper. Stel bijvoorbeeld dat een klant een medewerker een ingewikkelde veiligheidsvraag stelt en dat de AI-kennisbank een mogelijk relevant artikel voorlegt. Wat gebeurt er als de medewerker verder zoekt en een ander stukje kennis vindt dat de vraag van de klant beantwoordt? Zonder AI gebeurt er niets met dat leermoment. Maar mét AI kunnen de creativiteit en het succes van die medewerker worden vastgelegd, zodat alle supportmedewerkers, en beter nog ook alle klanten hiervan kunnen profiteren.
