Klantcontact in 2022, welke trends en ontwikkelingen komen eraan?

Kort geleden kwam ik een rapport van Gartner tegen waarin onderzoekers stellen dat 40% van de applicatieontwikkeling in 2022 geautomatiseerd zal zijn. Bijna de helft dus. Dat komt, zegt Gartner, doordat Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) steeds vaker een waardevolle uitbreiding zijn op ontwikkelteams en hun output.

De voorspelling van Gartner geldt wat mij betreft ook bij de ontwikkeling van applicaties voor klantcontactcentra. Het gebruik van AI, ML en robotisering gaat absoluut een vlucht nemen. Sterker nog, bij het merendeel van onze eigen applicaties spelen RPA, Robotic Process Automation, en AI al jaren een belangrijke rol.

1 RPA en AI voor betere klantgesprekken

Toch klinkt het gebruik van robots bij het contact met klanten voor veel mensen nog als sciencefiction. Maar als je uitlegt wat je kunt met RPA en AI in callcenters, zie je mensen de relatie leggen. Ineens kijken ze anders naar die 10 medewerkers die veel tijd kwijt zijn aan het opzoeken van gegevens. Of zien ze in dat het niet per se logisch is om 8 of 10 systemen te moeten openen om alle informatie over een klant bij elkaar te hebben.

Kan het anders? Ja dus, met RPA en AI. Je kunt de basisprocessen, zeg maar het bulkwerk, prima standaardiseren. Natuurlijk is het essentieel werk dat gedaan moet worden, maar het is doodzonde als dit ten koste gaat van de waarde van medewerkers. Door slim gebruik te maken van AI en RPA laat je robotsoftware het routinewerk doen en kunnen mensen – medewerkers – de complexe taken oppakken en de echte dialoog met de klant voeren. Gartner zegt dat mooi in zijn rapport: “Human experts should focus on specialized problems”.

Gartner ziet het gebruik van AI en RPA als belangrijke trends in het ontwikkelen van applicaties. Dat kan ik alleen maar beamen: wij doen niet anders. Is Pegamento daarin uniek? Dat denk ik niet, maar wij zijn wel voorloper met RPA en AI in de wereld van het klantcontact. Dat zijn we en dat willen we blijven.

2 Spraakherkenning in klantcontact

Naast RPA en AI denk ik dat ‘voice’ in de vorm van spraakherkenning met slimme luidsprekers als Alexa, Google Home, en Siri, een grote vlucht gaat nemen in de wereld van het klantcontact. Kantar heeft onderzocht dat binnen vijf maanden na de introductie van Google Home al zo’n 5% van de Nederlandse huishoudens zo’n slimme luidspreker gebruikt en verwacht binnen een half jaar een groei van maar liefst 80%. De verwachting is dat bedrijven en organisaties fors zullen inzetten op voice in hun communicatie en transacties met klanten.

De technologie is nog piepjong en consumenten zijn nog terughoudend, maar de ontwikkeling gaat door. Zeker bij de jongere generaties. Nu al is ‘Hey Google, doe de lampen aan’ helemaal geen gekke vraag. En hoe lang gaat het duren voordat je Google – of elke andere spraakassistent – kunt vragen om contact te leggen met de supermarkt, twee pizza’s en een salade te bestellen, daarvoor af te rekenen met een creditcard en vervolgens een bezorgtijd door te krijgen?

Mijn inschatting is dat dat vrij snel zal gaan. Klantcontactsoftware zal zich ook zo ontwikkelen, zodat het contactpunt waar dit soort bestellingen, vragen, meldingen binnenkomen, volledig hierop ingericht is. Bij Pegamento zijn we hier al mee bezig. Ook met klanten en andere geïnteresseerden,

zoals in onze workshops ‘Bouw je eigen chatbot’. Voor velen een eerste kennismaking, en sowieso uiterst leerzaam voor de deelnemers, maar ook voor ons: waar denken onze klanten aan?

Natuurlijk zijn er nog veel kanttekeningen te plaatsen bij het gebruik van spraakassistenten in klantcontact. Securityvragen als wie claimt de stem? Wie autoriseert dat jij degene bent die boodschappen mag doen? Maar ook: wie komt straks als eerste aanbieder boven? Daar zal nieuwe wetgeving en nieuwe regels voor komen.

3 Big data

En dan is er nog een andere ontwikkeling: big data. De groei van data binnen bedrijven en organisaties is enorm en exponentieel. Dat betekent dat big data heel groot, heel veel en heel interessant kan zijn. Maar dat het ook heel veel van niks kan zijn. De grote vraag is wat doe je met al die data? Welk doel gaat het dienen?

Als je kijkt naar klantcontact, denk ik dat big data zeker een toegevoegde waarde heeft. En wel op verschillende manieren. Alles met het doel om klanten sneller en beter te helpen en het werk voor de medewerkers zo prettig mogelijk te maken.

Allereerst heeft big data bij voldoende volume een voorspellend vermogen. Dat kun je intern gebruiken, bijvoorbeeld om te voorspellen op welke momenten meer capaciteit nodig is of hoe je mensen het beste inzet.

Dat kan ook extern: op welke momenten, tijdstippen of bij welke gebeurtenissen zoeken mensen meer of minder contact. Daar zijn ook weer kruisverbanden mogelijk om momenten voor klantcontact te voorspellen en te stroomlijnen. Denk aan meer of minder capaciteit, tijdelijke inzet van robots voor verwachte standaardvragen.

Daarnaast kun je big data ook inzetten voor het bouwen van een eigen kennisbank binnen de organisatie. Met een kennisbank, zoals onze Britannica, verzamel je veelvoorkomende vragen op één kennisplatform, zodat medewerkers altijd en direct een consistent antwoord paraat hebben. Ook dit kun je weer extern gebruiken, bijvoorbeeld om klanten zelf al antwoorden te laten vinden op hun vraag via een FAQ of een chatbot. Klant sneller geholpen; klantenservice minder belast.

Hoe verder?

Als business consultant bij Pegamento ben ik altijd benieuwd naar nieuwe ontwikkelingen en trends die we voor onze klanten kunnen inzetten. Ik verwacht veel van de ontwikkelingen in dit artikel en de manier waarop ze ons gaan helpen om de verbinding tussen de externe klant, de medewerkers en de interne organisatie verder te verbeteren. Eens verder praten over de toekomst? Neem contact op en we plannen een afspraak.

Ernst Vegter

Business Consultant