Wat is conversational commerce en hoe zet ik het in?

Conversational commerce staat voor de één-op-één interactie tussen mensen en e-commerce organisaties, met als doel de eindgebruiker te helpen om naar de volgende stap in de customer journey te gaan. De term dook voor het eerst op in 2015, op Medium. Daar heeft Chris Messina van Uber het ineens over conversational commerce.

Conversational commerce komt tegenwoordig op onwijs veel manieren voor. Over het algemeen hoeven we het overigens niet over het direct verkopen van producten te hebben, willen we het over conversational commerce hebben. Ook customer support, contact met een representative, gepersonaliseerde aanbevelingen en reviews van andere klanten vallen onder deze noemer. Er zijn een paar interessante verschillen te benoemen, die bepalen hoe conversational commerce wordt ingezet: interactie tussen bezoeker en medewerker, interactie tussen bezoeker en een chatbot en de interactie tussen bezoeker en een mix tussen medewerker en chatbot

Welke van de settings je kiest, hangt vanzelfsprekend sterk af van je doelstellingen - waar we het later nog over gaan hebben -, maar ook van het kanaal waar je conversational commerce in wilt toepassen. Ook daarin kunnen we namelijk onderscheid maken in een paar kenmerken: de chatfunctie op de website, de chatfunctie via social media, zoals Facebook Messenger en WhatsApp, en voice, zoals spraakassistenten als Google Home en Amazon Echo.

Conversational commerce is een redelijk nieuwe vorm van online commerce. Het ontstaan hiervan kunnen we herleiden uit een paar ontwikkelingen die zich de afgelopen jaren hebben voorgedaan.

• Klantgedrag verandert

• Aangevoerd door de grote jongens

• Technische ontwikkelingen zoals artificial intelligence

• Overload aan e-mailcommunicatie

Klantgedrag verandert

Een allereerste ontwikkeling die absoluut het benoemen waard is, is de wens van klanten om te interacteren met merken. Customer service is belangrijker dan ooit in e-commerce. Men wil zo snel mogelijk vinden waar hij of zij naar op zoek is, en verwacht de allerbeste service. Mochten ze die niet krijgen, zijn ze binnen no time bij de concurrent. Klanten willen het gevoel hebben dat hun wensen en eisen centraal staan in het gehele aankoopproces.

Daarnaast interacteren we online meer dan ooit tevoren. Met elkaar, maar ook met merken. We chatten en appen wat af, met elkaar. Eén-op-één communicatie via chats is een belangrijk onderdeel geworden van ons dagelijks leven. Consumenten zien ook in dat chatbots vandaag de dag fantastische hulpmiddelen zijn voor het oplossen van problemen en het beantwoorden van vragen. Uit onderzoek van HubSpot blijkt dat 71% graag een chatbot gebruikt om snel een probleem op te lossen. 56% geeft zelfs aan liever een berichtje te sturen, dan een klantenservice te bellen.

Wat dat betreft hebben geautomatiseerde chat-oplossingen natuurlijk onwijs veel voordelen. Chatbots zijn 24/7 live, geven in veel situaties ook direct antwoord en kunnen bovendien gepersonaliseerde antwoorden geven, welke dus zijn gebaseerd op de al beschikbare data die je hebt over een eindgebruiker.

Tegelijk ontstaan daar ook de uitdagingen. Want, volgens onderzoek van Ideal, verwacht 37% een razendsnel antwoord, zeker in noodsituaties. 35% verwacht ook een zeer gedetailleerd en compleet antwoord. 34% gebruikt een chatbot om uiteindelijk alsnog de conversatie aan te willen gaan met een mens.

Aangemoedigd door de reuzen

Zoals bijna altijd zijn het de grote jongens die ons aanmoedigen te starten met een nieuwe vorm van commerce. Google kwam met de Assistant. Facebook bracht Messenger groot en kocht WhatsApp natuurlijk niet voor niets. Bovendien was de Google Home, met daarin ingebouwd Google’s Assistant, het populairste kerstcadeau van 2018 in Amerika. Maar liefst 8% van de Amerikanen kreeg er één.

De adoptie van zogenaamde smart speakers, waar Amazon de Echo met haar spraakassistent Alexa van heeft, en Microsoft ook probeert mee te doen met Cortana, gaat bovendien heel snel. Sneller zelfs nog dan de adoptie van bijvoorbeeld de smartphone, kijkend naar onderstaande afbeelding, welke aangeeft hoeveel jaren het heeft geduurd voordat een technologische ontwikkeling door 50% van de Amerikanen is omarmd.

Een andere voorspelling van Gartner die, voor sommigen onder ons, misschien nog wel eens positief uit zou kunnen pakken: In 2020 zal de gemiddelde persoon meer gesprekken hebben met een bot dan met zijn/haar wederhelft.

De ontwikkelingen op het gebied van conversational, in combinatie met augmented reality en machine learning-technieken, maken dit een razend interessant onderwerp voor e-commerce. Nieuwe functies en mogelijkheden worden bijna dagelijks toegevoegd. Veranderend klantgedrag volgt vanzelf.

Technische ontwikkelingen, waaronder artificial intelligence

De reden waarom wij consumenten richting het gebruik van chat-oplossingen en conversational commerce schuiven, en waarom de reuzen in de techindustrie hier graag in meegaan, komt door de ontwikkelingen in technieken als artificial intelligence en machine learning. De ontwikkeling van deze technieken en vanzelfsprekend de adoptie ervan in onze online kanalen en hulpmiddelen, maakt het mogelijk om chatbots “slimmer” te maken. Dit is eenvoudig uit te leggen aan de hand van een simpel voorbeeld. Stel, een bezoeker van je webshop maakt gebruik van de chatfunctie, welke niet getraind wordt of waar geen database achter zit. De gebruiker stelt de volgende vraag: Welke producten zijn er in de aanbieding?’

Het antwoord zal waarschijnlijk een verwijzing naar de specifieke pagina zijn, waar alle aanbiedingen op te vinden zijn. Niets meer, niets minder. Maar mocht deze chatbot “slim” zijn - dus meer in de richting van echt waardevolle conversational commerce - begint het antwoord wat volgt op deze vraag al enkele stappen daarvóór.

In de meest ideale situatie weet een chat-oplossing al wat basisdata van je. Denk aan;

• Leeftijd

• Geslacht

• Locatie

• Klantgedrag

• Aankoopgeschiedenis

• Enzovoorts

Dan komt de vraag: ‘Welke producten zijn er in de aanbieding?’ Het zou eeuwig zonde zijn als je, met alle informatie die je al hebt verzameld over deze gebruiker, een generiek antwoord geeft waarmee je de gebruiker eigenlijk geen steek verder helpt. Want op basis van de data die je al hebt, kun je een gepersonaliseerde aanbieding sturen! Stel, je zit in de verzorgingsproducten en een mannelijke bezoeker begint tegen je te praten. De kans is klein dat je op dat moment een conditioner voor lang, blond haar welke in de aanbieding is moet aanraden. En mocht je bepaalde data nog niet hebben van de eindgebruiker, dan vraag je dat toch gewoon? Zo ontstaat er echt een gesprek welke twee kanten opgaat - en daardoor ontzettend menselijk aanvoelt -, en waar je je chat-oplossing ook nog eens veel slimmer mee maakt.

Maar bij een advies hoeft het niet te blijven. Je kunt dankzij slimme toepassingen zo ver gaan als je wilt. Zelfs afrekenen, cross- of upsell kan je allemaal integreren in de chat-oplossing voor je webshop!

Overload aan e-mailcommunicatie

In digital marketing toepassingen heeft e-mailmarketing jarenlang de hoogste ROI gehad. Logisch, want iedereen gebruikt e-mail, en het versturen van massamails naar veel mensen is redelijk goedkoop. Er is wel één groot probleem. Je bent niet de enige die e-mails stuurt. Zoals ieder marketingkanaal werd ook e-mailmarketing op een gegeven moment overcrowded. Een gemiddelde professional stuurt maar liefst 144 e-mails per dag. Tegenwoordig ligt de CTR van e-mails nog maar tussen de 5 en 10 procent. De engagementcijfers bij chat-oplossingen zoals AI-gedreven chatbots, zijn stukken hoger. Logisch, want nog veel meer dan bij e-mail wordt er fanatiek geconverseerd tussen de persoon en de chatbot.

Bij conversational commerce wordt snel de vergelijking gemaakt met chatbots. Want chatbots op bijvoorbeeld Facebook Messenger, maar ook geïntegreerde functies op webshops, in apps of dus in spraakassistenten, bieden tegenwoordig vaak de optie om “commercie” mee te drijven. Toch zitten er een paar verschillen in die het benoemen meer dan waard zijn. Want ondanks dat conversational commerce en chatbots inderdaad veel gemeen hebben, zijn ze niet hetzelfde.

Verschillen tussen beiden zou je kunnen noemen onder twee categorieën:

• Verschil in doelstellingen

• Verschil in techniek

Verschil in doelstellingen

Chatbots en conversational commerce verschillen allereerst in doelstellingen. Let op: een chatbot of conversational commerce is nooit een doel op zich. Zie beiden als een middel om je doelen te realiseren. Een chatbot in de simpelste zin van het woord, is natuurlijk niets meer dan een vraag-antwoordsysteem. Dit kan zowel in de vorm van spraak als tekst. Als beheerder geef je een aantal commando’s op, welke aan de achterkant een vooraf gedefinieerd antwoord moet oproepen. Deze simpele vorm van communicatie “begrijpt” dus als het ware niet wat er wordt gezegd, maar ziet aan het commando hoe hij moet reageren. Je zou deze vorm van chatbots kunnen definiëren als “dom” - althans, leren doen ze niet.

Deze “restrictive” chatbots zijn natuurlijk uitstekend toepasbaar in veel klantenservice systemen. Zie het als een keuzemenu aan de telefoon. De gebruiker heeft de keuze uit een paar commando’s, welke vervolgens een actie oproepen. Dit kan een antwoord op een vraag zijn, maar ook een andere actie, zoals het bevestigen van een afspraak, of het uiteindelijk toch contact krijgen met een medewerker.

In zoverre kan conversational commerce worden gezien als een uitbreiding van een chatbot, maar dan met commerce-doelstellingen in het achterhoofd en een ongelimiteerde uitbreiding in restricties, dankzij de toepassing van met name Artificial Intelligence (AI), Natural Language Processing (NLP) en Machine Learning.

Dat maakt conversational commerce dus ook “slim”: het leert uit ervaring en kan daardoor beter begrijpen wat de eindgebruiker precies bedoelt.

In conversational commerce is het doel niets meer dan de eindgebruiker een stap verder te helpen in de customer journey, op weg naar een aankoop of naar aanvullende service. Alle technieken en toepassingen kunnen aangesloten worden om dit te realiseren: van het vinden van het juiste product, tot het uiteindelijk afrekenen van de bestelling.

Bovenstaand verhaal toont tevens de waarde van chatbots in vergelijking met bijvoorbeeld e-mailmarketing. Omdat conversaties via chatbots menselijker voelen en bovendien worden gevoerd op de plekken waar consumenten zich bevinden - zoals social media -, liggen zowel de open rates als click-through rates over het algemeen stukken hoger:

Verschil in techniek

Een chatbot is technisch gezien te omschrijven als een overkoepelende definitie voor alle soorten chatbots: ook voor niet-commerciële doeleinden. Je zou zelfs kunnen zeggen dat een conversational commerce-oplossing zou mee kunnen draaien als volwaardig verkoopassistent. Daar zijn uiteraard aanvullende technieken voor nodig, die buiten de interface en het “domme” vraag-antwoordsysteem verschillende functies moet bevatten. Een chatbot kan ook enkel dienen als hulpmiddel om vragen van klanten snel te kunnen beantwoorden, waar dus minder of andere technische toepassingen voor nodig zijn.

Een toepassing van conversational commerce - waarbij dan voornamelijk het doel van meer verkopen centraal staat -, is de mogelijkheid om ook nog eens berichten te kunnen zenden. Dat wil zeggen: gebruikers die zich bijvoorbeeld wel eens hebben aangemeld om, via bijvoorbeeld Facebook Messenger of WhatsApp, berichten zoals aanbiedingen en productaankondigingen te ontvangen, worden opgeslagen in een database en kunnen later bereikt worden met een notificatie.

Een tweede belangrijke verschil is dus de “slimheid” van conversational commerce. Een chatbot moet namelijk van een bepaald niveau zijn, alvorens deze werkbaar is voor commerciële doelstellingen. Denk aan het geautomatiseerd advies op maat geven, afrekenen, updates omtrent bestelstatus, enzovoorts.

Een “domme” of “ouderwetse” chatbot bevat bijvoorbeeld niet perse Artificial Intelligence (AI)- of NLP-toepassingen. Conversational commerce, waarbij een chatbot als gebruikswijze dient, kan eigenlijk niet functioneren zonder deze toepassingen.

Domme chatbot

• Ouderwetse toepassing

• Vraag-antwoordmodule, restrictive

• Gebruiker stuurt eerste vraag

• Doel van gebruiker: antwoord op vraag

• Minimale integratie met andere systemen

• Dom: eenzijdige reactie op commando’s, leert niet

Slimme chatbot

• Moderne toepassing

• Complexere gesprekken kunnen worden gevoerd

• Beiden kunnen conversatie starten

• Doel van gebruiker: stap verder in customer journey

• Integratie met systemen zoals catalogus, payment etc.

• Slim: kan op meerdere manieren reageren, leert wel

Artificial Intelligence (AI) maakt het dus mogelijk om van een “domme” chatbot, die enkel op basis van een vooraf bepaald vraag-en-antwoordsysteem werkt en zichzelf niet kan trainen of input haalt uit andere systemen, een “slimme” verkoopassistent te maken. Net zoals een menselijke verkoopmedewerker in een winkel, kan zo’n slimme, AI-gedreven assistent niet alleen advies op maat geven, maar ook helpen met afrekenen en ondertussen zelf óók nog leren van haar klanten om in de toekomst nóg betere assistentie te kunnen verrichten.

Dankzij AI kan een chatbot écht begrijpen wat er precies bedoeld wordt. Het is niet alleen zo dat bepaalde data en commando’s een actie oproepen, maar een AI-gedreven chatfunctie kan bijvoorbeeld ook het sentiment van een bericht ontrafelen. De “oude” chatbot, die niet gedreven wordt door AI, kennen we eigenlijk al heel lang. Tientallen jaren geleden waren er al systemen waarbij een chatbot een vooraf bepaald antwoord gaf, op basis van de vraag (de query) van de gebruiker. Echt populair was het niet. Sinds de opkomst en razendsnelle doorontwikkeling van AI, zijn chatbots dus weer helemaal terug in de vorm zoals we ze vandaag de dag herkennen. Deze chatbots kunnen dus complete conversaties met gebruikers voeren.

Hoe gaat dat dan tegenwoordig in de praktijk? Om daar antwoord op te geven, laten we je even wat praktische voorbeelden zien van de meest succesvolle chatbots van vandaag.

Onderdelen van AI

AI staat voor Artificial Intelligence, ofwel Kunstmatige Intelligentie. Het is dus slimheid en kennis, maar dan kunstmatig. Een robot of chatbot is natuurlijk niet echt slim. De kennis en vernuftigheid die hij bezit, komt ergens anders vandaan. In principe zijn dat drie onderdelen, waardoor je meteen de waarde van AI snapt in conversational commerce: Cloud computing, Big data, en Deep- & machine learning.

Cloud computing

Het decennia oude principe van computers, is rekenen. Alles wat we doen, is op basis van formules. De producten of factoren die we invoeren, geven een uitkomst. Cloud computing is dus in principe het combineren van allerlei computers en hun berekeningen. Al die data wordt op één hoop gegooid en door de cloud-toepassingen overal beschikbaar.

Big data

Gegevens verzamelen we via tientallen kanalen en op meerdere plekken. Als we alles op één hoop gooien, noemen we dat big data. Door de kwantiteit ervan is big data waardevol, al dien je het wel om te zetten in waardevolle informatie alvorens je er iets mee kunt gaan doen.

Deep- & machine learning

Machine learning is de factor die het mogelijk maakt om te leren van acties die in het verleden goed of niet goed hebben gewerkt. Een systeem dat gebruik maakt van machine learning, leert als het ware van zijn fouten en kan die in de eerstvolgende keer toepassen of in ieder geval testen.

Wat betreft deep learning: Wanneer je als mens tientallen jaren het schaakbord bestudeert, zou je in principe op papier de formules en kansberekeningen van ieder mogelijke zet kunnen inschatten op hoe succesvol ze zijn. Een computer heeft het grote geluk alleen maar tegen zichzelf te hoeven spelen om patronen en kansen te herkennen, omdat die in het verleden succesvol bleken te zijn en omdat ze, door alle mogelijke routes die in de toekomst gaan gebeuren door te berekenen, het perfecte potje kunnen spelen. Zo hoef je een deep learning-systeem dus alleen nog maar de spelregels uit te leggen.

Als je bovenstaande ingrediënten blendt, krijg je dus kunstmatige intelligentie. De laatste toevoeging om een AI-gedreven chatbot te maken, is een user interface. Dat is natuurlijk de chatbot zelf.

Chat messaging

De user interface is dus een chat. De belangrijkste factor is hier vanzelfsprekend messaging: het heen en weer sturen van berichten, welke dus data bevatten. Kijkend naar de customer journey en de toepassing van chat in conversational commerce, kunnen we vier manieren onderscheiden om messaging te starten:

1. Proactief en geautomatiseerd. Het systeem kan, op basis van bijvoorbeeld gebeurtenissen of conversaties in het verleden, zelf proactief berichten versturen naar de eindgebruiker.

2. Reactief geautomatiseerd. Het systeem kan een vraag of probleem herkennen en stuurt op basis daarvan automatisch een reactie.

3. Handmatig en one-to-many. Als beheerder van de chatbot stuur je een bericht naar een geselecteerde groep mensen, op basis van bijvoorbeeld kenmerken en karakteristieken die het systeem heeft vergaard.

4. Handmatig en one-to-one. Hier vindt dus communicatie plaats waarbij de handeling tussen twee “echte” mensen nodig is. Communicatie is dan ook één op één.

Zoals gezegd kunnen chatbots voor allerlei doelstellingen ingezet worden. Een paar van de beste voorbeelden lichten we in deze sectie even voor je uit. Allereerst is het wel belangrijk om te weten dat AI-gedreven chatbots veel meer zijn dan alleen maar leuke tools. Denk echt na over de doelstellingen die je erbij hebt, en de logische rol die chatbots daarbij vervullen.

Plaats je vooral ook in de customer journey en daarmee de gedachten die je doelgroep heeft op verschillende momenten in die journey. Mocht een AI-gedreven gesprek helpen om jouw doelstellingen te behalen én past het goed in die fase, dan ben je good to go.

JohnBeerens.com

Voor JohnBeerens.com, een Nederlandse webshop in hair & beauty artikelen, heeft Bluebird Day een AI-gebaseerde chatbot via Facebook Messenger gebouwd.Via Facebook Messenger kan je als potentiële klant geholpen worden met het vinden van het juiste product. Het is zelfs mogelijk om een selfie op te sturen, waarmee de AI-functie gaat zoeken naar de best matchende outfit of producten voor je haar. De chatbot maakt het zelfs mogelijk om direct producten te bestellen via Facebook Messenger. Er is een Tikkie-integratie meegenomen, waarmee gebruikers dus direct binnen de app kunnen afrekenen.

Hubo

Ook voor Hubo en Multimate, één van de bekendste winkels voor klussers en doe-het-zelvers, heeft Bluebird Day een fantastische chatbot ontwikkeld: Hubot. Vanuit de gedachte dat de doelgroep van Hubo en Multimate omnichannel actief is, is nagedacht over een manier waarop een slimme chatbot ingezet kan worden om de klant in iedere fase te voorzien van het juiste antwoord.

Hubot is zó slim, dat hij de klusser kan assisteren tijdens het klussen, of je helpt herinneren iets in de bouwmarkt te halen. De chatbot helpt je bij de perfecte voorbereiding op je klus. Ook handige informatie over bijvoorbeeld de dichtstbijzijnde vestiging en relevante contactinformatie wordt via de chatbot verstrekt.

NatGeo Genius

Ter promotie van National Geographic’s nieuwste televisieserie Genius, waarin de levens van iconische figuren als Albert Einstein en Pablo Picasso worden verteld, is via Messenger een chatbot gebouwd. Vanuit de Facebook feed konden gebruikers op ‘Send Message’ klikken en praten met een AI-gestuurde versie van Einstein. Einstein beantwoordde zowel professionele (wetenschappelijke dus) als persoonlijke vragen over zijn carrière en zijn leven.

Conversational commerce levert je dus méér conversies op, want je bent onderscheidender, bent extra aanwezig op de plaatsen waar jouw doelgroep zich ook bevindt en je zorgt bovendien voor een menselijke interactie tussen jouw merk en je doelgroep.

Máár: een AI-gedreven chatbot is vanzelfsprekend duurder om te bouwen dan bijvoorbeeld een geautomatiseerde e-mailcampagne. Op het eerste gezicht is dat logisch. Toch kan een chatbot door al haar voordelen ontzettend gunstig uitpakken. De kosten die je maakt, hangen natuurlijk van meerdere factoren af. Over het algemeen moet je hier aan denken:

• De industrie waarin je actief bent

• De mate van interactie en emotie die vereist is

• De vereiste benodigdheden

• Het platform

De industrie

Allereerst hangt het van je industrie af hoeveel er bij het bouwen van een chatbot komt kijken. Sterk gereguleerde sectoren, zoals de gezondheidszorg en finance, zullen meer vereisten hebben denkend aan bijvoorbeeld beveiligingsprotocollen. B2C-sectoren die veel betrokkenheid met de klant zoeken en bovendien veel data nodig hebben alvorens een gepersonaliseerd advies uit het gesprek kan rollen, zoals de reis- en retailsector, zullen beter door moeten vragen.

De mate van benodigde interactie en emotie

Als de chatbot werkt volgens een menugestuurde aanpak en daarmee een redelijk eenvoudige set van regels heeft en gebruikt met vooraf gedefinieerde opties voor de gebruiker, zouden de kosten laag zijn. Maar als de chatbot AI-gedreven en dus NLP-toepassing gebruikt, die óók de onderliggende toon en emoties onder de geluiden, gebaren en woorden van de gebruiker herkent, leidt dit natuurlijk tot hogere kosten. Bovendien resulteert dit in een langere ontwikkelingstijd van de chatbot zelf. En hoe meer je probeert om de verschillende tonen aan te passen, hoe complexer en duurder het wordt.

De vereiste features

Voor een eenvoudige set aan actiestappen, zoals het opvragen van updates, vluchtstatus en FAQ's, zijn de ontwikkelingskosten laag. Maar als je een chatbot maakt die een vlucht boekt of een bestelling plaatst, dan vereisen deze chatbots een diepere integratie met het back-end systeem, en leiden ze vanzelf tot hogere kosten.

Het platform

Een logische laatste overweging die je maakt bij het bouwen van een chatbot - en dus het besparen van eventuele kosten -, is het platform waar je gebruik van maakt. In principe kun je twee kanten op:

1. Zelf een chatbot bouwen of laten maken
   Hiervoor heb je natuurlijk ontzettend veel kennis en tools nodig. Ook het onderhoud en de tijd waarin je de chatbot bouwt, kan oplopen. Het geeft je echter natuurlijk wel veel meer vrijheid. Het zelf (laten) bouwen van een chatbot kan tussen de €5.000 en €50.000 kosten, wat natuurlijk sterk afhankelijk is van je doelstellingen en technische wensen en eisen.

2. Een chatbot builder gebruiken
   Er zijn tal van oplossingen waarbij je gebruik maakt van een versimpeld framework en via bijvoorbeeld een drag-n-drop interface binnen een paar klikken je eigen chatbot bouwt. Doorgaans betaal je hier een maandelijks bedrag voor. Dit soort platformen kosten vaak tussen de €10 en €200 per maand, afhankelijk van het aantal opties dat je kiest. Let op, je bent natuurlijk erg gelimiteerd aan de features van dit platform als je hiervoor kiest.

De duimregel is: hoe slimmer je je chatbot wilt maken, hoe minder je afhankelijk wilt zijn van een chatbot builder. Dan ga je er al snel voor kiezen om zelf een chatbot te (laten) maken. Je vraagt je wellicht af hoe zo’n proces eruit ziet, en wat het dan uiteindelijk gaat kosten.

De daadwerkelijke kosten voor het (laten) bouwen van een chatbot zijn nauwelijks zwart-op-wit te zetten. Het is simpelweg van te veel dingen afhankelijk. Mocht een chatbot builder niet meer voldoende mogelijkheden bevatten, liggen de meest laagdrempelige kosten rond de €5.000 voor het bouw van een maatwerk chatbot. De maximale kosten voor de bouw van een conversational commerce-oplossing alleen zullen rond de €50.000 liggen, al kan dit door eventueel onderhoud of zéér specifieke wensen natuurlijk nog oplopen. Let op: dit is slechts een ruwe schatting.

Aan de slag met conversational commerce voor e-commerce toepassingen, kan in 8 stappen. Zodra die op papier staan, kunnen we de kosten die eraan verbonden zijn inschatten:

1. Stel doelstellingen op

Een logische, maar belangrijke eerste stap. Hoe je chatbot vorm gaat krijgen, op welk platform je deze gaat baseren en wat de interface wordt, is allemaal afhankelijk van je doelstellingen. Voor JohnBeerens.com wilden we bijvoorbeeld een chatbot bouwen die optimaal advies kon geven, de beste producten wist te matchen, maar ook klanten beter kon leren kennen en uiteindelijk het keuze- en bestelproces vereenvoudigde.

2. Verantwoordelijkheden bepalen

Vervolgens ga je kijken wat er allemaal komt kijken bij het bewerkstelligen van deze doelstellingen, en hoe je de verantwoordelijkheden die hierbij komen kijken onderverdeelt om de chatbot werkend te maken. Denk hierbij aan privacy, maar ook het creatieve aspect van het bouwen van de chatbot en eventuele koppelingen met e-commerce systemen en payment.

3. Kanalen bepalen

Dan pas worden de kanalen bepaald. De belangrijkste factoren daarbij zijn natuurlijk de specificaties van de chatbot, de doelstellingen en, nóg belangrijker, de doelgroep. Voor JohnBeerens.com was het een logische keus om de chatbot te bouwen op Facebook Messenger. Facebook is en was altijd al een belangrijk communicatiekanaal. Door interactie via Messenger aan te gaan, kan de doelgroep laagdrempelig instappen en worden doelstellingen als het goed is sneller gerealiseerd. Ook kan Messenger tegenwoordig eenvoudig op een website worden geïmplementeerd.

4. Ontwerp je ‘happy flows’

Nu komt het leuke. Een chatbot kies je deels om de interactie met je doelgroep persoonlijker en dus menselijker te maken. Een chatbot bestaat uit flows. Een flow is in principe een serie aan berichten, welke wordt gedreven door de keuzes die de gebruiker maakt. Om ‘happy flows’ te maken, ga je dus lekker creatief aan de slag. Geef je bot een naam, kies een tone of voice, en maak het vooral lekker persoonlijk. Zorg dat je een glimlach op het gezicht van de gebruiker tovert!

Tip: voorkom lange teksten. De kracht van een chatbot is juist dat je het woord aan de gebruiker geeft. Houd je berichten kort, alsof je een echte dialoog met iemand aan het voeren bent.

5. Integreer met je systemen

Nu is het tijd om je e-commerce chatbot écht slim te maken, en te zorgen dat je doelstellingen worden behaald. We gaan je chatbot integreren met je systemen. Denk hierbij aan:

• E-commerce platform (zoals Magento of Shopify)

• Product Informatie Management-systemen

• CMS voor extra content (bij voorkeur headless)

• Payment

• Koppeling met je customer service platform

Ook ga je nu nadenken over welke NLP-oplossing je gaat implementeren om je chatbot écht slim te maken. Dat wil zeggen: de machine learning-techniek die wordt toegepast om je chatbot zichzelf te laten trainen, op basis van data uit het verleden en van soortgelijke gebruikers.

6. Bereid je organisatie voor

Onderschat de impact van conversational commerce niet! Als het goed is, wordt deze oplossing een behoorlijke uitbreiding op je huidige systemen en werkprocessen. Misschien vervangt het wel de werkzaamheden van collega’s, of worden andere systemen er (onbewust) door beïnvloed.

Het kan ook zo zijn dat je bepaalde resources - zoals kennis of tools - mist, om deze oplossing continu werkend te houden. Houd hier goed rekening mee.

7. Eerstelijns wordt tweedelijns

Chat interfaces worden meestal gedragen door meerdere systemen of ontvangers. Allereerst is er natuurlijk je chatbot, maar het is ook mogelijk dat de chatbot die in eerste instantie het gesprek voerde niet de juiste oplossing is. Dan wil je de gebruiker “doorsturen” naar een service medewerker.

In eerste instantie was die service medewerker misschien de “eerstelijns” ontvanger. Dat wil zeggen: de eerste ontvanger van het bericht van de gebruiker. Een chatbot zorgt ervoor dat jij niet meer zélf hoeft te antwoorden, dus word je de tweedelijns ontvanger.

8. Ontwikkeling

Pas als je dit allemaal zwart-op-wit hebt staan, is je plan compleet om je bot te gaan ontwikkelen. Nu kan er een ruwe schets worden gemaakt van de te verwachten kosten.

Helaas (of gelukkig, want het maakt het wel een stuk leuker) is klantgedrag in de e-commerce de afgelopen jaren een stuk complexer geworden. Er komen steeds meer touchpoints bij in de customer journey. Consumenten gedragen zich met andere woorden omnichannel.

De tijd dat we naar één webshop gingen als we iets nodig hadden, of simpelweg een zoekopdracht uitvoerden op Google, is voorbij. We communiceren op heel veel andere manieren met elkaar, maar ook met merken. Social media is natuurlijk hét perfecte voorbeeld. In het kader van conversational commerce biedt voornamelijk Facebook - ook met haar zusterplatformen Messenger en WhatsApp - mooie kansen.

Dit soort platformen zijn dé plekken waar consumenten zich vandaag de dag bevinden. Op deze manieren hebben ze ook interactie met merken. Tijd dus om je verkoopkanalen, op een interactieve en persoonlijke manier, naar deze kanalen te verschepen.

WhatsApp

WhatsApp is met ruim 1,5 miljard actieve gebruikers met afstand de populairste chatapp ter wereld. Lange tijd was WhatsApp het kanaal waar ook nog geen organisaties op aanwezig waren. Enkel communicatie tussen individuen vond daar plaats. Die tijd lijkt voorbij. Tegenwoordig is er WhatsApp Business, wat het mogelijk maakt voor consumenten om met organisaties te chatten. Dit begon zeer laagdrempelig maar door de lancering van de WhatsApp API komen de mogelijkheden heel dicht in de buurt van conversational commerce.

Door de API in te stellen zijn er verschillende koppelingen met Facebook en andere tools mogelijk. Denk aan het beschikbaar stellen van productinformatie en de catalogus, maar ook het geautomatiseerd verzenden van berichten. Ook third-party oplossingen bouwen tegenwoordig programma’s waarmee je als e-commerce ondernemer gebruik kunt maken van WhatsApp als verkoopkanaal, of in ieder geval als servicekanaal voor je doelgroep.

Voor nu lijkt het erop dat WhatsApp Business voornamelijk voor het MKB interessant is. Het kanaal is nog lang niet klaar om ook voor de grotere enterprises een belangrijk communicatiekanaal te worden.

Het integreren van een slimme, geautomatiseerde chatbot via WhatsApp lijkt voor nu nog niet interessant. Echter lijkt het een kwestie van tijd voordat ook WhatsApp een kanaal is geworden waarop op deze, geautomatiseerde manier met organisaties gaat worden gecommuniceerd.

Facebook Messenger

Facebook Messenger - of kortweg Messenger - is daarentegen al een stuk verder. Facebookgebruikers zijn het ook al meer gewend om op deze manier met organisaties te interacteren. Sterker nog, het is misschien wel de meest laagdrempelige manier om een AI-gedreven conversational commerce-oplossing te bouwen, welke direct beschikbaar is bij de doelgroep. Het grote voordeel van Facebook Messenger is natuurlijk dat het ontzettend laagdrempelig is. Facebook is het grootste social media platform ter wereld. Veel gebruikers zijn dus automatisch aangemeld en hebben daarmee veel van hun gegevens al gekoppeld aan het kanaal. Het implementeren van Messenger op je website is ook ontzettend eenvoudig. Je kunt de gehele chatfunctie implementeren op je website, of bezoekers met één druk op de knop doorzetten naar de Messenger-app waar het gesprek automatisch start.

Er zijn al verschillende manieren en tools op de markt die je kunt inzetten om een AI-gedreven chatbot op Messenger te bouwen. In principe kun je deze bot helemaal zelf bouwen op bijvoorbeeld Dialogflow (Google’s product om conversational experiences te bouwen), Wit.ai (ontwikkeld door Facebook zelf) en/of Node.js, populaire NLP-talen die erg goed zijn voor conversational commerce-toepassingen.

Welk product of welke taal je kiest, hangt natuurlijk van een paar keuzes af. Dialogflow is niet zo customizable als Wit.ai, bijvoorbeeld. Dialogflow is echter weer een stuk makkelijker en bovendien sneller. Een voordeel van zo’n custom-made chatbot is dat je hem wel makkelijker kunt implementeren in andere interfaces.

Ook zijn er tools waarmee je heel eenvoudig, via een drag-n-drop omgeving, zónder codekennis je chatbot in elkaar knutselt. Populaire toepassingen zijn Chatfuel.com, Manychat of het Nederlandse Watermelon.

Het goede nieuws: conversational commerce staat nog in de kinderschoenen. De toekomst ziet er onwijs rooskleurig uit voor e-commerce ondernemers. Zoals eerder aangegeven is conversational commerce het logische gevolg van veel ontwikkelingen, zoals veranderend klantgedrag en technische mogelijkheden. De Google Home is momenteel de populairste spraakoplossing in huishoudens wereldwijd. De op Google Assistent-gebaseerde, fysieke spraakassistent is gebaseerd op conversational experiences en is het perfecte, moderne voorbeeld van wat we kunnen gaan verwachten.

De adoptie van spraakassistenten gaat razendsnel. Als we die ontwikkelingen vergelijken met andere grootste revoluties in de technologie, gaat hij zelfs sneller dan de voorlaatste in dat rijtje: smartphones. De adoptie van dit soort technologie in de Verenigde Staten is vaak een voorbeeld voor hoe snel dit vervolg krijgt in de rest van de wereld. Onderstaande grafiek laat zien hoeveel jaar het heeft geduurd totdat 50% van de inwoners van de VS de ontwikkeling heeft omarmd:

Deze grafiek is in lijn met een paar interessante uitspraken van Gartner (Top 20 Strategic Predictions, 2017):

• In 2020 zal de helft van alle interacties met apparaten met voice verlopen

• In 2020 zal 30% van de sessies op het web zónder scherm zijn

• In 2020 zal de gemiddelde persoon meer gesprekken hebben met een bot dan met zijn/haar wederhelft (goed nieuws?)

Volgens een in 2017 gepubliceerd onderzoek van Grand View Research Inch. zal de wereldwijde chatbot markt in 2025 zo’n 1.23 miljard dollar bedragen. De jaarlijkse groei wordt geschat op zo’n 24.3%.

Kortom: de toekomst voor conversational commerce ziet er fantastisch uit. De ontwikkelingen gaan razendsnel, en de adoptie van bijvoorbeeld voice applicaties in wereldwijde huishoudens loopt in lijn met de ontwikkelingen in de e-commerce industrie.