Black Friday vragen die je AI agent als eerste moet beantwoorden

Kort samengevat

• Het grootste deel van de klantenservicevragen tijdens Black Friday bestaat uit een korte lijst met herhalende vragen. Dit is dan ook de perfecte plek om te starten met AI-agents.

• Twee agents vangen het grootste deel hiervan op: een FAQ-agent voor vragen over bezorging, retouren en voorwaarden, en een Order Agent voor de bestelstatus en ondersteunde bestelverzoeken.

• Je bepaalt per onderwerp wat elke agent zelfstandig oplost en welke vragen altijd naar een medewerker gaan.

• Begin op tijd: het inrichten en testen kost weken, geen dagen.

Start met één flow: hoe klanten van CM.com begonnen met AI-agents

Het is verleidelijk om alles tegelijk te automatiseren. De resultaten van onze klanten laten zien dat een gerichtere start beter werkt. Cameranu begon met "Waar is mijn bestelling?", de meest gestelde vraag. Inmiddels wordt 50% van hun live chats volledig zelfstandig opgelost. Lucardi startte met één AI-collega op de chat, Lucie, die de bestelstatus en retouren afhandelde. Nu wordt 79% van hun live chats opgelost zonder tussenkomst van een medewerker. YourSurprise begon met een chatbot met vaste flows die de complexe bezorgvragen niet aankon. Inmiddels handelt deze 91% van die vragen volledig automatisch af.

Deze cijfers laten zien wat deze klanten bereiken, niet wat jouw webshop direct zal behalen. Wat ze wel gemeen hebben is hun startpunt: één gerichte flow rondom de vraag die de inbox het meest vult.

Agent 1: de FAQ-agent

De FAQ-agent beantwoordt herhalende vragen over bezorging, retouren en voorwaarden. Hoe lang duurt de verzending? Wat is de retourtermijn? De agent werkt uitsluitend op basis van de richtlijnen die je invoert. Hierdoor krijgt een klant op vrijdagavond laat exact hetzelfde antwoord als van je beste medewerker. Als retouren jouw grootste bron van klantcontact zijn, laat ons artikel over het automatiseren van terugbetalingen en vervangingen zien hoe die flow werkt op WhatsApp.

Voor deze vragen is geen menselijke beoordeling nodig, maar snel het juiste antwoord. Als een vraag wel om een beoordeling vraagt, bepaal je vooraf dat deze naar een medewerker gaat. De agent draagt het gesprek dan bij twijfel over. Niet alles hoeft geautomatiseerd te worden. We schreven al eerder over de onderdelen van de klantenservice die je nooit moet automatiseren.

Agent 2: de Order Agent

De Order Agent ontfermt zich over de vraag die tijdens elke piekweek domineert: waar is mijn bestelling? De agent haalt bestelinformatie op uit je gekoppelde systemen, zodat klanten een actuele status krijgen in plaats van een link naar een trackingpagina. Daarnaast handelt de agent ondersteunde bestelverzoeken af. Als je integratie dit toestaat, kan de agent een bestelling niet alleen opzoeken, maar ook wijzigen. Dit is waar agentic AI zijn naam eer aandoet: de agent onderneemt actie op het verzoek in plaats van er alleen op te reageren. Klanten die contact opnemen via WhatsApp kunnen daar meer lezen over tracking en bestelupdates.

Er worden momenteel veel AI-tools aangeboden voor Black Friday. Vraag elke aanbieder daarom hetzelfde: koppelt de tool met mijn bestelsysteem, of geeft deze alleen antwoorden op basis van een script? Een agent die geen inzicht heeft in de bestelling, kan de meest gestelde vraag van je klanten namelijk niet beantwoorden.

Houd de controle over beide agents

Je bepaalt per onderwerp wat elke agent zelfstandig oplost en wat er altijd naar een medewerker gaat. Je kunt elk gesprek inzien en wijzigingen testen voordat ze live gaan. Je data wordt opgeslagen en verwerkt in de EU, en CM.com gebruikt deze nooit om taalmodellen te trainen. Wil je het grotere plaatje zien? Lees dan hoe je de controle behoudt naarmate AI autonomer wordt.

Hoe je jouw klantenservice voorbereidt op Black Friday

Je kunt je op Black Friday voorbereiden met elke AI-agent. Het meeste werk gebeurt bovendien voordat je de agent daadwerkelijk aanzet. Dit doe je in vijf stappen. Wil je een uitgebreidere lijst? Onze checklist voor de implementatie van AI-agents gaat hier dieper op in. Het artikel over klantenservice-uitdagingen in Q4 legt uit waarom het hoogseizoen zo zwaar is voor teams.

1. Kijk naar vorig seizoen. Verzamel de meest gestelde vragen uit de tickets en chats van vorig jaar. De top van die lijst laat zien waar je moet beginnen: als "waar is mijn bestelling?" bovenaan staat, begin dan met de Order Agent. Zijn dat vragen over bezorging en retouren? Start dan met de FAQ-agent.

2. Zet je beleid op papier. Bezorgtijden, retourregels en voorwaarden moeten schriftelijk vastgelegd zijn voordat een agent ze kan gebruiken. Een agent antwoordt immers zo goed als de informatie die hij krijgt. Deze stap brengt vaak regels aan het licht die je team tot nu toe uit het hoofd toepaste.

3. Controleer welke gegevens je bestelsysteem kan delen. Een agent die bestellingen opzoekt of wijzigt, heeft een koppeling met je bestelsysteem nodig. Breng daarom vroegtijdig in kaart wat die koppeling kan.

4. Bepaal wat altijd naar een medewerker gaat. Klachten, uitzonderingen op het beleid en gevoelige kwesties zijn hiervoor logische kandidaten. Met HALO stel je dit in per onderwerp, en de agent draagt het gesprek over bij twijfel.

5. Test met echte vragen. Leg de daadwerkelijke vragen van vorig seizoen voor aan de agent, controleer wat hij ermee doet en test de overdracht naar je team voordat je klanten er iets van merken.

Je volgende stap voor Black Friday

Black Friday brengt elk jaar dezelfde vragen met zich mee, daar verander je niets aan. Je kunt wel bepalen wie ze beantwoordt. Kies de meest gestelde vraag van je team, draag deze over aan een agent en behoud je medewerkers voor de gesprekken waarin ze echt nodig zijn.

Als je nu begint, heb je nog genoeg tijd om te testen voor de drukte losbarst. Onze Black Friday-aanbieding is een mooi startpunt.