Verdubbel uw klantenservice zonder de kosten te verdubbelen.
AI klantenservice en mensen , samen sterker.


Accountwijzigingen, orderupdates en abonnementsbeheer worden in seconden afgehandeld. Je klanten krijgen antwoord binnen 15 seconden. Tot 85% van de routineverzoeken wordt opgelost zonder tussenkomst van een medewerker.
Elk verzoek wordt automatisch naar de juiste plek geleid. Eenvoudige gevallen lost de AI op; complexe zaken worden doorgestuurd naar de juiste medewerker met een complete gespreksamenvatting, zodat er niets verloren gaat bij de overdracht.
Bereik uw klanten via chat, e-mail, social media en telefoon in meer dan 95 talen, 24/7. Lever antwoorden die passen bij jeop elk kanaal, zonderje team uit te breiden. Jouw klantenserviceplatform van keuze, versterkt door AI.
Ontdek patronen in klantverzoeken voordat dit een probleem wordt. Elk opgelost ticket wordt een datapunt dat je AI klantenservice maand na maand slimmer, sneller en goedkoper maakt.
Nog niet klaar voor volledige AI klantenservice automatisering? Geef uw medewerkers conceptantwoorden, vooraf geclassificeerde tickets en directe kennisbanksuggesties.Minder zoeken, meer oplossen.
Ontvang een op maat gemaakte analyse van wat AI jouw team uit handen kan nemen.
Hoe meer systemen AI kan raadplegen, hoe meer het kan oplossen. Zo ziet elk automatiseringsniveau er in de praktijk uit.



EverHelp's eCommerce agentic AI is built on 100,000+ real support interactions and fits inside the stack you already run.
Already using Shopify, Gorgias, or Zendesk? Good. With EverHelp, you don’t have to rebuild your stack and disrupt workflows.
































Heb je vragen? We hebben antwoorden. Laten we de zaken ophelderen.
AI klantenservice neemt het repetitieve, volumerijke werk van je team over, zodat mensen zich kunnen focussen op wat echt menselijke aandacht vereist. In de praktijk betekent dat:
Het resultaat is een slanker, sneller supportteam, zonder extra personeel. Wilt u dieper ingaan op hoe u dit structureert? Neem contact met ons op en ontdek precies hoe AI voor klantenservice jouw merk kan versterken.
De meest effectieve aanpak is gefaseerd, niet alles tegelijk. Op basis van talloze AI-implementaties werkt het volgende het beste:
De prijs hangt af van je automatiseringsniveau. Wij bieden twee modi:
1. Autopilot - AI lost tickets volledig op zonder betrokkenheid van een medewerker. Facturering per opgelost ticket. Ideaal voor veel voorkomende vragen zoals ordertracking, terugbetalingen en accountwijzigingen.
2. Co-pilot - AI stelt intern concept antwoorden op die menselijke medewerkers beoordelen en versturen. Facturering per AI-gegenereerd antwoord. Ideaal voor teams die nog niet klaar zijn voor volledige automatisering.
Hoe hoger de ticketvolume, hoe lager de kosten per ticket worden. Je kunt beide modi combineren. Vraag ons naar een gedetailleerde uitsplitsing van hoe het werkt.
Nee, en we weerleggen iedereen die dat beweert. Onze visie is helder: AI klantenservice werkt het beste naast mensen, niet in plaats van hen.
Eigen onderzoek bevestigt: 84% van de consumenten vindt mensen nauwkeuriger dan AI, en 89% wil de optie om met een menselijke medewerker te spreken. Het winnende model is niet AI óf mensen, het zijn beiden, hand in hand.
Lees meer over de voor- en nadelen van AI in klantenservice om te zien waar elk het beste uitblinkt.
Een chatbot volgt scripts. Een AI-agent denkt na.
AI-chatbot - is regelgebaseerd, volgt vooraf gedefinieerde flows, hapert wanneer klanten van het script afwijken, beperkt tot trefwoordherkenning.
AI-agent (zoals Evly) - gebruikt natuurlijke taalverwerking om intentie te begrijpen, leert van interacties, haalt live data op uit je CRM en betaalsystemen, verwerkt complexe meerstapsgesprekken en escaleert met volledige context.
Het praktische verschil zit in wat elk kan oplossen. Een chatbot beantwoordt "Wat zijn je openingstijden?" Een AI-agent verwerkt annuleringen, terugbetalingen, accountwijzigingen en factuurgeschillen , volledig, zonder dat er een medewerker aan te pas komt.
Evly verbindt zich met de tools die uw team al gebruikt — op elke laag van uw supportstack: