Sinds ons artikel eerder dit jaar over ChatGPT en GPT 3.5 – toen we zelf ook nog maar net bezig waren met de mogelijkheden die grote taalmodellen* bieden – is er veel gebeurd. Daarom is het de hoogste tijd om het vorige artikel te verdiepen met interessante toepassingen voor de klantenservice!
*Grote taalmodellen komt van het Engelse LLM, dat staat voor Large Language Models. In het kort zijn het AI-tools die tekst kunnen lezen, samenvatten en vertalen. Later in dit artikel vind je een uitgebreidere uitleg
Wat zijn die ontwikkelingen in grote taalmodellen?
In de tussentijd zijn er:
- Andere modellen gekomen (Google LaMDA, XLnet)
- Er is veel getest
- Er komen specifiekere taalmodellen (TNO is bezig met een NL taalmodel)
- De modellen zijn beter getraind en
- Er zijn vele nieuwe toepassingen verzonnen (GPT4).
Waarom zijn grote taalmodellen belangrijk voor klantcontact
Zoals iedereen weet is klantcontact het levensbloed van elk succesvol bedrijf. Memorabel klantcontact bevordert de loyaliteit van klanten, versterkt relaties en versterkt de reputatie van een merk. Maar met een enorme hoeveelheid vragen van klanten in dit digitale tijdperk, is het een uitdaging zijn om snel en persoonlijk te reageren. Dit is waar Large Language Models (LLM) hulp bieden.
Large Language Models kunnen de klantenservice efficiënter, nauwkeuriger en persoonlijker maken. Van het genereren van contextuele antwoorden tot sentimentdetectie. LLM’s bieden aanzienlijke voordelen bij het afhandelen van klantinteracties.
In dit artikel geef ik een aantal toepassingen die voor elke klantenservice enorm waardevol kunnen zijn. Maar eerst nog even een iets uitgebreidere uitleg over LLM’s.
“Large Language Models kunnen de klantenservice efficiënter, nauwkeuriger en persoonlijker maken. Ze bieden aanzienlijke voordelen bij het afhandelen van klantinteracties.”
Wat is een LLM
Stel je een groot taalmodel (LLM) voor als een zeer intelligente AI-assistent die gespecialiseerd is in het begrijpen en verwerken van menselijke taal. Om zo’n bedreven taalverwerker te worden, onderging het LLM een uitgebreide training op enorme hoeveelheden tekstgegevens. Tijdens dit trainingsproces leerde het ingewikkelde patronen, grammaticaregels en de betekenis achter woorden en zinnen. Hierdoor heeft het de opmerkelijke vaardigheid gekregen om reacties te genereren die niet alleen samenhangend zijn, maar ook contextueel passend.
LLM’s blinken uit in verschillende taalgerelateerde taken. Ze kunnen bijvoorbeeld:
- Natuurlijke taal begrijpen en interpreteren
- Tekst genereren die lijkt op menselijk schrift
- Talen vertalen
- Lange teksten samenvatten
- En vele andere taalgerichte activiteiten uitvoeren
Voorbeeld van een krachtig groot taalmodel
Een goed voorbeeld van een krachtige LLM is Open AI’s GPT-4. Dit model is zorgvuldig getraind op uitgebreide datasets. Als gevolg daarvan heeft het de opmerkelijke capaciteit om tekst te begrijpen en te genereren die opvallend veel lijkt op wat een mens zou produceren. Het kan moeiteloos een breed scala aan onderwerpen aan en zich aanpassen aan verschillende contexten. Het is, vanuit haar basis, momenteel echter nog niet geheel betrouwbaar (het kan gebruikte informatie mixen en ongevalideerd gebruiken). Hiervoor zijn andere AI toepassingen (DialpadGPT) een stuk beter geschikt. Er is dus nog veel te doen om een taalmodel te ontwikkelen dat het allemaal kan.
De 5 use cases van grote taalmodellen voor klantenservice
Hoe kunnen die LLM’s nou precies nuttig zijn bij het optimaliseren van interacties tussen je klanten en je klantenservice? Daar gaan we!
Use Case 1: Contextuele antwoordgeneratie
Laten we een voorbeeld nemen van Harry die eerder contact heeft opgenomen met je supportteam over een specifiek productprobleem. Als Harry weer contact opneemt, zou het dan niet fantastisch zijn als je team direct alle eerdere interacties kan oproepen en kan reageren, rekening houdend met de context van alle eerdere gesprekken?
LLM’s geven contextbewuste antwoorden op e-mails van klanten en maken daarbij gebruik van eerdere interacties en klantgeschiedenis om gepersonaliseerde en accurate informatie te leveren. Zo verbeteren ze de algehele klantervaring.
Door eerdere interacties van bijvoorbeeld Harry te analyseren, kunnen LLM’s gepersonaliseerde reacties op het verzoek hem genereren. Als hem bijvoorbeeld in een eerdere e-mail een korting is beloofd, wordt deze context gelezen en verwerkt in het antwoord aan Harry.
Het is wel handig om – nadat het LLM de e-mail heeft opgesteld – deze mail nog te laten controleren. Als je dit consequent doet, voorkom je ‘geautomatiseerde’ fouten en kun je het taalmodel feedback geven die waardevol is voor de toekomstige antwoorden.
Use Case 2: Triage en categorisering
Een belangrijk onderdeel van de klantenservice is het beheren en sorteren van inkomende e-mails van klanten en deze doorsturen naar de juiste afdeling. LLM’s kunnen helpen bij het analyseren van deze e-mails en ze automatisch categoriseren op basis van de inhoud, die kan variëren van technische ondersteuning tot vragen over facturering.
De juiste afdeling neemt actie
Als Somaya een e-mail stuurt over een factuurfout, identificeert de LLM de e-mail, categoriseert deze onder Factureringsvraag en kent zelfs een prioriteitsniveau toe op basis van vooraf gedefinieerde criteria. Op die manier kan de juiste afdeling actie ondernemen. Dit helpt bij het stroomlijnen van het ondersteuningsproces, zodat je medewerkers van de klantenservice kritieke of tijdgevoelige vragen direct kunnen beantwoorden.
LLM’s blinken uit in het classificeren van e-mails door de inhoud ervan te analyseren en ze nauwkeurig in te delen in vooraf gedefinieerde categorieën, zoals vragen, klachten, feedback of technische ondersteuning, waardoor de klantenservice gestroomlijnd kan worden.
Use Case 3: Snelle geautomatiseerde selfservice antwoorden
Stel dat Juul een e-mail stuurt met een verzoek om hulp bij het instellen van een account en dat dit ook een bekend probleem is dat automatisch kan worden afgehandeld. LLM’s kunnen uitgebreide instructies genereren die zijn afgestemd op de specifieke situatie. Ze kunnen stapsgewijze richtlijnen en relevante koppelingen opnemen en zelfs anticiperen op veelvoorkomende vervolgvragen of zorgen, zodat de klant een grondig antwoord op zijn vraag krijgt.
LLM’s kunnen effectief reageren op problemen van klanten door het opnemen van nuttige koppelingen in hun reacties en klanten doorverwijzen naar relevante bronnen, artikelen of handleidingen voor probleemoplossing voor verdere hulp en zelfhulpopties.
Een verdere vorm is dat grote taalmodellen de diverse bronnen voor de antwoorden direct opneemt in de tekst, zodat linkjes en verwijzingen niet eens meer nodig zijn (Dialpadgpt in combinatie met Dialpad DSS). Zie hiervoor ook Use Case 4.
Hoewel de LLM een conceptantwoord kan genereren, is het belangrijk dat je je realiseert dat menselijke beoordeling en aanpassing cruciaal blijven – de zogeheten ‘human touch’. Supportmedewerkers kunnen een persoonlijk tintje toevoegen, zodat het antwoord perfect aansluit bij de specifieke behoeften en omstandigheden van de klant.
Een voorbeeld
Stel je voor dat Simone contact opneemt met het supportteam van een bedrijf. Ze is teleurgesteld over een recente storing in de dienstverlening. Met een sentimentanalyse kan een LLM:
- Het negatieve sentiment detecteren
- Eventuele eerdere conversaties opzoeken
- Een antwoord genereren die de frustratie van Simone erkent en zich erin inleeft.
Deze gepersonaliseerde en empathische benadering herstelt het vertrouwen en de loyaliteit van Simone en versterkt de relatie tussen het merk en de klant. Blijf wel in gedachte houden dat een menselijke beoordeling van het gegenereerde antwoord dus cruciaal is.
Use Case 4: Kennisbank integratie
De meeste bedrijven hebben een kennisbank met vragen en antwoorden die al eerder zijn beantwoord. Dat is een goede bron om aan te boren. Maar wat als je klantenservice een stap verder zou kunnen gaan? Wat als je klanten direct de meest relevante artikelen of bronnen uit je kennisbank zou kunnen bieden? Of zelfs direct bepaalde passages kan verwerken in de antwoorden die direct (gevalideerd) een reactie geven op de klantvraag?
LLM’s kunnen reageren op vragen van klanten door relevante antwoorden uit de kennisbank op te nemen, zodat nauwkeurige en consistente informatie wordt verstrekt voor een naadloze klantervaring.
Voorbeeld
Max stuurt een e-mail over een specifiek productprobleem. De LLM kan de vraag van Max analyseren, in de kennisbank van het bedrijf zoeken naar relevante artikelen en direct in het antwoord een samenvatting of uittreksel van het artikel geven. Dit stelt klanten niet alleen in staat om hun problemen zelfstandig op te lossen, maar het bevordert ook selfservicemogelijkheden en zorgt ervoor dat de meest actuele informatie direct beschikbaar is.
Use Case 5: Sentiment detectie en emotie-herkenning
Het vermogen om het sentiment of de emotie van een klant te begrijpen, verbetert de manier waarop bedrijven reageren op vragen aanzienlijk. LLM’s kunnen e-mails van klanten analyseren op:
- Sentimentdetectie
- Sarcasmedetectie
- Emotieherkenning
LLM’s blinken uit in het detecteren van sentiment, het identificeren van sarcasme en het vastleggen van emotie in e-mails van klanten. Hierdoor zijn een nauwkeurige analyse en gepersonaliseerde reacties mogelijk. Dit bevordert de klanttevredenheid enorm.
Of de toon van een klant nu positief, negatief of neutraal is, of elementen van sarcasme bevat, de LLM kan deze nuances detecteren. Het kan zelfs emoties zoals woede, frustratie of blijdschap herkennen en interpreteren. Op die manier kan jouw organisatie antwoorden prioriteren, dringende zaken escaleren en empathische ondersteuning bieden die is afgestemd op de emotionele toestand van de klant. Door je in te leven in je klant en op de juiste manier te reageren op basis van zijn of haar gemoedstoestand, kom je een heel eind in het koesteren van de klantrelatie en natuurlijk die memorabele klantervaring.
Conclusie over grote taalmodellen inzetten voor je klantenservice
Je wil je concurrentie ver achter je laten en de verwachtingen van je klanten overtreffen. Daarom zoek je naar innovatieve methodes om een betekenisvolle, persoonlijke relatie met je klanten te smeden, voorbij de conventionele strategieën.
Grote taalmodellen, of LLM’s, kunnen hierin een sleutelrol spelen. Ze genereren antwoorden die niet alleen contextueel passend zijn, maar ook de geschiedenis en emoties van eerdere interacties meenemen. Dit leidt tot empathische communicatie die de klant het gevoel geeft écht gehoord te worden. Het is die persoonlijke aandacht waar iedereen blij van wordt.
Deze aanpak versterkt de klantenbinding, optimaliseert de klantenservice én zorgt voor die memorabele ervaring. Zo creëer je tevreden klanten die waardevolle merkambassadeurs voor je organisatie worden en versterk je tegelijk je positie in de markt.
