Hoe retailers snel AI-chatbots en virtuele assistenten kunnen inzetten met weinig code

Generatieve AI-tools zoals chatbots en virtuele assistenten hebben het potentieel om het klanttraject bij retailbedrijven drastisch te verbeteren en de verkoop te verhogen. Ze kunnen terugkerende klanten gepersonaliseerde winkelervaringen bieden, te allen tijde via alle kanalen in contact komen met nieuwe klanten en 24/7 klantenondersteuning bieden.

Het implementeren van AI-chatbots kan echter een grote uitdaging zijn. Uit een recent onderzoek onder grote retailers is gebleken dat slechts 4% hebben met succes generatieve AI-tools in al hun bedrijven geschaald.

Daarom hebben we deze handleiding samengesteld. Hieronder leggen we uit hoe retailers snel AI-chatbots en virtuele assistenten met weinig code kunnen inzetten en de kracht van generatieve AI kunnen gaan benutten.

Heb je weinig tijd? Hier is een kort overzicht

• AI-chatbots en virtuele assistenten kunnen de klantbetrokkenheid vergroten, de verkoop verhogen en de kosten voor klantenservice verlagen.
• Traditionele ontwikkelingsmethoden maken het inzetten van een AI-chatbot kostbaar en tijdrovend. Ze hebben moeite om uitdagingen zoals datasilo's of privacyvereisten aan te pakken en hebben professionele ontwikkelaars nodig.
• Low code verkort de implementatietijd van AI-chatbots door de behoefte aan professionele ontwikkelaars te verminderen en tools aan te bieden om gegevensuitdagingen te omzeilen. Low-code is ook flexibeler en schaalbaarder dan traditionele ontwikkeling.
  
  

Waarom retailers AI-chatbots en virtuele assistenten nodig hebben

AI-chatbots en virtuele assistenten zijn veelbelovend voor de detailhandel. Deze tools kunnen de klantervaring transformeren en tegelijkertijd de operationele efficiëntie verbeteren en de kosten verlagen.

Een belangrijke manier waarop AI-chatbots dit kunnen bereiken, is door rechtstreeks met klanten in contact te komen. Als een klant bijvoorbeeld op een product in je online winkel klikt, kan een chatbot daar vragen over beantwoorden of soortgelijke items voorstellen die de klant misschien leuk vindt. Deze directe betrokkenheid kan het aantal conversies verhogen en de inkomsten van uw bedrijf verhogen.

Generatieve virtuele assistenten op basis van AI kunnen ook loyaliteit opbouwen bij bestaande klanten. Ze kunnen bijvoorbeeld de voorkeuren van klanten analyseren om nieuwe producten voor te stellen of om hen te helpen bij het kiezen van de juiste maat voor een nieuwe outfit. Deze persoonlijke aandacht is vergelijkbaar met wat een klant zou krijgen van een personal shopper en kan leiden tot een grote toename van de herhalingsverkopen.

De voordelen van AI-chatbots en virtuele assistenten reiken verder dan het verbeteren van de klantervaringen en het stimuleren van de verkoop. Ze verlagen ook de kosten door veel aspecten van de klantenservice te automatiseren. Klanten kunnen met een chatbot praten om te vragen naar de status van een online bestelling of om een retourzending te starten, zodat medewerkers zich kunnen concentreren op complexere problemen. Dit vermindert de totale personeelsbehoefte van retailers, verhoogt de operationele efficiëntie en bespaart geld.

De uitdagingen van traditionele chatbotontwikkeling

Ondanks de belofte van AI-chatbots, gebruiken maar weinig retailers ze momenteel op grote schaal. Dat komt omdat traditionele benaderingen voor de ontwikkeling van chatbots kostbaar, tijdrovend en moeilijk op te schalen zijn.

Deze benaderingen zijn afhankelijk van professionele ontwikkelaars om vanaf nul chatbots te bouwen, waarbij modellen voor natuurlijke taalverwerking worden geïntegreerd met workflows voor het verzamelen en analyseren van klantgegevens. Dit is een langzaam proces waarbij vaak datawetenschappers moeten worden ingeschakeld om de beste manier te vinden om de gegevens van uw bedrijf te benutten.

Tot overmaat van ramp kunnen ontwikkelaars onderweg tegen tal van uitdagingen aanlopen. Datasilo's, problemen met gegevensprivacy en verouderde IT-systemen die het delen van gegevens niet gemakkelijk ondersteunen, kunnen allemaal de ontwikkeling vertragen en de kosten verhogen. Het resultaat is dat wat in het begin misschien een eenvoudig project lijkt, de IT-middelen van uw bedrijf aanzienlijk kan uitputten.

Hoe Low Code de implementatie van AI-chatbots versnelt

Het goede nieuws is dat er een manier is om deze uitdagingen te omzeilen: low-code development.

Low-code-benaderingen elimineren veel van de codering die traditioneel nodig is voor de ontwikkeling en implementatie van chatbots. In plaats van code low-code-platforms gebruik aanpasbare sjablonen, interfaces voor slepen en neerzetten en vooraf gemaakte inhoudselementen om u te helpen bij het bouwen van AI-tools.

Low code versnelt de implementatie van AI-chatbots op een aantal belangrijke manieren.

Ten eerste minimaliseren low-code-platforms de code die nodig is om een chatbot te bouwen. Veel daarvan zijn voorzien van vooraf gebouwde integraties voor populaire AI-modellen, dus het enige wat je hoeft te doen is de gegevens aanleveren en de gebruikersinterface ontwerpen.

Dit betekent dat u kunt vertrouwen op uw bestaande IT-team om de ontwikkeling te leiden, in plaats van een team van ontwikkelaars in te huren dat 24 uur per dag werkt. Het is dus mogelijk om meteen met je project aan de slag te gaan in plaats van te wachten tot er een nieuw team is. De totale kosten voor het bouwen van een AI-chatbot of virtuele assistent zijn ook aanzienlijk lager omdat er minder ontwikkelaars bij betrokken zijn.

Een ander voordeel van low-code ontwikkeling is dat het veel problemen omzeilt die zich voordoen tijdens traditionele ontwikkelingsbenaderingen. Met low-code-tools kun je bijvoorbeeld eenvoudig aangepaste datapijplijnen en geautomatiseerde databases bouwen die datasilo's onmiddellijk opsplitsen. Ze bieden ook gedetailleerde gegevensbeveiligingscontroles, zodat gevoelige klantinformatie veilig kan worden verwerkt. Met minder problemen om te navigeren, kan de ontwikkeling veel sneller verlopen.

Bovendien maken low-code-benaderingen flexibiliteit en schaalbaarheid mogelijk op een manier die vaak niet het geval is bij traditionele ontwikkelingsmethoden. Met low code kun je een eenvoudige chatbot ontwikkelen voor één klantgericht kanaal, zoals je online winkel, en deze vervolgens uitbreiden naar meer kanalen en later meer mogelijkheden toevoegen.

Deze stapsgewijze aanpak vergroot ook de kans op succes van het project. U kunt snel een prototype van een chatbot inzetten en onmiddellijk resultaten zien in uw conversiepercentage of klanttevredenheidsbeoordelingen. Vervolgens kun je op basis van feedback van klanten je chatbot iteratief verbeteren.

Hoe AI-chatbots met weinig code te implementeren

Het bouwen van een AI-chatbot met low code begint met het kiezen van een low code platform.

CLEVR werkt uitsluitend met Mendix low code vanwege de geavanceerde functies voor AI-integratie en gegevensbeveiliging. Mendix is ook zeer flexibel, waardoor het ideaal is voor verschillende retailbedrijven en chatbot-implementaties.

Met behulp van het door jou gekozen low-code-platform kun je de gegevensstromen van je bedrijf integreren met een generatief AI-model. Vervolgens kun je een nieuwe datapijplijn voor je chatbot bouwen of continu gegevens van je bestaande databases naar het AI-model streamen.

Implementeer ten slotte je chatbot in je online winkel, mobiele app en klantenserviceplatform. Mendix biedt tools om deze integraties te stroomlijnen en ervoor te zorgen dat interactiegegevens van klanten worden teruggekoppeld naar uw bedrijf voor diepgaande analyses.

CLEVR kan gedurende dit hele implementatieproces als deskundige partner voor uw bedrijf fungeren, door volledige ondersteuning te bieden, waaronder het identificeren van mogelijkheden voor generatieve AI binnen het klanttraject en hulp bij het bouwen van een capabele chatbot of virtuele assistent met Mendix. Bovendien zorgt CLEVR ervoor dat de AI-tools flexibel en schaalbaar blijven, waardoor de klantervaring continu kan worden verbeterd.

Hoe we dit artikel hebben onderzocht

Deze gids is gebaseerd op een enquête onder leidinggevenden in de detailhandel en de laatste inzichten uit publicaties in de retailsector. Het is ook gebaseerd op input van IT-leiders, managers voor retailactiviteiten en experts op het gebied van klantervaringen die momenteel gebruikmaken van low-code en generatieve AI-tools.