Cases, How to

Chatbot Frankie van Frankwatching: onze eerste ervaringen [3 lessen]

0

Twee jaar geleden zijn we bij Frankwatching Academy gestart met livechat. Je kunt onze medewerkers via de website het hemd van het lijf vragen als het gaat om onze opleidingen. Ook chatbots kunnen een onderdeel zijn van livechat. Volgens de Gartner Hype Cycle zijn chatbots over zo’n 2 tot 5 jaar zelfs mainstream. Ze zijn daarom een belangrijk onderwerp op ons Conversational Conference op 17 september. Reden genoeg dus om zelf een experiment te starten met een eigen chatbot: Frankie. In dit artikel deel ik drie dingen die we hebben geleerd van drie maanden met Frankie.

1. Waarom?

Laten we er maar meteen een klassieker ingooien: start with why. Vraag je af waarom je wil starten met een chatbot, voordat je eraan begint. Als je dit weet kun je betere keuzes maken wanneer je de chatbot daadwerkelijk gaat bouwen. Chatbots die klantenservice ondersteunen kunnen grofweg voor drie doeleinden worden ingezet:

  • Ondersteuning. De chatbot doet suggesties voor een antwoord op een binnenkomende vraag. De klantenservicemedewerker hoeft het antwoord alleen nog maar goed te keuren, of aan te passen.
  • Werkvoorbereider. De chatbot verzamelt benodigde informatie van de klant, zoals een e-mailadres en/of klantnummer. De medewerker hoeft daar dan niet meer naar te vragen.
  • Werk volledig uit handen nemen. De chatbot handelt vragen zelfstandig af.

Chatbots kunnen overigens ook worden ingezet om marketing-doelstellingen te ondersteunen en conversie te verhogen. Onze Frankie is in eerste instantie aangenomen als customerservice-medewerker.

Onze wens was om Frankie in te zetten als eerstelijns medewerker die veelvoorkomende vragen kan afhandelen. Zo zagen we begin dit jaar bijvoorbeeld veel vragen binnenkomen over ons jaarabonnement. We waren benieuwd of Frankie deze vragen zelfstandig zou kunnen beantwoorden, zodat wij meer tijd over zouden hebben voor complexere vragen. Helaas vallen de resultaten op dat gebied tegen: tot nu toe heeft Frankie één gesprek zelfstandig afgehandeld. De rest van de gesprekken zijn doorgezet naar een van onze medewerkers.

2. Wat willen je klanten weten?

De vragen die bij ons binnenkomen blijken minder schaalbaar dan we dachten. 80% van de vragen zijn opleidingsgerichte adviesvragen die niet door onze chatbot opgelost kunnen worden. Deze vragen worden direct doorgezet naar de medewerkers van Frankwatching Support: Renee, Keylee, Marieke of Sabine.

Daarnaast merken we dat veel mensen nog niet gewend zijn om te communiceren met een chatbot. Een bot begrijpt sommige vraagstellingen niet en vergt ander taalgebruik. Vragen komen bij ons regelmatig binnen in de vorm van een mail (inclusief aanhef en afsluiting). Onze klantenservicemedewerkers zijn gewend om de vraag uit zo’n lap tekst te filteren. Maar onze Frankie (nog) niet. We zouden hem zo kunnen programmeren dat hij de klant verzoekt om de vraag te herformuleren. Maar dit doen we niet, omdat we dat niet klantvriendelijk vinden.

Natuurlijk zit Frankie nog in zijn inwerkperiode: hij leest mee met chatgesprekken en leert zo op de juiste manier te antwoorden. Dus wie weet draait hij binnenkort mee als volwaardig eerstelijns klantenservice-medewerker. Voorlopig blijven we echter gebruik maken van een hybride chat-model: een combinatie van chatbot en medewerkers.

Levert Frankie ons dan nog helemaal geen tijdwinst op? Jawel. Hij begroet alle (potentiële) klanten die een vraag hebben vriendelijk bij binnenkomst in de chat. Frankie is dus eigenlijk meer een host op dit moment. Het begin is er.

3. Hoe is het gesteld met je webteksten?

Zoals eerder in dit artikel genoemd, kwamen er begin dit jaar veel vragen bij ons binnen over jaarabonnementen. Dit was een van de aanleidingen om Frankie in het leven te roepen. Daarnaast hebben we op basis van de vragen ook de teksten op de jaarabonnement-pagina aangepast. Gevolg: de nieuwe informatie op de pagina leverde geen vragen meer op. Frankie bleef op dat gebied werkloos.

Natuurlijk kan Frankie ook gezien worden als een service. De klant hoeft niet te zoeken naar een antwoord op de website, maar stelt haar vraag aan de chatbot. Het meest klantvriendelijk is om beide te bieden: duidelijke webteksten én extra service in de vorm van een chatbot. En de vragen die alsnog binnenkomen via de chat kun je weer gebruiken om je webteksten te verbeteren.

Frankie’s beoordeling

Na drie maanden chatbot-ervaring is het nog te vroeg om een conclusie te trekken. We hebben in ieder geval al veel geleerd van deze laagdrempelige manier om te starten met chatbots en zien zeker potentie. Ik vraag mijn collega Benthe Bemelman (die betrokken is geweest bij de start van Frankie) of ze met de kennis van nu opnieuw zou kiezen voor Frankie. Ze antwoordt volmondig ja. Het blijkt erg laagdrempelig te zijn om een chatbot te bouwen en het is erg waardevol om door een andere bril naar klantenservice te kijken.

Benthe ziet daarbij volop doorgroeimogelijkheden voor Frankie: “Onze bot-collega draait nu op een tool die werkt volgens het vrij simpele vraag/antwoord-principe. Frankie sluit waarschijnlijk beter aan op de wensen van onze bezoekers als hij wordt ondersteund door een beslisboom, zoals collect.chat. Met een beslisboom kan de klant kiezen uit meerdere antwoordopties die allemaal een ander resultaat geven, zoals verschillende antwoordopties of een vervolgvraag. Alle antwoorden die je geeft hebben invloed op het gehele gesprek, in plaats van alleen op de vervolgvraag. Zo kan Frankie in de toekomst wellicht ook advies-verzoeken afhandelen, naast het beantwoorden van praktische vragen.”

Van customerservice-medewerker naar studiekeuze-adviseur dus. Frankie zit in zijn inwerkperiode en moet nog veel leren. Tegelijkertijd leren wij veel van hem, over onze bezoekers bijvoorbeeld. Op dit moment heeft de chatbot nog een bescheiden rol in klantenservice, maar er liggen veel kansen voor hem. We zien een mooie toekomst voor Frankie bij Frankwatching en houden jullie uiteraard op de hoogte van de ontwikkelingen in zijn carrière.

Starten met chatbots?

Wil jij starten met een eigen chatbot om je klantenservice te versterken? Stel jezelf dan eerst deze vragen:

  • Waarom wil je starten met een chatbot?
  • Wat willen je klanten van jou weten?
  • En waarom vinden ze het antwoord op hun vragen niet op jouw site?

Als je start met het beantwoorden van deze vragen, heb je een goede basis om te gaan bouwen. Verdiep je vooral ook in de mogelijkheden die een chatbot biedt naast klantenservice. Een chatbot kan bijvoorbeeld ook bijdragen aan awareness- en conversiedoelstellingen. Hou deze toekomstplannen vooral in de achterhoofd als je bijvoorbeeld een keuze maakt over het platform en de tools waarmee je gaat bouwen.

We zijn erg benieuwd naar jouw ervaring met chatbots. Laat je opmerking of tip achter in het reactieveld onder dit artikel!