AI-chatbots die meer doen dan antwoorden: ze kwalificeren aanvragen.

ATTAMATION ontwikkelt gecontroleerde AI-chatbots voor B2B-websites, support, interne kennisworkflows en leadkwalificatie. De focus ligt niet op een vriendelijke chatwidget. De focus ligt op bruikbare output: gekwalificeerde aanvragen, gestructureerde overdrachten, betere eerste reacties en workflows die netjes worden geactiveerd.

• Ze antwoorden oppervlakkig maar creëren geen nuttige vervolgstap.
• Ze hallucineren omdat de kennisbank, grenzen en goedkeuringen niet zijn gedefinieerd.
• Leads komen nog steeds onvolledig in de inbox binnen.
• Supportverzoeken worden niet getrieerd; ze worden alleen in een andere interface verpakt.
• Sales-, support- en backofficeteams ontvangen geen gestructureerde data.
• Niemand kan later begrijpen waarom de bot iets aanbeval, beantwoordde of doorstuurde.

1. We bepalen eerst wat de chatbot mag doen: informeren, kwalificeren, voorbereiden, doorsturen of interne teams ondersteunen.
2. De kennisbank wordt beoordeeld: websitecontent, FAQ's, documenten, productdata, beleid, prijslogica of supportartikelen.
3. Het gespreksverloop is gemodelleerd als een gecontroleerd proces: intentie detecteren, vervolgvragen stellen, verplichte velden verzamelen, samenvatten en de overdracht activeren.
4. De chatbot krijgt duidelijke grenzen: toegestane uitspraken, no-go-onderwerpen, escalatieregels, menselijke overdracht en goedkeuringen.
5. Pas na tests met echte scenario's wordt de chatbot uitgerold naar de website, het klantportaal, de interne tool of de supportworkflow.

• Website-chatbot voor B2B-aanvragen en leadkwalificatie
• Supportchatbot voor veelgestelde vragen, statusaanvragen en pre-triage
• Interne kennisassistent voor documenten, processen, productinformatie of beleid
• Offertevoorbereiding uit chatgesprekken
• Overdracht naar CRM, e-mail, ticketing, agenda of workflow-automatisering
• Chattranscript met samenvatting, verplichte velden en vervolgstap
• Meertalige chatbot voor internationale aanvragen wanneer de kennisbank en processen er klaar voor zijn

• Bedrijven met terugkerende website-aanvragen
• Fabrikanten en distributeurs met complexe producten
• B2B-teams die betere leadkwalificatie willen voordat sales erbij betrokken raakt
• Supportteams die repetitieve eerstelijnsvragen willen verminderen
• Bedrijven met veel documenten, FAQ's, productdetails of interne kennisbronnen
• Organisaties die willen dat chat een input wordt voor CRM-, offerte-, ticket- of workflowprocessen

Website, CMS, productdata, PIM, FAQ's, kennisbanken, PDF's, helpdesk, CRM, agenda, e-mail, Microsoft 365, Google Workspace, Make, n8n, Zapier en maatwerk-API's.

Het doel is niet dat de chatbot alles weet. Het doel is dat hij goedgekeurde bronnen gebruikt, onzekerheid herkent en de volgende stap betrouwbaar voorbereidt.

Het beste startpunt is een beperkte chatbot met meetbare waarde, bijvoorbeeld:

• website-aanvragen kwalificeren en overdragen aan sales
• product- of servicevragen beantwoorden vanuit goedgekeurde bronnen
• supportgevallen voorsorteren en tickets voorbereiden
• interne documenten doorzoekbaar maken en antwoorden geven met broncontext
• offerteaanvragen aanvullen via gerichte vervolgvragen

AI-chatbots hebben duidelijke grenzen nodig. Daarom plant ATTAMATION met goedgekeurde kennisbanken, bronlogica, menselijke overdracht, escalatieregels, logging, privacybeoordeling, prompt/antwoord-tests en gedefinieerde no-go-gebieden.

Een chatbot mag geen juridisch bindende uitspraken doen, geen definitieve prijzen beloven, geen gevoelige beslissingen afronden of bijzondere gevallen definitief beoordelen, tenzij dat proces expliciet is beoordeeld en goedgekeurd.

Is een AI-chatbot gewoon een ChatGPT-venster op een website?

Nee. Een professionele B2B-chatbot heeft rollen, kennisbronnen, grenzen, overdrachten, privacylogica, testgevallen en duidelijke outputs nodig. Anders wordt het gewoon weer een ongecontroleerde interface.

Kan de chatbot leads direct in het CRM schrijven?

Ja, als de verplichte velden, duplicaatlogica, eigenaarschap en goedkeuringen zijn gedefinieerd. Voor de eerste pilot raden we vaak aan: eerst kwalificeren en samenvatten, dan op gecontroleerde wijze overdragen aan CRM of e-mail.

Kan de chatbot met productdata of documenten werken?

Ja. Productdata, PDF's, FAQ's en supportdocumenten zijn sterke fundamenten, mits ze gestructureerd en beoordeeld zijn.

Wat is het verschil tussen een chatbot en een voice-agent?

Een AI-chatbot werkt tekstgebaseerd op een website, portaal of interne tool. Een voice-agent werkt in een gesproken gesprek, bijvoorbeeld via de telefoon. Beide worden sterker wanneer ze dezelfde workflow- en kennisarchitectuur gebruiken.

Beschrijf kort welke vragen, website-aanvragen of supportgevallen zich vandaag herhalen en wat er na het gesprek zou moeten gebeuren. We beoordelen of ze een gecontroleerde chatbot-pilot kunnen worden.