De meerwaarde van AI chatbots voor jouw organisatie

De taalherkenning van chatbots, of digitale assistenten, is met behulp van Artificial Intelligence (AI) de laatste jaren enorm verbeterd. AI chatbots zullen zonder enige twijfel een belangrijke rol gaan spelen in de interactie tussen bedrijven of organisaties en hun werknemers, klanten en gebruikers. Daarom willen we in dit artikel graag inzicht geven over welke meerwaarde digitale assistenten voor jouw organisatie of onderneming kunnen opleveren.

Gartner voorspelde in 2016 dat 85% van de interacties tussen klanten en bedrijven tegen einde 2020 via AI chatbots (of digitale assistenten) zou verlopen. Vandaag blijkt die stelling enigszins overdreven. Wil dit zeggen dat AI chatbots niet meer dan een hype waren? Neen, dat zijn ze niet. De laatste jaren is de AI gebaseerde taalherkenning van chatbots enorm verbeterd, waardoor ze een steeds breder toepassingsgebied krijgen in combinatie met veel betere gebruikerservaringen.

Wat zijn AI chatbots of digitale assistenten?
​Om verwarring te vermijden is het goed om even een aantal zaken te verduidelijken. Digitale assistenten is de verzamelnaam voor chatbots en voice assistenten die gebruik maken van artificiële intelligentie om met gebruikers in dialoog te gaan.. In het geval van chatbots gaat het over ‘messaging’ of tekst gebaseerde interacties. Voice assistenten faciliteren dan weer spraakgebaseerde dialogen. Denk hierbij aan toepassingen als Siri van Apple, Alexa van Amazon of de Google Assitant van het gelijknamige bedrijf. ​
​Zowel AI chatbots als voice assistenten maken gebruik van dezelfde achterliggende AI toepassingen, met name van NLP (Natural Language Processing), NLU (Natural Language Understanding), NLG (Natural Language Generation) en ML (machine learning). NLP en NLU maken het mogelijk dat een chatbot taal kan herkennen, interpreteren en ook genereren in een dialoog gebaseerde context. ​

Wanneer ik een AI chatbot de volgende vraag stel: ‘Wanneer is de eerstvolgende trein van Leuven naar Mechelen?’, dan zal de NLP en NLU component van de chatbot deze zin ontleden en achterhalen dat mijn doel is om een dienstregeling van treinen te ontvangen (= mijn intent). Op basis van de variabelen ‘eerstvolgende’, ‘van Leuven’ en ‘naar Mechelen’ (= entitities) verfijnt de AI technologie mijn vraagstelling dan verder, waardoor de chatbot de juiste vraag naar het achterliggende trein-planning-systeem kan stellen. Intelligente chatbots zijn meestal gekoppeld aan achterliggende systemen met gestructureerde data zodat deze juiste en relevante informatie kunnen opvragen en opnieuw formuleren. Via de NLG module zal de chatbot op basis van het gevonden antwoord een menselijk aanvoelend antwoord formuleren. Bijkomende Machine Learning zal de chatbot in staat stellen om voortdurend bij te leren uit eerdere conversaties en de context ervan te onthouden en te gebruiken.

Automatisering van taken en processen: AI Chatbots versus RPA

De échte waarde van AI chatbots ligt in het automatiseren van een aantal repetitieve taken of handelingen binnen een organisatie of tussen een organisatie en haar klanten/gebruikers waarbij een interactie [KL1] in de vorm van dialoog nodig is.

AI-chatbots zijn echter niet altijd de meest efficiënte oplossing [KL1] ​ om (meer eenvoudige) taken binnen jouw organisatie te automatiseren[MB2] . Sommige, vaak interne taken, kan je perfect vereenvoudigen en automatiseren door middel van software en algoritmes. In dit geval praten we eerder over RPA (Robotic Process Automation),. Dit kan voor jouw organisatie ​ een goede oplossing zijn, zolang het gaat over taken en processen die geen interpretatie of mogelijke afwijkingen toelaten. Zo kan je bijvoorbeeld het proces waarbij je bepaalde gegevens uit een database moet selecterenexporteren, analyseren en visualiseren perfect automatiseren aan de hand van RPA. Zeker indien deze verwerking wekelijks of maandelijks op exact dezelfde manier moet gebeuren.

Chatbots of digitale assistenten bieden hun meerwaarde door het gebruik van AI om meer complexe taken en vragen te beantwoorden. Doordat ze de intenties en noden van gebruikers taalkundig kunnen interpreteren en omzetten naar relevante acties en antwoorden, kunnen chatbots een veel betere gebruikersbeleving garanderen. Vaak kan de context of vraag ​ wijzigen waardoor je, in tegenstelling tot RPA, meer gebruik moet maken van de AI componenten om deze vraag of nood beter te begrijpen, juist te interpreteren en het relevante antwoord of de juiste actie ​ te koppelen.

Interne meerwaardecreatie via AI chatbots (Business to Employees)

Als je kijkt naar interne toepassingsgebieden dan kom je snel op het domein van HR en IT waarbij digitale assistenten kunnen helpen bij interne vragen, noden en taken.

HR

Zo kunnen AI chatbots een sterke meerwaarde bieden bij het ‘onboarden’ van nieuwe personeelsleden of het ondersteunen van HR-gerelateerde vragen van bestaande werknemers. Denk maar aan veel gestelde vragen als: Hoe kan ik mijn verlof aanvragen? Hoeveel dagen heb ik nog verlof? Wat moet ik doen in geval van ziekte? Wanneer heb ik recht op een loonsverhoging? Hoe verloopt mijn evaluatieproces? Hoe kan ik een opleiding aanvragen? Deze antwoorden krijgen werknemers meestal door de vraag per telefoon of mail te stellen aan de HR-dienst of door de juiste informatie te zoeken op een intranetomgeving. Deze scenario’s kan je snel automatiseren en optimaliseren door deze veel gestelde vragen en de juiste achterliggende HR-applicaties zoals persoonlijke fiches enverlofaanvragen te koppelen aan een AI chatbotsysteem. Een voorbeeld hiervan is de EVA HR chatbot ​ die bovenstaande scenario’s mogelijk maakt.

Ook bij de selectie en aanwerving van nieuwe kandidaten kan AI technologie ​ HR -medewerkers helpen. Via een digitale assistent kan een eerste screeninginterview plaats vinden. Bovendien kan de technologie ingeschakeld worden bij het inplannen van afspraken met kandidaten. Denken we hierbij aan het inspirerende, zij het nog wat onrealistische, voorbeeld van Volvo Cars waarbij mogelijke kandidaten via een digitale assistent in de wagen geïnterviewd worden.

Tenslotte kunnen digitale assistenten ook helpen bij het opvolgen, begeleiden en monitoren van werknemers door hen, naast de vaak voorkomende HR-vragen, ook bij te staan met leertrajecten en motivatieanalyse. Door een digitale assistent te koppelen met het leer-en expertiseprofiel van de werknemer, kan de ‘persoonlijke chatbot assistent’ relevante opleidingen en leertrajecten voorstellen en de werknemer hierin motiveren en opvolgen. Bovendien kunnen AI chatbots helpen om de motivatie en tevredenheid te monitoren d.m.v. regelmatige, interactieve bevragingen waarvan de AI componenten bepaalde sentimenten, motivatieproblemen of risico’s kunnen identificeren.

IT

Ook bij vaak voorkomende IT-gerelateerde vragen en activiteiten kunnen digitale assistenten de nodige hulp bieden. Helpdeskmedewerkers worden overstelpt met steeds dezelfde vragen en problemen zoals: mijn account is geblokkeerd, ik ben mijn paswoord vergeten, mijn batterij laadt niet meer op, hoe kan ik nieuwe software installeren,…. Volgens Chatbotmagazine, zijn 30 tot 50% van de eerstelijns IT vragen en taken repetitief. Ook deze FAQ’s en vaak voorkomende acties zoals een paswoord-reset kunnen perfect door AI chatbots opgevolgd worden, waardoor de IT-medewerkers meer tijd kunnen vrijmaken om meer complexe en uitdagende taken uit te voeren. Daarnaast kunnen AI chatbots ook helpen om IT Support tickets rond meer complexe vragen te verrijken met bijkomende informatie voor de helpdeskmedeweker, ​ op basis van een aantal vragen die de bot stelt aan de interne klant. Denken we hierbij aan de integratie van een AI chatbot oplossing in het aanbod van ServiceNow, een bedrijf dat gespecialiseerd is in het beheer van IT Service & Support.

Externe meerwaardecreatie via AI chatbots (Business to Customers)

Uiteraard zijn er ook heel wat waardevolle toepassingen van digitale assistenten mogelijk wanneer het gaat over de interactie en dienstverlening naar de externe klanten/gebruikers toe. We onderscheiden hier voornamelijk toepassingen op het vlak van klantenservice, marketing en sales.

De meest voor de hand liggende opportuniteiten liggen op het vlak van klantenservice waarbij AI chatbots kunnen helpen bij het beantwoorden van vaak voorkomende vragen ​ bij een customer service departement. Uit een kleinschalig vooronderzoek binnen het Turbot chatbot onderzoek van Thomas More, waarbij we 10 Vlaamse KMO’s interviewden, blijkt dat het merendeel van deze bedrijven AI chatbots willen inzetten om de klantendienst te ontlasten van het stijgend aantal repetitieve vragen en taken, waarbij de eindklant ook steeds meer 24/7 en instant antwoorden verwacht. Vaak gaat het over vragen zoals: ‘Wanneer komt mijn bestelling aan?’ ‘Ik wil mijn bestelling wijzigen of annuleren. Kan dat?’ ‘De levering is niet correct. Hoe kan ik dit oplossen?’ ‘Hoe kan ik mijn pakketje terug sturen?’ ‘Mijn abonnement is geblokkeerd, hoe kan ik dit oplossen?’

De meer complexe vragen en klachten kunnen de AI chatbots doorsturen naar een live agent. Een goed voorbeeld van een customer service chatbot ​ is Billie van Bol.com, die 45% van alle klantencontacten beheert en 70% van de vragen of problemen succesvol opvolgt.

Uiteraard kunnen AI chatbots ook helpen met andere vaak voorkomende klanten-acties die niet te maken hebben met een klacht of een vraag. Denk hierbij aan de banksector waarbij klanten via een chatbot makkelijker hun rekeninggegevens kunnen ophalen. Hier speelt beveiliging een belangrijke rol, maar net zoals bij mobile banking apps, kunnen zaken als digitale vingerafdrukken, gezichtsherkenning en spraakherkenning op de smartphone hierbij soelaas bieden. Een mooi voorbeeld vande mogelijkheden van AI chatbot in de banksector is Erica, de digitale assistent van Bank of America.

Sommige digitale assistenten gaan nog verder en gaan quasi de hele ‘customer journey’ via een AI chatbot faciliteren: van prijsaanvraag, naar goedkeuring en betaling tot het indienen van een klacht/vraag en de automatische behandeling ervan. Een inspirerend en veelzeggend voorbeeld hiervan is ​ ‘Maya’, de AI chatbot van de disruptieve verzekeringsmaatschappij ‘Lemonade’ die alle klantenprocessen automatiseert, inclusief de verwerking, analyse en real-time terugbetalingen van verzekeringsclaims. 30% van de claims worden onmiddellijk via de AI motor verwerkt zonder menselijke interactie.

Een andere vaak gebruikte en heel toegankelijke toepassing van AI chatbots gaat over het genereren van prospecten (leads) op digitale platformen zoals websites en mobiele applicaties. Deze chatbots zijn erop gericht om potentiële klanten gerichte en relevante informatie te geven over een product of dienst en dit op een natuurlijk aanvoelende, dialoog gebaseerde manier. Online en mobile gebruikers lezen geen grote, lange teksten op hun scherm. Ze scannen pagina’s en consulteren voornamelijk visuele elementen zoals infografieken, quotes, ratings en video’s. Een AI chatbot kan helpen om snel de juiste informatie te vinden over een product of dienst en antwoorden te bieden op vaste vragen als ‘Hoe werkt het product?’; ‘Hoeveel kost het?’ of ‘Kan ik een demo zien?’

Maar hier stopt het vaak niet. De chatbot kan ook de nodige klantgegevens opvragen en verzamelen en op basis daarvan onmiddellijk een whitepaper of offerte doorsturen. Of de digitale assistent kan zelfs een afspraak inplannen voor een online demonstratie of met een vertegenwoordiger. Voorbeelden hiervan zijn flow.ai (België), landbot.io, instabot.io en honderden andere ‘lead generation chat bots’ die bovenstaande processen automatiseren via hun Service-As-A-Software aanbod, waarbij je heel eenvoudig en met minimale kennis en opstartkosten een chatbot kan opstarten. 

Tenslotte kunnen AI chatbots ook een alternatieve manier zijn om bestelprocessen of productaanbevelingen te verbeteren en verfijnen op basis van klanten-informatie, bestel- en gedragshistoriek en contextgegevens die de AI chatbot heeft verzameld en via Machine Learning optimaliseert om de klantenervaringen relevanter en persoonlijker te maken. Een goed voorbeeld is ‘Bert’, de AI chatbot van Kinepolis, die op basis van jouw voorkeuren, jouw locatie en jouw voorgaand kijkgedrag persoonlijke aanbevelingen geeft voor films in jouw favoriete Kinepolis bioscoop. Je kan Bert zelfs gebruiken om een digitaal filmticket aan te kopen en te betalen.

Een ander goed voorbeeld is de digitale assistent van Domino’s Pizza, genaamd DOM, waarbij je zowel via een chatbot als via een voice assistent, snel en éénvoudig pizza’s kan bestellen en laten leveren op jouw voorkeuradres. De digitale assistent zorgt voor nieuwe aanbevelingen en tips op basis van jouw smaken, voorkeuren en bestelhistoriek.

Conclusie

AI chatbots hebben de ambitieuze verwachtingen nog niet ingelost. Maar het is zeker meer dan een hype. De achterliggende AI componenten van digitale assistenten worden steeds uitgebreider en intelligenter waardoor ze meer complexe vragen en noden kunnen beantwoorden. Hierdoor kan je repetitieve processen, intern en extern,steeds beter automatiseren, en tegelijkertijd een optimale, dialoog gebaseerde, gebruikerservaring garanderen. Hierdoor zal je zowel binnen de organisatie als er buiten (naar de klanten toe) belangrijke meerwaarde creëren op het vlak van IT, HR, klantensupport, marketing en sales. ​ De technologie is er klaar voor. Maar ben jij er klaar voor als ondernemer?

Uiteraard zijn er belangrijke technische en operationele uitdagingen en mogelijke struikelblokken om een AI chatbot tot een goed einde te brengen. Daar gaan we in een volgende blogpost uitgebreid op in.

​