Skrepr-team bouwt AI-copilot voor customer support op kantoor op Urk, helpt helpdesk-agents sneller antwoorden

AI naast je supportteam

Je agents sneller. Je klant blijer.

Ticket-suggesties in je tooling, tier-0 chatbot die simpele vragen opvangt, auto-routing zodat een boze klant niet bij een nieuwe agent belandt. AI naast je support-team, niet ervoor.

Start AI-scan Bel Skrepr, 0527 70 10 15

Skrepr bouwt copilots voor helpdesk-teams die te veel tickets en te weinig senior-agents hebben.

30%

Tier-0 deflection

40%

Sneller per ticket

+10pt

CSAT nieuwe agents

Even eerlijk zijn

Je helpdesk doet hetzelfde werk, elke dag.

30 procent van je tickets is "waar vind ik X" of "hoe reset ik Y". Het antwoord stond al in je kennisbank. Dat is geen luie klant, dat is een zoekfunctie die niet werkt. En ondertussen typt je agent voor de duizendste keer hetzelfde antwoord.

Je klant wil snel antwoord, je agent wil zinnig werk. AI kan allebei.

1

30 procent van de tickets is "waar vind ik X"

Je kennisbank heeft het antwoord. De klant vond 'm niet en mailt. Je agent zoekt 'm op en antwoordt. Twee keer werk, één antwoord.
2

Een nieuwe agent kost 3 maanden

Productbrede kennis zit in de hoofden van je senior-mensen. Nieuwe collega tast in het donker, vraagt, wacht, antwoordt voorzichtig. CSAT-dip in de eerste weken.
3

Prioritering is first-come-first-served

De ticketlijst is chronologisch. Kritieke bug bij een key-account staat achter een wachtwoord-reset van een trial-user. Impact komt niet terug in de queue.
4

Klant herhaalt zichzelf 3 keer

Eerste agent pakt op, verwijst door, tweede agent vraagt opnieuw wat het probleem is, derde ook. Irritatie stapelt, CSAT zakt, boze review komt eraan.

Zo werkt de copilot

AI versnelt je mensen. Niet ervoor.

Vier bouwstenen die samen zorgen dat je team sneller antwoordt, nieuwe agents eerder productief zijn en de boze klant niet door het raster valt.

Copilot in je ticket-tool

Antwoord-suggesties rechtstreeks in Zendesk, Freshdesk of Topdesk. Je agent leest het ticket, de copilot stelt een antwoord voor gebaseerd op je KB en vorige tickets. Agent leest, past aan, verstuurt. Scheelt typewerk en scrollen.

Tier-0 chatbot, met hand-off

Simpele vragen (waar is mijn factuur, wachtwoord resetten, openingstijden) worden direct opgevangen door een chatbot die jouw KB kent. Vraagt de klant iets dat de bot niet zeker weet? Naadloze overdracht naar een menselijke agent, met context.

Auto-classify + route

Elk binnenkomend ticket krijgt automatisch een categorie, prioriteit, eigenaar en SLA-target. Eindelijk niet meer first-come-first-served, maar routing op impact. Bug bij een key-account? Direct naar senior. Wachtwoord-reset? Naar tier-0.

Sentiment-alerts

De AI leest toon en escalatie-signalen in elke inkomende mail of chat. Boze klant die voor de derde keer terug belt? Direct een ping naar senior of teamlead. Je ontdekt het niet pas na de escalatie, je voorkomt 'm.

Eerst kijken waar de grootste winst zit? Start met een AI-scan, dan weet je binnen een week welke copilot-bouwsteen bij jouw ticket-mix het meest oplevert. Liever eerst je eigen Skrepr-support ervaren? Zie /support.

Start AI-scan

Wat je eruit haalt

30 procent deflection. 40 procent sneller.

De getallen die we typisch zien bij een supportteam dat een copilot uitrolt over de eerste 3 maanden. Niet bij iedereen exact gelijk, wel in dezelfde orde van grootte.

Typisch

30%

tickets tier-0 opgevangen

Wachtwoorden, openingstijden, simpele how-to's. De chatbot pakt ze op, jouw agents werken aan de cases die ertoe doen.

Zie wat bij jou kan, start AI-scan

AHT sneller

40%

CSAT-bump nieuwe agents

10pt

KB-hit rate

85%

Pilot-duur

2 wkn

"De copilot draait nu een half jaar in onze Zendesk. Nieuwe agents halen in week twee al de CSAT-scores van seniors uit week tien. Daar werd mijn teamlead even stil van."

Head of Customer Support, SaaS-platform Noord-Nederland

Vier stappen, koffie erbij

Van ticket-analyse tot live copilot.

Geen 6 maanden AI-transformatie. We kiezen één categorie, bouwen de pilot, meten drie cijfers, schalen wat werkt.

Skrepr-team analyseert samen met customer-support-lead de huidige ticket-flow op kantoor op Urk

Stap 1, kijken

Ticket-analyse

We zuigen een maand tickets binnen (geanonimiseerd) en kijken: wat komt binnen, wat duurt lang, welke 20 procent terugkerende vragen eet 80 procent tijd. Niet gokken, meten.

Skrepr-developer indexeert de KB en bouwt een pilot-copilot voor één ticket-categorie

Stap 2, bouwen

Pilot + KB-index

We kiezen één categorie (vaak account of billing) en indexeren je kennisbank. Copilot in shadow-mode: agent ziet suggesties, geeft feedback, jij ziet waar 'ie goed en fout zit.

Skrepr-team bespreekt AHT, CSAT en deflection-metrics met customer-support manager

Stap 3, meten

AHT, CSAT, deflection

Drie cijfers, wekelijks. Average handling time omlaag, CSAT omhoog, deflection-rate op de tier-0 bot. Werkt het niet? Bijstellen of schrappen. Werkt het wel? Uitrollen.

Skrepr-account-lead traint customer-support-team op samenwerking met AI-copilot

Stap 4, uitrollen

Schaal + agent-training

Werkend? Uitrollen naar alle categorieën en alle agents. We trainen je team op samenwerking met de copilot (wanneer wel volgen, wanneer negeren) en hoe je senior-agents nieuwe collega's sneller opleiden.

Vast de vragen die je hebt

Veelgestelde vragen over AI voor support

Werkt dit met onze Zendesk, Freshdesk of Topdesk?

Ja. We sluiten aan op Zendesk, Freshdesk, Topdesk, HubSpot Service, Salesforce Service Cloud en Jira Service Management. Voor die tools bestaan native integraties, zodat de copilot-suggestie in het ticket-scherm verschijnt waar je agent toch al werkt. Een eigen tool of oud maatwerk-systeem? Dan kijken we naar een API-bridge of een browser-extensie, dat komt in de AI-scan aan bod.

Worden mijn support-agents hierdoor overbodig?

Nee. De suggestie van Skrepr is altijd: AI versnelt mensen, het vervangt ze niet. Je klanten willen juist voor de ingewikkelde, emotionele of commercieel belangrijke cases een mens aan de lijn. Wat AI wel doet: tier-0-vragen wegvangen (wachtwoord, openingstijden) zodat agents tijd hebben voor de cases die ertoe doen, en copilot-suggesties zodat een nieuwe agent sneller productief is. In de praktijk: teams worden niet kleiner, ze krijgen meer ruimte om beter werk te doen. Meer uitleg op /ai/collegas.

Kan de chatbot ook Nederlands spreken?

Ja, vloeiend. We draaien meertalige modellen (OpenAI, Anthropic of open-source) met Nederlandse prompts en NL-getrainde knowledge-base. De bot pakt ook dialect en typefouten op. Engels, Duits en Frans erbij voor klanten die internationaal werken. Belangrijk: we trainen de bot op jouw tone-of-voice, dus hij klinkt als jouw bedrijf, niet als een generic ChatGPT-kloon.

Hoe voorkom je hallucinatie (dat AI antwoorden verzint)?

Drie lagen. Eén: RAG (retrieval-augmented generation), de AI mag alleen antwoorden op basis van jouw KB-artikelen, niet uit eigen 'kennis'. Twee: bron-verwijzing verplicht, elk antwoord linkt naar het KB-artikel waaruit het komt, zodat agent + klant kunnen checken. Drie: confidence-threshold, als de AI onder een bepaalde zekerheid zit zegt hij 'ik weet het niet, ik haal er een collega bij'. Hallucinatie wordt nooit 0 procent, maar wel zeldzaam genoeg dat het geen risico is. Eigen support-team blijft het /support-gezicht bij twijfel.

Klaar om je support-team ruimte te geven?

Begin met scannen. Niet met beloven.

In een AI-scan kijken we met je mee, één dagdeel, naar jouw ticket-flow en KB. Je krijgt een concreet rijtje: welke copilot-bouwstenen renderen het snelst, wat kost het, wat levert het op. Geen slides, wel een pad. Bredere AI-vragen? Op /ai/collegas zie je de agent-aanpak, op /support hoe we zelf support draaien.