Webshop automatiseert 80% van klantvragen met AI chatbot

Uitdaging

GreenGarden Webshop uit Eindhoven verkoopt tuinplanten en accessoires online. Met 2.000 bestellingen per maand groeiden ze hard, maar de klantenservice kon het niet meer aan.

1. Repetitieve vragen - 80% van de emails ging over dezelfde 5 onderwerpen:

   • "Wanneer komt mijn bestelling?" (32%)
   • "Hoe verzorg ik plant X?" (28%)
   • "Kan ik mijn bestelling retourneren?" (12%)
   • "Welke plant past bij schaduw/zon?" (18%)
   • "Is product X weer op voorraad?" (10%)

2. Time drain - 20 uur per week besteed aan copy-paste antwoorden

3. Schaalbaarheid probleem - Eigenaar Linda van den Berg overwoog tweede CS medewerker (€35K/jaar) aan te nemen

4. Gemiste sales - Te druk met support emails om productvragen goed te beantwoorden

"We hielpen klanten graag," zegt Linda, "maar het was zo inefficiënt. Zelfde vragen, elke dag opnieuw. En de spamfilter vond ons blijkbaar verdacht door al die templated emails."

Oplossing

We bouwden een AI Customer Service Platform met drie componenten:

1. Smart Chatbot (Website + WhatsApp)

• 24/7 beschikbaar voor veelgestelde vragen
• Toegang tot:
  • Live track & trace info (PostNL API)
  • Productcatalogus met verzorgingsadvies (RAG database)
  • Retourbeleid en voorwaarden
  • Voorraad status real-time
• Automatische escalatie naar mens als AI niet zeker is (confidence score onder 75%)
• 80% van vragen volledig afgehandeld zonder menselijke interventie

2. Email Automatisering

• Automatische categorisering inkomende emails
• Smart replies voor standaard vragen (met 1-click goedkeuren door CS team)
• Priority inbox: complexe vragen bovenaan, simpele onderaan
• Response tijd: 8 uur gemiddeld → 12 minuten voor geautomatiseerde antwoorden

3. Proactieve Support

• Automatische verzend-updates (bestelling ontvangen, verstuurd, bezorgd)
• Plant care reminders na aankoop ("Over 2 weken tijd om je Monstera te verpotten!")
• Voorraad alerts voor out-of-stock items op verlanglijst
• Result: 40% minder "waar is mijn pakket?" emails

Technologie

• n8n - Workflow automatisering en email routing
• OpenAI GPT-4 - Chatbot conversaties en email drafts
• Supabase - Vector database voor plant care knowledge base (RAG)
• PostNL API - Real-time track & trace
• WooCommerce API - Order en voorraad informatie
• WhatsApp Business API - Chat support via Twilio

Resultaten

Tijdsbesparing

• Email beantwoorden: 20 uur → 4 uur per week
• Chat support: 6 uur → 1,5 uur per week (alleen escalaties)
• Verzend-updates: 3 uur → 0 uur (100% automatisch)
• Totaal: 23,5 uur/week bespaard

Customer Experience

• Response tijd: 8 uur → 12 min (standaard vragen) / 2 uur (complexe vragen)
• Beschikbaarheid: 9-17u werkdagen → 24/7 via chatbot
• Klanttevredenheid: 7,2 → 8,6 (Google reviews)
• Chat resolutie: 80% opgelost zonder menselijke tussenkomst

Business Impact

• Plant advice conversie: +22% (chatbot helpt bij productkeuze)
• Return rate: -15% (betere verwachtingen door proactieve communicatie)
• CS kosten: Extra medewerker uitgesteld (€35K/jaar bespaard)

Financieel

• Tijdsbesparing: 23,5u/week × €22/uur × 48 weken = €24.816/jaar
• Uitgestelde hiring: €35.000/jaar (voorlopig niet nodig)
• Minder retouren: 15% × €8.200/jaar retour kosten = €1.230/jaar
• Extra sales: Plant advice chatbot → €12K extra omzet/jaar

Directe kostenreductie: €28.000/jaar Totale business impact: €61.046/jaar

• Investering: €9.800 platform + €149/maand onderhoud
• ROI: 6,2x eerste jaar (na aftrek maandelijkse kosten)

Quote

"Ik was skeptisch. Een AI die plant advies geeft? Maar TechFlow24 bouwde een RAG systeem met al onze verzorgingsgidsen erin. De chatbot geeft beter advies dan sommige tuincentra. En als het te complex wordt, stuurt 'ie het door naar mij. Nu kan ik me focussen op bijzondere klanten in plaats van 50x per dag 'Track je pakket via link X' te typen."

— Linda van den Berg, Eigenaar GreenGarden Webshop

Technische uitdaging

De grootste uitdaging was accurate plant care advice. Je kunt niet zomaar een AI los laten op klanten met verkeerd advies ("geef je cactus 2x per dag water" = dode plant = boze klant).

Onze oplossing: RAG (Retrieval Augmented Generation) met safety checks:

1. Knowledge base: 200+ verzorgingsgidsen geüpload naar vector database
2. Retrieval: AI zoekt eerst relevante gids voordat het antwoordt
3. Safety check: Als AI niet zeker is (confidence onder 75%), antwoordt het: "Goeie vraag! Laat me even een specialist voor je pakken" → escalatie
4. Verification: Eerste maand checkten we 100% van de plant advies antwoorden (98,5% was correct)

Na fine-tuning durven we de chatbot nu los te laten. Gem. confidence score is 91%, en bij twijfel escaleert het netjes.

Volgende stappen

Verdrinken in repetitieve klantvragen? Plan een gratis AI check (30 min) om te ontdekken welke support taken je kunt automatiseren.