Skip to Content

4 manieren waarop large language models je helpen meer te doen met klantdata

Een man en een vrouw kijkend naar een laptop in een warenhuis

Ontdek hoe grote taalmodellen bedrijven helpen met efficiëntie, personalisatie en kostenbesparing. Verken 4 krachtige toepassingen, van sentimentanalyse tot codegeneratie.

Veel van de bedrijven die op zoek zijn naar manieren om klanten efficiënter te bedienen, zien de voordelen van generatieve AI. Met deze technologie kun je processen vereenvoudigen, data ordenen en een beter gepersonaliseerde service bieden, om maar een paar voorbeelden te geven. Wat ligt aan de basis van generatieve AI? Grote taalmodellen (afgekort LLM’s – oftewel Large Language Models). Hiermee kan generatieve AI nieuwe content maken op basis van de data die je al hebt.

En heel belangrijk, generatieve AI-technologie kan flinke besparingen opleveren bij tijdrovende processen; tijd die je vervolgens kunt besteden aan betere zorg voor je klanten en om je te richten op het grotere geheel. Laten we eens kijken hoe generatieve AI je bedrijf kan helpen meer te doen dankzij grote taalmodellen.

Zorg dat je IT-trends vóór blijft 

Wat zeggen IT-pioniers over duurzaamheid en andere belangrijke onderwerpen? Ontdek het vandaag nog in ons nieuwste State of IT rapport, boordevol inzichten van duizenden leiders uit de branche.

Einstein met het Salesforce State of IT rapport

Wat zijn grote taalmodellen?

Generatieve AI werkt op basis van grote machinelearningmodellen die vooraf zijn getraind met grote hoeveelheden data en die met de tijd steeds slimmer worden. Hierdoor kunnen ze nieuwe content op maat produceren, zoals audio, programmeercode, afbeeldingen, tekst, simulaties en video, afhankelijk van de data waartoe ze toegang hebben en de gebruikte prompts. 

Eenvoudig gezegd geven grote taalmodellen antwoorden die afhangen van hoe een vraag wordt gesteld. Zo geeft de vraag “Wat zijn LLM’s en hoe kunnen ze mijn bedrijf helpen?” bijvoorbeeld een ander resultaat dan “Wat zijn LLM’s en wat is hun toegevoegde waarde voor mijn bedrijf?”. Hoewel de vragen min of meer hetzelfde zijn, kunnen de antwoorden op basis van de context variëren.

Doordat deze modellen met Natural Language Processing en machinelearning werken, reageren LLM’s op een menselijk klinkende, samenhangende en herkenbare manier. Hierdoor blinken ze uit in taken zoals het vertalen en samenvatten van teksten en gesprekken. 

Als generatieve AI bedrijven helpt deze taken uit te voeren, moet vertrouwen de kern vormen van je activiteiten. Om te waarborgen dat je deze technologie op een verantwoorde manier gebruikt, kun je investeren in een CRM-platform dat een AI-gerichte vertrouwenslaag heeft, waarmee data worden geanonimiseerd om de privacy van klanten te beschermen. 

Een ingebouwde vertrouwenslaag in een generatieve-AI-landschap kan zorgen dat aan vereisten op het gebied van databeveiliging, privacy en compliance wordt voldaan. Maar om aan hoge normen te voldoen, moet je ook richtlijnen voor verantwoorde innovatie volgen om te waarborgen dat je klantdata op een veilige, nauwkeurige en ethisch verantwoorde manier gebruikt.

Hoe werken LLM’s?

Door vooruitgang op het gebied van IT-infrastructuur en AI wordt het voor bedrijven steeds eenvoudiger om grote taalmodellen in hun AI-landschap op te nemen. Hoewel deze modellen zijn ingesteld met enorme hoeveelheden publieke data, kun je promptsjablonen gebruiken om LLM’s te helpen de juiste reacties voor je klanten te leveren. En voor die sjablonen hoef je maar heel weinig te programmeren.

Bovendien kun je nu eigen LLM’s maken en deze trainen op domeinspecifieke datasets in beveiligde cloudomgevingen. Wanneer een LLM wordt getraind met branchedata, zoals voor medische of farmaceutische doeleinden, resulteert dat in reacties die relevant zijn voor dat gebied. Hierdoor krijgt de klant informatie te zien die klopt.   

Eigen LLM’s verkleinen het risico dat onbevoegden tijdens de training en voordat de modellen in productie worden genomen, toegang krijgen tot de data. Je kunt bovendien de nauwkeurigheid van voorspellingen verbeteren door een model te trainen op data met ruis. Daarbij zijn willekeurige waarden aan de dataset toegevoegd om data in de echte wereld na te bootsen voordat deze wordt opgeschoond. 

Ook is het gemakkelijker om de dataprivacy van afzonderlijke personen te waarborgen door gebruik te maken van gedecentraliseerde databronnen die geen directe toegang tot klantdata hebben. Naarmate databeveiliging en -governance een topprioriteit worden, winnen enterprisedataplatformen met een vertrouwenslaag steeds meer aan belang.

Bedrijven kunnen ook hun voordeel doen met de manier waarop LLM’s met andere soorten AI werken. Stel je eens voor dat je traditionele AI gebruikt om te voorspellen wat de volgende stap van klanten zou kunnen zijn (op basis van eerder gedrag en trends), en dat je vervolgens met behulp van een LLM de uitkomsten van die voorspelling omzet in acties. 

Je kunt bijvoorbeeld generatieve AI gebruiken om gepersonaliseerde aanbiedingsmails aan klanten te genereren, marketingcampagnes voor een nieuw product op te zetten, een supportcase samen te vatten of code te schrijven om acties zoals aanbevelingen voor klanten te activeren. 

Deze grote taalmodellen besparen tijd en geld door handmatige processen te stroomlijnen, zodat je medewerkers de handen vrij hebben voor efficiëntere werkzaamheden. 

Nu je geleerd hebt wat generatieve AI kan doen, gaan we eens kijken naar hoe je het kunt inzetten om je bedrijf verder te helpen. 

4 manieren waarop generatieve AI je bedrijf kan helpen

Er zijn geen grenzen aan de manieren waarop je generatieve AI voor je bedrijf kunt gebruiken. 

LLM’s kunnen geweldig goed patronen herkennen en zelfstandig verbanden leggen tussen data. Voorspellende en traditionele AI hebben daarentegen nog steeds veel menselijke interactie nodig voor dataqueries, het herkennen van patronen en het testen van veronderstellingen.

Door in realtime klantdata mee te nemen, kan generatieve AI complexe datasets direct naar begrijpelijke inzichten vertalen. Hierdoor krijgen jij en je medewerkers een helderder beeld van je klanten, zodat je actie kunt ondernemen op basis van actuele informatie.

Laten we nu eens kijken naar een aantal situaties waarin grote taalmodellen je bedrijf kunnen helpen.

Met behulp van sentimentanalyses context verkrijgen voor aftersalesacties

Sentimentanalyses kunnen marketing-, sales- en servicespecialisten inzicht geven in de context van klantdata voor aftersalesacties. Je kunt bijvoorbeeld met behulp van LLM’s klanten segmenteren op basis van hun data, zoals slechte recensies die ze op je website hebben geplaatst. Door deze inzichten kun je direct op negatieve feedback reageren. Een goede marketingstrategie zou zijn om de klant een persoonlijk bericht te sturen met een speciale aanbieding voor een toekomstige aankoop. Op deze manier kun je door personalisering de loyaliteit aan je merk vergroten, de klant vertrouwen geven en proberen deze te behouden.

E-mailteksten voor marketingcampagnes genereren

Door teksten te genereren kunnen marketeers campagnes sneller voorbereiden. Met generatieve AI kun je allerlei content produceren: aanbevelingen, introductie-evenementen, speciale aanbiedingen en berichten voor je doelgroep op je socialmediaplatformen. Vervolgens kun je de tekst bijwerken om te zorgen dat deze helemaal in de stijl van je bedrijf klinkt. Met content van generatieve AI kun je bijvoorbeeld gepersonaliseerde e-mails opstellen waarin klanten worden geïnformeerd over de introductie van een nieuw product. Dit geeft klanten een persoonlijkere en meer consistente ervaring.

Verwante cases opzoeken voor servicemedewerkers 

Casesamenvattingen kunnen servicemedewerkers snel informatie geven over klanten en hun eerdere interacties met je bedrijf. Cases geven informatie over klanten zoals feedback, aankoopgeschiedenis, problemen en oplossingen. Generatieve AI kan daarbij helpen door soortgelijke klantcases voor te stellen, zodat medewerkers snel een aantal verschillende oplossingen kunnen aandragen. Het resultaat: snellere oplossingen, tijd- en kostenbesparingen en tevreden klanten. 

Genereren van basiscode automatiseren

Automatisering helpt ontwikkelaars en integratiespecialisten om code te genereren voor algemene, maar fundamentele taken. Je kunt bijvoorbeeld met code die door grote taalmodellen is geschreven specifieke taken voor marketingautomatisering activeren, zoals aanbiedingen versturen en sjablonen voor berichten aan klanten genereren. Op deze manier is het algehele taalgebruik consistent, voor de klant gepersonaliseerd en in de stijl van je bedrijf. Automatisering kan tijd besparen en de productiviteit verbeteren, zodat ontwikkelaars zich kunnen richten op taken die meer aandacht en maatwerk vereisen.

AI biedt eindeloze mogelijkheden om op een zo efficiënt mogelijke manier dichter bij je klanten te komen. Uit een recent onderzoek onder meer dan 500 IT-managers bleek dat ten minste 33% van hen generatieve AI een prioriteit vond voor hun bedrijf. En 67% was zelfs van plan om hier in de komende 18 maanden prioriteit aan te geven. 

Wanneer ze worden gebruikt als onderdeel van een hybride AI-strategie, kunnen grote taalmodellen diverse voorspellende functionaliteiten aanvullen en de productiviteit drastisch verbeteren. Hoewel generatieve AI veel kan doen, heeft deze technologie nog steeds menselijke inbreng nodig om echt effectief te zijn voor bedrijven. Generatieve AI kan de inzichten opzoeken die je nodig hebt om beslissingen te nemen die je bedrijf verder kunnen brengen. 

Zie het als een slimme, geautomatiseerde assistent voor je bedrijf die tijdrovende taken uitvoert zodat je medewerkers aan complexe problemen kunnen werken. Wanneer je de kracht van generatieve AI met de kennis en expertise van je bedrijf combineert, kun je meer doen voor je klanten.

Hoe generatieve AI service en sales helpt

We vroegen onlangs 2000 sales- en servicemedewerkers hoe zij over generatieve AI denken. Lees ons rapport om de vinger aan de pols te houden, zodat je altijd up-to-date bent.

Salesforce Nederland
Salesforce Nederland

Wil je niks missen? Meld je aan voor onze online nieuwsbrief!