Terug naar blog
De uitdagingen van klantcommunicatie
Veel organisaties merken dat hun huidige aanpak voor klantcommunicatie begint te knellen. Zo kunnen chatbots die ze gebruiken vragen wel beantwoorden, maar problemen niet oplossen. Het groeiende aantal kanalen (van WhatsApp en socials tot voice) maakt het beheer van alle flows steeds complexer en onoverzichtelijk. Ook vragen eenvoudige klantverzoeken nog steeds om veel handmatige capaciteit. Dit leidt niet alleen tot frustratie bij klanten, maar ook tot hoge kosten en druk op de teams.Tegelijkertijd moeten bedrijven keuzes maken over nieuwe technologieën, zonder precies te weten wat over enkele jaren de standaard zal zijn.
Een toekomstbestendig AI-platform helpt deze uitdagingen te doorbreken. Het stelt organisaties in staat klantvragen echt op te lossen, processen over kanalen heen te orkestreren en flexibel mee te bewegen met veranderende verwachtingen.
5 essentiële factoren bij de keuze van een AI-platform
De keuze voor een AI-platform is meer dan een technische beslissing. Het beïnvloedt namelijk de manier waarop je jouw organisatie voorbereidt op de toekomst van klantinteractie en -service. Een Agentic AI-platform gaat daarbij een stap verder: het stelt organisaties in staat agents autonoom taken te laten uitvoeren, die steeds meer processen overnemen.
Om een platform te kiezen dat niet alleen vandaag maar ook morgen waarde toevoegt, zijn er een aantal essentiële factoren om te overwegen. Bij elk van die factoren horen strategische vragen die je helpen om scherp te krijgen wat écht relevant is voor jouw situatie.
1. Agility en time-to-market
Een van de grootste uitdagingen voor bedrijven is snelheid: hoe snel kun je een platform implementeren en hoe snel zie je resultaat? In een markt waar klantverwachtingen continu veranderen, wil je niet maanden wachten voordat je AI-assistenten of voice agents live hebt staan.
Het verschil zit vaak in technische complexiteit: platformen die afhankelijk zijn van maatwerk en consultants vertragen de uitrol en implementatie. Een agile platform werkt daarentegen met standaard integraties, kant-en-klare templates en configuraties die je met natuurlijke taal kunt aansturen. Daardoor kunnen ook niet-technische teams hoogwaardige agents bouwen en aanpassen, zonder afhankelijk te zijn van consultants of complexe IT-trajecten.
Voorbeeldvragen om te stellen:
Hoeveel tijd kost de implementatie gemiddeld, van contract tot livegang?
Zijn er klant-en-klare agent templates beschikbaar?
Hoe eenvoudig kunnen we use cases aanpassen of nieuwe use cases toevoegen?
2. Integraties en omnichannel ervaring
Een AI-platform staat of valt met goede integraties. Het grootste risico voor bedrijven is namelijk dat een platform geen standaard integraties levert met belangrijke communicatiekanalen of dat het koppelen met bestaande systemen complex en tijdrovend is. Dit leidt tot hoge kosten, foutgevoelige processen en eist technische expertise die niet altijd beschikbaar is. Een toekomstbestendig platform biedt out-of-the-box integraties die eenvoudig op te zetten zijn, zonder diepgaande development skills. Zo voorkom je een gefragmenteerd landschap en zorg je dat data in al je systemen beschikbaar blijft. Het resultaat? Één naadloze klantreis in plaats van losse, onsamenhangende ervaringen.
Voorbeeldvragen om te stellen:
Welke standaard integraties zijn ‘out of the box’ beschikbaar? (CRM, WhatsApp, e-mail, etc.)
In welke mate is er technische kennis vereist voor het toevoegen van nieuwe kanalen?
Hoe zorgt het platform voor datasynchronisatie tussen de kanalen en een consistentie klantbeleving?
3. Gebruiksgemak en autonomie
Niet elk AI-platform vraagt hetzelfde van je organisatie. Er bestaan grofweg drie soorten AI agent-platformen:
Technische platformen (zoals N8N). Deze zijn krachtig, maar vragen om technische kennis. Je bouwt agents via drag-and-drop en integreert alles zelf met je bestaande tools.
Platformen met templated agents (zoals Lindy). Hierbij kies je uit vooraf gebouwde agents die je met minimale inspanning activeert en licht aanpast. De keerzijde is dat de mogelijkheden tot maatwerk vaak beperkt zijn.
Specifieke domeinplatformen (zoals Intercom en Zendesk). Deze zijn volledig ingericht op bijvoorbeeld customer service en daardoor heel snel inzetbaar, maar minder flexibel buiten dat domein.
HALO zit precies tussen deze categorieën in. Je kunt starten met kant-en-klare template agents, maar ook eenvoudig zelf agents bouwen. Dit doe je niet met complexe integraties, maar simpelweg door in natuurlijke taal met HALO te communiceren. Daarmee combineert HALO laagdrempelig gebruik met de mogelijkheid om verder te customizen.
Voorbeeldvragen om te stellen:
Vereist het platform technische kennis (bijv. drag-and-drop bouwen) of is het geschikt voor niet-technische gebruikers?
Biedt het platform zowel (eenvoudige) templated agents als mogelijkheden om custom agents te ontwikkelen?
Kunnen marketing- en/of klantenservice teams zelfstandig aanpassingen doen, of is er altijd IT-ondersteuning nodig?
4. Schaalbaarheid en kostenmodel
Het kostenmodel van een AI-platform is minstens zo belangrijk als de technologie zelf. Er bestaan verschillende modellen, elk met hun eigen voor- en nadelen.
Per opgeloste klantvraag: voorspelbaar bij lage volumes, maar kan snel duur worden zodra je organisatie groeit.
Per automatisering of workflow: interessant voor developer-teams, maar lastig te schalen zonder budgetdruk
Per gebruiker of seat: eenvoudig te begrijpen, maar kan inefficiënt zijn als het aantal medewerkers groeit terwijl de werkdruk niet evenredig stijgt.
Per interactie of conversatie: dit is transparant en flexibel, maar vraagt om goed inzicht in volumes om verrassingen te voorkomen.
Er is geen goed of fout, maar de kunst is wel om te kiezen wat het beste aansluit bij je bedrijfsstrategie en groeiplannen.
Voorbeeldvragen om te stellen:
Hoe voorspelbaar zijn de kosten bij snelle groei in gebruik?
Zijn er volume-kortingen beschikbaar of loopt de prijs lineair mee met gebruik?
Hoe eenvoudig is het om op- of af te schalen zonder dat kosten of performance een knelpunt worden?
5. Governance en compliance
Een AI-platform heeft toegang tot klantdata en vertrouwelijke informatie. Als governance en compliance niet goed geregeld zijn, loop je risico’s: van datalekken en reputatieschade tot juridische sancties bij schending van regelgeving (zoals GDPR).
Een toekomstbestendig platform helpt je klantgegevens veilig te houden, houdt automatisch bij wie wat heeft gedaan (audit trails) en laat duidelijk zien hoe beslissingen van AI-agents tot stand komen. Dat geeft organisaties de zekerheid dat AI veilig én verantwoord kan worden ingezet, zonder concessies te doen aan innovatie.
Voorbeeldvragen om te stellen:
Ondersteunt het platform onze security- en compliance-standaarden (AVG, ISO, SOC2)?
Hoe transparant is het platform over dataopslag- en verwerking?
Hebben we grip op welke data gebruikt wordt voor AI-training?
Agentic AI van HALO
Veel AI-agentplatformen zijn losstaande oplossingen waarmee je uitsluitend agents kunt bouwen. HALO biedt diezelfde flexibiliteit, maar onderscheidt zich doordat het ook volledig geïntegreerd kan worden binnen het bredere Engagement Platform van CM.com. Hierdoor werk je direct samen met onze geïntegreerde Service Cloud, CDP en andere modules, waar je de agents direct in kan zetten. Tegelijkertijd blijft HALO open en flexibel: wil je het platform koppelen met externe systemen, dan kan dat ook. Zo combineert HALO de kracht van een standalone AI-agent platform met de voordelen van een geïntegreerde oplossing.
De sleutel tot een toekomstbestendig AI-platform
De keuze voor een AI-platform draait dus niet alleen om features of een mooie demo. Het gaat ook om de manier waarop het platform jouw organisatie in staat stelt om sneller te innoveren, beter aan te sluiten op klantverwachtingen en tegelijkertijd veilig en schaalbaar te groeien. Door de juiste strategische vragen te stellen bij elk van deze factoren, maak je een keuze die vandaag werkt én morgen toekomstbestendig is.
