De menselijke factor in een wereld van AI: zo blijft customer experience persoonlijk
Je wilt dat klanten ervaren dat je hen begrijpt en dat je hun situatie herkent. Niet alleen omdat dit conversie bevordert, maar vooral omdat het vertrouwen en een duurzame relatie versterkt. Elke boodschap, elk contactmoment moet kloppen met wie iemand is, wat die voelt en waar die zich bevindt in de klantreis.
Maar dat is makkelijker gezegd dan gedaan. Terwijl technologie slimmer en sneller werd, raakte de menselijke toon soms op de achtergrond. Automatische campagnes zijn perfect getimed, maar landen emotioneel nét niet. Aanbevelingen kloppen op papier, maar missen de nuance van wat een klant werkelijk voelt.
De rol van AI in customer experience
AI en automation bieden enorme kansen. Ze kunnen gedrag voorspellen, voorkeuren herkennen en interacties realtime personaliseren. Bijvoorbeeld:
- Voorspellende modellen laten zien welke klanten waarschijnlijk opnieuw kopen en welke producten goed bij elkaar passen.
- Automation toont aanbevelingen precies op het juiste moment en kanaal.
- Generative AI helpt teams om content te maken die aansluit bij specifieke klantsegmenten, van gepersonaliseerde e-mails tot chat-interacties.
Door deze tools te combineren, kan jouw organisatie sneller reageren en proactief sturen op een klantreis die voelt alsof iemand hem persoonlijk begeleidt. Personalisatie is geen luxe, het is een verwachting. Volgens McKinsey verwacht 71% van de consumenten dat communicatie wordt afgestemd op hun gedrag en voorkeuren, terwijl 76% gefrustreerd raakt als dat niet gebeurt.1 Tegelijkertijd zegt 64% van de klanten volgens Gartner liever geen AI in service-interacties te zien dan onpersoonlijke ervaringen.2
Waar het schuurt: human in the loop
Te veel automatisering kan de ervaring juist verstoren. Human in the loop is daarom essentieel: mensen blijven actief betrokken bij cruciale beslissingen om automatisering menselijk te houden.
Rollen en taken kunnen bestaan uit:
- Interpretatie van data en modellen: een algoritme voorspelt dat een klant mogelijk afhaakt, maar een marketeer ziet dat het probleem ligt bij voorraad of timing. In plaats van automatisch korting te sturen, wordt de klant geïnformeerd zodra het product beschikbaar is.
- Beslissingen over uitzonderingen: een model sluit een klant uit vanwege lage engagementscores, maar een CX-specialist besluit toch actie te ondernemen vanwege een langdurige relatie of recente klacht.
- Controle op merkconsistentie en toon: AI genereert duizenden e-mails, maar alleen een mens voelt of de boodschap bij de merkidentiteit past.
- Ethische toetsing: AI kan bias reproduceren of data gebruiken die juridisch klopt maar moreel ongemakkelijk voelt. Menselijke toetsing houdt personalisatie en privacy in balans.
Het samenspel van menselijke sturing en technologie maakt schaalbare, relevante en vertrouwenwekkende ervaringen mogelijk: mensen sturen, AI versnelt.
Praktijkvoorbeeld: retail en voorspellende personalisatie
In de mode-industrie verandert klantloyaliteit razendsnel. Veel retailers beschikken over klantdata, maar missen de vertaalslag naar concrete actie.
Wanneer data scientists en marketeers samenwerken, ontstaat 360-graden klantinzicht dat realtime wordt bijgewerkt met aankopen, browsegedrag en service-interacties. Modellen voorspellen welke klanten waarschijnlijk opnieuw kopen, welke producten goed bij elkaar passen en welke bestellingen risico op retouren hebben.
Maar het is de mens die bepaalt wat ermee gebeurt. Soms is dat een persoonlijke follow-up, soms betekent het juist niet communiceren. Ook de tone of voice blijft mensenwerk. Technologie levert de precisie, maar menselijke afwegingen houden het menselijk. Het resultaat: relevantie op schaal, minder retourstromen en communicatie die voelt alsof iemand echt kijkt naar de klant.
De toekomst: technologie versterkt het menselijke
AI en automation nemen steeds meer taken over, maar menselijke betrokkenheid bepaalt de kwaliteit van de beleving. Automatisering zonder richting geeft efficiëntie, maar geen loyaliteit of vertrouwen.
Door menselijk inzicht in de processen te integreren, ontstaat:
- Relevantie op schaal: meer klanten een persoonlijke ervaring bieden zonder individuele aandacht te verliezen.
- Snellere feedbackloops: inzichten uit de praktijk direct terugkoppelen naar modellen en content.
- Verhoogd vertrouwen: klanten voelen dat ze gezien en begrepen worden, zelfs als veel processen geautomatiseerd zijn.
Maar hoe zorg je er concreet voor dat automatisering én menselijke betrokkenheid echt samenkomen? Waar liggen de risico’s als AI te autonoom wordt ingezet, en hoe houd je de klantbeleving menselijk wanneer processen steeds meer zelfsturend worden? Daar duiken we dieper op in de volgende blog, waarin we kijken naar de uitdagingen én kansen van autonome customer experience en het belang van human in the loop bij elke cruciale beslissing.
1. McKinsey & Company. (2023, May 30). What is personalization?. McKinsey & Company.
2. Gartner survey finds 64% of customers would prefer that companies didn’t use AI for Customer Service.














.png?width=2000&height=1333&name=Blog%20Header%20Image%20(8).png)

.png?width=2000&height=1333&name=Blog%20Header%20Image%20(10).png)





.png?width=2000&height=1333&name=Blog%20Header%20Image%20(6).png)
.png?width=2000&height=1333&name=Blog%20Header%20Image%20(2).png)
.png?width=800&height=600&name=Hubspot%20Blog%20header%20800x600%20%20(4).png)
























.png?width=438&name=Fokke-en-Sukke-maken-de-boel-weer-up-to-date-261010(2558).png)


































