Supportprocessen stroomlijnen: hoe AI overbodige stappen opspoort en doorlooptijden halveert

Waarom supportprocessen vaak te traag zijn – de verborgen tijdverspillers

De meeste bedrijven meten alleen de zuivere verwerkingstijd van hun supporttickets. Dat is alsof je alleen de rijtijd meet, maar files en omwegen negeert.

Echte doorlooptijd = verwerkingstijd + wachttijd + overdrachten + terugvragen

De vijf meest voorkomende tijdverspillers in support

Onze analyse onder meer dan 200 middelgrote bedrijven toont aan: Deze factoren vertragen supportprocessen het meest.

1. Handmatig doorsturen van tickets: Gemiddeld 4,3 uur wachtijd per overdracht
2. Ontbrekende basisinformatie: 67% van alle tickets vereisen extra vragen
3. Redundante controle-stappen: Identieke controles in verschillende afdelingen
4. Onduidelijke escalatieregels: Tickets komen bij de verkeerde specialist terecht
5. Systeemwissels: Overgang tussen e-mail, telefoon en interne software

Wat er echt achter zit

Elke tijdverspiller heeft een logische oorzaak. Handmatige doorgifte is bijvoorbeeld meestal ontstaan vanuit veiligheidsoverwegingen: Liever een keer te veel controleren dan een fout over het hoofd zien.

Maar wat ooit bedoeld was om kwaliteit te waarborgen, wordt nu een rem. Een machinebouwer uit Baden-Württemberg ontdekte: zijn servicetechnici besteedden 40% van hun tijd aan afstemming – in plaats van daadwerkelijk te repareren.

Het domino-effect van vertraagde processen

Langzame supportprocessen hebben gevolgen die veel verder gaan dan alleen klanttevredenheid:

• Uw medewerkers besteden meer tijd aan coördinatie dan aan echte oplossingen
• Escalaties nemen toe omdat simpele problemen te lang duren
• De kosten per opgeloste ticket stijgen gestaag
• Uw team raakt gefrustreerd – gekwalificeerde krachten vertrekken

Maar hier is het goede nieuws: KI kan deze patronen herkennen en concrete verbeteringsvoorstellen doen.

KI-gebaseerde doorlooptijdanalyse: Zo werkt de technologie

Stel u voor: er is een onzichtbare observator die elke stap in uw supportproces vastlegt. Precies dat doet Process Mining met kunstmatige intelligentie.

Process Mining: De röntgenblik op uw processen

Process Mining analyseert de digitale sporen in uw systemen. Elke e-mail, statuswijziging en ticketoverdracht wordt een datapunt.

De KI bouwt hieruit een gedetailleerde kaart van uw daadwerkelijke processen – niet zoals u denkt dat ze verlopen, maar zoals ze écht zijn.

Process Mining is als een ECG voor bedrijfsprocessen. Het toont niet alleen de huidige stand, maar ook de onregelmatigheden. – Prof. Dr. Wil van der Aalst, grondlegger van Process Mining

Welke data de KI nodig heeft

Voor een zinvolle analyse heeft KI toegang tot uw bestaande systemen nodig:

Het goede nieuws: U hoeft geen nieuwe systemen te implementeren. De KI werkt met uw bestaande data.

Hoe de analyse in de praktijk verloopt

Het analyseproces volgt een beproefd schema:

1. Dataverzameling (week 1): Automatische export uit bestaande systemen
2. Procesmapping (week 2): KI herkent terugkerende patronen
3. Bottleneckanalyse (week 3): Knelpunten en wachttijden worden zichtbaar
4. Optimalisatievoorstellen (week 4): Concrete actie-adviezen

Een middelgroot IT-bedrijf ontdekte na vier weken: 23% van de supporttijd verdween in één overbodige goedkeuringsstap.

Machine learning herkent patronen

Het doorslaggevende voordeel: De KI leert van uw data. Ze ontdekt welke tickets vergelijkbare routes volgen en waar structurele problemen zitten.

Voorbeeld: Als 80% van alle hardware-tickets na de eerste behandeling teruggaan naar de eerstelijnssupport, is dat geen toeval – maar een systeemfout.

Overbodige stappen identificeren: De systematische aanpak

Niet elke stap die tijd kost, is overbodig. De kunst is om echte verspilling te onderscheiden van noodzakelijke controles.

De drie categorieën tijdverspilling

Onze ervaring leert: Overbodige stappen kun je in drie hoofdcategorieën indelen.

Categorie 1: Dubbel werk

Dezelfde activiteiten worden door verschillende mensen herhaald. Klassiek voorbeeld: Klantgegevens worden zowel in het ticketingsysteem als in het CRM vastgelegd.

Kenmerken:

• Identieke informatie in meerdere systemen
• Vergelijkbare controle-stappen in verschillende teams
• Herhaalde terugvragen aan dezelfde klant

Categorie 2: Wachtrijen

Tickets blijven liggen terwijl alle informatie aanwezig is. Doorgaans ontstaan deze door onduidelijke verantwoordelijkheden of al te voorzichtige escalatieregels.

Typische wachttijd-patronen:

• Tickets die langer dan 24 uur in de status In afwachting van toewijzing blijven
• Meerdere keren heen-en-weer tussen afdelingen
• Onnodige bevestigingsrondes

Categorie 3: Over-engineering

Processen die bedoeld zijn voor uitzonderingen, maar ook bij standaardgevallen worden toegepast. Bijvoorbeeld: Elk supportticket moet door drie instanties, ook als het om een eenvoudige wachtwoord-reset gaat.

KI-ondersteunde identificatiemethoden

Moderne analysetools gebruiken diverse algoritmes om verspilling op te sporen:

Het validatiestap: Niet alles schrappen

Pas op met schrappen! Niet elke tijdrovende stap kan zomaar vervallen. Compliance-eisen, veiligheidschecks of kwaliteitscontroles hebben vaak een goede reden.

De juiste vraag is niet: Kan dit weg? Maar: Kan dit efficiënter?

Een praktisch voorbeeld: In plaats van drie handmatige goedkeuringsstappen te schrappen, implementeerde een bedrijf automatische regels voor 80% van de standaardgevallen. Alleen uitzonderingen komen nog bij een medewerker terecht.

Quick win-identificatie

Sommige overbodige stappen kunnen direct verdwijnen, andere vereisen meer verandering. Begin slim met de snelle winnaars:

1. Direct uitvoerbaar: Dubbele data-invoer, overbodige CC-ontvangers
2. Op korte termijn (1-3 maanden): Geautomatiseerde routeringsregels, standaardantwoorden
3. Op middellange termijn (3-6 maanden): Systeemintegraties, nieuwe workflows

Het voordeel: Snelle successen geven uw team motivatie en vertrouwen voor grotere wijzigingen.

Praktijkvoorbeelden: Waar KI supportprocessen succesvol heeft geoptimaliseerd

Theorie is mooi – de praktijk overtuigt. Hier zijn drie concrete voorbeelden waar KI-gestuurde procesoptimalisatie meetbare resultaten opleverde.

Casus 1: Machinebouwer verkort servicetijd met 55%

Müller Fertigungstechnik GmbH (gefingeerde naam) uit het Zwarte Woud had een probleem: Servicetechnici waren vaker met administratie bezig dan met reparaties.

De uitgangssituatie:

• Gemiddelde reactietijd: 4,2 dagen
• 23 handmatige stappen per servicegeval
• 67% van de tijd aan afstemming en documentatie

De inzichten uit de KI-analyse:

De grootste tijdverspiller zat niet bij de technici zelf, maar in de voorbereiding. Elke service-interventie ging langs acht verschillende goedkeuringsstappen – terwijl 78% van de gevallen standaardreparaties betrof.

Bovendien werden identieke reserveonderdelen drie keer gecontroleerd: bij de aanvraag, voor verzending en bij de technicus op locatie.

De optimalisatie:

1. Automatische categorisering van standaard- en specialistische gevallen
2. Express-route voor standaardreparaties (maar één goedkeuringsronde)
3. Controle van onderdelen slechts op één centraal punt
4. Mobiele app voor technici voorkomt systeemwissels

Het resultaat na 6 maanden:

• Reactietijd: 1,9 dagen (-55%)
• Technicus-productiviteit: +34%
• Klanttevredenheid: van 7,2 naar 8,9 (op 10)
• ROI van de optimalisatie: 287% in het eerste jaar

Casus 2: IT-dienstverlener elimineert 40% van alle escalaties

Een middelgroot IT-bedrijf uit München kreeg te maken met een explosie van tickets. Het probleem: 43% van de meldingen kwam uit bij de dure 3e-lijns support – vaak onnodig.

De KI-inzichten:

Het routeringssysteem sorteerde tickets op trefwoord. Serverprobleem belandde direct bij senior experts – ook al ging het alleen om een herstart.

Tegelijkertijd bleek: 67% van de zogenaamd complexe tickets werden op vrijwel dezelfde manier opgelost.

De oplossing:

• KI-gestuurd ticketrouting op basis van historische oplossingspatronen
• Automatische suggesties uit de kennisbank
• Selfserviceportaal voor de 20 meest voorkomende issues
• Intelligente escalatie alleen bij échte uitzonderingen

Meetbare verbeteringen:

Casus 3: SaaS-bedrijf automatiseert 60% van de klantvragen

Een snelgroeiende softwarefirma uit Berlijn had een luxeprobleem: te veel klanten. De support kon het niet meer aan.

De uitdaging:

Dagelijks kwamen er meer dan 200 supporttickets binnen. 78% ging om steeds terugkerende vragen over instellingen, facturatie of simpele functies.

De KI-strategie:

In plaats van meer supportmedewerkers aan te nemen, werden zes maanden aan ticketdata geanalyseerd. KI ontdekte 127 verschillende standaardvraagtypen.

De uitvoering:

1. Intelligente chatbot voor de 50 meest gestelde vragen
2. Automatische oplossingssuggesties op basis van ticketgeschiedenis
3. Slimme routering: complexe gevallen direct naar specialisten
4. Proactieve notificaties bij bekende problemen

Het indrukwekkende resultaat:

• 60% van alle aanvragen wordt volledig automatisch opgelost
• Het supportteam kan zich focussen op complexe adviezen
• Klanttevredenheid stijgt ondanks minder personeel
• Schaalbaarheid met 340% zonder extra support

De directeur vat samen: KI heeft ons geen banen gekost, maar betere banen opgeleverd. Onze mensen doen nu waar ze het beste in zijn: adviseren en problemen oplossen.

Implementatiegids: Supportprocessen stap voor stap stroomlijnen

Van analyse naar uitvoering: Hier is uw praktische stappenplan voor KI-gestuurde procesoptimalisatie.

Fase 1: Inventarisatie (week 1-2)

Voor u gaat optimaliseren, moet u weten wat u in huis heeft. Deze fase is cruciaal – en wordt vaak onderschat.

Data verzamelen

Exporteer data uit alle relevante systemen van de afgelopen 6-12 maanden:

• Ticketing-systeem: Ticket-ID, aanmaakdatum, statuswissels, behandelaar, categorie
• E-mailverkeer: Responstijd, doorsturen, CC-ontvangers
• Telefoonsysteem: Gespreksduur, wachtrijen, doorverbindingen
• CRM/ERP: Klantgeschiedenis, contractdata, escalaties

Pro-tip: Werk nauw samen met uw IT-afdeling. De meeste systemen hebben exportfuncties – je moet alleen weten waar ze zitten.

Betrokkenen meenemen

Haal uw supportteams er direct bij. De beste optimalisatieideeën komen vaak van wie er dagelijks mee werkt.

Voer interviews met sleutelfiguren:

1. Supportmanager: Strategische doelen en budgetten
2. Teamleider: Operationele uitdagingen
3. Frontline medewerkers: Praktische problemen
4. IT: Technische mogelijkheden en beperkingen

Fase 2: KI-analyse (week 3-6)

Nu begint het echte detectivewerk. Moderne Process Mining-tools analyseren uw data en ontdekken verborgen patronen.

Toolselectie

Voor middelgrote bedrijven zijn dit gebruikelijke keuzes:

Analyse-resultaten interpreteren

Uw KI levert veel data op. Focus op de belangrijkste kengetallen:

• Doorlooptijdverdeling: Waar zijn de grootste tijdsmarges?
• Procesvarianten: Hoeveel verschillende routes zijn er?
• Bottleneckanalyse: Waar ontstaan opstoppingen?
• Automatiseringspotentieel: Welke stappen zijn standaardiseerbaar?

Maak een prioriteitenlijst op basis van twee criteria: Implementatie-inspanning versus verwachte opbrengst.

Fase 3: Quick wins realiseren (week 7-10)

Start met eenvoudige verbeteringen die direct merkbaar zijn. Dat geeft vaart en overtuigt sceptici.

Typische quick wins

1. E-mailoptimalisatie: Overbodige CC’s verwijderen, standaardantwoorden maken
2. Routeringsregels: Eenvoudige categorisering automatiseren
3. Duplicaten verwijderen: Identieke stappen in systemen samenvoegen
4. Selfservice uitbouwen: FAQ voor de 20 meest gestelde vragen

Een praktijkvoorbeeld: Een bedrijf ontdekte dat 34% van hun supportmails onnodig naar vijf personen ging. Door de verdeling aan te passen, bespaarde het team 8 uur per week.

Fase 4: Systematische optimalisatie (week 11-20)

Nu pakt u de grotere uitdagingen aan. Dit vergt meer planning, maar levert meer op.

Automatiseren implementeren

Focus op processtappen met veel volume en weinig risico:

• Ticketrouting: Automatische toewijzing o.b.v. inhoud en historie
• Standaardoplossingen: Vaak voorkomende problemen automatisch oplossen
• Escalatierichtlijnen: Slim doorsturen alleen bij echte uitzonderingen
• Statusupdates: Klanten automatisch op de hoogte houden van voortgang

Integratie optimaliseren

Voorkom systeemwissels door betere integratie:

1. API-koppelingen tussen ticketing en CRM
2. Single Sign-On voor alle supporttools
3. Centrale knowledge base
4. Mobiele toepassingen voor buitendienstmedewerkers

Fase 5: Monitoren en optimaliseren (continu)

Procesoptimalisatie is geen eenmalig project, maar een doorlopend verbetertraject.

KPI’s definiëren en bewaken

Meet regelmatig de belangrijkste kengetallen:

Belangrijk: Zorg dat efficiëntieverbeteringen niet ten koste gaan van de kwaliteit.

ROI en meetbaarheid: Wat levert optimalisatie echt op?

Uw directie wil cijfers zien. Logisch – KI-projecten kosten tijd en geld. Zo berekent u de Return on Investment van supportprocesoptimalisatie correct.

Directe kostenbesparingen

Laten we met het voor de hand liggende beginnen: Snellere processen besparen werktijd – en dus geld.

Personeelskosten-berekening

Een praktisch voorbeeld: Uw supportteam (8 medewerkers à €55.000 per jaar) verwerkt 12.000 tickets per jaar.

• Beginwaarde: Gemiddeld 2,3 uur per ticket
• Na optimalisatie: 1,4 uur per ticket (-39%)
• Bespaarde tijd: 12.000 × 0,9 uur = 10.800 uur/jaar
• Kostenbesparing: 10.800 uur × €35/uur = €378.000/jaar

Let op: Dit is te rechtlijnig. In de praktijk benut u de bespaarde tijd vaak voor meer tickets of betere kwaliteit – niet voor minder personeel.

Realistische kostenreductie

Eerlijkere besparingen ontstaan door:

1. Voorkomen van extra aanstellingen: Groeien zonder meer medewerkers
2. Minder overuren: Vooral bij piekperiodes
3. Minder freelancers/inhuurkrachten: Pieken intern opvangen
4. Lagere uitstroom: Minder gefrustreerde medewerkers

Indirecte waardecreatie

Nu wordt het interessant – en vaak onderschat. Betere supportprocessen hebben effecten die verder gaan dan besparen.

Klantbehoud en omzet

Concrete cijfers uit onze projecten:

Medewerkerproductiviteit

Uw supportmedewerkers worden productiever – niet alleen omdat processen sneller zijn. Motivatie telt ook.

Een geoptimaliseerd supportproces betekent:

• Minder frustratie dankzij soepele processen
• Meer tijd voor inhoudelijk, voldoening gevend werk
• Zichtbare successen door blije klanten
• Trots op een modern en efficiënt systeem

Het resultaat: 15-25% meer productiviteit, niet alleen in support.

Investeringskosten realistisch inschatten

Transparantie is de Brixon-aanpak: Hier de gangbare kosten voor KI-gebaseerde supportoptimalisatie.

Eenmalige implementatiekosten

Doorlopende kosten

• Softwarelicenties: €500-2.000/maand (afhankelijk van systeem en aantal gebruikers)
• Onderhoud & support: 15-20% van de implementatiekosten/jaar
• Continue optimalisatie: €3.000-8.000/jaar

ROI-berekening: Een realistisch voorbeeld

Laten we een typisch middelgroot bedrijf nemen, 150 medewerkers en 8.000 supporttickets/jaar:

Investering (jaar 1): €95.000

Besparing/meerwaarde (per jaar):

• Voorkomen nieuwe aanstellingen: €75.000
• Minder overuren: €18.000
• Hoger klantbehoud: €160.000 extra omzet
• Lagere uitstroom: €12.000 (wervingskosten bespaard)

Jaarlijkse nettowinst: €265.000
ROI jaar 1: 179%
ROI vanaf jaar 2: 442% (alleen doorlopende kosten)

Soft factors: Moeilijk te meten, maar waardevol

Sommige voordelen zijn lastig in euro’s uit te drukken, maar toch reëel:

• Employer branding: U geldt als innovatieve en aantrekkelijke werkgever
• Schaalbaarheid: Uw support groeit moeiteloos met uw bedrijf
• Toekomstbestendigheid: U bent klaar voor stijgende klantverwachtingen
• Datakwaliteit: Betere processen leveren betere data op voor verdere optimalisatie

Samengevat: KI-gebaseerde supportoptimalisatie rendeert vrijwel altijd – mits goed uitgevoerd.

Veelgemaakte valkuilen en hoe u ze voorkomt

Niet elk KI-project loopt op rolletjes. Bij meer dan 100 optimalisatieprojecten leer je de typische valkuilen – en hoe u ze kunt vermijden.

Valkuil 1: Technologie vóór strategie

Klassieker: We hebben KI nodig! – maar niemand weet waarvoor.

Het probleem: Bedrijven kopen dure tools zonder eerst doelen te hebben geformuleerd. Gevolg: over-engineering en frustratie in het team.

Een praktijkvoorbeeld: Een middelgroot bedrijf investeerde €80.000 in een KI-platform voor intelligente support-automatisering. Na zes maanden bleek: 70% van de tickets was zo uniek dat automatisering geen zin had. Het werkelijke probleem? Interne chaos.

Zo voorkomt u deze fout:

1. Formuleer eerst heldere doelen (tijd besparen? kosten verlagen? kwaliteit verbeteren?)
2. Analyseer uw processen grondig
3. Identificeer de grootste pijnpunten
4. Kies pas daarna de juiste technologie

Vuistregel: Als u uw probleem niet in één zin kunt omschrijven, bent u nog niet klaar voor een technische oplossing.

Valkuil 2: Change management negeren

Zelfs de beste KI helpt niets als medewerkers hem niet gebruiken.

Het probleem: Nieuwe systemen worden van bovenaf opgelegd, zonder betrokkenheid van medewerkers. Gevolg: passieve weerstand, schaduwwerkstromen en mislukte projecten.

Signalen van weerstand:

• Dat doen we altijd zo
• Het systeem is te ingewikkeld
• Medewerkers blijven parallel oude tools gebruiken
• Opzettelijk hoge foutpercentages bij nieuwe processen

Succesvolle change-aanpak:

Pro-tip: Zoek “champions” in uw team – collega’s die openstaan voor innovatie. Zij fungeren als ambassadeurs en overtuigen de sceptici.

Valkuil 3: Te hoge verwachtingen

KI is krachtig, maar geen wondermiddel. Onrealistische verwachtingen zorgen voor teleurstelling.

Typische overdrijvingen:

• De KI lost 90% van alle tickets automatisch op
• Binnen een maand zijn we twee keer zo snel
• We hebben geen support meer nodig

Realistische doelen stellen:

Goede KI-verbeteringen zorgen voor 30-60% verbetering, geen 300%. Dat is nog steeds indrukwekkend – maar evolutionair, niet revolutionair.

Communiceer eerlijk:

1. Eerste resultaten: Zichtbaar na 4-6 weken
2. Significante effecten: Meetbaar na 3-4 maanden
3. Volledige impact: Bereikt na 6-12 maanden

Valkuil 4: Onderschatte datakwaliteit

KI is zo goed als de data die ze krijgt. Garbage in, garbage out.

Veelvoorkomende dataproblemen:

• Inconsistente categorisering tussen systemen
• Ontbrekende of onvolledige geschiedenis
• Verschillende dataformaten (datum, tijd, tekst)
• Dubbelen en verweesde records

Data quality check uitvoeren:

Voor u start met KI-analyse, controleer:

1. Volledigheid: Zijn alle relevante data aanwezig?
2. Consistentie: Worden zelfde feiten overal eenduidig vastgelegd?
3. Actualiteit: Hoe recent zijn de nieuwste data?
4. Nauwkeurigheid: Komt de data overeen met de werkelijkheid?

Vuistregel: Reserveer 20-30% van uw projecttijd voor datacleanup.

Valkuil 5: Compliance en privacy vergeten

AVG, ondernemingsraad, interne compliance – KI-projecten opereren in een gereguleerd kader.

Typische compliance-problemen:

• Klantdata verlaat stiekem de organisatie
• Personeel wordt ongevraagd gemonitord
• Algoritmische beslissingen zijn niet transparant
• Back-up- en verwijderbeleid ontbreekt

Compliance checklist:

Belangrijk: Betrek deze stakeholders vanaf dag één – niet pas bij de uitvoering.

Valkuil 6: De pilotval

Eindeloze pilots die nooit in productie gaan – een klassieker bij grote bedrijven.

Het probleem: De pilot is succesvol, maar de stap naar regulier gebruik faalt door organisatie-issues of budgetgebrek.

Zo voorkomt u pilotverspilling:

1. Helder succescriterium opstellen: Wanneer is de pilot geslaagd?
2. Uitrolplan vooraf bepalen: Wat gebeurt er na de pilot?
3. Budget voor volledige uitrol veiligstellen: Vooraf, niet na afloop
4. Realistische testomgeving: Niet in het ‘laboratorium’, maar in de praktijk

Onze tip: Houd pilots kort (maximaal 8 weken) en beslis daarna. Lange tests vertragen projecten en demotiveren teams.

De succesfactor: Praktisch boven perfect

De best presterende KI-projecten zijn niet technisch het mooist, maar het praktischst.

Begin met een 80%-oplossing die werkt – liever dan een 100%-droom die nooit realiteit wordt.

Uiteindelijk telt maar één ding: Uw supportprocessen moeten beter, niet perfect.

Veelgestelde vragen

Hoe lang duurt het voordat KI-supportoptimalisatie zich terugverdient?

Bij de meeste van onze projecten ligt het break-evenpunt tussen 12-18 maanden. Quick wins zijn vaak al na 6-8 weken merkbaar. Het rendement hangt sterk af van uw beginsituatie – bedrijven met zeer inefficiënte processen boeken snellere resultaten.

Hebben we extra personeel nodig voor de implementatie?

Meestal niet. De meeste implementaties worden projectmatig samen met externe specialisten uitgevoerd. Uw interne team wordt betrokken en getraind, maar hoeft niet uitgebreid te worden. Na de livegang draait het systeem zelfstandig.

Wat gebeurt er met onze supportmedewerkers? Vervallen er banen?

Onze ervaring: KI vervangt geen banen, maar verandert ze. Supportmedewerkers krijgen meer tijd voor complex advies en probleemoplossing. Veel bedrijven benutten de efficiëntie voor betere service of groei, zonder in te krimpen.

Kunnen we de KI-analyse uitvoeren met onze bestaande systemen?

Ja, dat is zelfs de standaard. Process Mining werkt met de loggegevens van uw bestaande systemen (ticketing, CRM, e-mail). Nieuwe tools zijn pas nodig als u weet waar de verbeteringen liggen.

Hoe zorgen we dat de optimalisatie AVG-proof is?

Privacy is vanaf de start geïntegreerd. Klantdata worden geanonimiseerd of gepseudonimiseerd verwerkt. Alle tools zijn EU-AVG-gecertificeerd. Bij implementatie werken wij samen met uw privacy officer.

Wat als KI verkeerde aanbevelingen doet?

KI-systemen voor Process Mining analyseren alleen historische data en brengen patronen in kaart. Ze nemen geen besluiten over klantvragen. Alle optimalisatievoorstellen worden vooraf door experts beoordeeld.

Kunnen ook kleinere bedrijven profiteren van KI-supportoptimalisatie?

Absoluut. Vooral bedrijven met 50-200 medewerkers hebben vaak veel potentieel, juist omdat hun processen nog niet helemaal gestandaardiseerd zijn. Er zijn tegenwoordig schaalbare oplossingen voor elk bedrijfstype.

Hoe meten we het effect van de optimalisatie?

Met heldere KPI’s zoals gemiddelde oplostijd, first call solution rate, klanttevredenheid en kosten per ticket. Deze worden vóór de optimalisatie als nulmeting vastgelegd en daarna periodiek bijgehouden. Zo ziet u zwart op wit wat de verbetering oplevert.