watermelon
vooroordelen chatbots

De grootste vooroordelen rondom chatbots: zijn ze waar?

Toegegeven: wij zouden onze eigen ruiten ingooien als wij ‘ja’ zouden zeggen op de vraag in de titel. En we snappen ook dat je nu denkt: zij gaan nu natuurlijk zeggen dat het allemaal niet waar is, ze zijn verre van onpartijdig. Maar laten we je verrassen: sommige vooroordelen zijn waar. Dit heeft alles te maken met de implementatie van de chatbot, in combinatie met verwachtingsmanagement. Om voor eens en voor altijd af te rekenen met de onwaarheden rondom chatbots, hebben we daarom in dit artikel de grootste vooroordelen op een rijtje gezet, en hoe wij hiermee omgaan. En om je hier een compleet beeld van te geven, laten we ook onze klanten aan het woord.

Vooroordeel 1: “Een chatbot begrijpt de vraag nooit, je blijft in rondjes gaan.”

We starten met misschien wel een van de grootste vooroordelen rondom chatbots. Een chatbot begrijpt de vraag nooit. En spijtig genoeg zijn er genoeg voorbeelden van chatbots die bijdragen aan dit vooroordeel. De verklaring is echter simpel: een chatbot kan de vraag niet beantwoorden, als hij het antwoord niet weet. In plaats daarvan zal de bot je vraag koppelen aan het best mogelijke antwoord.

Hoe wij dit anders doen

Wij hebben diverse werkwijzen om dit scenario te voorkomen. Daarnaast wordt het aantal ‘mismatches’ bijgehouden in het platform. Met een ‘mismatch’ bedoelen we een klantvraag waar de chatbot het antwoord niet op wist. ‘Mismatches wegwerken’ is dan ook een veelgenoemde term bij ons op kantoor: door de ontbrekende kennis toe te voegen, zal de chatbot een volgende keer het antwoord wel weten. Zo zorgen we ervoor dat de klant continu de chatbot optimaliseert, en steeds meer klanten kan helpen.

meten statistieken

Vooroordeel 2: “Een chatbot is niet persoonlijk.”

We begrijpen dat klanten persoonlijk contact, met een medewerker van vlees en bloed, prefereert boven een chatbot. We snappen echter ook dat dit vaak betekent dat de klant lang moet wachten op een antwoord, omdat het arbeidsintensief is om iedereen persoonlijk te woord te staan. En die lange wachttijden zijn niet meer van deze tijd. Dit betekent óf een gigantische opschaling van het aantal klantenservicemedewerkers, óf automatisering.

Hoe wij dit anders doen

Wij stimuleren onze klanten daarom om de chatbot zo persoonlijk mogelijk te maken. Dit begint tijdens de onboarding; we creëren een personage die bij het bedrijf past. Dit werpt zijn vruchten af: onze klant AMP Groep heeft zo’n gedetailleerde digitale medewerker gecreëerd, dat ze merken dat hun klanten vaak het verschil met een echte medewerker niet zien.

Daarnaast kan je er in ons platform voor kiezen om de vraag door te zetten naar een medewerker, wanneer de chatbot een vraag niet begrijpt. Zo krijgt de klant snel antwoord bij de algemene vragen, en persoonlijk antwoord bij de complexe vragen. Zo blijft het klantcontact persoonlijk.

Vooroordeel 3: “Onze klanten willen gewoon een mens aan de telefoon of email.”

“Hou toch op met die chatbot, ik wil gewoon een mens aan de telefoon!” Dit is een opmerking die we op onze socialmediakanalen geregeld voorbij zien komen.

Wanneer we dan de vraag stellen, ‘maar waarom?’, heeft dit veelal te maken met slechte ervaringen met chatbots die de vraag niet begrijpen. Deze klanten zeggen een mens te willen spreken vanwege de ‘instant gratification’. Dat wil zeggen: men wil direct resultaat. Men wil snel antwoord. Dat is in deze snelle, digitale wereld ook geen bijzondere trend.

Hoe wij dit anders doen

We benoemden eerder al het wegwerken van de zogenoemde mismatches. Een andere manier waarop we ervoor zorgen dat de chatbot het antwoord weet, is met behulp van kunstmatige intelligentie. Terwijl de chatbot gebruikt wordt, leert de bot steeds beter de diverse vragen van de klant te begrijpen. Hier hoef jij verder niks voor te doen. Het aantal klantvragen dat geautomatiseerd beantwoord wordt wanneer de chatbot live staat, groeit. Bij onze klant Logistiekconcurrent ligt bijvoorbeeld het aantal klantvragen dat geautomatiseerd beantwoord wordt op 70%. Rody Hermkens (Hoofd Marketing en Communicatie): “De combinatie Loggi/medewerker is vandaag de dag zo in balans, dat we onze klanttevredenheid gegarandeerd hoog kunnen houden.”

Vooroordeel 4: “Een chatbot is voor ons niet geschikt, want we krijgen te veel verschillende vragen.”

Toegegeven: een chatbot bouwen is makkelijker wanneer alle klantvragen die je binnenkrijgt onder een vijftal veelgestelde vragen vallen. Dat dit makkelijker is, betekent echter niet dat een grote diversiteit aan vragen automatiseren onmogelijk is. Het kost je enkel wat meer tijd om de chatbot de antwoorden op deze vragen aan te leren.

Hoe wij dit anders doen

Ons platform werkt op zo’n manier dat je diverse conversaties kunt inbouwen. Iedere klantvraag, inclusief de verschillende antwoordmogelijkheden, kan je hierin meenemen. Daarnaast zorgt de kunstmatige intelligentie ervoor dat de chatbot ook vraagvariaties begrijpt, zodat er nog steeds een antwoord gegeven kan worden. Onze klant PureLou is hier een goed voorbeeld van. Zij ontvingen dagelijks tientallen specifieke klantvragen, waaronder ook inhoudelijke vragen over de ecologische producten die ze verkopen. Daarom kozen ze ervoor zoveel mogelijk conversaties in te bouwen, zodat Chatbot Vilou op zoveel mogelijk vragen het antwoord weet. Het resultaat? Op dit moment is 96% wordt de klantvragen geautomatiseerd beantwoord.

chatbot builder

Vooroordeel 5: “Een chatbot is slecht voor de klanttevredenheid.”

Wanneer een chatbot niet goed geïmplementeerd is, is bovenstaande stelling zeker waar. In dat geval krijgen je klanten niet het antwoord waar ze naar op zoek zijn, en zitten ze vast in een ‘loop’ van dezelfde antwoorden. Daar zouden wij ons ook mateloos aan irriteren.

Hoe wij dit anders doen

Om dit te voorkomen, hebben we een uitgebreid onboardingtraject. In dit traject zorgen we ervoor dat de chatbot zo goed mogelijk geïmplementeerd is en uitgebreid getest wordt. Wanneer de chatbot live staat, zorgen onze Customer Success Managers ervoor dat onze klanten alles uit de chatbot halen, en deze continu blijven optimaliseren. We duiken mee in de statistieken die het platform biedt, en zorgen ervoor dat de chatbot zorgt voor een hogere klanttevredenheid. Zo geeft meer dan 85% van de klanten van PureLou aan dat zij goed geholpen zijn door Chatbot Vilou.

Vooroordeel 6: “Een chatbot bouwen duurt lang.”

Het bouwen van een chatbot kan een lang, duur proces zijn. Dit hoeft echter niet. In veel gevallen gaat het om een custom build chatbot, waar ook een developmentteam bij komt kijken. Zeker als kunstmatige intelligentie dan ook op het lijstje staat, kan dit een langdurig, duur traject zijn.

Nogmaals: dat hoeft niet.

Hoe wij dit anders doen

Wij hebben een chatbotplatform ontwikkeld, waar iedere klant mee aan de haal kan. Dankzij gemakkelijke ‘drag-and-drop’ software heb je geen developmentteam meer nodig om een chatbot te kunnen bouwen. De gebruiksvriendelijke software kan door meerdere mensen gebruikt worden én werkt snel en efficiënt. Zo zei onze klant Jolijn ten Have (USG Freelance) vorige week:  “Ik dacht dat het veel werk was, maar als je eenmaal doorhebt hoe het werkt, kan het ook erg snel gaan!”

Zelf proberen?

Zo. Nu we alle vooroordelen de wereld uit hebben geholpen, kunnen we ons voorstellen dat je het toch even zelf wil proberen. Je kunt gratis een Watermelon-account aanmaken, en zelf uitproberen. Heb je nog vragen over onze chatbots? Stel ze gerust!

Maak een forever free account aan

Gerelateerde artikelen

WATERMELON NIEUWSBRIEF

Sta jij altijd klaar voor je klanten?

Schrijf je in voor de maandelijkse nieuwsbrief, zodat jij op de hoogte bent van de mooie wereld van chatbots, klantenservice en Watermelon!