Automatic Response Agent
Je klantendienst beantwoordt vandaag voor de honderdste keer dezelfde vraag.
De Automatic Response Agent beantwoordt terugkerende klantvragen automatisch — op basis van jouw data en jouw tone of voice. Je team houdt tijd over voor de vragen die er écht toe doen.
Herken je dit?
Wat is de status van mijn bestelling?
Is dit artikel op voorraad?
Wanneer wordt mijn levering verwacht?
Kan ik mijn bestelling nog wijzigen?
Wat zijn de openingstijden van jullie magazijn?
Wanneer wordt mijn factuur verwerkt?
Hoe dien ik een klacht in over een levering?
Wat is de levertermijn voor dit artikel?
Kan ik de technische informatie over dit product krijgen?
Kan ik het certificaat die bij dit artikel hoort ontvangen?
Je team beantwoordt steeds dezelfde vragen. Vandaag. En morgen. En overmorgen. Deze agent neemt het over.
De Automatic Response Agent beantwoordt inkomende klantvragen via e-mail — snel, correct en consistent. Geen chatbot maar een agent die met op basis van je eigen data (leveringsstatus, voorraad, klanthistoriek) en jouw toon antwoordt, en alleen wanneer hij zeker weet.
Herhaalvragen? Automatisch afgehandeld.
De agent beantwoordt de vragen die elke dag opnieuw binnenkomen — op basis van jouw eigen data. Direct, zonder wachtrij.
Alleen de onderwerpen die jij selecteert.
Je bepaalt zelf welke vraagtypes automatisch beantwoord worden, en welke altijd naar een medewerker gaan.
Automatisch draften of automatisch versturen.
In de eerste periode zet de agent een antwoord klaar dat een medewerker goedkeurt alvorens te versturen. Eenmaal voldoende bewezen, instelbaar per onderwerp of categorie, kan hij zelfstandig versturen.
Kanalen
Integraties
Geschikt voor
Teams met 20+ klantvragen per dag over terugkerende onderwerpen
Wat het je kost
Dezelfde vragen, elke dag opnieuw
Een groot deel van je mailbox bestaat uit vragen die je team al tientallen keren beantwoord heeft. Goede medewerkers doen routinewerk. Dat is duur en demotiverend.
Meer dan 80% van customer service managers bevestigt dat minstens 20% van hun tickets repetitief en eenvoudig zijn.
Enchant
Pieken die het systeem breken
Bij campagnes, acties of seizoenspieken loopt de wachtrij op. Klanten wachten uren op een antwoord — niet omdat de vraag moeilijk is, maar omdat er onvoldoende handen zijn.
89% van klanten verwacht een antwoord binnen 1 uur. De gemiddelde responstijd via e-mail is 12 uur.
HubSpot
Inconsistente antwoorden ondermijnen vertrouwen
Verschillende medewerkers geven andere antwoorden op dezelfde vraag. Klanten merken het, en onthouden het.
De gemiddelde kost per menselijk afgehandeld ticket is ongeveer €13. Met AI een grootteorde kleiner.
Converso / Ringly.io
Vraag ontvangen
De agent leest en begrijpt de vraag, met de classificatie van de Mail Classification Agent als basis.
Data raadplegen
De agent zoekt het antwoord op in jouw eigen data — leveringsstatus, voorraad, klanthistoriek,.... Geen generiek antwoord, altijd contextueel.
Draften of versturen
Is het onderwerp vrijgegeven voor automatisch versturen? Dan gaat het antwoord meteen weg. Anders wordt het klaargezet voor een medewerker.
Escaleren waar nodig
Vragen buiten het afgesproken bereik gaan direct naar de juiste medewerker, met samenvatting en context erbij.
Leren van elke interactie
Na validatie worden nieuwe patronen opgenomen. De agent wordt nauwkeuriger en breder inzetbaar naarmate hij meer verwerkt.
De mens blijft altijd in controle. De agent doet het werk, jij bepaalt de grenzen.
Beantwoordt inkomende vragen automatisch
Leest en begrijpt klantvragen via e-mail en formuleert een correct, contextueel antwoord op basis van jouw eigen data en historiek.
Werkt alleen op de onderwerpen die je vrijgeeft
Jij bepaalt welke vraagtypes automatisch afgehandeld worden. De rest gaat altijd naar een medewerker.
Spreekt jouw toon, niet een generieke
Antwoorden worden opgesteld in de stijl en woordkeuze die je klanten van jou gewend zijn.
Escaleert met volledige context
Wanneer een vraag buiten het bereik valt, gaat ze naar de juiste medewerker — met samenvatting en relevante gegevens erbij.
Leert van elke interactie
Nieuwe patronen en antwoorden worden na validatie opgenomen, zodat de agent breder inzetbaar wordt.