AI met impact in customer service begint niet bij kanalen, maar bij het klantverhaal

In gesprekken met klanten zie ik vaak dat AI in customer service wordt besproken vanuit technologie: chatbots, voice agents, automatische samenvattingen en slimme routing. En dat is een relevant gesprek, want er is op korte termijn veel winst te behalen in snellere afhandeling van klantcontact binnen bestaande kanalen.

Tegelijkertijd zal de impact van AI op de manier waarop klanten in contact staan met organisaties alleen maar toenemen. Wie iets dieper kijkt, ziet dat het echte vraagstuk niet gaat over hoe klanten contact opnemen, maar veel meer over wat een organisatie weet op het moment dat dat contact plaatsvindt.

AI kan namelijk alleen relevant zijn als het context heeft. En die context zit niet vanzelfsprekend op de plek waar de kanalen worden afgehandeld.

Traditioneel zijn veel serviceorganisaties ingericht rondom systemen die draaien om bereikbaarheid: telefonie, chat, e-mail en social. Dat zijn de plekken waar gesprekken binnenkomen, worden verdeeld en afgehandeld. Ze zijn uitstekend in snelheid, beschikbaarheid en efficiëntie. Maar ze weten vaak vooral dát een klant contact opneemt, niet wie die klant is binnen de bredere relatie.

Het klantverhaal zelf leeft meestal ergens anders…

Dat verhaal bevindt zich op de plek waar klantdata samenkomt: eerdere interacties, aankopen, afgenomen producten, afspraken, openstaande issues, voorkeuren en soms zelfs sentiment. Daar ontstaat het totaalbeeld van de relatie. Niet vanuit één gesprek, maar vanuit alles wat eraan voorafging.

Zolang service en klantdata los van elkaar bestaan, blijft de inzet van AI beperkt. Dan kan een AI-agent ondersteunen bij het snel beantwoorden van vragen, maar mist hij begrip. Hij reageert, maar anticipeert niet. Hij automatiseert het gesprek, niet de klantbediening.

Zodra AI echt onderdeel wordt van het serviceproces, wordt dit verschil zichtbaar. Een AI die alleen toegang heeft tot het kanaal, optimaliseert afhandeling. Een AI die toegang heeft tot het klantverhaal kan begrijpen waarom iemand contact opneemt, wat er eerder is misgegaan en wat in die context logisch is om te doen. Dat is geen nuanceverschil, maar een fundamenteel ander niveau van service.

Waar kanalen en klantverhaal samenkomen, ontstaat echte impact

Kanalen blijven daarbij cruciaal voor bereikbaarheid, maar hun kracht neemt toe wanneer ze gevoed worden door het volledige klantverhaal. Een chatgesprek dat niet alleen reageert op een vraag, maar ook rekening houdt met eerdere aankopen en openstaande issues, verandert van een transactioneel contactpunt in een proactieve service ervaring. Door het kanaal en het klantverhaal samen te brengen, wordt AI sterker en versterken beide elkaar.

Dat wordt concreet in de praktijk. Stel: een klant belt over een vertraagde levering. Zonder context krijgt hij een standaard antwoord en een verwijzing naar de statuspagina. Met AI die toegang heeft tot het klantverhaal ziet de medewerker direct dat dit de derde keer is dat dezelfde klant hiermee te maken krijgt. De AI suggereert een passende compensatie en plant automatisch een follow-up. Voor de klant voelt dat niet als ‘snelle service’, maar als serieus genomen worden, en dat voorkomt herhaalcontacten en frustratie.

Daarom zie je dat service steeds meer verschuift van kanaalgedreven naar klantgedreven. Niet omdat bereikbaarheid minder belangrijk wordt , integendeel, maar omdat klanten geen onderscheid maken tussen afdelingen, systemen of touchpoints. Voor hen is er één organisatie. En AI moet vanuit datzelfde perspectief kunnen werken.

Juist hier laat het Microsoft-platform zijn kracht zien. Binnen dit ecosysteem kan AI werken met klantdata waar die zich ook bevindt: in Dynamics 365 Customer Engagement als bron van klantinformatie, in dataplatformen zoals Microsoft Fabric waar data uit verschillende bronnen samenkomt en in de dagelijkse werkcontext van medewerkers via Outlook en SharePoint. Zo ontstaat één samenhangend klantbeeld dat niet opgesloten zit in één applicatie, maar meebeweegt met de manier waarop klanten en medewerkers werken.

De echte uitdaging zit dan ook niet in de vraag welk kanaal of welk AI-model je kiest, maar in de vraag waar AI zijn waarheid vandaan haalt. Als klantdata versnipperd is, automatiseer je vooral fragmentatie. Als klantdata samenkomt, kan AI consistent, persoonlijk en zelfs proactief worden. Met niet alleen impact op efficiëntie, maar vooral op de daadwerkelijke klantbeleving.

Het samenbrengen van klantdata is daarbij een belangrijke eerste stap. De echte kracht van AI komt pas volledig vrij wanneer het hele klantproces, van marketing en sales tot service en aftersales, naadloos met elkaar verbonden is.

Wil je sparren over wat dit voor jouw organisatie betekent? Arjan denkt graag met je mee. 👉 Neem contact met ons op of lees verder op onze website.