AI-gedreven Customer Service

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?