Waar en hoe te beginnen met AI in E-commerce: Een praktische routekaart

“De waarheid is dat iedereen het over AI heeft, velen het hebben geprobeerd, maar slechts een paar e-commerce bedrijven het systematisch en succesvol gebruiken. Weten waar en hoe te beginnen met AI is essentieel geworden voor continue bedrijfsgroei, vooral omdat koopgedrag snel verandert.” - Michal Lichner

Op een recente Mastermind Pezinok conferentie presenteerde Michal Lichner, CMO en Business Development Lead bij Quality Unit (het bedrijf achter FlowHunt), een routekaart voor e-commerce bedrijven die AI-adoptie navigeren.

Voortbouwend op Quality Unit’s twee decennia ervaring met het bedienen van 150 miljoen eindgebruikers wereldwijd via hun suite van SaaS-producten, beperkte hij zich niet tot het schetsen van het routinematig besproken “waarom” achter AI-implementatie, maar bracht hij duidelijk getest advies over het “waar” en “hoe” waar zoveel bedrijven op vastlopen. Hier is zijn raamwerk.

De urgentie: De verschuiving begrijpen

Voordat u in de implementatie duikt, moet u begrijpen waarom AI nu aandacht vereist. De statistieken schetsen een duidelijk beeld van een markt in transitie. Google blijft ongeveer 90% van de traditionele zoekmachine queries wereldwijd domineren, maar AI-aangedreven zoeken verandert hoe gebruikers met die dominantie omgaan. AI Overviews verschijnen nu in ongeveer 18% van de Google zoekresultaten , wat een hybride aanpak vertegenwoordigt waarbij AI-antwoorden traditionele links aanvullen.

Maar wanneer gebruikers zich tot AI-overzichten wenden, dalen kliks naar externe websites met wel 75% . Mensen ontvangen steeds vaker direct antwoorden binnen AI-interfaces, zonder ooit de oorspronkelijke bronnen te bezoeken. Hoewel de groei van AI-zoekverkeer explosieve maand-op-maand stijgingen laat zien in sommige rapporten, inclusief claims van 721% groei, moeten we in gedachten houden dat de statistieken nog steeds beperkt zijn.

Dat gezegd hebbende, de inzichten van 2025 tonen dat, hoewel AI-gebaseerd zoeken nog ver verwijderd is van het inhalen van standaard zoeken, het exponentieel sneller groeit. Maar deze verschuiving gaat nog niet over het queryvolume. Het gaat om de daling van click-through rates en de verschuiving naar long-tail conversationele queries die vragen om “uitleggen, vergelijken, beslissen”.

Klantgedrag evolueert. Dankzij realtime zoeken en bronnen accepteren gebruikers nu graag AI-aanbevelingen en samenvattingen zonder extra onderzoek nodig te hebben. Ze omarmen ook steeds meer chat-gebaseerde zoekinterfaces boven zoekmachines. Adoptie varieert per markt, waarbij de VS en China adoptiepercentages van 20-45% laten zien, terwijl de EU achterblijft op ongeveer 10% vanwege regelgevende overwegingen.

De zakelijke noodzaak wordt duidelijk: pas je aan hoe klanten zoeken en kopen, of risico lopen onzichtbaar te worden.

De beslissing: Welk gebied vraagt uw focus

In plaats van te proberen AI overal tegelijk te implementeren, selecteer een primair focusgebied. Michal schetste drie hoofddomeinen waar e-commerce bedrijven AI effectief kunnen inzetten:

Verkoop verhogen. Dit pad richt zich op het verbeteren van upsell- en cross-sell effectiviteit, het vergroten van de winkelwagen door betere productaanbevelingen, en klanten helpen optimale aankoopbeslissingen te nemen. AI-systemen kunnen klantgedragspatronen analyseren en complementaire producten veel nauwkeuriger suggereren dan traditionele regelgebaseerde systemen.

Klantenondersteuning verbeteren. De ondersteuningshoek pakt uitgebreide servicetijden aan, mogelijk 24/7 beschikbaarheid, terwijl ook reactietijden en antwoordkwaliteit worden verhoogd. AI ervaart geen vermoeidheid of emotionele stress, en behoudt consistente antwoordkwaliteit zelfs tijdens periodes met hoge volumes.

Nieuwe webcontent creëren. Contentcreatie vertegenwoordigt een middellange tot lange termijn groeistrategie, het produceren van tekst geoptimaliseerd voor organisch zoeken en AI-citaties terwijl rijkere, meer diverse pagina’s worden gecreëerd gevuld met advies, tips en ideeën die zowel traditionele zoekmachines als AI-systemen bedienen.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

De uitdagingen: Realiteit versus verwachting

Michal schuwde niet om de obstakels te benoemen die een implementatieplan van twee dagen kunnen veranderen in een project van drie maanden zonder duidelijk eindpunt. Hij richtte zich voornamelijk op de uitdagingen voor verkoop- en klantenondersteuningsafdelingen.

Uitdagingen voor de verkoopafdeling

Aan de verkoopkant ontdekken bedrijven vaak dat hun infrastructuur simpelweg niet klaar is:

• De AI chatbot kan technisch voorbereid zijn met een eenvoudige JavaScript-integratie, maar het CMS mist een API.
• Product XML-feeds die uitsluitend voor advertenties zijn ontworpen, blijken onvoldoende voor conversationele handel.
• ERP-integraties rekken tijdlijnen uit terwijl ze nog steeds noodzakelijke data missen.
• Webzoekfunctionaliteit faalt omdat AI-bots niet op de whitelist staan.

“Zelfs wanneer gelanceerd, worden verwachtingen de vijand. Bedrijven verwachten perfecte aanbevelingen vanaf dag één, waarbij ze hun AI vergelijken met verkoopprofessionals met tien jaar ervaring in plaats van junior personeel in opleiding. Ze eisen 100% nauwkeurigheid op vragen die eigenlijk nog niemand heeft gesteld.”, voegt Michal toe.

Uitdagingen voor de klantenservice afdeling

Klantenondersteuning staat voor parallelle uitdagingen. De kennis bestaat maar is niet AI-klaar. Andere veelvoorkomende uitdagingen voor klantenservice zijn:

• FAQ’s zijn verouderd of te generiek.
• Handleidingen zijn geschreven voor mensen, niet voor machines.
• Elke supportmedewerker beantwoordt vragen anders, wat inconsistente trainingsdata creëert.
• Historische informatie is verspreid over e-mail, chat, helpdesksystemen en documenten zonder enkele bron van waarheid.

Het verwachtingsprobleem blijft ook hier bestaan. Bedrijven verwachten onmiddellijke ticketreductie, vergeten dat AI eerst moet leren van echte klantvragen. Ze vergelijken AI-prestaties met hun beste senior medewerkers in plaats van gemiddelde teamprestaties.

De routekaart: Een stapsgewijze aanpak

Michal Lichner verdeelt zijn AI-implementatieraamwerk in drie fasen: analyse, voorbereiding en implementatie.

Fase 1: Analyseer de huidige staat

Begin met het monitoren hoe AI-platforms momenteel naar uw merk verwijzen. Tools zoals AmICited.com stellen bedrijven in staat specifieke prompts te volgen en te ontdekken wanneer AI-systemen hun merk en producten vermelden. Dit onthult hiaten in AI-zichtbaarheid en identificeert kansen voor verbetering. Begrijpen waar u verschijnt, waar uw concurrenten verschijnen, en waar geen van beiden verschijnt, onthult het competitieve landschap in AI-gemedieerde ontdekking.

Fase 2: Bereid ondersteunende materialen voor AI voor

Ga verder door ervoor te zorgen dat u alle materialen heeft voor AI om te leren en zo effectief mogelijk te zijn.

Voor verkoop moet u gestructureerde content creëren volgens marktstandaarden:

• Productbeschrijvingen moeten op voordelen gerichte koppen, belangrijkste voordelen, technische specificaties, use cases en vertrouwenssignalen zoals certificeringen en reviews bevatten.
• Gebruiksvoorbeelden hebben duidelijke gebruikerspersona’s, probleemstellingen, oplossingsuitleg, specifieke scenario’s en concrete resultaten nodig.
• FAQ’s gebaseerd op de klantreis fasen, bijv. pre-sale en post-sale vragen, levering en retouren, gebruik en concurrenten.
• Blogcontent die problemen uitlegt, uitleg en oplossingen biedt, tips en FAQ’s.

Voorbereidingen voor klantenondersteuning vereisen verschillende structuren:

• Kennisbanken hebben logische organisatie van eerdere antwoorden, handleidingen en oplossingen nodig.
• Claimbeleid moet stapsgewijze documentatie bevatten met details over de types, tijdlijnen, beslissingsscenario’s en veelvoorkomende redenen voor goedkeuring of afwijzing.
• Ruil- en retourbeleid heeft expliciete regels, voorwaarden, tijdsbestekken en uitzonderingen nodig.

Escalatieregels Het definiëren van duidelijke escalatieregels is cruciaal voor beide implementaties:

• Documenteer precies wanneer AI zelfstandig moet antwoorden en wanneer het moet overdragen aan menselijke medewerkers.
• Stel zakelijke beperkingen vast rond wat AI niet kan beloven, inclusief eenmalige kortingen, uitzonderingen en geïndividualiseerde beslissingen.

Fase 3: Implementeer en optimaliseer

Technische integratie komt na contentvoorbereiding, niet ervoor. Michal waarschuwt nadrukkelijk om ontwikkelaars niet te vertrouwen die beweren dat “versie 1 uiteraard verschrikkelijk zal zijn.” Interne tests moeten basisfunctionaliteit valideren vóór elke externe lancering. Externe implementatie vereist gemeten verwachtingen, geen emotionele besluitvorming.

Deze implementatiefilosofie benadrukt beginnen met de gemakkelijkste AI-taken eerst. Op deze manier bouwt u vertrouwen op, begrijpt u waarde en creëert u momentum. Als bijproduct verbetert AI-klare content ook vaak traditionele PPC- en SEO-prestaties.

Zodra u live gaat, is het tijd voor continue optimalisatie. Dit is geen falen van planning maar een inherent kenmerk van AI-systemen die leren van real-world interacties. Volg betrokkenheidsmetrics, monitor impact op conversies en leads, identificeer vragen waarmee AI worstelt, en onderhoud verbeterplannen in plaats van te haasten om systemen uit te schakelen bij het eerste teken van imperfectie.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

De realiteitscheck: Pre-launch checklists

Michal verstrekte gedetailleerde checklists voor zowel verkoop- als klantenondersteuningsimplementaties. Dit zijn geen aspirationele doelen maar praktische gereedheidsbeoordelingen.

Voor verkoopbots:

• Verifieer dat AI toegang heeft tot actuele productportfolio’s en werkt met voordelen in plaats van alleen specificaties.
• Bevestig gedefinieerde use cases en zorg ervoor dat AI de behoeften van de doelgroep begrijpt.
• Controleer integratiestatus, inclusief fallback-opties voor wanneer API-toegang beperkt is.
• Zorg ervoor dat de tone of voice aansluit bij merkidentiteit, agressief verkopen vermijdend ten gunste van behulpzame aanbevelingen.
• Verifieer dat meertalige ondersteuning verder gaat dan simpele woord-voor-woord vertalingen. Het moet gelokaliseerde productinformatie en regionale terminologie bevatten.

Het belangrijkste is dat verwachtingen realistisch moeten zijn. Geef het eisen van perfectie vanaf het begin op en accepteer simpelweg dat AI verbetert door iteratie. Vergelijk prestaties met junior personeel in opleiding, niet met toppresteerders met jaren ervaring. Ontwikkel specifieke leerplannen in plaats van vage hoop en ideeën.

Gereedheid voor klantenondersteuning ziet er iets anders uit:

• Verifieer AI-toegang tot actuele FAQ’s en verwerkte ondersteuningsgeschiedenis.
• Bevestig duidelijke antwoorden voor post-aankoop vragen en gedocumenteerde reclamatieprocessen.
• Definieer precieze escalatietriggers waar AI kennislacunes erkent en soepel overgaat naar menselijke medewerkers.
• Stel grenzen vast rond wat AI niet kan beloven om valse klantverwachtingen te voorkomen.
• Monitor deflection rates die tonen hoeveel tickets AI zelfstandig oplost.
• Volg CSAT-scores en feedback op AI-reacties.

Vergeet niet ervoor te zorgen dat uw supportteams proactief werken aan het verbeteren van AI-antwoorden in plaats van het systeem als een statisch experiment te behandelen.

Het raamwerk verbinden

Michal’s strategische routekaart biedt de basis voor AI-implementatie in e-commerce, waarbij de kritieke vragen worden behandeld waar te beginnen en hoe voor te bereiden. Als u geïnteresseerd bent in de volgende stappen, bekijk dan onze andere artikelen uit de serie:

Jozef Štofira’s supportautomatisering demonstreert hoe deze principes zich vertalen naar operationele realiteit—de specifieke AI-functies die klantinteracties afhandelen zodra u het grondwerk heeft voorbereid dat Lichner schetst.

Viktor Zeman’s technische diepgaande analyse biedt de infrastructuurlaag die uw AI-klare content vindbaar maakt via zowel traditioneel zoeken als AI-citaties, zodat klanten u in de eerste plaats kunnen vinden.

Samen vormen deze drie perspectieven een compleet beeld: strategische planning, operationele uitvoering en technische infrastructuur voor e-commerce in een AI-gemedieerde handelsomgeving.

De conclusie

Wat deze aanpak onderscheidt van het klassieke AI-evangelisme is de nadruk op realistische verwachtingen en incrementele vooruitgang. Michal waarschuwde herhaaldelijk tegen perfectionisme dat implementatie verlamt. Een AI-systeem dat 70% van de vragen vanaf het begin afhandelt terwijl het continu leert te verbeteren, vertegenwoordigt succes, geen falen. Denk aan AI als een nieuwe medewerker die eerst training nodig heeft en voldoende tijd om hun waarde te bewijzen. AI vergelijken met uw beste medewerkers garandeert teleurstelling. Het vergelijken met adequate medewerkers terwijl u gestructureerde verbetermogelijkheden biedt, creëert duurzame vooruitgang.

AI-adoptie in e-commerce is niet langer optioneel. De vraag is niet of AI te implementeren maar hoe dit effectief te doen zonder operaties te laten ontsporen of ten prooi te vallen aan emotionele besluitvorming en voortijdig perfectionisme. Onthoud dat AI-implementatie een reis is van continue verbetering. Bedrijven die deze filosofie omarmen terwijl ze gestructureerde implementatieraamwerken volgen, positioneren zichzelf om te floreren naarmate zoeken en handel steeds meer via AI-intermediairs stromen.

De integratiecomplexiteit is reëel maar beheersbaar. Wanneer API’s niet bestaan, werken fallback-benaderingen. Handmatige gegevensinvoer, CSV-bestanden en web scraping bieden tussentijdse oplossingen terwijl goede integraties zich ontwikkelen. De perfecte technische architectuur kan wachten. Nuttige AI-assistentie kan dat niet.