CX-expert in robotica vertelt ons hoe we kunnen kiezen welke CX-workflows we met AI moeten vernieuwen

Jesica Chavez is de CEO van Robo Success, een boutiquebureau dat robotica- en technologiebedrijven helpt opschalen en tegelijkertijd hun CX-activiteiten verbetert. Daarvoor bekleedde ze functies zoals Head of CS en VP of CXS bij verschillende roboticaorganisaties.

We spraken met Jesica terwijl ze ons meenam door haar werkprocessen en haar advies deelde voor andere CX-leiders die AI binnen hun organisaties implementeren.

Praktisch, responsief en resultaatgericht

Ik ben Jesica Chavez, CEO van Robo Success. Al meer dan 20 jaar geef ik leiding aan initiatieven voor klantervaring en help ik organisaties CX-functies op te bouwen die duurzame groei ondersteunen.

Robo Success is een boutiquebureau dat gericht is op groei en robotica- en technologiebedrijven helpt betere resultaten te behalen met strategieën die aansluiten bij hun groeidoelstellingen. Onze focus ligt op startups en groeiende bedrijven die hun mogelijkheden op het gebied van klantervaring opbouwen of versterken.

We begrijpen de unieke uitdagingen waarmee startups te maken krijgen bij het opzetten van hun CX-afdelingen en hanteren een bredere visie: CX is een essentieel onderdeel van het leveren van een uitzonderlijke algehele ervaring. Onze focus ligt op het praktisch, responsief en resultaatgericht maken van elke interactie — vanaf het eerste gesprek tot en met succes op de lange termijn.

Hoe AI kan worden gebruikt om het creëren van content voor het Helpcentrum te stroomlijnen

In het afgelopen jaar hebben we AI gebruikt om het creëren van content voor het Helpcentrum te stroomlijnen — een cruciaal onderdeel van het opschalen van klantenondersteuning naarmate een bedrijf groeit.

Scribe is een AI-tool waarmee we herhaalbare productworkflows automatisch kunnen omzetten in duidelijke stapsgewijze handleidingen met schermafbeeldingen. Met Loom kunnen we korte, gepersonaliseerde video-uitleg maken voor meer visuele of complexe onderwerpen — en de AI-suite helpt bij het bewerken en creëren van metagegevens. We gebruiken vaste berichtgeving, terminologie en sjablonen om ervoor te zorgen dat beide formats de merkstem van het bedrijf weerspiegelen en informatie consistent communiceren.

Vervolgens gebruiken we deze goedgekeurde content om AI-chatbots te informeren, zodat klanten altijd toegang hebben tot consistente begeleiding en ondersteuning die bij het merk past, 24/7. Dit creëert een naadlozere selfservice-ervaring, vermindert frictie en herhaalde ondersteuningsverzoeken en zorgt ervoor dat klanten via verschillende kanalen dezelfde duidelijke informatie ontvangen.

Daardoor hebben we de tijd die eerder werd besteed aan het produceren van artikelen en instructievideo's verminderd. Een artikel waarvoor eerder meer dan twee uur plus een revisieronde nodig was, kost nu bijvoorbeeld ongeveer tien minuten. En door goedgekeurde content te gebruiken om AI-chatbots te informeren, is de tijd voor chatondersteuning van Tier 1 met 30% afgenomen.

We zetten die capaciteit nu in om de algehele strategie voor klantervaring te verbeteren, klantbehoeften eerder te identificeren en teams te helpen overstappen van reactieve naar proactieve ondersteuning.

Een praktijkworkflow voor content in het Helpcentrum

Deze AI-aangedreven CX-werkproces begint wanneer een nieuwe productfunctie in Jira is voltooid en gepubliceerd. Dit activeert een Slack-melding en maakt automatisch een Jira-taak aan voor het supportteam om klantgerichte content voor te bereiden.

Het supportteam gebruikt Scribe om een stapsgewijze handleiding met schermafbeeldingen te maken en Loom om een video-uitleg te produceren. Claude en Zapier ondersteunen het werkproces door agenten te coördineren en de verplaatsing van informatie tussen systemen te automatiseren. Voordat er iets wordt gepubliceerd, beoordeelt een mens de content om te bevestigen dat deze nauwkeurig en nuttig is en aansluit bij de merkstem.

Na goedkeuring publiceren we de schriftelijke handleiding in het Helpcentrum, publiceren we de video op YouTube en voegen we beide bronnen toe aan de AI-chatbot. Hierdoor kan de chatbot klanten 24/7 consistente, actuele begeleiding bieden zodra een functie beschikbaar is.

We delen dezelfde goedgekeurde content ook met Marketing, zodat het team aankondigingen van functies en klantcommunicatie kan creëren. Zo blijven Support, CX, Product en Marketing afgestemd op één nauwkeurige, consistente boodschap.

Waarom mensen verantwoordelijk zijn voor strategie en relaties

Daarnaast gebruiken we AI om herhaalbare CX-activiteiten te informeren en op te schalen, waaronder het analyseren van terugkerende ondersteuningsthema's, het identificeren van hiaten in content en het voorzien van chatbots van goedgekeurde, merkconsistente informatie. AI helpt ons ook om begeleiding te personaliseren op basis van veelvoorkomende klantbehoeften en problemen onder de aandacht te brengen die mogelijk aandacht vereisen.

De beslissingen waarvoor beoordelingsvermogen nodig is, blijven expliciet menselijk. Dit omvat het vaststellen van CX-prioriteiten, het ontwerpen van klantreizen, het beheren van gevoelige escalaties of herstel van de dienstverlening, en het doen van strategische aanbevelingen aan het leiderschap. AI kan patronen herkennen en de uitvoering versnellen, maar mensen bieden de empathie, bedrijfscontext en verantwoordelijkheid die nodig zijn om de juiste beslissingen te nemen voor klanten en het bedrijf.

Onze aanpak is erop gericht AI te gebruiken om handmatig werk te verminderen en de reactiesnelheid te verbeteren — terwijl mensen verantwoordelijk blijven voor strategie, relaties en belangrijke klantmomenten.

Waarom geautomatiseerde ondersteuning soms faalt — en hoe je dat voorkomt

Toen we AI aanvankelijk gebruikten voor rechtstreekse antwoorden op tickets van de klantenservice, loste het het merendeel van de verzoeken op of bracht het deze verder, maar soms sloten de antwoorden niet aan bij de behoeften van de klant. Zelfs als AI tien klanten hielp, was één gefrustreerde klant er al één te veel, vooral wanneer de interactie context, empathie of een genuanceerder antwoord vereiste.

Dat kan iemand doen geloven dat een hoogwaardige klantervaring altijd een mens vereist. Dat was aanvankelijk ook mijn aanname. Maar we hebben geleerd dat klanten niet noodzakelijkerwijs voor elke vraag een mens nodig hebben of willen — ze hebben tijdige, nauwkeurige en gemakkelijk te begrijpen hulp nodig.

Daarom hebben we onze aanpak aangepast. AI ondersteunt het proces nu door antwoorden op te stellen, informatie samen te vatten en relevante bronnen te identificeren, maar bij complexere of gevoelige gevallen beoordeelt een mens de antwoorden voordat ze worden verzonden. Daarnaast beoordelen we regelmatig de minder gevoelige antwoorden die onze chatbot automatisch verstuurt.

Het is ook belangrijk om op te merken dat AI slechts zo betrouwbaar is als de informatie waarop het is gebaseerd. Verouderde of onvolledige broninhoud kan daarom leiden tot onduidelijke of onnauwkeurige antwoorden. We pakken dit aan door alleen goedgekeurde inhoud te gebruiken, gedisciplineerder te werk te gaan bij het actueel houden van onze kennisbank en duidelijke routes naar menselijke ondersteuning te onderhouden.

Hoe je bepaalt waar AI binnen CX moet worden toegepast

Jesica deelt

Vooral in de robotica ziet elke klantreis er heel anders uit… Mijn advies is daarom om te beginnen met één prioriteitsmetric en een specifiek gebied te identificeren waar AI een betekenisvol verschil kan maken.

AI en automatisering kunnen de klantervaring versterken op veel manieren, maar leiders moeten eerst beoordelen wat het belangrijkst is voor hun bedrijf en hoe veranderingen hun belangrijkste metrics zullen beïnvloeden.

Vooral in de robotica ziet elke klantreis er heel anders uit. De grootste fout die ik heb gezien, is robotica-klantervaring precies hetzelfde behandelen als SaaS. Robotica omvat vaak fysieke producten, implementatie, training, operationele veranderingen en voortdurende ondersteuning in de echte wereld. Voor die momenten zijn een ander niveau van context, coördinatie en klanteducatie nodig.

Mijn advies is daarom om te beginnen met één prioriteitsmetric — zoals het behalen van de SLA, CSAT, de klantlevensduurwaarde (CLV) of de oplostijd van ondersteuning — en een specifiek gebied te identificeren waar AI een betekenisvol verschil kan maken. Als een snellere reactietijd bijvoorbeeld het doel is, kan AI helpen de inhoud voor zelfbediening te verbeteren en ondersteuning van Tier 1 te automatiseren. Als CSAT de prioriteit is, kan het waardevoller zijn om AI te gebruiken om terugkerende pijnpunten te identificeren en de klantreis te verbeteren.

Het belangrijkste is om te beginnen met een gerichte toepassing, de impact ervan te meten en te blijven verbeteren. AI moet een duidelijk klant- en bedrijfsresultaat ondersteunen — niet worden geïmplementeerd simpelweg omdat het beschikbaar is.

Waarom de invoering van AI moeilijker kan zijn dan CX-leiders verwachten

Oef! Ik had willen weten hoeveel tijd een succesvolle invoering van AI vereist voor iteratie, leren, testen en het evalueren van verschillende modellen.

Het lanceren van de pilot was slechts het begin; het echte werk bestond uit het verfijnen van opdrachten, het verbeteren van de kennisbank, het beoordelen van uitvoer en het leren waar AI waarde kon toevoegen zonder de klantervaring in gevaar te brengen.

En dan is er nog de menselijke kant. De invoering van AI is niet alleen een technologische beslissing — het is ook een beslissing over mensen. Teams kunnen enthousiast zijn over tijdwinst, maar zich ook onzeker voelen over de manier waarop hun rollen zullen veranderen, of ze de uitvoer kunnen vertrouwen en of AI hun expertise zal vervangen.

Leidinggevenden moeten teams er vroeg bij betrekken, het doel van AI uitleggen, training aanbieden en duidelijk maken dat AI bedoeld is om hun werk te ondersteunen, niet om het te vervangen.

Stel vervolgens duidelijke processen en goed gedefinieerde doelen vast. Als het team niet duidelijk kan uitleggen hoe het klantproblemen afhandelt, wie verantwoordelijk is voor de kennisbank voor klanten of welke resultaten het probeert te verbeteren, zal AI waarschijnlijk eerder voor verwarring dan voor meerwaarde zorgen. AI heeft gestructureerde werkprocessen, accurate informatie en een meetbaar doel nodig.

Vier adviezen voor CX-leidinggevenden die AI in hun werkprocessen implementeren

Mijn advies aan CX-leidinggevenden is als volgt:

• Omarm AI en zie het als een versterker, niet als een vervanging voor inzicht in klanten.
• Begin met veelvoorkomend, herhaalbaar werk, zoals contentcreatie, kennisbeheer en eenvoudige ondersteuning, waar AI de snelheid en consistentie kan verbeteren zonder het vertrouwen aan te tasten.
• Houd mensen verantwoordelijk voor strategie, complexe beslissingen, gevoelige escalaties en herstel van de dienstverlening.
• En meet meer dan efficiëntie. Houd nauwkeurigheid, klantgevoel, de kwaliteit van oplossingen en escalatiepatronen in de gaten. Eén slechte interactie kan zwaarder wegen dan veel succesvolle geautomatiseerde interacties als deze het vertrouwen van klanten schaadt.

Blijf op de hoogte

Je kunt het werk van Jesica Chavez volgen op LinkedIn.

Er volgen meer interviews met experts op de CX Lead!