Gabriëlla Martijn: De chatbot wordt vaak afgerekend op de verkeerde KPI
Vrijwel iedere businesscase voor een klantenservice-chatbot begint met dezelfde belofte: lagere kosten, hogere efficiëntie en minder druk op medewerkers. Dat is begrijpelijk. Organisaties investeren in technologie omdat ze processen slimmer willen organiseren. Maar wat gebeurt er als de KPI’s waarop een chatbot wordt beoordeeld, niet overeenkomen met wat klanten en medewerkers belangrijk vinden?
Volgens het promotieonderzoek Customer Service Chatbots: From Automation to Collaboration van Gabriëlla Martijn ligt daar een van de belangrijkste oorzaken van teleurstellende chatbotresultaten. Niet omdat de technologie tekortschiet, maar omdat verschillende groepen binnen organisaties een totaal ander beeld hebben van wat een succesvolle chatbot eigenlijk is.
Eén chatbot, drie definities van succes
Voor haar onderzoek sprak Gabriëlla Martijn met managers, conversational designers en klantcontactmedewerkers die dagelijks betrokken zijn bij chatbotimplementaties. Uit die gesprekken blijkt dat succes afhankelijk is van wie je het vraagt.
Managers kijken vooral naar efficiëntie. Voor hen is een chatbot succesvol wanneer deze grote aantallen klantvragen zelfstandig kan afhandelen. Hoe minder gesprekken bij medewerkers terechtkomen, hoe beter de chatbot lijkt te presteren.
Conversational designers hanteren een ander perspectief. Zij kijken vooral naar de kwaliteit van de interactie. Stelt de chatbot de juiste vervolgvragen? Kan het systeem misverstanden herkennen? Wordt een gesprek op een logische manier overgedragen wanneer menselijke hulp nodig is? En, ondersteunt de chatbot zowel de klant als de medewerker op efficiënte wijze?
Klantcontactmedewerkers beoordelen succes weer anders. Voor hen is een chatbot vooral waardevol wanneer eenvoudige en repetitieve werkzaamheden worden overgenomen, zodat zij zich kunnen richten op complexere vragen en persoonlijk contact. Deze verschillende perspectieven zorgen ervoor dat dezelfde chatbot tegelijkertijd als succesvol én als problematisch kan worden beschouwd.
De aantrekkingskracht van containment
Binnen veel organisaties speelt containment een centrale rol. Het begrip verwijst naar het percentage gesprekken dat volledig door de chatbot wordt afgehandeld zonder tussenkomst van een medewerker. Containment is aantrekkelijk omdat het eenvoudig meetbaar is. Bovendien sluit het direct aan bij doelstellingen rondom kostenbeheersing en schaalbaarheid. Hoe hoger het containmentpercentage, hoe groter de veronderstelde besparing.
Het onderzoek laat echter zien dat een hoge mate van automatisering niet automatisch leidt tot een betere klantbeleving. Een chatbot kan een gesprek immers technisch gezien succesvol afronden, terwijl de klant het gevoel heeft niet werkelijk geholpen te zijn. Andersom kan een chatbot een gesprek doorzetten naar een medewerker en toch bijdragen aan een positieve klantervaring. Juist het inzetten op containment kan weer leiden tot een verhoogde ‘drop-off’ rate, een percentage klanten wat tijdens het gesprek de chat verlaat. Immers, het gevoel van niet verder kunnen komen maar ook geen telefoonnummer of medewerker te spreken krijgen zorgt enkel voor groter ongenoegen bij de klant.
Daarmee ontstaat een fundamentele vraag: is containment een realistisch nastreefbare KPI?
Waarom escalatie niet altijd falen is
In veel organisaties wordt een overdracht naar een medewerker gezien als een teken dat de chatbot tekortschiet. Vanuit een efficiëntieperspectief is dat logisch. Een medewerker kost immers meer dan een geautomatiseerd gesprek. Gabriëlla Martijn trekt een andere conclusie. Volgens haar onderzoek is een interactie succesvol wanneer een chatbot een vraag adequaat afhandelt óf tijdig herkent dat menselijke hulp nodig is. Dat laatste wordt vaak onderschat.
Een chatbot die blijft doorvragen terwijl duidelijk is dat het probleem buiten zijn mogelijkheden ligt, veroorzaakt frustratie. Klanten ervaren zo’n gesprek als tijdverlies. Een chatbot die zijn beperkingen herkent en snel een medewerker inschakelt, kan juist bijdragen aan een positieve ervaring. Vanuit klantperspectief draait succes namelijk niet om automatisering, maar om probleemoplossing.
Dat inzicht heeft belangrijke gevolgen voor de manier waarop organisaties hun KPI’s inrichten.
De kloof tussen operatie en klantbeleving
Het onderzoek laat zien dat chatbotimplementaties regelmatig worden gestuurd vanuit organisatiedoelstellingen zoals kostenreductie, capaciteit en productiviteit. Dat zijn legitieme doelstellingen, maar ze vertellen slechts een deel van het verhaal. Klantcontact vindt plaats op het snijvlak van operatie en beleving. Klanten beoordelen een chatbot niet op containment, maar op de vraag of hun probleem wordt opgelost. Medewerkers beoordelen een chatbot op de ondersteuning die deze biedt in hun dagelijkse werk.
Wanneer organisaties uitsluitend sturen op efficiëntie, ontstaat het risico dat andere vormen van waarde uit beeld verdwijnen. Denk aan betere informatievoorziening voor medewerkers, een soepelere overdracht of een hogere klanttevredenheid.
Het proefschrift benadrukt daarom het belang van afstemming tussen alle betrokken stakeholders. Een chatbot die alleen is ontworpen vanuit managementdoelstellingen, mist een belangrijk deel van de werkelijkheid waarin klanten en medewerkers opereren.
Nieuwe KPI’s voor een nieuwe werkelijkheid
De opkomst van hybride klantcontactteams maakt deze discussie nog relevanter. In steeds meer organisaties werken medewerkers en chatbots samen binnen hetzelfde serviceproces. In zo’n omgeving wordt het steeds moeilijker om succes uitsluitend te definiëren als maximale automatisering. Effectieve samenwerking vraagt om bredere prestatie-indicatoren. Denk aan de kwaliteit van handovers, de mate waarin een chatbot zijn beperkingen herkent, de ondersteuning die medewerkers ervaren en de uiteindelijke klanttevredenheid.
Het onderzoek van Martijn laat zien dat succesvolle chatbotimplementaties niet ontstaan door één KPI te optimaliseren. Ze ontstaan wanneer organisaties erkennen dat verschillende stakeholders verschillende belangen hebben en dat al die perspectieven onderdeel zijn van het succes.
De belangrijkste les? Een chatbot die veel gesprekken afvangt, is niet automatisch een goede chatbot. Uiteindelijk telt maar één vraag: helpt de chatbot klanten daadwerkelijk verder?
Pas wanneer organisaties die vraag centraal zetten, ontstaat een realistischer beeld van wat succesvolle automatisering werkelijk betekent.
Gabriëlla Martijn promoveerde in mei 2026 aan de Universiteit Utrecht op het proefschrift Customer Service Chatbots: From Automation to Collaboration. In haar onderzoek stond de vraag centraal hoe organisaties, klantenservicemedewerkers en chatbots effectief kunnen samenwerken.
Gabriëlla’s interesse in conversational AI ontstond tijdens een studentenbijbaan. Daar was Gabriëlla betrokken bij de implementatie van een eenvoudige chatbot, bedoeld om veelgestelde vragen af te handelen en de druk op medewerkers te verlagen. Juist die praktijkervaring liet haar zien hoe complex chatbotimplementaties in werkelijkheid zijn en hoeveel samenwerking daarbij nodig is tussen developers, designers en klantcontactmedewerkers op de werkvloer.
Inmiddels werkt Gabriëlla als Digital Marketing Strategy Consultant bij Deloitte Digital.
Om de vertaalslag te maken van de wetenschap naar de dagelijkse operationele praktijk, maakte Klantcontact.nl in samenwerking met Gabriëlla een serie van artikelen naar aanleiding van haar proefschrift.
Gabriëlla’s volledige proefschrift is te downloaden via deze link
