AI-gedreven Costumer Service

Customer Service afdelingen zijn vaak overbelast en steeds onderbemand. De service medewerkers worden geconfronteerd met een recordaantal cases en onvoorspelbare piekmomenten resulteren steevast in lange wachttijden en gefrustreerde klanten. En om de werklast te managen, zijn uw medewerkers met meerdere cases bezig terwijl ze wachten op onvolledige data gegenereerd door verouderde systemen. Bovendien zijn vaak meerdere collega’s bezig met een zelfde case, waardoor dezelfde vragen meerdere keren worden gesteld en uw klant alleen maar lastiger wordt. En terecht … Als organisatie staat u zwaar onder druk om dit probleem aan te pakken, want volgens PwC’s Future of Customer Experience rapport (2022) geeft 68 % van alle klanten een slechte klantenservice aan als belangrijkste reden om uw organisatie te verlaten.

HOE PAKT U DIT AAN?

In deze workshop staan wij stil bij de échte uitdagingen bij het automatiseren van uw klantendienst met behulp van (generatieve) Artificiële Intelligentie. Op basis van de vier mogelijke bouwstenen van AI (machine & deeplearning, natural language processing, generatieve AI of chatbots en computer vision) kijkt onze expert docent telkens naar wat de waarde is voor uw Customer Service, met welke risico’s en aandachtspunten u rekening moet houden en welke toepassingen vandaag reeds met succes draaien. U kan zelf aan de hand van deze “use cases” de waarde evalueren voor uw eigen organisatie. Zo verlaat u deze workshop met een concreet actieplan om ook in uw Customer Service afdeling AI in te zetten.

De voordelen van AI in customer service wegen structureel op ten opzichte van de eventuele risico’s. Want met de kracht van AI kunt u al uw klantvragen sneller identificeren, categoriseren en vooral ook oplossen. Maar bovendien wordt uw organisatie non-stop gevoed met kwalitatieve en kwantitatieve data, onontbeerlijk bij het verbeteren van de ganse customer journey van uw klanten. AI vervangt uw Customer Service afdeling niet, maar professionaliseert deze. Want vergeet nooit: uw klanten willen in eerste instantie een antwoord op hun vraag en een oplossing voor hun probleem, niet tussen 9 en 5 maar wanneer de vraag of het probleem zich stelt. En bij voorkeur zo snel en accuraat mogelijk! Artificiële Intelligentie is dan ook onontbeerlijk indien u deze klantenbehoefte wenst in te vullen …

INLEIDING: FUNDAMENTEN VAN AI DOORHEEN DE CUSTOMER JOURNEY

• Wat is AI, de geschiedenis van AI, essentiële elementen van AI en de verschillende bouwstenen van AI.
• Waarom is het gebruik van AI in een customer service afdeling een must?
• Voordelen versus risico’s van AI doorheen de customer journey.

BLOK 1: MACHINE- EN DEEP LEARNING

• Deep dive in en kernconcepten van Machine - en Deep Learning.
• Machine - en Deep Learning - Gebruiksscenario’s & use cases voor Klantenservice.
• Concrete voorbeelden en Gebruiksscenario’s & use cases over hoe Machine - en Deep Learning met succes worden toegepast door organisaties in verschillende sectoren

Vb: Chatbots, klantfeedback, voorspellende analyses, categorisatie van klantenvragen, personalisatie van klanteninteracties, voorspelling klantbehoud, klachtenregistratie, …

BLOK 2: NATUURLIJKE TAALVERWERKING

• Deep dive in en kernconcepten van Natural Language Processing.
• Natural Language Processing – gebruiksscenario’s & use cases voor Klantenservice.
• Concrete voorbeelden en gebruiksscenario’s & use cases over hoe Natural Language Processing met succes wordt toegepast door organisaties in verschillende sectoren.

Vb: Classificatie van klantenvragen, intentieherkenning in chatbots, sentiment & emotie analyse, automatische samenvatting van klantgesprekken, slimme zoekfuncties, automatische e-mailrespons, feedback analyse bij klantonderzoeken, automatische vertaling …

BLOK 3: GENERATIEVE AI

• Deep dive in en kernconcepten van Generatieve AI.
• Generatieve AI – Gebruiksscenario’s & use cases voor Klantenservice.
• Concrete voorbeelden en gebruiksscenario’s & use cases over hoe Generatieve AI met succes wordt toegepast door organisaties in verschillende sectoren.

Vb : Classificatie van klantenvragen, intentieherkenning in chatbots en voicebots, sentiment & emotie analyse, automatische samenvatting van klantgesprekken, slimme zoekfuncties, automatische e-mailrespons, feedback analyse bij klantonderzoeken, automatische vertaling, …

BLOK 4: COMPUTER VISION

• Deep dive in en kernconcepten van Computer Vision.
• Gebruiksscenario’s & use cases voor Klantenservice.
• Concrete voorbeelden en gebruiksscenario’s & use cases over hoe Computer Vision met succes wordt toegepast door organisaties in verschillende sectoren.

Vb: Beeldherkenning voor productondersteuning, visuele zoekfuncties, augmented reality voor technische ondersteuning, fraudedetectie via afbeeldingen, automatische herkenning van productdefecten, virtueel passen van producten zoals kleding-meubels-accessoires, …

BLOK 5: TOEKOMST VAN KLANTENSERVICE

• Hoe kunt u verschillende technologieën combineren om zowel de customer journey als de operationele efficiëntie te optimaliseren?

BLOK 6: BETROUWBARE AI BINNEN KLANTENSERVICE

• Impact van ethiek, transparantie, duurzaamheid, data privacy, intellectueel eigendom en regelgeving.

BLOK 7: PERSOONLIJK ACTIEPLAN

• Hoe zal u AI toepassen binnen uw Customer Journey?

De concrete voorbeelden kunnen aangepast worden in functie van het deelnemersprofiel, hun sectoren en activiteiten.