Customer journey optimaliseren met AI: van start tot oplossing

Gebruik eerst design thinking voordat je met AI aan de slag gaat. Begin met het probleem of de kans te begrijpen, en bedenk daarna pas een oplossing. Zie AI als één van de tools in je gereedschapskist.

Belangrijke vragen om vooraf te stellen:

• Wat zijn je klant-pijnpunten door onderzoek

• Waar zie je werknemerfrustraties in het dagelijkse werk?

• Welke proces-knelpunten veroorzaken vertragingen?

• Is dit de hoofdoorzaak of slechts een symptoom?

• Wat zijn de echte kosten van het niet oplossen hiervan?

Waarom miljoenen uitgeven aan AI-chatbots als het echte probleem onduidelijke productinformatie is? Wij gebruiken verschillende methoden zoals UX-onderzoek, impact mapping en design sprints/workshops om eerst de juiste uitdagingen te ontdekken voordat we oplossingen bouwen.

Tip: Gebruik een impact/effort-matrix om snel te zien welke ideeën snelle wins opleveren en welke grotere projecten vereisen.

Stadsmissionen - 2,5x snellere product uploads

Stadsmissionen wilde de verkopen via e-commerce met 200% verhogen. Maar hun handmatige methode voor het uploaden van tweedehands producten beperkte de capaciteit ernstig. We bouwden een AI-gedreven oplossing waar medewerkers simpelweg afbeeldingen en handgeschreven notities uploaden. De AI identificeert automatisch productattributen zoals type, kleur, conditie, magazijnlocatie en vult alle CMS-velden in.

Impact: Medewerkers uploaden producten nu 2,5 keer sneller, waardoor groei gemakkelijker wordt.

WWF - Geautomatiseerde toegankelijkheids-compliance

WWF had ongeveer 9.000 afbeeldingen zonder alt-teksten, wat toegankelijkheids-compliance uitdagend maakte. We creëerden een AI-powered dashboard waar editors tot vijf afbeeldingen tegelijk kunnen selecteren, AI-gegenereerde alt-tekst suggesties kunnen reviewen en goedkeuren of bewerken voordat automatische publicatie naar WordPress.

Impact: Editors besparen tijd voor high value werk, waardoor zowel hun tevredenheid als de website-toegankelijkheid stijgt.

AI blinkt uit in het herkennen van patronen in grote datasets. Je kunt dit bij uitstek gebruiken om problemen in je customer journeys te identificeren:

Traffic-analyse: Exporteer data uit GA4, voer funnel-analyse uit via ChatGPT en krijg observaties over gebruikersgedrag voor belangrijke website-secties.

Support ticket analyse: Verwerk grote volumes support-issues om veelvoorkomende pijnpunten te identificeren en deze proactief aan te pakken.

Content gap analyse: Analyseer zoekdata, concurrent content en klantvragen om ontbrekende content-kansen te identificeren.

Geautomatiseerde audits: We bouwden een AI-powered audit tool voor Husqvarna's B2B-portal die duizenden pagina's in meerdere talen analyseerde, elke pagina beoordeelde aan de hand van strategische criteria en specifieke aanbevelingen genereerde voor editors. Door deze tool kunnen audits nu 85% sneller worden uitgevoerd.

Uit ervaring blijken dit goede startpunten met veel waarde en weinig risico:

Awareness fase

Probleem: Gebruikers worden overspoeld met generieke content
Oplossing: AI-gegenereerde, gepersonaliseerde marketing content
Bewezen impact: 70% reductie in content creation kosten (bron: SalesHub, 2025)

Consideration fase

Probleem: Prospects worstelen om relevante productinformatie te vinden
Oplossing: AI-chatbots voor gepersonaliseerde productaanbevelingen
Bewezen impact: 23% hogere conversie rates (bron: Glassix, 2024)

Decision fase

Probleem: Sales teams besteden te veel tijd aan het opstellen van voorstellen en offertes
Oplossing: AI-ondersteunde voorstel- en offerte-generatie
Bewezen impact: 30% snellere afronding van deals (bron: McKinsey, 2024)

Purchasing fase

Probleem: Te veel klanten verlaten winkelwagen door problemen bij afrekenen
Oplossing: Conversational checkout assistants
Bewezen impact: 20% minder klanten haken af in de winkelmand-fase (bron: Walmart, 2024)

Onboarding fase

Probleem: Nieuwe gebruikers raken vast en openen support tickets
Oplossing: Gepersonaliseerde AI-gegenereerde onboarding guides
Bewezen impact: 40% minder support tickets tijdens setup (bron: Zendesk, 2024)

Niet elk AI-project slaagt. We werkten samen met een wereldwijde MedTech-organisatie om een AI-gedreven site search te bouwen voor zorgprofessionals. Ondanks het volgen van best practices, valideren van de oplossing, schrijven van acceptatiecriteria en zorgen voor compliance, werd het project stopgezet.

Wat ging er mis:

• De organisatie miste AI-volwassenheid voor klantgerichte generative AI

• IT was niet volledig aan boord vanaf het begin

• Juridische zorgen ontstonden rond de EU AI Act

• Geen duidelijk plan voor schaalbaarheid met de dure technologie

Belangrijke lessen:

• Doe vroege risico-assessment en vermijd aanvankelijk high-risk problemen

• Zorg voor IT- en juridische betrokkenheid vanaf dag één

• Werk samen met ervaren partners die AI-implementatie uitdagingen begrijpen

1.      Customer support/service: Implementeer retrieval-augmented chatbots verbonden met je knowledge base om Tier 1-vragen af te handelen, support kosten met 30% te verlagen terwijl je klanttevredenheid verhoogt.

2.      Product consideration pagina's: Implementeer lichtgewicht, product-database-powered chatbots op high-traffic pagina's om feature-vergelijkingen en "Welke optie past bij mij?"-vragen af te handelen.

Essentiële vervolgstappen voor succes:

• Begin altijd bij echte menselijke klantbehoeften, niet bij technologie.

• Zorg vooraf voor datakwaliteit, naleving van regels en steun van stakeholders.

• Koppel elke AI-use case aan duidelijke businessresultaten.

• Leer teams AI te gebruiken, zodat ze zelfstandig kunnen experimenteren en verbeteren.

• Focus op quick wins: pak eerst taken met hoge tijdsdruk en lage waarde aan.

• Denk vooruit: autonome AI die zelfstandig handelt, is geen toekomstmuziek.

De meeste bedrijven worden niet AI-first, maar we kunnen wel een AI-first mindset aannemen. Dit betekent verschuiven van "Hoe schalen we mensen?" naar "Hoe schalen we beslissingen, creativiteit en actie met machines?"

Voor Volvo Penta bouwden we een custom AI-assistent getraind op juridische richtlijnen die copywriters real-time feedback geeft voor duurzaamheidsclaims. Dit transformeerde een handmatig, foutgevoelig reviewproces naar een efficiënte workflow waar content vanaf het begin volgens de richtlijnen is.

Impact: Weken werk bespaard en potentiële compliance-issues vermeden.

AI-implementaties kunnen aanvoelen als haast gevolgd door stilstand. Maar wanneer je het goed doet en dus start met echte problemen, stakeholders vroeg betrekt en je geleidelijk uitbouwt, kan AI fundamentele waarde toevoegen.

De sleutel is identificeren waar AI echte menselijke problemen in je customer journey kan oplossen, en dan oplossingen bouwen die experience first en technology second stellen. Bij iO combineren we expertise met marketing, data, AI, infrastructuur en operations om ambitieuze merken te helpen de kloof tussen klantverwachtingen en digitale mogelijkheden te overbruggen. We hebben tientallen organisaties begeleid door succesvolle AI-implementaties, van quick wins tot enterprise-scale transformaties.

Neem contact met ons op om te ontdekken hoe AI je klantervaring kan optimaliseren, terwijl het meetbare business resultaten oplevert.

Artikel geschreven met input van de webinar Optimize your customer journey with AI door Christofer Falkman, AI Strategy Lead bij iO Nordics. En klant cases van Stadsmissionen, WWF, Worldline, Volvo Penta, Husqvarna en Polestar.