Elke interactie met een klantenservice kan de loyaliteit van een klant bepalen. Volgens een onderzoek van Zendesk is meer dan 50% van de klanten overgestapt naar concurrenten na slechts één slechte ervaring. In een gids gepubliceerd op haar blog gaat het bedrijf ElevenLabs in op de vaardigheden waarmee agenten, zowel menselijke als kunstmatige intelligentie (AI), problemen kunnen oplossen en loyaliteit kunnen opbouwen.
Deze vaardigheden vallen uiteen in twee families. De ‘soft skills’, ofwel persoonlijke vaardigheden, omvatten communicatie, geduld, empathie en aanpassingsvermogen. De technische vaardigheden omvatten kennis van producten of incidentbeheer. De gids bespreekt er zeven in detail: communicatie, probleemoplossing, conflictbeheersing, empathie, aanpassingsvermogen, personalisatie en productkennis.
Mens en AI-agent tegenover de klant
Voor een menselijke agent draait communicatie om luisteren en de juiste woorden kiezen, waarbij jargon wordt vermeden. Het voorbeeld in de gids illustreert deze aanpak: ‘Laat mij controleren of ik het goed begrepen heb: uw bestelling is maandag verzonden maar is nooit aangekomen.’ Een op een groot taalmodel (LLM) gebaseerde spraakagent kan een vloeiend gesprek voeren, maar heeft duidelijke regels nodig om beurtwisselingen en onderbrekingen te beheren.
Probleemoplossing volgt een vergelijkbare logica. Een menselijke agent diagnosticeert de situatie, controleert de details en stelt een oplossing voor. Een AI-agent daarentegen maakt gebruik van beschikbare gegevens, evalueert mogelijke opties en kiest degene met de hoogste betrouwbaarheidsscore, voordat hij de te volgen stappen uiteenzet. In het voorbeeld uit de gids wordt een geweigerde kaartbetaling gecontroleerd door een menselijke adviseur, terwijl een AI-agent die is gekoppeld aan accountgegevens de meest waarschijnlijke oorzaak identificeert.
Wanneer de spanning oploopt, wordt conflictbeheersing cruciaal. De gids benadrukt dat AI frustratie kan detecteren dankzij natuurlijke taalverwerking (NLU) en het gesprek kan doorverbinden naar een mens, inclusief de gespreksgeschiedenis. Wat empathie betreft, preciseert de tekst dat AI geen emoties voelt, maar wel tekenen van frustratie in stem of tekst kan identificeren en een empathische toon kan aannemen. Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner bij 3Shape, benadrukte het belang van een empathische toon en een menselijke indruk bij de modernisering van de ondersteuning in zijn bedrijf.
Vooruitgang door oefening en feedback
Volgens de gids kunnen deze vaardigheden worden aangeleerd en gemeten. Voor menselijke teams gaat het om het volgen van klanttevredenheid (CSAT), het oplossingspercentage bij eerste contact en de gemiddelde afhandelingstijd, en vervolgens het werken aan zwakke punten via rollenspellen en het observeren van gesprekken. Voor AI-agenten noemt de gids het containmentpercentage, dat wil zeggen het aandeel aanvragen dat zonder menselijke tussenkomst wordt afgehandeld, evenals het oplossingspercentage.
Voor elke implementatie moeten wijzigingen worden getest in een simulatieomgeving, waarbij ook edge cases worden doorlopen, met name die welke een overdracht naar een mens vereisen na een verandering van toon tijdens het gesprek. ElevenLabs geeft aan een testraamwerk te gebruiken dat tekortkomingen uit bestaande gesprekken omzet in evaluatiecases.
De gids herinnert ten slotte aan de rolverdeling. AI-agenten blinken uit in het toepassen van beleid en kunnen technische taken automatiseren, zoals het raadplegen van klantendossiers of het verwerken van terugbetalingen. Mensen behouden het laatste oordeel over aspecten die betrekking hebben op persoonlijke vaardigheden. Een goed uitgevoerde overdracht, preciseert de tekst, geeft de context van het gesprek door, zodat de klant niet alles opnieuw hoeft te vertellen.
