De toegevoegde waarde van chatbots: HEMA aan het woord

Op 25 januari werd onze eerste KSF expertsessie social service van 2018 gehouden. Op deze dag kwamen experts op het gebied van service bij elkaar om kennis te delen over chatbots en artificial intelligence. Ronald Gerrits deelde de praktijkervaring van HEMA met chatbots met ons. Daarna vertelde Frank Smit, Chief Innovation Officer bij OBI4wan, over de laatste ontwikkelingen op het gebied van chatbots. In dit verslag zet ik de belangrijkste insights voor je op een rij.

HEMA zet in op chatbots – de eerste resultaten

Door de enorme groei in het aantal berichten dat de HEMA de afgelopen jaren binnen kreeg via social media en messaging kanalen, groeide ook de behoefte om sneller te kunnen reageren op klanten. Hierbij werd gekeken naar technologische ontwikkelingen, specifiek: chatbots. Sinds twee maanden is één van Nederlands bekendste winkelketens aan de slag gegaan met een chatbot. Ronald Gerrits nam ons mee in het verhaal van HEMA.

Taken definiëren

Allereerst werd het doel bepaald van de chatbot. Welke vragen handelt de chatbot af? Het doel van de chatbot was om de werkdruk van medewerkers te verlagen. Hierbij werd allereerst gekeken bij welke klantvragen een chatbot goed van dienst kan zijn. Binnenkomende webcareberichten, die allemaal getagd zijn op onderwerp of afdeling, werden hiervoor geanalyseerd. Uit deze analyse bleek dat de meeste vragen werden gesteld over ‘Meer HEMA’, de nieuwe klantenpas van de winkelketen, en over online orders. In beide gevallen stelden klanten hun vraag, maar ontbrak vaak aanvullende informatie, zoals een ordernummer of e-mailadres.

Een chatbot als werkvoorbereider bood uitkomsten: de chatbot kan vooraf de vraag stellen waarbij hij vraagt naar aanvullende klantinformatie. De agent die vervolgens aan de slag gaat met de vraag, heeft direct alle benodigde informatie en kan de klant sneller het juiste antwoord geven.

Business rules

Er werden business rules bepaald. Welke vraag moet door de chatbot worden gesteld om tot het juiste antwoord te komen? En wanneer mag de chatbot in actie komen? Daarnaast leerde de chatbot om ordernummers te herkennen. Zo behoeft een vraag over een itunes bestelling, die een ander soort ordernummer heeft dan een reguliere online order, ook een postcode om de vraag van de klant te beantwoorden. Zo leert de chatbot welke informatie voor welke specifieke vraag nodig is.

Wanneer de chatbot in actie komt om aanvullende informatie bij de klant op te vragen, zal deze ook aan de klant laten weten dat alle informatie is ontvangen en dat de vraag zal worden opgepakt door een collega. Dit geldt alleen voor vragen waarbij de chatbot in actie is gekomen en dus niet bij vragen waarbij alle informatie al in het eerste bericht van de klant aanwezig is. Dit zijn de business rules waar de chatbot zich aan houdt.

Uitzonderingen

Op het moment dat een chatbot in staat is om ordernummers te herkennen, is deze ook in staat om foutieve ordernummers te herkennen. Het is dan nodig om als organisatie na te denken wat daarbij de actie van een chatbot is. Op het moment dat een chatbot aangeeft dat het ordernummer foutief is, maar de klant ervan overtuigd is dat dit wel klopt, is er kans op herhaling van de chatbot en dus ook op irritatie bij de klant. Dit soort keuzes worden afgevangen binnen de business rules. In het geval van HEMA werd gekozen om berichten met een foutief ordernummer open te laten staan voor een webcare agent. Hierbij stopt de actie van de chatbot nadat het (foutieve) ordernummer is ontvangen.

Tip: Afhankelijk van de taken van een chatbot zal je als organisatie vaker voor zulke keuzes komen te staan. Denk hierbij goed na en verlies het belang van de klant niet uit het oog.

De resultaten

De chatbot werd intern gelanceerd door de CEO van HEMA. Onder andere om intern bewustwording te creëren voor het werk op de webcare afdeling. Na een pilot van een aantal maanden was Ronald in staat een aantal resultaten met ons te delen:

  • Een chatbot voltooit berichten waarin mensen elkaar alleen taggen, dus waarbij geen menselijke handeling of reactie nodig is. In de afgelopen periode betrof dit 11,7% van alle berichten. Handmatig voltooien van deze berichten door agents was niet langer nodig.
  • Via Facebook Messenger betrof 29,4% van alle berichten een vraag over een online order of ‘Meer HEMA’. Van al deze berichten werd in 17,2% geen ordernummer of pasnummer meegestuurd. Doordat de chatbot dit kon uitvragen, heeft dit tijd bespaard voor de webcare agents.
  • Over de gehele conversatie met klanten is een gemiddelde tijdwinst van 2 uur meetbaar geworden om het probleem van klanten op te lossen.

Een chatbot zorgt niet alleen voor het afvangen van een deel van het klantcontact, maar geeft je ook de mogelijkheid om een stukje bereikbaarder te zijn buiten openingstijden.

De slimme bot als gamechanger voor klantcontact

Frank Smit, CIO van OBI4wan, nam ons verder mee in de ontwikkeling van chatbots. Bots zijn de laatste tijd erg in opkomst, maar in feite waren de eerste bots er al in 1966. Tegenwoordig worden chatbots steeds vaker toegepast in de klantenservice. Dit zorgt ervoor dat veel vragen en verzoeken sneller en efficiënter kunnen worden afgehandeld.

Bots helpen klanten hun doelen te bereiken door te begrijpen wat een klant wilt bereiken met zijn/haar berichten en welke informatie de klant geeft in deze berichten, dit noemt Frank intentie en entiteiten. Denk bijvoorbeeld aan klantnummer, e-mailadressen en postcodes. Op basis van regels weten chatbots welke informatie ze nodig hebben van klanten om zijn/haar doelen te bereiken. Door slimme vragen te stellen wordt de klant geholpen. Om een goede start te maken met chatbots, worden deze 7 stappen voor de ontwikkeling van bots gehanteerd.

Waarom bots een gamechanger zijn voor klantcontact? “Bots maken werk efficiënter, werken kostenverlagend én verhogen de klant- en medewerkerstevredenheid”, aldus Frank.

Het belangrijkste doel van een bot is om de klant beter en sneller te kunnen helpen. Daarom is het heel belangrijk om na te denken over met welke klantvragen de chatbot de klant gaat helpen. Niet alle klantvragen zijn geschikt voor een chatbot. Wil je jouw chatbot succesvol maken? Begin dan met kleine toepassing, zodat meetbaar blijft wat er gebeurt. De ontwikkeling van een chatbot blijft een herhaaldelijk proces, waarin je continu streeft naar optimalisatie van de service die de chatbot verleent. Vergeet hierbij niet dat je zelf heel veel kennis in huis hebt van wat je nu doet. Een chatbot is daarmee het verlengde van jezelf en je organisatie.

Sharing is caring

Benieuwd naar de mogelijkheden van chatbots voor jouw organisatie? Of heb jij een toffe toepassing die je graag met ons wil delen? Schroom niet om contact met ons op te nemen! Wil je een volgende KSF expertsessie Social Service bijwonen om kennis te delen en ervaringen uit te wisselen met andere experts? Neem dan contact op met Susan Soleimani van de Klantenservicefederatie.

Recommended Posts