%20(1).png)
Door ongestructureerde gegevens te begrijpen, antwoorden op vragen als “hoe was je dag?” in plaats van “wat is tien min twee?”, kunnen chatbots nu een realistisch gesprek voeren dat niet nep aanvoelt of mensen frustreert met non-antwoorden. Je klantenservice kan nu 24/7 vragen beantwoorden met een breed scala aan gegevens dankzij slimme chatbots.
Denk eens terug aan de keren dat je je bank, webshop of instantie hebt moeten bellen, omdat hun robotstem op de website zei dat het nodig was, omdat de menuopties mogelijk zijn gewijzigd.Op internet, of het nu gaat om je e-commerce productpagina's, veelgestelde vragen, winkelwagens of een andere pagina die jouw klanten bezoeken, kun jij ervoor zorgen dat je klanten die frustratie nooit hoeven te doorstaan dankzij slimme chatbots.
Door ongestructureerde gegevens te begrijpen - antwoorden op vragen als "hoe was je dag?" in plaats van "wat is tien min twee?" - kunnen chatbots nu een realistisch gesprek voeren dat niet nep aanvoelt of mensen frustreert met non-antwoorden. Je klantenservice kan nu 24/7 vragen beantwoorden met een breed scala aan gegevens dankzij slimme chatbots.
Chatbots betekenen dat kleine en middelgrote bedrijven 24 uur per dag ondersteuning kunnen bieden zonder iemand die uren te hoeven betalen. "Machine learning" speelt een rol omdat hiermee een chatbot kan worden geprogrammeerd met algemene informatie zodat daarmee kan worden gereageerd op vragen van klanten. Omdat het met meer mensen interacteert, stelt machine learning de chatbot in staat om de details van je online winkel en service te leren.
In eerste instantie kunnen chatbots je klanten doorverwijzen naar basisinformatie zoals verzendopties, kleuren, maattabellen etc. Naarmate je meer geavanceerde machine learning toepast, kun je uiteindelijk een chatbot krijgen die potentiële upsells identificeert, klanten vraagt om kortingscodes te gebruiken of langetermijnbehoeften van je klanten aan te pakken.
Tenzij je in de klantenservice werkt, is het moeilijk voor te stellen dat chatbots een bedreiging vormen. Het lastige probleem hier is het systeem dat je klanten en hun voorkeuren leert kennen. Een aanzienlijk aantal chatbots is afkomstig van diensten van derden en ze kunnen slechts enkele van je klantgegevens verzamelen en gebruiken voor het beantwoorden van vragen of het automatisch genereren van posts op sociale media.
Als je langzaam wilt leren werken met machine learning, raden we je aan te beginnen met chatopties op je website, omdat er een aantal bestaande projecten is waarop je kunt voortborduren voor een snellere doorlooptijd.
Heb je vragen over machine learning en chatbots of ben je benieuwd wat SGNM voor jouw klantenservice kan betekenen? Neem dan gerust contact op.
.jpg)
Blijf op de hoogte van belangrijke onderwerpen met inzichten uit onze onderzoeken en ervaringen.
