Ontgrendel de toekomst (2024): omarm conversationele AI voor slimmere interacties!

Sometimes, it seems like just yesterday that individuals dreaded interacting with impersonal, robotic chatbots that often couldn’t be of much help. However, nowadays, not only are most users happy with their chatbot conversations—80% of consumers who have interacted with one say their experience was positive—but many aren’t even aware when they’re not speaking with a human.

Conversational AI is one of the main catalysts for this marked evolution and shift in public perception. This intelligent technology has elevated bots from simple, rule-based software to advanced, dynamic systems capable of learning from themselves and improving their performance over time. These improved capabilities benefit both businesses and customers alike by strengthening internal operations and improving the overall customer experience (CX).

Today, we’ll dive into conversational AI, how it might be used in real-world scenarios, and some best practices you can employ to ensure your technology reaches its full potential.

Wat is conversationele AI?

Conversatoinele AI is de technologie die chatbots of AI agents in staat stelt om mensachtige gesprekken met gebruikers te voeren door gebruikersinvoer te herkennen en de betekenis ervan te interpreteren. Het is een subset van kunstmatige intelligentie die concepten als neurale netwerken, machinaal leren en NLP gebruikt om conversationele AI-chatbots te bouwen. 

Het aantal kanalen dat een bedrijf kan gebruiken om met klanten te communiceren blijft maar toenemen, maar sociale berichtentoepassingen blijven de voorkeur genieten van klanten. Het sluit aan bij de dagelijkse communicatiepraktijken van klanten in hun persoonlijke leven. Berichtenapps en conversationele AI zijn congruent; daarom maken steeds meer bedrijven gebruik van conversationele AI voor een betere gebruikerservaring. De markt voor conversationele AI-technologie zal naar verwachting naar 43,7 miljard dollar groeien in 2030.

Wat zijn de componenten van conversationele AI?

Conversational AI maakt gebruik van natuurlijk taalbegrip (NLU, Natural Language Understanding) en machinaal leren (ML) voor mensachtige interacties. De twee belangrijkste componenten van conversationele AI zijn:

• Natuurlijke taalverwerking (NLP): deze AI-functie stelt bots in staat om de context van geschreven of gesproken taal te interpreteren door deze te koppelen aan bekende woorden, zinnen en uitdrukkingen. Neem een vraag als "Waar is mijn bestelling?" Mensen kunnen dit op meerdere manieren formuleren en NLP kan ze snel analyseren om de primaire bedoeling te begrijpen.

• Machinaal leren (ML): ML is een set algoritmen, functies en datasets waarmee bots kunnen leren van gebruikersgedrag en hun capaciteiten voortdurend kunnen verbeteren. Naarmate het machinale leeralgoritme meer gebruikersgegevens ontvangt, verbetert zijn vermogen om patronen te herkennen en voorspellingen te doen.

In tegenstelling tot een conversationele chatbot die verschillende gebruikersvragen begrijpt en beantwoordt, is een traditionele regelgebonden chatbot niet in staat om verschillende varianten van dezelfde vraag te herkennen en erop te reageren, wat vaak leidt tot ontevredenheid bij de gebruiker.

Hoe wordt conversationele AI gemaakt?

De eerste stap in het creëren van conversationele AI is het begrijpen van de behoeften van gebruikers en de primaire vragen die ze kunnen hebben over uw product. De belangrijkste stappen bij het creëren van conversationele AI zijn als volgt:

1. Maak een lijst van veelgestelde vragen van eindgebruikers Veelgestelde vragen vormen de basis voor het ontwikkelingsproces van conversationele AI. Het helpt om een aantal veelvoorkomende vragen en zorgen van eindgebruikers te identificeren, waardoor het aantal telefoontjes naar het ondersteuningsteam tot een minimum kan worden beperkt. Als de lijst van veelgestelde vragen niet beschikbaar is voor het product, dan kan de interactie van het klantsuccesteam met klanten de basis vormen voor een lijst van vragen waarmee de conversationele AI kan helpen. Een bankklant kan bijvoorbeeld een serviceverzoek hebben voor het bestellen van een bankpas of het activeren van een nieuwe rekening. De lijst van veelgestelde vragen bevat deze en andere vragen, zoals hieronder aangegeven.

   • Hoe bestel ik een bankpas?

   • Hoe activeer ik mijn bankrekening?

2. Gebruik veelgestelde vragen om doelen te definiëren in de AI-tool De veelgestelde vragen leggen de intentie van de gebruiker vast, die de basis vormt voor het creëren van doelen zoals het bestellen van een bankpas in de AI-tool. Nadat de doelen zijn gedefinieerd, kunnen deze worden verbonden met conversationele AI, zoals Freshdesk Omni. Hierna moet het bedrijf de conversationele AI-tool trainen in de verschillende manieren waarop een klant om de informatie opgeslagen in de tool kan vragen als doel. Elk doel kan verschillende uitdrukkingen hebben en samenwerking met analyse- en ondersteuningsteams kan u helpen om de verschillende zinnen te ontdekken die klanten gebruiken in hun interacties met het ondersteuningsteam. De tool kan worden verfijnd met zoekgegevens en zoekopdrachten op websites, chatgesprekken op het web en gegevensanalyse van transcripties van callcenters. 

Deze elementen helpen om een zinvol gesprek met gebruikers aan te gaan op basis van hun behoeften.

Hoe werkt conversationele AI?

Conversationele AI maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om software te helpen tekst of spraak te begrijpen en gebruikt vervolgens machinaal leren om software te trainen om nauwkeuriger te worden in het voorspellen van uitkomsten zonder daar expliciet voor te zijn geprogrammeerd.

Hier is het stapsgewijze proces van hoe conversationele AI werkt:

1. Invoer verzamelen: de gebruiker voert gegevens in via een website of app, waarbij de invoervorm tekst of spraak kan zijn.

2. Invoer analyseren: er worden verschillende technologieën gebruikt om de invoer te analyseren op basis van het type invoer.

   • Tekstinvoer: als de invoer tekst is, maakt de conversationele AI-oplossing gebruik van natuurlijk taalbegrip (NLU, Natural Language Understanding), een onderdeel van NLP,  om de betekenis van de invoer te interpreteren en de bedoeling ervan af te leiden. 

   • Spraakinvoer: als de invoer spraak is, maakt de oplossing gebruik van een combinatie van automatische spraakherkenning (ASR, Automatic Speech Recognition) en NLU om de gegevens te analyseren.

3. Antwoordbeheer: tijdens deze fase formuleert natuurlijke taalgeneratie (NLG, Natural Language Generation), een onderdeel van NLP, een antwoord op de vraag.

4. Antwoord verfijnen: machinale leeralgoritmen gebruiken deze invoergegevens om de antwoorden van de AI-chatbot in de loop van de tijd te verfijnen om voor nauwkeurigheid te zorgen.

Chatbots vs. conversationele AI

Conversationele AI is een tak van kunstmatige intelligentie die alle AI-gestuurde communicatietechnologie omvat, inclusief chatbots. Niet alle chatbots werken echter op basis van conversationele AI-technologie. Op regels gebaseerde chatbots gebruiken een reeks gedefinieerde regels om oplossingen te leveren. Deze eenvoudige chatbots kunnen geen vragen beantwoorden die buiten de vooraf gedefinieerde regels vallen en kunnen ook niet leren door interacties.

Geavanceerde conversationele AI-chatbots kunnen daarentegen mensachtige interacties nabootsen en een breed scala aan complexe taken en transacties afhandelen. Gespreks-AI chatbots gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP, Natural Language Processing) om de context van vragen te begrijpen voordat ze mensachtige antwoorden genereren. Deze chatbots leren tijdens hun interactie en kunnen worden getraind met gegevens om hun nauwkeurigheid en prestaties te verbeteren. Conversationele chatbots werken naadloos via verschillende kanalen, waaronder web, mobiel en sociale apps. Het zorgt ervoor dat elke klantinteractie onderdeel wordt van hun grotere conversatie en op elk moment in het levenslange contact van de klant met het bedrijf kan worden teruggevonden. Het zorgt voor een naadloze en snellere overdracht van bot naar medewerker, waardoor klanten niet in herhaling hoeven te vallen, wat een betere ervaring oplevert.

Wat zijn de voordelen van conversationele AI?

De voordelen van conversationele AI zijn onder andere een beter klantcontact, gepersonaliseerde klantervaringen, schaalbaarheid en kostenefficiëntie.

1. Beter klantcontact: conversationele AI-chatbots kunnen de intentie van gebruikers begrijpen in plaats van te vertrouwen op antwoorden op basis van regels, zodat ze proactief met een gebruiker in gesprek kunnen gaan. Zodra het gesprek is gestart, kan een conversationele AI-chatbot gebruikers helpen met gerelateerde bronnen, aanvullende productinformatie en mogelijke vervolgstappen. Bedrijven realiseren de voordelen van conversationele AI die proactief met klanten in gesprek gaat en de algehele klantervaring verbetert.

2. Personalisering: personaliseringsfuncties in conversationele AI helpen chatbots om te leren van de historische context en zorgen ervoor dat klanten zichzelf niet steeds hoeven te herhalen voor hetzelfde probleem. Het biedt chatbots ook de mogelijkheid om aanbevelingen te doen aan eindgebruikers. De voordelen van conversationele AI zijn onder andere dat bedrijven beter in staat zijn om producten te cross-sellen die klanten in eerste instantie misschien niet zouden overwegen.

3. Consistente klantervaring: aangezien de meeste interacties met ondersteuningsteams informatiezoekend en repetitief zijn, kunnen bedrijven conversationele AI programmeren om verschillende use cases af te handelen, zodat er een uitgebreide en consistente klantervaring ontstaat. Dit creëert continuïteit in de klantervaring en zorgt ervoor dat waardevolle personele middelen beschikbaar zijn voor complexere vragen.

4. Schaalbaarheid: voordelen van conversationele AI zijn onder andere het toevoegen van ondersteuningsinfrastructuur die goedkoper en sneller is dan het aannemen en inwerken van nieuwe medewerkers. Het helpt bedrijven om de ondersteuningsfunctie snel op te schalen, vooral wanneer producten worden uitgerold naar nieuwe geografische markten of tijdens onverwachte vraagpieken op de korte termijn, zoals tijdens vakantieperiodes.

5. Kostenefficiëntie: een klantenserviceteam bemensen kan behoorlijk duur zijn, vooral als u buiten openingstijden vragen van klanten wilt beantwoorden. Met behulp van conversationele AI-chatbotsoftware kunnen bedrijven intelligente bots bouwen die de ondersteuningskosten helpen verlagen, onmiddellijk reageren en 24 uur per dag ondersteuning bieden aan hun potentiële klanten.

How to implement conversational AI into your business

Introducing conversational AI into your business environment can be a transformative step toward improving customer service, streamlining operations, and boosting engagement. However, the process of integrating these advanced solutions requires careful planning and strategic execution to ensure they deliver the desired outcomes. 

To verify that your technology is set up for success, we recommend considering the following best practices throughout the implementation process:

1. Set clear goals

Start here by assessing areas where conversational AI can provide the most value, such as improving customer service efficiency, enhancing user engagement, or driving sales. Define measurable objectives that align with your business needs, such as reducing response times, increasing customer satisfaction scores, or boosting conversion rates.

Once goals have been designated, it’s essential to develop a plan for how your AI technology will help achieve them. This involves setting up key performance indicators (KPIs) to track progress and regularly reviewing them to assess the effectiveness of the AI system and make adjustments as needed. 

2. Analyze business and determine needs

Firstly, you’ll need to collect data on existing workflows, customer feedback, and performance metrics to identify your particular challenges or inefficiencies. This analysis should highlight areas where automation can offer significant benefits, such as enhancing personalization, gathering data-driven insights, or streamlining repetitive tasks.

After you’ve established a clear understanding of your business needs, you can determine the specific capabilities required from a conversational AI software. Be sure to align your requirements with identified needs, ensuring that the solution you choose effectively addresses your organizational challenges and integrates seamlessly with current systems.

3. Keep stakeholders informed

Keeping stakeholders involved throughout the implementation process is vital for ensuring smooth adoption and alignment with business objectives. Begin by establishing a clear communication plan that outlines how and when individuals will receive updates about the project. Team leaders might engage stakeholders through regular meetings, newsletters, or progress dashboards to help maintain transparency and keep everyone aligned on the project’s goals and timelines.

It’s paramount to tailor communication to the needs and interests of different stakeholder groups as well. For executives, you may choose to focus on strategic impacts, return on investment (ROI), and how the conversational platform aligns with broader organizational goals. For operational teams and end-users, insights into how the AI system will affect their daily tasks and any changes they can expect may be more relevant.

4. Establish budget

Establishing a budget for implementing conversational AI requires a comprehensive evaluation of both direct and indirect costs associated with the technology. You should consider all components involved, such as the cost of the AI software, hardware requirements, integration with existing systems, and any necessary customization. Don’t forget about expenses related to training staff, ongoing maintenance, and potential upgrades or expansions as well.

Next, you must align your budget with your business objectives and expected ROI. Here, determine how the conversational AI system will impact your operations and evaluate the potential savings or revenue improvements it can bring. By carefully aligning your budget with your organizational goals, you can effectively manage the implementation of conversational AI while maximizing its value.

5. Research software

When evaluating different software to determine the best conversational AI for your company, start by clearly defining your specific needs and objectives. Assess the features that are critical to your operations, such as NLP capabilities, connection with existing systems, scalability, and customization options. Then, conduct thorough research by reviewing product specifications, client testimonials, and case studies to understand how each solution meets these requirements.

You’ll also need to engage in hands-on evaluations to assess how well each conversational system aligns with your business requirements. We suggest requesting a demo or trial to test the functionality, ease of use, and compatibility with your existing systems. Comparing these aspects will help you identify which platform offers the best value for your investment and fits seamlessly into your organization’s operations.

6. Continually monitor success and gather feedback

After your new technology has been introduced, it’s crucial that you regularly review your established KPIs to evaluate how well the AI is meeting its goals and where it may require improvements. You can leverage reporting and analytics tools to gather data on user interactions and system performance, providing a comprehensive view of the AI's impact and effectiveness.

Gathering feedback from employees and customers is also essential for refining your conversational AI system. Encourage these stakeholders to provide input on their experiences with the platform, using surveys, feedback forms, or direct interviews to collect insights on satisfaction and any challenges encountered.

Conversational AI best practices for 2025

Maximizing the potential of your conversational AI requires more than just deploying the technology; it involves implementing a proven set of best practices that ensure the system operates efficiently and delivers expected value. Whether it’s fine-tuning NLP capabilities or providing clear paths to human assistance, there are several factors that can enhance the effectiveness of your intelligent solution.

Be open and honest

When implementing AI-driven interactions, organizations should clearly inform customers that they’re interacting with an intelligent software rather than a human representative. This can be achieved by clearly stating this at the start of each conversation or incorporating it into the design of the interface. This kind of transparency helps manage expectations and prevents confusion, especially when the technology can’t handle a complex inquiry and needs to escalate it to a human agent.

In addition to disclosing its use, it’s important to provide information on how the AI works, and what it can and cannot do. Offering a brief explanation of the platform’s capabilities, such as resolving common queries or handling specific tasks, allows individuals to understand the purpose of the AI and when they might need to interact with a live representative.

Be accessible wherever the customer is

Companies should prioritize integrating conversational AI across multiple digital channels that their customers frequently use. This might include websites, mobile apps, social media platforms, and even voice-enabled devices such as smart speakers. By deploying intelligent solutions across these touchpoints, businesses can provide seamless support on every occasion, allowing individuals to access assistance on their preferred channels at any time.

Ensuring that conversational AI is capable of omnichannel messaging not only improves accessibility, but also creates a unified experience where customer interactions can easily move between different platforms without losing context.

Offer easy access to live agent at customers request

Providing easy access to a human rep is critical for maintaining a positive customer experience when utilizing conversational AI. To achieve this, businesses should design their intelligent system with clear escalation options that allow users to switch to a live agent at any point in the conversation. This can be done by incorporating simple commands such as “Speak to an agent” into the interface, ensuring that customers can easily find these options without frustration. 

In the event that a real-world representative isn’t immediately available, the AI can inform the customer of their place in the queue or offer alternative options like scheduling a callback. This enhanced transparency helps manage customer expectations and reduce frustration. 

Ensure AI matches brand voice

It’s paramount that you tailor your AI's language, tone, and style to reflect the unique personality of your brand. For example, if your business is known for being friendly and approachable, the AI should use conversational and informal language that feels personable and engaging. Conversely, if your organization operates in a more formal industry like finance or law, your software might communicate in a more professional and authoritative manner.

Beyond language and tone, be sure to incorporate brand-specific terminology and messaging into your intelligent solution. This can include using phrases, slogans, or references that are unique to your brand, as well as ensuring the system is knowledgeable about your company’s values, products, and services. By doing this, your AI will be able to engage customers in a way that feels personalized and on-brand, thus enhancing the overall UX.

Use cases van conversationele AI

Op AI gebaseerde klantenservice is het meest effectief voor bedrijven om gepersonaliseerde klantervaringen te leveren die contact en loyaliteit verbeteren. Bedrijven die conversationele AI inzetten, realiseren een tweevoudige verbetering van de klantervaring, verlagen de servicekosten met 20%, verbeteren de klantenwerving en upsellen met 20%. Naast het verbeteren van de kwaliteit van klantenservice, helpt conversationele AI-technologie ook om de productiviteit en efficiëntie van medewerkers te verbeteren. 

AI-chatbots en spraakassistenten zijn favoriete vormen van conversationele AI die worden gebruikt voor klantenservice en omnichannel inzet. Enkele populaire use cases van conversationele AI in bedrijven zijn:

• Klantenondersteuning: online chatbots vervangen menselijke medewerkers voor algemene vragen van klanten met betrekking tot bestelbevestiging, tracking, annulering, gepersonaliseerde aanbevelingen en meer. Hierdoor hebben klanten 24 uur per dag toegang tot diensten en ondersteuning, wat hun ervaring verbetert. Het bespaart medewerkers ook veel tijd, die ze kunnen besteden aan taken die meer waarde toevoegen. Enkele voorbeelden zijn berichtenbots op websites met AI agents, berichtenapps zoals Slack en meer.

• Toegankelijkheid: bedrijven kunnen toegankelijker worden voor hun klanten door conversationele AI-chatbots in te zetten in verschillende berichtkanalen, zoals WhatsApp, Apple Business Chat en Facebook Messenger. Dicteren van tekst-naar-spraak dicteren en vertaling zijn veelgebruikte functies van conversationele AI om de toegankelijkheid te verbeteren voor gebruikers van ondersteunende technologie. Het vermindert de wrijving in klantenservice en maakt het gebruikers eenvoudig om contact op te nemen met uw bedrijf.

• Human resource-processen: conversationele AI helpt veel HR-processen te optimaliseren, zoals training, werving en inwerking van medewerkers en meer. Klantenservice kan conversationele AI gebruiken om het inwerken van medewerkers te versnellen en hun training te optimaliseren. Conversationele AI-chatbots gericht op medewerkers kunnen nieuwe medewerkers helpen met trainingsmiddelen, hen met het juiste team verbinden voor hulp en hun prestaties bijhouden.

• Leadgeneratie: conversationele AI helpt veel marketingprocessen te optimaliseren, zoals leadgeneratie, contentcreatie, campagnebeheer en meer.  Conversationele AI-chatbots kunnen bedrijven helpen om proactief het gesprek aan te gaan met gebruikers die hun websites, apps of winkels bezoeken en hen aan te sporen om producten te bekijken of hun gegevens te verzamelen voor verdere communicatie. Conversationele AI helpt zo om het leadgeneratieproces te versnellen. 

• Klantcontact: via chatbots met conversationele AI kunnen klanten eenvoudig hun suggesties en feedback delen. Hierbij wordt een conversationele AI-chatbot gebruikt om een enquête of feedbackvraag te triggeren na afloop van elke interactie. Deze feedback helpt bedrijven om klantverwachtingen beter te begrijpen en verbeterpunten te identificeren.

Conversationele AI heeft menselijke conversatie-ervaringen gecreëerd in bedrijfsfuncties in verschillende sectoren, wat heeft geleid tot beter klantcontact en een hogere loyaliteit.