Vertaald uit het Engelse origineel. De cijfers en bronnen zijn ongewijzigd. Lees het Engelse origineel
DTDC
DTDC vernieuwt zijn koerierschatbot DIVA met generatieve AI en verlaagt de vragen bij het supportteam met 51,4%
DTDC, een Indiaas koerierbedrijf, verving het rigide script van zijn chatbot DIVA door een generatieve AI-agent op Amazon Bedrock die vragen over tracking, tarieven en bezorggebieden afhandelt. De AWS-post, geschreven met medewerkers van DTDC, meldt 93% nauwkeurigheid van antwoorden en 51,4% minder vragen die het supportteam afhandelt.
Kerncijfers
Letterlijk overgenomen uit de bronnen. Kopieer elk cijfer met bronvermelding.
meer dan 400.000
Klantvragen die DTDC Express elke maand ontvangt, via alle kanalen1
93%
Nauwkeurigheid van de antwoorden van DIVA 2.0, volgens de post1
51,4%
Daling van het aantal vragen dat het klantenserviceteam afhandelt, volgens de post1
51,4%
(131.530)
Zendingvragen die niet tot een supportticket leidden, in de laatste 3 maanden aan dashboarddata1
Wat het kostte
Kosten, teamgrootte en doorlooptijd zijn in de bronnen niet openbaar gemaakt.
Het probleem
DTDC Express ontvangt meer dan 400.000 klantvragen per maand, over tracking, controle van bezorggebieden en verzendtarieven. De bestaande assistent, DIVA, draaide op een rigide, begeleide workflow, waardoor gebruikers een vast pad moesten volgen in plaats van in hun eigen woorden te vragen. Dat leverde meer druk op de klantenservice op, verlengde de afhandeltijden en schaadde de klantervaring.
Wat ze bouwden
DTDC en zijn AWS-partner ShellKode bouwden DIVA 2.0, een gespreksagent op de website van DTDC. Klanten stellen in natuurlijke taal vragen over tracking, tarieven, beschikbaarheid van de dienst of algemene onderwerpen. De agent bepaalt wat de klant wil, raadpleegt de eigen systemen van DTDC voor tracking, prijzen en bezorgdekking, en kan een supportticket aanmaken. Een groot taalmodel, Claude 3.0 van Anthropic op Amazon Bedrock, zet de gegevens om in een antwoord.
Hoe ze het aanpakten
Voor algemene vragen doorzoekt de agent een kennisbank die is opgebouwd uit de website van DTDC, interne supportdocumenten, veelgestelde vragen en operationele data. Als hij niets relevants vindt, geeft hij een vaste melding dat hij niet kan helpen. Vragen en antwoorden worden gelogd in een dashboard dat openstaat voor het beheerteam van DTDC en nauwkeurigheid, onopgeloste vragen en piekmomenten toont. De post noemt als belangrijkste uitdagingen het koppelen van realtimedata uit oudere systemen, het omgaan met logistieke termen en vragen in meerdere stappen, en de overstap van het oude DIVA zonder onderbreking van de dienst.
Resultaten
De post meldt een nauwkeurigheid van antwoorden van 93% en zegt dat het supportteam nu 51,4% minder vragen afhandelt. In de laatste 3 maanden aan dashboarddata hadden 51,4% van de 256.048 zendingvragen geen supportticket nodig. DTDC zegt dat supportmedewerkers zich nu kunnen richten op kritiekere kwesties.
Lessen voor uw project
Vervang vaste menu's door een agent die uw live systemen kan raadplegen. DIVA 2.0 controleert de systemen voor tracking, prijzen en servicegebieden en kan een supportticket aanmaken.
Geef de bot een veilige terugvaloptie. Als de kennisbank geen antwoord heeft, zegt DIVA 2.0 dat het niet kan helpen in plaats van te gokken.
Bouw vanaf dag één een dashboard. DTDC volgt nauwkeurigheid, onopgeloste vragen en piekmomenten, wat laat zien waar te verbeteren valt.
Reken erop menselijke medewerkers te houden. Volgens de post heeft de agent de behoefte aan klantenservice niet weggenomen, en bij veel gesprekken zijn nog steeds beide betrokken.
Kanttekeningen
- De bron is een AWS-blogpost die is meegeschreven door medewerkers van DTDC en de integrator ShellKode, dus de cijfers komen van de leverancier. Geen onafhankelijke bron bevestigt ze.
- De post zegt niet hoe de 93% nauwkeurigheid is gemeten, over welke periode, of wat de basis is voor de daling van 51,4% in vragen bij het supportteam. Dezelfde 51,4% komt ook voor als aandeel van de zendingvragen zonder ticket, dus de twee cijfers kunnen samenhangen.
- De post geeft geen ingebruiknamedatum. De getoonde datum is de datum van de post.
- De post noemt Claude 3.0 van Anthropic op Amazon Bedrock. Het cijfer van 400.000 betreft alle maandelijkse vragen aan DTDC, niet alleen die welke de agent afhandelt.
Bronnen
- The DIVA logistics agent, powered by Amazon Bedrock
AWS Machine Learning Blog · 2025-08-07 · Casestudy van leverancier · aws.amazon.com
In eigen woorden samengevat op basis van de bovenstaande bronnen. Een fout gezien? Zie correcties.