Hoe Just Carpets meer inzicht kreeg in support data
E-COMMERCE
AI AGENTS
FLOWS
OPENAI
Het Bedrijf
Een toonaangevende Europese online retailer voor tapijten en vloeroplossingen, Just Carpets staat bekend om zijn hoogwaardige producten, sterke online aanwezigheid en toegewijde klantenservice.
Bedrijfsnaam
Just Carpets
Industrie
E-COMMERCE
Aantal werknemers
50+
Locatie
Kampen
Wat we hebben gedaan
40%
Vermindering van repetitief analysewerk
95%
Meer inzicht in het werkelijke probleem -> oplossingen
100%
Nauwkeurige schattingen van de juiste tags
De Uitdaging
De supportafdeling van Just Carpets behandelde elke maand duizenden tickets in Trengo. Terwijl tickets labels en tags hadden, was er geen zekerheid dat ze weerspiegelden wat klanten daadwerkelijk zeiden.
Het bedrijf kon niet met zekerheid antwoorden:
Zijn tickets correct gecategoriseerd?
Komen de tags overeen met de echte intentie van de klant?
Welke problemen kosten de meeste tijd om op te lossen?
Zonder analyse van de daadwerkelijke gespreksinhoud, had de leiding alleen een gedeeltelijk beeld van de werklast. Er was ook een sterk vermoeden dat verkeerd gelabelde tickets de meest waardevolle automatiseringsmogelijkheden verborgen.
Het idee om een nieuw SaaS-platform voor AI te bouwen was vastgelopen — er was geen gevalideerde dataset om de investering te begeleiden.
De Aanpak
Stap 1 – Ontdekking & Gegevensconsolidatie
We begonnen met een ontdekkingsfase van de tooling, samenwerkend met ondersteunend personeel om werkstromen in kaart te brengen. Alle ticketgegevens — inclusief berichten van klanten en agenten, interne notities en bestaande tags — werden geëxporteerd naar een enkele gestructureerde dataset.
Stap 2 – Semantische Inhoudsanalyse
We hebben een aangepaste LLM-agent ingezet om elk ticket te beoordelen door de eigenlijke tekst te lezen om:
te verifiëren of tags overeenkwamen met de werkelijke inhoud van het ticket.
primaire en secundaire herclassificaties voor te stellen waar verkeerde labels werden gevonden.
product- en dienstvermeldingen te detecteren voor nauwkeurige filtering.
de sentimentprogressie in het gesprek te scoren.
recidiverende triggers te identificeren door middel van oorzaak-analyses.
Stap 3 – Automatiseringskans Mapping
Met nauwkeurige tagging hersteld, hebben we de complexiteit, urgentie en oplostijden voor elk type ticket gekwantificeerd — de beste kandidaten voor automatisering geïdentificeerd op basis van ROI-potentieel.
De Oplossing
We hebben een duidelijke, duurzame oplossing geleverd om precies te detecteren waar klantenkaarten over gaan — niet alleen waar ze als gelabeld zijn. Deze live-analysetool verwerkt elk nieuw ticket in realtime door het daadwerkelijke gesprek te lezen om een dieper, actiegericht rapport te genereren dan Trengo's oorspronkelijke analyses.
Dit omvat:
Doorlopende validatie en verbetering van tagnauwkeurigheid.
Monitoring van agentprestaties op het gebied van responskwaliteit, sentimentbehandeling en snelheid van oplossing.
Gesprekssentimentscores om problemen vroegtijdig te detecteren.
Trenddetectie om nieuwe of opkomende ondersteuningsonderwerpen naar voren te brengen voordat ze grote problemen worden.
Door automatisering te combineren met een continue analyse-engine, heeft het ondersteuningsteam van Just Carpets nu een permanente intelligentielaag — zodat ze gegevensgestuurde beslissingen kunnen nemen, de automatiseringsroute actueel kunnen houden en zich snel kunnen aanpassen aan veranderende klantbehoeften.
"Voorheen dachten we dat we wisten wat klanten vroegen — nu weten we het zeker. De analyse heeft onze kijk op de werklast volledig veranderd en geeft ons een duidelijk pad om te automatiseren waar het ertoe doet. Bovendien betekent de nieuwe rapportagetool dat we die helderheid nooit meer verliezen.”
Gijsbert
Operations Directeur
Het Resultaat
Door contentniveau-analyse te combineren met automatisering bereikte Just Carpets:
Betrouwbare tagging en classificatie, wat zorgt voor nauwkeurige rapportage en AI-training.
40% vermindering van repetitief handmatig werk, waardoor het team zich kan concentreren op complexe gevallen.
28% snellere ticketafhandeling dankzij AI-ondersteunde informatieopvraging.
Doorlopende operationele intelligentie via de nieuwe AI-analysetool, die de inzichten die beschikbaar zijn in Trengo’s ingebouwde analytics overtreft.
Het resultaat: snellere klantenservice, zelfverzekerdere datagedreven beslissingen en een schaalbaar automatiseringsplan - allemaal zonder een kostbaar nieuw platform te bouwen.