Stel je voor: je hebt een paar minuten tussen twee vergaderingen om een technisch probleem op te lossen via de chatfunctie van je softwareleverancier. Je vraagt iets simpels als: “Hoe pas ik de toegangsrechten van mijn team aan?” De chatbot komt echter terug met: “Heeft u onze handleiding over gebruikersbeheer al gelezen?” Je probeert het opnieuw, maar krijgt een onbehulpzaam antwoord of wordt doorverwezen naar standaardinformatie. Voor je het weet, ben je meerdere pogingen verder zonder oplossing, en vraag je je gefrustreerd af waarom je überhaupt op “chat met ons” hebt geklikt. In deze blog vertellen we je meer over de ontwikkeling van verbeterde chatbots. 

Waarom de oude chatbots minder effectief zijn 

Het probleem met veel chatbots is dat ze op papier fantastische klantenservice-oplossingen lijken, maar in de praktijk zorgen ze vooral voor frustraties. Consumenten klagen dat chatbots te beperkt en onpersoonlijk zijn. In een onderzoek van ConsumentenClaim toont aan dat driekwart van de gebruikers negatieve ervaringen heeft met chatbots, vooral omdat ze vaak geen flexibele antwoorden geven of inspelen op echte klantbehoeften (Bron: Customer First). Hierdoor belanden klanten in digitale loops of moeten ze telkens dezelfde informatie herhalen, wat hun ervaring onaangenaam maakt. 

Dit gevoel van niet geholpen, of nog erger, genegeerd worden is wat je wil voorkomen. Slechte chatbotservice kan namelijk schadelijk zijn voor je business: 61% van de klanten heeft om deze reden de relatie met een merk verbroken, terwijl 89% terugkeert bij een goede klantbeleving (Bron: HubSpot). 

Technologieën zoals Natural Language Processing (NLP) en adaptive learning, die tegen 2025 verwacht worden, zullen chatbots aanzienlijk verbeteren. Zo kunnen ze in de toekomst klantvriendelijker worden door context en emoties beter te begrijpen, waardoor bedrijven wél de klantgerichte service kunnen bieden die ze willen. 

Bron: CleverTap 

Van standaard scripts naar écht begrip: hoe NLP de chatbot-ervaring verbetert 

Veel chatbots die vroeger gebruikt werden, handelden op basis van regels. Wanneer bepaalde woorden of combinaties daarvan werden gebruikt, werd er op basis van regels het meest logische antwoord uitgekozen. Je kreeg dus standaardantwoorden, en hier zit weinig tot geen leerproces is met betrekking tot eerdere interacties. Voor complexe vragen is dit dus vaak niet toereikend.  

In 2025 maken chatbots gebruik van verbeterde NLP-technologie, wat betekent dat ze taal steeds beter begrijpen en verwerken. NLP is een vorm van kunstmatige intelligentie die bedoeld is om computers menselijke taal te laten begrijpen. Waar chatbots voorheen vastliepen bij ongewone woorden of zinnen, kunnen ze nu de context beter begrijpen, bijvoorbeeld door synoniemen of emotionele nuances op te pikken. 

Stel dat een klant, laten we in dit geval een marketingmanager nemen, in de online klantenservice vraagt: “Hoe zorg ik dat ervoor dat contactaanvragen uit onze nieuwsbrief in een aparte lijst terecht komen?” Een chatbot met NLP-technologie kan direct de juiste handleiding of link naar de instellingenpagina bieden, of zelfs doorverbinden naar een medewerker. Dit bespaart de manager de tijd die anders besteed zou worden aan het zoeken naar die informatie, wat cruciaal is in een werkomgeving waar snelle actie vaak vereist is. 

Adaptive learning: chatbots die leren van jouw voorkeuren 

Dankzij adaptive learning (of adaptief leren), passen chatbots hun gedrag en reacties continu aan op basis van eerdere interacties en voorkeuren van gebruikers. Dit betekent dat een chatbot in 2025 steeds beter onthoudt hoe klanten het liefst geholpen worden en wat hun voorkeuren zijn. Dit maakt de ervaring sneller, persoonlijker en meer afgestemd op individuele gebruikers. 

Stel bijvoorbeeld dat een klant vaak vragen stelt over verzendtijden en leveringen. Een adaptieve chatbot kan hierop anticiperen en direct updates over de levering geven zodra de klant een nieuwe vraag stelt. Hierdoor voelt het alsof de chatbot op maat gemaakte service biedt, wat de klanttevredenheid ten goede komt. In plaats van een generieke, ‘one-size-fits-all’-ervaring, krijgen klanten de antwoorden die ze nodig hebben, afgestemd op hun specifieke voorkeuren. 

En dit geldt niet alleen voor je eigen specifieke chat. Wanneer jij een probleem hebt wat iemand anders ook eerder heeft gehad, weet de bot hoe het opgelost moet worden op basis van die eerdere gesprekken en hoe tevreden iemand is geweest met de hulp. Het is een proces dat steeds beter wordt naarmate de AI meer informatie krijgt. 

Bron: Belitsoft

Minder frustratie: directere en snellere oplossingen voor vragen 

Een van de grootste verbeteringen in 2025 is dat chatbots sneller en nauwkeuriger antwoorden kunnen geven. Dit komt doordat ze gebruik maken van grote databases vol klantdata en scenario’s die hun begrip van veelvoorkomende problemen verbeteren. Dit ligt dan ook in het verlengde van adaptive learning, aangezien chatbots zo sneller reageren en direct de kern van het probleem kunnen vinden. 

Veel chatbots zijn in staat om met zogenaamde “self-service” opties te werken, wat betekent dat gebruikers hun eigen probleem kunnen oplossen zonder tussenkomst van een medewerker. Voor zakelijke klanten betekent dit bijvoorbeeld dat zij eenvoudig gebruikers kunnen toevoegen of verwijderen binnen een SaaS-abonnement. Denk ook aan een HR-manager die snel licenties wil upgraden of extra seats wil aanschaffen, zonder tijd te verliezen aan contact met de klantenservice.  

Hier komt bij dat je meer klanten kunt helpen met hetzelfde systeem. Waar je vroeger meer klantenservice medewerkers moest opleiden, ben je nu flexibel en kun je makkelijker opschalen.  

Conversational AI wordt menselijker: emoties herkennen 

Met nieuwe ontwikkelingen in conversational AI kunnen chatbots beter emoties herkennen en zich daarop aanpassen. Dit betekent dat ze bijvoorbeeld het verschil zien tussen een klant die rustig een vraag stelt en een klant die gefrustreerd is over een probleem. Door dit emotieherkenningsvermogen kan de chatbot op een passende, empathische manier reageren. 

Wanneer een klant bijvoorbeeld laat merken ontevreden te zijn over een recent gekocht product, kan de chatbot begrip tonen en vragen om meer details of aanbieden met een menselijke medewerker te praten, in plaats van een standaardantwoord te geven wat waarschijnlijk tot meer frustratie leidt. Dit verhoogt het gevoel van betrokkenheid en empathie, wat klanten geruststelt en vertrouwen opwekt. 

Slimme integratie met CRM- en datasystemen voor contextuele interacties 

Een belangrijk voordeel van geavanceerdere chatbots is de mogelijkheid om te integreren met CRM-systemen en andere databronnen. Door deze integratie kan de chatbot real-time klantinformatie gebruiken, wat zorgt voor interacties die nauwkeurig afgestemd zijn op de klant. 

Een praktijkvoorbeeld hiervan is wanneer een chatbot direct weet dat een klant eerder producten heeft gekocht en op basis hiervan specifieke aanbevelingen kan doen.  

In een B2B-context kan een chatbot bijvoorbeeld zien dat een klant recentelijk een softwarepakket heeft aangeschaft en direct ondersteuning bieden met een overzicht van geplande implementatietrainingen of aanvullende modules voorstellen die passen bij de huidige bedrijfsopstelling. Dit helpt accountmanagers om proactief waarde te bieden en de relatie te versterken. 

Voor bedrijven betekent zo’n integratie dus dat klantinformatie optimaal wordt benut, wat waardevolle kansen biedt voor upselling en klantretentie. De chatbot kan daardoor beter inspelen op de wensen van klanten en daardoor bijdragen aan hogere klantloyaliteit. 

Een grote stap vooruit voor klanttevredenheid en tijdsbesparing 

Chatbots moeten in 2025 gaan bewijzen dat ze de moeite waard zijn om te gebruiken. Dat ze in plaats van een makkelijk en goedkoop alternatief voor menselijke medewerkers, ook daadwerkelijk goed zijn in het oplossen van klantproblemen. 

Door verbeterde NLP, adaptive learning en integraties met CRM-systemen kunnen chatbots in de nabije toekomst veel beter inspelen op de behoeften en emoties van gebruikers. Dit zorgt voor een hogere klanttevredenheid, wat erg belangrijk dit is voor klantretentie. 

Als bedrijf is het een slimme zet om deze nieuwe generatie chatbots in te zetten en klanten te voorzien van hoogwaardige, direct beschikbare service. Toch blijft het nog zoeken naar balans tussen automatisering en menselijke interactie. Hoewel de technologie snel verbetert, willen klanten soms nog steeds de optie hebben om met een echte medewerker te praten. Bedrijven die deze mix weten te vinden, profiteren het meest van de AI-gestuurde klantenservice van de toekomst.  

Volgende week is de derde blog in deze reeks aan de beurt met als onderwerp: Op MarTech dieet: Kies wat je écht nodig hebt