Chatbots &virtuele assistenten

Een chatbot zonder context is een telefoonkeuzemenu uit 2005. Wij bouwen RAG-driven assistenten die toegang hebben tot je productdata, ordering systems en klantgeschiedenis.

• Customer support bots

  Tier-1 support automatisering met escalatie naar mens bij complexity-threshold.

• Sales assistenten

  Pre-sales chatbots die jouw producten kennen en kwalificerende vragen stellen.

• Internal copilots

  Slack/Teams bots die toegang hebben tot Confluence, Notion, of eigen data.

• Voice agents

  Voor inkomende calls — terugbel-bevestiging, FAQ, doorverbinden bij escalatie.

• RAG implementation

  Retrieval-augmented generation zodat de bot jouw documentatie kent.

• Multi-language

  Bots die naadloos schakelen tussen NL/EN/FR/DE op basis van klant-input.

1. 01

   Use case

   Welke vragen krijg je vaak? Welk volume? Waar is automation het meest waardevol?

2. 02

   Knowledge base

   Bestaande FAQ, documentatie en order-data prepareren voor RAG-indexing.

3. 03

   Build

   Bot ontwikkelen, finetuning op jouw tone-of-voice, escalatie-rules instellen.

4. 04

   Train & launch

   30 dagen shadowing en feedback-loop. Daarna geleidelijk meer volume.

• Productie-ready chatbot of voice agent
• RAG-index op jouw content + data
• Escalatie-flow naar human support
• Analytics dashboard met deflectie-rate
• Doorlopende model-tuning

• Welke tools gebruiken jullie?

  Voor RAG: LangChain of LlamaIndex. UI: Intercom, custom React, of Slack/Teams. LLM: GPT-4o of Claude — afhankelijk van use case.

• Wat is een realistische deflectie-rate?

  30-60% van inkomende vragen kan tier-1 worden geautomatiseerd, mits de kennisbasis goed is gestructureerd.

• Hoe houden we de bot up-to-date?

  Automatische re-indexing wanneer documentatie verandert. Plus monthly review van conversations met low confidence-scores.

• AI-strategie & implementatie →
• Procesautomatisering & workflows →
• AI-gedreven data-analyse →
• MCP-servers & AI-integraties →
• Big data naar één analyseplatform →