Klantreistest
Zichtbaar wordt of een gekozen flow (bijvoorbeeld aankoop of support) van begin tot eind logisch, compleet en begrijpelijk is voor de gebruiker.
Wat deze module laat zien
Deze module beoordeelt hoe een chatbot zich gedraagt binnen een concrete klantreis, zoals onboarding, aankoop of support. Met een vaste beoordelingsmethodiek wordt zichtbaar of gesprekken logisch verlopen, antwoorden kloppen, toon en timing passen bij het merk, en escalatie naar medewerkers op het juiste moment gebeurt. Alle bevindingen komen samen in een uniform kwaliteitsrapport met risico-indicaties en prioriteiten voor verbetering.
Interactie en toon
Helder wordt of toon, timing en inhoud passen bij verwachtingen en merk, en of het gesprek natuurlijk en prettig aanvoelt.
Antwoordkwaliteit
In beeld komt of antwoorden feitelijk juist, relevant en duidelijk zijn, ook bij variaties in vragen of spelfouten.
Foutafhandeling en escalatie
Duidelijk wordt hoe de chatbot omgaat met onduidelijke input, onverwachte situaties en doorsturen naar een medewerker.
Impact op doelen
Zichtbaar wordt wat gedrag betekent voor conversie, klanttevredenheid, merkvertrouwen en druk op supportteams.
Wat dit oplevert
Het doel is niet een “perfecte” chatbot, maar aantoonbare beheersing van risico’s in digitaal klantcontact. De module levert een helder rapport met scores per onderdeel, prioriteiten voor bijsturing en concrete aanbevelingen per stap in de klantreis. Daarmee wordt de beoordeling directe input voor besluitvorming over doorontwikkeling, kanaalstrategie en de rol van de chatbot binnen service en sales.
Het resultaat is grip op waar de chatbot waarde toevoegt en waar hij vertrouwen of conversie onder druk zet. Dat maakt gesprekken tussen product, marketing, customer service en management concreter en beter onderbouwd.
-
Onderbouwde zekerheid
Duidelijk wordt waar de chatbot betrouwbaar presteert binnen de gekozen scope en waar aanvullende maatregelen nodig zijn.
-
Minder afhakers en supportdruk
Knelpunten en onlogische antwoorden worden zichtbaar voordat zij leiden tot extra tickets of uitval.
-
Hogere klanttevredenheid
Gesprekken sluiten beter aan bij de verwachtingen van gebruikers, wat merkvertrouwen en tevredenheid versterkt.
-
Betere verantwoording
Helder uit te leggen hoe de chatbot is beoordeeld, welke criteria zijn gebruikt en welke risico’s zijn geïdentificeerd richting stakeholders en management.
Waar het vaak misgaat
Veel organisaties beoordelen chatbots vooral op technische werking of intentherkenning. Zolang de bot “iets” antwoordt, lijkt het acceptabel. In de praktijk ontstaan juist daar problemen: trage reacties, onlogische antwoorden, ontbrekende vervolgstappen of een toon die niet past bij het merk.
Omdat klachten en afhakers verspreid optreden, blijven structurele risico’s op conversieverlies, imagoschade en extra supportdruk vaak te lang buiten beeld. Pas als CSAT daalt of het contactcenter vollopen, wordt het een onderwerp van gesprek.
Wanneer deze module helpt
Deze module is relevant zodra een chatbot invloed heeft op klantbeleving, conversie of supportcapaciteit. Bijvoorbeeld bij inzet op websites, klantportalen, e-commerce, serviceomgevingen of kanalen als WhatsApp en webchat.
Ook bij de overgang naar AI-gestuurde chatbots of uitbreiding van scenario’s helpt deze gestandaardiseerde beoordeling om grip te houden. Niet als incidentele controle, maar als herhaalbaar instrument om aantoonbaar te sturen op kwaliteit van klantcontact.
Periodieke herhaling bij verandering
Chatbots veranderen door nieuwe intents, uitbreidingen in functionaliteit, integraties en AI-modellen. Wat nu goed werkt, kan bij wijzigingen ander gedrag vertonen. Daarom wordt deze module periodiek herhaald volgens dezelfde methodiek, bijvoorbeeld na grotere releases, nieuwe scenario’s of AI-upgrades. Zo blijft het kwaliteitsbeeld actueel en vergelijkbaar in de tijd.
Grip op betrouwbaar chatbotgedrag
Van eerste vraag tot afronding van de klantreis: zichtbaar wordt hoe de chatbot zich gedraagt in de praktijk en wat dat betekent voor vertrouwen, conversie en support. De uitkomsten worden vastgelegd in één uniform kwaliteitsbeeld dat aansluit op bredere governance- en risicostructuren binnen de organisatie.
Onze aanpak
We werken gericht en volgens een vaste methodiek. Geen losse testdialoog, maar een gestandaardiseerde beoordeling die past bij de gekozen klantreis, het risicoprofiel en de verantwoordelijkheden in jouw organisatie.
1
Context en scope
Samen bepalen we welke chatbot, klantreis en scenario’s centraal staan en welke kaders en criteria gelden.
2
Gedrag en effect
We toetsen de chatbot aan realistische scenario’s en analyseren hoe het gesprek verloopt, hoe wordt omgegaan met variaties en hoe goed wordt geëscaleerd.
3
Inzicht en richting
De bevindingen worden samengebracht in één uniform rapport met scores, prioriteiten en duidelijke richting voor vervolgstappen.
Goede chatbots geven antwoorden, slimme chatbots bouwen relaties. Wij zorgen dat jouw bot beide doet – betrouwbaar, effectief en gebruikersgericht.
Raphael Bruggeman Eigenaar Lofe Digital
Klaar voor betrouwbaar digitaal klantcontact
Verantwoord gebruik van chatbots vraagt om meer dan techniek of intentherkenning. Het vraagt om een vaste beoordelingsstructuur, inzicht in gedrag en duidelijke besluitvorming over waar en hoe chatbots worden ingezet.
Deze module biedt daarvoor een herhaalbaar kader. Door gedrag, aannames en effecten systematisch te beoordelen, ontstaat een consistente basis voor verantwoording richting management, marketing, service en stakeholders. Zo wordt de chatbot een bestuurbaar onderdeel van de klantreis, met inzicht dat meegroeit naarmate scenario’s en AI-modellen zich verder ontwikkelen.
Veelgestelde vragen
De Chatbotmodule is een gestandaardiseerde beoordeling van één concrete klantreis via jouw chatbot, bijvoorbeeld onboarding, support of aankoop. We toetsen logica, antwoorden, toon, foutafhandeling en escalatie en vertalen dit naar een helder rapport met scores per onderdeel, risico-indicaties, quick wins en concrete aanbevelingen per stap. Dat rapport kun je direct gebruiken voor optimalisatie, besluitvorming en verantwoording.
De module is geschikt voor chatbots op web, app, portalen en kanalen zoals WhatsApp of webchat, zowel voor script-gebaseerde bots als AI-gestuurde chatbots. Belangrijk is dat de bot wordt ingezet in echte klantcontactscenario’s, zoals service, sales, onboarding of selfservice, zodat we gedrag in een realistische context kunnen beoordelen.
Technische checks en interne tests richten zich vaak op of de chatbot “werkt” volgens de specificaties en of intents worden herkend. Deze module kijkt breder: naar complete klantreizen, begrijpelijkheid van antwoorden, toon en timing, foutafhandeling, escalatie en impact op conversie, vertrouwen en supportdruk. Je krijgt daarmee een onafhankelijk kwaliteitsbeeld vanuit gebruikers- én risicoperspectief, in plaats van alleen een technische validatie.
Het is zinvol om de module te herhalen bij grotere wijzigingen in flows, nieuwe use cases, migratie naar een ander platform of de inzet van nieuwe AI-modellen. Ook als je merkt dat metrics verschuiven (bijvoorbeeld dalende CSAT, meer tickets of lagere conversie) biedt een herhaalde beoordeling houvast. Door dezelfde methodiek te gebruiken, kun je de kwaliteit in de tijd vergelijken en zien of verbeteringen effect hebben.
Het rapport maakt inzichtelijk waar de chatbot betrouwbaar presteert en waar concrete risico’s zitten voor klantbeleving, conversie en kosten. Door scores, prioriteiten en aanbevelingen te koppelen aan klantreizen en doelen, ontstaat een duidelijke basis voor keuzes: doorontwikkelen, opschalen, bijsturen of juist begrenzen van gebruik. Daarnaast helpt het rapport om intern uit te leggen welke kwaliteitscriteria zijn gehanteerd en welke stappen worden genomen om chatbotgebruik verantwoord in te zetten.
Andere kwaliteitsvragen?
Digitale kwaliteit kent meerdere kanten. Van performance en toegankelijkheid tot AI-kwaliteit en functionele betrouwbaarheid. Onze modulaire kwaliteitsbeoordelingen laten zien waar kwaliteit onder druk staat en waar bijsturing nodig is.