Ze begint met een kleine irritatie. “Ik weet niet wie de term AI heeft bedacht, maar als AI iets niet is, dan is het wel intelligent. Een machine learning algoritme is zo goed als de data waarmee je het traint. Ik gebruik daarom veel liever het woord machine learning. Bovendien: je kunt AI prima inzetten voor relatief eenvoudige taken waar weinig emotie bij komt kijken. Customer experience is echter een vak waarbij menselijke aspecten een belangrijke rol spelen. En dat is voor een computer veel lastiger.”

Bot als slimme IVR
Millard hield zich in de jaren ’90 al bezig met de inzet van neurale netwerken in contactcenters. “Machine learning is dus niet nieuw. Wel nieuw zijn de hoeveelheid data waarover we beschikken en de processingkracht. Bovendien wordt de technologie snel goedkoper, waardoor ieder bedrijf het kan inzetten.”
Ze adviseert machine learning vooral te gebruiken voor relatief eenvoudige, repetitieve taken. “Je kunt een bot bijvoorbeeld heel goed gebruiken voor een doelgerichte actie: het vinden van een hotel op een bepaalde locatie, het boeken van een vlucht en ga zo maar door. Dat zijn taken waarbij mensen niet geïnteresseerd zijn in interactie; ze hebben een probleem dat moet worden opgelost of een behoefte waarin moet worden voorzien. De bot maakt het leven van klanten dan gemakkelijk.”

Maar soms heeft de klant een complexe vraag, of is hij simpelweg boos. In die gevallen is de klant veel beter geholpen met een echte conversatie. Millard. “Een kind van 6 kan emoties beter aanvoelen dan een computer. Daar komt bij dat sociale interacties ook nog eens cultuurgebonden zijn. Wat in het ene land beleefd is, is dat in het andere land absoluut niet. Met het herkennen van en inspelen op emoties zal een algoritme heel snel de mist in gaan.”

Een bot kan wel goed de informatie vergaren die nodig is om te bepalen welke klantenservicemedewerker het best is toegerust om de vraag te beantwoorden. “Gebruik een bot dan als een slimmere versie van IVR, als een interface waarbij de klant via spraak zijn vraag kan stellen.” Dat is helemaal verstandig als je regelmatig klanten hebt die bellen met een klacht, zegt Millard. “Als je boos bent, dan halveert je kortetermijngeheugen. Mensen zijn in een IVR-menu bij optie 3 al kwijt wat optie 1 ook al weer was. Zo’n menu vergroot dus alleen maar de irritatie. Laat je de telefoon echter beantwoorden door een bot, dan kan de klant in ‘gewonemensentaal’ uitleggen wat zijn klacht is. Hij hoeft daarna het hele verhaal niet nog eens aan de contactcentermedewerker te vertellen, want die ziet de informatie op zijn scherm. De agent kan zich dan meteen richten op het wegnemen van de negatieve emotie. Op die manier krijg je een veel betere customer experience.”

Inspelen op emoties
Millard is van huis uit psycholoog. Ze vindt dat klantadviseurs veel meer training zouden moeten krijgen op dit gebied. Ze raadt aan hier zeker in te investeren als je begint met AI. “Eigenlijk zijn bots een doorontwikkeling van wat er gebeurde toen selfservice zijn intrede deed”, zegt ze. “De vragen die bij klantcontactprofessionals terechtkomen worden complexer dan voorheen. Bij BT zien we dat sinds we AI inzetten de gespreksduur met 40 procent is toegenomen. Complexiteit heeft vaak twee kanten: de vraag zelf is complex plus er komt meer emotie bij kijken. Onzekerheid en twijfel bijvoorbeeld. Veel bedrijven trainen contactcentermedewerkers wel in productkennis, maar niet in het herkennen van emoties en daar goed op inspelen. Dat is een gemiste kans, want juist dáár ligt de kracht van mensen. Een computer kan geen empathie tonen, die kan niet met een kleine opmerking iemands onzekerheid reduceren. En onderhandelen vinden bots al helemaal lastig. Train je agents daarom meer in deze vaardigheden. Dan maak je optimaal gebruik van de combinatie mens en machine.”
Bedrijven die in AI investeren omdat ze kansen zien om kosten te besparen zullen van een koude kermis thuiskomen, waarschuwt Millard. “De menselijke interface blijft nodig. Het verbeteren van de customer experience draait uiteindelijk om het wegnemen van frictie. Soms kan een bot dat prima alleen af, maar veel vaker heb je mensen nodig om de klantbeleving echt tot een feestje te maken.”

De AI-hype voorbij
De Britse futuroloog denkt dat de nieuwe Europese wet voor databescherming, de GDPR (General Data Protection Regulation, red.), in veel organisaties voor wat rugwind kan zorgen. “GDPR gaat om zorgvuldig omgaan met klantdata. Eindelijk krijgt ook de top in de gaten dat klantdata alleen waarde heeft als je die inzet om de klant een betere ervaring te bieden. Dat is nieuw, want tot nu toe zag het topmanagement data vooral als tool om de sales op korte termijn te verhogen.”

Ze sluit af met een advies. “Ga niet mee in de hype rond AI. Niet al je problemen verdwijnen als sneeuw voor de zon zodra je machine learning gaat inzetten. Het is geen magische tool en het maakt mensen zeker niet overbodig. Wel is het een nuttig instrument in de customer journey. Kijk daarom goed waar in de customer journey machine learning jou kan helpen om frictie voor klanten weg te nemen. Maar blijf kritisch, want zet je het verkeerd in dan vergroot je de frictie alleen maar. En dan ben je veel verder van huis.”

KADER: Trainen tot het bot
Een bot is een machine learning algoritme dat wordt ingezet in klantcontact. Een bot zonder data is dom. Wil je beginnen met machine learning, vraag je dan allereerst af: welke data heb ik? Train je eerste algoritme met je faq-data. Dan heb je een heel basic model dat de selfservicepagina op je website vervangt door een wat eenvoudiger interface. Voeg daar vervolgens klantdata aan toe, minstens data over aankoopgedrag en liefst ook klikgedrag, zodat de bot bijvoorbeeld kan voorspellen over welk product je een vraag hebt. Je zou daar vervolgens nog meer bronnen van klantinformatie aan toe kunnen voegen, zoals social media data.
De volgende stap is het verbeteren van de interactie. Millard: “Daarmee bedoel ik dat je de bot menselijke kenmerken meegeeft. Dat kan zo’n bot alleen maar leren van mensen. Laat ‘m meekijken in chats en meeluisteren naar gesprekken in het contactcenter. Train het algoritme met die data, zodat het steeds beter wordt. Laat de bot vervolgens voorstellen doen van antwoorden, maar laat het beantwoorden van de vraag zelf over aan mensen. Op die manier verhoog je de operationele efficiency, maar houden mensen de controle. Stap voor stap leer je de bot zo steeds complexere vragen te beantwoorden.”
Dat een bot zo goed wordt dat hij al het werk van mensen kan overnemen, daar gelooft de CX-futuroloog voorlopig nog niet in. “De kracht zit juist in de combinatie van mens en machine.”

Tekst: Mirjam Hulsebos