Klachten als strategische AI-goudmijn

Klachten worden in veel organisaties nog altijd gezien als iets dat zo snel mogelijk moet worden afgehandeld. Een noodzakelijk proces om klanten tevreden te houden, maar zelden een strategische prioriteit. Volgens Geert Lejon, Country Manager Belux bij Cognizant, laten bedrijven daardoor waardevolle inzichten liggen.

Dankzij artificiële intelligentie verandert die situatie snel. AI maakt het vandaag mogelijk om niet alleen klachten efficiënter te behandelen, maar ook signalen van ontevredenheid vroegtijdig te detecteren, processen te verbeteren en zelfs toekomstige klachten te voorspellen.

“Klachten zijn veel meer dan één contactmoment tussen een klant en een organisatie”, zegt Geert. “Ze bevatten een enorme hoeveelheid informatie over klanten, processen, producten en dienstverlening.”

AI verlaagt de drempel voor klachtenanalyse

Klachtenbeheer is uiteraard niet nieuw. Vooral in sterk gereguleerde sectoren zoals banken, verzekeringen, telecom en nutsbedrijven bestaan al jarenlang uitgebreide procedures rond klachtenregistratie en rapportering. Wat vandaag fundamenteel verandert, is de toegankelijkheid van technologie.

“Geavanceerde klachtenanalyse was vroeger voorbehouden aan grote organisaties”, vertelt Geert. “De benodigde systemen waren complex, duur en vereisten gespecialiseerde teams om data te structureren, te labelen en te analyseren. Vandaag is de kost om iets met AI te doen veel lager geworden. Daardoor kunnen ook kleinere organisaties gebruikmaken van mogelijkheden die vroeger enkel haalbaar waren voor grote ondernemingen.”

Dat opent nieuwe perspectieven voor kmo's. Veel bedrijven beschikken immers al over waardevolle klantinformatie, maar die zit vaak verspreid over verschillende systemen: CRM-platformen, e-mailverkeer, klantendossiers, callcenters en operationele toepassingen.

“Daar ligt een enorme opportuniteit”, aldus Geert. “AI kan die versnipperde gegevens samenbrengen en omzetten in bruikbare inzichten, zowel om klachten beter af te handelen als om toekomstige problemen te voorkomen.”

Van reageren naar voorspellen

“De grootste verandering zit in de verschuiving van reactief naar proactief klachtenbeheer”, geeft Geert aan. “In sectoren zoals bankieren en verzekeringen wordt AI vandaag al ingezet om signalen van ontevredenheid op te sporen voordat een klacht officieel wordt ingediend. E-mails, telefoongesprekken, klantinteracties en historische gegevens kunnen worden geanalyseerd op patronen en sentimenten die wijzen op mogelijke problemen.”

Die vroege detectie maakt het mogelijk om sneller in te grijpen. Organisaties kunnen klanten proactief contacteren, problemen oplossen voordat ze escaleren en zo zowel de klanttevredenheid als de operationele efficiëntie verbeteren.

Volgens Geert zal die vorm van voorspellende klachtenanalyse de komende jaren steeds toegankelijker worden, ook buiten de sterk gereguleerde sectoren.

De drie fasen van modern klachtenbeheer

Wanneer bedrijven over AI en klachten praten, ligt de focus vaak uitsluitend op automatisering van de afhandeling. “Dat is zonde”, vertelt Geert.

Hij onderscheidt drie cruciale fases:

Detectie: klachten of signalen van ontevredenheid zo vroeg mogelijk identificeren.
Resolutie: medewerkers ondersteunen bij het oplossen van problemen met relevante informatie en aanbevelingen.
Analyse: patronen ontdekken die kunnen leiden tot procesverbeteringen, betere dienstverlening en sterkere producten.

“Vooral die derde fase wordt nog onderschat. Veel organisaties behandelen klachten als een operationeel proces. Maar de inzichten uit klachten kunnen een directe impact hebben op producten, diensten en interne processen.

Klachtendata kan bijvoorbeeld blootleggen waar klanten vastlopen, welke processen voor frustratie zorgen of welke producten structurele problemen veroorzaken. Daarmee wordt klachtenbeheer een bron van continue verbetering.

Klachten horen niet alleen thuis bij de klantendienst

Hoewel klantendiensten uiteraard een centrale rol spelen, zouden ook operationele afdelingen, risicobeheer, compliance en management betrokken moeten worden. “Als klachten enkel bij de klantendienst blijven, mis je een groot deel van de strategische waarde.”

Vooral managementteams zouden klachten vaker moeten beschouwen als een indicator voor onderliggende bedrijfsproblemen. In gereguleerde sectoren gebeurt dat vandaag al veel vaker. Daar worden klachtenrapportages structureel besproken op directie- en managementniveau.

Wat bedrijven kunnen leren van banken

Banken behoren tot de meest mature organisaties op het vlak van klachtenbeheer, vertelt Geert. “Niet alleen omdat regelgeving hen daartoe verplicht, maar ook omdat zij al jarenlang investeren in detectie, analyse en opvolging.”

Zo slagen banken er vandaag in om met een hoge nauwkeurigheid potentiële klachten vroegtijdig te identificeren. Daarnaast gebruiken ze AI om medewerkers in contactcenters sneller toegang te geven tot relevante klantinformatie, procedures en historiek. Maar misschien nog belangrijker: klachten zijn er uitgegroeid tot een managementthema.

“Het feit dat klachten systematisch worden gemonitord, geanalyseerd en besproken op managementniveau maakt een groot verschil. Daar kunnen organisaties nog veel van leren.”

Drie aanbevelingen voor organisaties

Voor bedrijven die klachten strategischer willen inzetten, formuleert Geert drie duidelijke aanbevelingen.

Breng data samen. AI is slechts zo goed als de gegevens waarop het werkt. Organisaties moeten daarom eerst in kaart brengen welke data beschikbaar is en hoe betrouwbaar die informatie is.
2. Begin klein. In plaats van meteen een volledige transformatie na te streven, is het verstandiger om te starten met één proces of use case die een duidelijke impact kan hebben. Pas daarna volgt opschaling.
Maak governance onderdeel van het traject

Compliance, dataprotectie en AI-governance mogen geen achterafverhaal zijn. Zeker met de komst van de Europese AI Act wordt het steeds belangrijker om duidelijke afspraken te maken rond verantwoordelijkheden, datagebruik en besluitvorming.

De volgende stap: van technologie naar context

Tot slot benadrukt Geert dat succesvolle AI-projecten niet draaien om het kiezen van het nieuwste model. De echte uitdaging ligt in wat hij ‘context engineering’ noemt: het verbinden van AI met bestaande systemen, processen, data en regelgeving.

“De modellen worden elke dag beter. De echte differentiator zit niet langer in het model zelf, maar in hoe goed je AI kunt laten werken binnen de context van een organisatie. Daar ligt de volgende fase van artificiële intelligentie: niet langer experimenteren met losse toepassingen, maar AI duurzaam integreren in de dagelijkse werking van bedrijven. Precies daar kunnen klachten een verrassend belangrijke rol spelen als kompas voor wat beter kan.”