Veel klantvragen over producten lijken eenvoudig, maar kosten op de werkvloer nog altijd veel tijd. Denk aan vragen over levertijden, beschikbaarheid of productspecificaties. In de praktijk zoeken medewerkers in meerdere systemen, vragen collega’s om hulp of bladeren handmatig door documentatie.
De inzet van een AI-agent, zoals de Product Advisor Agent, verandert dit proces. Deze agent combineert directe toegang tot systemen zoals Business Central met slimme documentnavigatie en het vermogen om mee te denken met de situatie van de klant.
Traditioneel: versnipperde informatie, handmatig werk
Een medewerker krijgt een vraag als: “Is dit product op voorraad, en wanneer kunnen jullie leveren?”
Het antwoord vereist vaak meerdere handmatige stappen:
- Inloggen in Business Central, zoeken op artikelnummer, controleren van voorraad en verwachte leverdata.
- Opzoeken van productspecificaties op SharePoint of in een map met brochures.
- Eventueel contact opnemen met collega’s om ontbrekende informatie aan te vullen.
- Informatie samenvoegen, controleren en opsturen naar de klant.
Een vergelijkbare uitdaging geldt bij complexere vragen zoals: “Welke producten zijn geschikt voor buitengebruik in een vochtige omgeving?”
In dat geval moet de medewerker productkennis combineren met interpretatie van klantwensen, en dat is lastig onder tijdsdruk.
De nieuwe aanpak: één AI-agent die informatie combineert en advies geeft
Met de Product Advisor Agent verandert dit fundamenteel. Deze agent is ontwikkeld op basis van Microsoft Copilot Studio en kan:
- Real-time data ophalen uit Business Central (denk aan voorraad, prijzen, leverinformatie);
- Automatisch relevante documentatie en brochures ophalen uit SharePoint of Teams van producten;
- In natuurlijke taal interpreteren wat de klant wil bereiken;
- Op basis daarvan productadvies geven: welk artikel past het best bij de specifieke situatie of toepassing.
Voorbeeld: productadvies op basis van gebruikssituatie
Een klant stelt de vraag: “Ik ga een rally rijden in de Belgische Ardennen. Welke band heb ik hiervoor nodig?”
De Product Advisor Agent:
- Herkent automatisch de relevante context: ruw terrein, wisselende weersomstandigheden, grip en duurzaamheid onder hoge belasting;
- Doorzoekt de productspecificaties van alle beschikbare banden in het assortiment;
- Vraagt indien nodig aanvullende informatie, zoals voertuigtype of seizoensperiode;
- Komt met een onderbouwd voorstel voor een geschikte band, inclusief productlink, leverstatus, prijs en montageadvies.
De medewerker ontvangt direct een compleet en gecontroleerd antwoord, dat eenvoudig doorgezet kan worden naar de klant – zonder dat handmatig gesorteerd hoeft te worden op technische kenmerken of documentatie.
Wat levert het op?
De businesswaarde van deze werkwijze is concreet en onderbouwbaar:
- Tijdswinst in operationele processen: Eenvoudige productvragen worden in seconden afgehandeld in plaats van minuten. Op jaarbasis betekent dit tientallen uren minder zoekwerk per medewerker.
- Slimmer klantadvies zonder extra training: Nieuwe medewerkers profiteren direct van bestaande kennis, zonder alles te hoeven weten. De agent fungeert als digitale productspecialist, welke altijd beschikbaar is.
- Consistente en actuele informatievoorziening: Alle antwoorden zijn gebaseerd op realtime data en goedgekeurde documentatie. Dit beperkt de risico’s op verkeerde bijlagen of verouderde specificaties.
- Inzicht in vraagtrends en klantbehoeften: De agent herkent terugkerende vragen en signaleert patronen, bijvoorbeeld stijgende interesse in een bepaald type product of toepassing. Deze inzichten kunnen doorvertaald worden naar marketing, sales of productontwikkeling.
De Product Advisor Agent is meer dan een zoekfunctie. Door gegevens uit systemen en documenten te combineren met generatieve AI-technologie, helpt deze agent niet alleen om sneller te antwoorden, maar ook om beter te adviseren. Zo wordt klantinteractie niet alleen efficiënter, maar ook waardevoller.
Benieuwd hoe je dit soort agents kunt inzetten binnen jouw organisatie? We denken graag mee over een eerste scenario of pilot.
Charon helpt je graag verder!
GAC