AI-spraakagent versus chatbot: waarom de telefoon nog steeds de boventoon voert in de klantenservice van bedrijven
De afgelopen tien jaar hebben chatbots veel aandacht getrokken op het gebied van klantenservicetechnologie. Besturen keurden budgetten voor chatbots goed. Leveranciers beloofden een daling van het aantal doorverwijzingen. In rapporten van analisten werd messaging uitgeroepen tot de toekomst van de klantervaring.
Toch bleven de telefoons in de contactcentra van bedrijven maar rinkelen.
De automatisering van tekstberichten is verbeterd, maar telefoongesprekken blijken veerkrachtiger te zijn dan velen hadden voorspeld. Klanten die te maken hebben met complexe kwesties, geschillen over facturen, technische storingen of dringende serviceonderbrekingen, grijpen vaker naar de telefoon dan naar een chatfunctie. Dit patroon heeft veel CX-teams binnen bedrijven ertoe aangezet zich een andere vraag te stellen: niet of het telefoonkanaal moet worden geautomatiseerd, maar hoe dit op de juiste manier kan worden aangepakt.
Wat is een AI-spraakagent en hoe werkt deze?
Een AI-spraakagent is een softwaresysteem dat via de telefoon gesprekken voert met klanten. In tegenstelling tot traditionele IVR-systemen, die starre menustructuren hanteren en bellers dwingen door genummerde opties te navigeren, maken moderne AI-spraakagenten gebruik van grote taalmodellen in combinatie met realtime spraakverwerking om natuurlijke gesproken taal te begrijpen, verzoeken te analyseren en te reageren in vloeiende, contextgevoelige spraak.
Wanneer een klant belt, luistert de AI-spraakagent, interpreteert hij het verzoek, haalt hij relevante informatie op uit gekoppelde bedrijfssystemen zoals uw CRM- of ERP-platform en reageert hij in natuurlijke spraak. Voor de beller voelt het alsof hij met iemand spreekt die daadwerkelijk op de hoogte is van zijn account. Er zijn geen keuzemenu’s. De klant hoeft alleen maar te spreken, en het systeem begrijpt hem.
Dit is wat moderne conversational onderscheidt van de verouderde IVR-systemen die klanten jarenlang tot wanhoop dreven. Het resultaat is een geautomatiseerde telefonische assistent die qua klank en gedrag veel meer lijkt op een deskundige medewerker dan een telefoonmenu ooit zou kunnen.
Wat is een chatbot?
Een chatbot automatiseert klantcontacten via geschreven tekst, meestal via een chatwidget op een website, een mobiele app of een berichtenplatform zoals WhatsApp. Nieuwere versies maken gebruik van grote taalmodellen om een breder scala aan vragen te behandelen, met meer flexibiliteit dan eerdere, op regels gebaseerde systemen.
Chatbots zijn zeer geschikt voor asynchrone communicatie waarbij er weinig op het spel staat. Ze zijn zeer effectief bij het beheren van FAQ-pagina’s op websites, kunnen leads screenen voordat ze worden doorgestuurd naar het verkoopteam, en kunnen eenvoudige ondersteuningsverzoeken afhandelen waarbij de klant de tijd heeft om zijn of haar probleem uit te typen.
Hun beperkingen komen vooral naar voren wanneer een gesprek complex, emotioneel geladen of tijdgevoelig wordt. Dat zijn precies de soorten interacties die in contactcentra van grote ondernemingen het grootste deel van het belvolume uitmaken.
Het belangrijkste verschil tussen AI-spraakassistenten en chatbots
De vergelijking draait niet alleen om de voorkeur voor een bepaald kanaal. De twee technologieën verschillen wat betreft resolutiemogelijkheden, emotionele weergeveerkracht, integratiebeperkingen en nalevingsaspecten.
Kanaal: Een AI-stemagent behandelt telefoongesprekken. Een chatbot verwerkt tekstberichten. Dat verschil klinkt eenvoudig, maar het bepaalt in de praktijk hoe elke technologie functioneert.
Het gedrag van klanten bij complexe kwesties: wanneer er veel op het spel staat, pakken veel klanten liever de telefoon dan dat ze een chatvenster openen. Een klant die een afrekeningsfout niet via tekst kan oplossen, zal bellen. Vaak zijn ze op dat moment al gefrustreerd. Het inzetten van chatbots als het belangrijkste kanaal voor het oplossen van interacties waarbij veel op het spel staat, kan leiden tot een structurele mismatch tussen de tool en het moment.
Afhandelingssnelheid: Een gesprek verloopt van nature sneller dan een schriftelijke communicatie. Klanten kunnen een situatie in enkele seconden uitleggen, terwijl het typen daarvan minuten zou kosten. Dat snelheidsverschil heeft een directe invloed op de afhandelingstijd en op hoe snel een probleem wordt opgelost.
Omgaan met gevoelige of urgente onderwerpen: De stem brengt intonatie, urgentie en empathie over op een manier die geschreven tekst niet kan evenaren. Voor contactcentra die gevoelige interacties afhandelen in de financiële dienstverlening, de gezondheidszorg of de nutsvoorzieningen, beïnvloedt dat verschil hoe klanten de ervaring ervaren en, uiteindelijk, hoe ze deze beoordelen.
Backend-integratie: Zowel AI-spraakassistenten als chatbots kunnen worden gekoppeld aan CRM-, ERP- en ticketsystemen. Het onderliggende proces is vergelijkbaar, aangezien beide uiteindelijk met tekst werken. Het verschil is dat spraak een snellere gegevensopvraging vereist om het gesprek op een natuurlijke manier te laten verlopen, wat leidt tot beperkingen op het gebied van vertraging die bij tekstgebaseerde automatisering niet voorkomen.
Gegevensopslag binnen de EU: Voor Europese ondernemingen is de vraag waar gespreksgegevens worden opgeslagen en verwerkt een belangrijk aandachtspunt bij de inkoop, zowel bij aanbieders van spraakdiensten als bij chatbot-leveranciers. Het is raadzaam om dit expliciet na te gaan bij elke aanbieder van automatiseringsoplossingen, ongeacht het kanaal.
Waar chatbots vaak tekortschieten
Het complexiteitsplafond
Chatbots werken betrouwbaar binnen beperkte, vooraf gedefinieerde workflows. Wanneer een klantvraag meerdere systemen betreft, een genuanceerde beoordeling vereist of context op accountniveau met zich meebrengt, loopt tekstgebaseerde automatisering vaak vast, wordt de vraag verkeerd doorgestuurd of wordt er geen oplossing gevonden. De klant pakt dan toch de telefoon, vaak met nog maar weinig geduld over.
De emotionele kloof
Schriftelijke communicatie neemt veel van datgene weg wat een moeilijk gesprek juist haalbaar maakt. Wanneer een klant gefrustreerd is of onder tijdsdruk staat, kan tekst traag en onpersoonlijk overkomen. Spraak zorgt voor een ander soort interactie, een interactie die de klant het gevoel geeft dat er naar hem of haar wordt geluisterd. Voor contactcentra die complexe of gevoelige soorten gesprekken afhandelen, is dat verschil van groot belang.
Het probleem van de gefragmenteerde ervaring
Wanneer chatbots in silo’s worden ingezet, los van het telefoonkanaal en zonder onderlinge koppeling, merken klanten dat er sprake is van inconsistentie. Als de oplossing die ze nodig hadden alleen via de telefoon beschikbaar was, kan elke eerdere sms-interactie eerder als een omweg dan als ondersteuning worden ervaren.
Waar AI-spraakassistenten uitblinken
Oplossing bij het eerste contact
Omdat AI-spraakagenten volledige gesproken gesprekken kunnen afhandelen, kunnen ze een aanzienlijk deel van de telefoontjes oplossen zonder dat er een medewerker bij hoeft te worden ingeschakeld. Dankzij realtime toegang tot backendgegevens kan de agent in één enkel contactmoment accountgegevens controleren, wijzigingen doorvoeren en tickets afsluiten. Dat is precies wat ‘oplossing bij het eerste contact’ inhoudt: een antwoord tijdens het gesprek, voordat de klant ophangt.
Herhalende soorten telefoontjes afhandelen
Menselijke medewerkers besteden een groot deel van hun tijd aan voorspelbare, repetitieve taken: adreswijzigingen, het inplannen van afspraken, het controleren van de status van bestellingen en het verwerken van betalingen. AI-spraakassistenten kunnen veel van deze telefoontjes volledig overnemen, waardoor het menselijke team tijd overhoudt voor zaken waarbij hun oordeel echt nodig is.
Een praktische opmerking: niet elke taak leent zich voor spraakautomatisering. Interacties waarbij complexe gegevens moeten worden ingevoerd, zoals het bijwerken van een e-mailadres, kunnen beter via een digitaal kanaal worden afgehandeld. Bij een goede implementatie wordt met deze beperkingen rekening gehouden.
24 uur per dag bereikbaar
AI-spraakassistenten werken continu, zonder ploegendienst, ziekteverzuim of inwerkperiode. Chatbots hebben deze eigenschap ook, maar voor bedrijven waar het grootste deel van de contacten via de telefoon verloopt, is het feit dat het spraakkanaal 24/7 beschikbaar is zonder extra personeelskosten van het grootste operationele belang.
Wanneer welke technologie te gebruiken
Gebruik een chatbot wanneer de toepassing van nature op tekst is gebaseerd. Veelgestelde vragen op websites, het screenen van leads, asynchrone ondersteuning en eenvoudige zelfbedieningsprocessen zijn typische toepassingen voor chatbots. De klant bevindt zich niet in een crisissituatie en het proces is zo beperkt dat het prima via tekst kan worden afgehandeld.
Gebruik een AI-spraakagent wanneer aan de volgende voorwaarden is voldaan:
Het merendeel van uw belangrijke en dringende contacten verloopt via de telefoon.
Het oplossen van problemen bij het eerste contact en de klanttevredenheid zijn uw belangrijkste prestatie-indicatoren.
Uw contactcenter verwerkt complexe interacties die uit meerdere stappen bestaan en waarvoor realtime toegang tot gegevens nodig is.
Naleving van de Europese vereisten inzake gegevensopslag is een aanbestedingscriterium.
Uw menselijke medewerkers zitten vast aan telefoongesprekken die een goed geconfigureerd AI-systeem volledig zou kunnen afhandelen.
De twee technologieën concurreren niet rechtstreeks met elkaar. De vraag is of uw automatiseringsstrategie aansluit bij de kanalen en momenten die uw klanten daadwerkelijk gebruiken.
Belangrijkste punten
Chatbots zijn zeer geschikt voor tekstkanalen, maar presteren vaak minder goed bij complexe interacties waarbij veel op het spel staat en klanten het meest behoefte hebben aan een oplossing.
AI-spraakassistenten zijn bij uitstek geschikt voor interacties waarbij een gesproken dialoog sneller en natuurlijker verloopt dan tekst, met name bij gestructureerde telefoongesprekken met een hoog volume.
Beide kanaaltypen kunnen worden gekoppeld aan back-endsystemen. Bij spraak gelden er realtime latentiebeperkingen waar tekstgebaseerde automatisering geen last van heeft.
De EU-regelgeving inzake gegevensopslag geldt zowel voor aanbieders van spraakdiensten als voor chatbot-aanbieders. Controleer altijd waar gespreksgegevens worden opgeslagen en verwerkt.
