Customer Support Automatiseren met n8n
In dit project leerde ik hoe je met n8n binnenkomende e-mails oppakt en hoe AI kan helpen bij classificatie en het maken van antwoorden. Het idee was om een soort geautomatiseerde customer support assistent te bouwen die op basis van een e-mail een passend antwoord kan geven.
De Workflow in het Kort
De flow die ik heb gebouwd, pakt het proces van begin tot eind op. Zo werkt het:
- Startpunt: Alles begint met de Gmail trigger. Zodra er een nieuwe e-mail binnenkomt in een specifieke mailbox, wordt de workflow geactiveerd. Handig is dat n8n dit netjes afhandelt, zelfs als er meerdere mails tegelijk binnenkomen; hij loopt ze één voor één af.
- Opschonen van Data: E-mails komen vaak met veel ‘ruis’. Voordat we de AI ermee laten werken, haal ik eerst de relevante tekst uit de mail. Dit voorkomt dat onnodige informatie het proces vertraagt of duurder maakt (zeker bij AI-modellen waar je per ‘token’ betaalt. Een token is een stukje tekst, ongeveer 4 karakters in het Engels, en AI-modellen rekenen vaak af op basis van het aantal tokens dat je verwerkt).
- AI aan het Werk: De schone tekst gaat naar de AI. De eerste taak van de AI is classificeren: is dit een customer support vraag, een factuur, of iets anders? Als het een customer support vraag is, gaat de workflow verder.
- Antwoord Genereren (met Kennisbasis): Bij een customer support vraag kijkt de AI, met toegang tot een database vol veelgestelde vragen, antwoorden en andere relevante informatie, hoe de mail het beste beantwoord kan worden. Deze database kan je zelf vullen. De AI stelt een conceptantwoord op.
- Versturen: Het gegenereerde antwoord wordt teruggestuurd naar de klant via e-mail.
Wat Leer je Hiervan (en Wat waren de Struggles)?
Zo’n project klinkt misschien simpel, maar er kwamen best wat uitdagingen bij kijken:
- AI Fijn afstellen: Het was cruciaal om de AI heel precies te vertellen wat voor antwoorden ik wilde en hoe die moesten klinken. Dit ‘prompt engineering’ luistert nauwkeurig.
- De Kennisdatabase: Een goede database met relevante informatie is essentieel voor de AI om nuttige antwoorden te geven. Het opzetten en up-to-date houden hiervan is een project op zich (misschien iets voor een volgende blog!).
- Datastromen Optimaliseren: Een belangrijke les: stuur alleen de data naar de AI die echt nodig is. Onnodige data meesturen kost niet alleen processorkracht, maar ook geld bij AI-diensten die per token afrekenen. Efficiëntie is key.
Als Ik Dit Opnieuw Zou Bouwen…
Terugkijkend zijn er wel punten die ik anders zou aanpakken:
- Ik zou waarschijnlijk niet direct een antwoord versturen, maar eerst een draft laten maken in de mailbox. Dan kan er nog even een menselijk oog naar kijken voordat het definitief de deur uitgaat. Dit hangt natuurlijk wel af van hoe zeker je bent van de AI-output en de context.
- Dit specifieke workflow voor customer support kun je zien als een module. Net zoals je een module kunt hebben voor het verwerken van leveranciersfacturen, kun je deze integreren in een grotere, slimme workflow die je hele mailbox beheert en automatiseert. Dat opent deuren naar nog veel meer efficiëntie.
Conclusie
Dit project was een waardevolle oefening in het automatiseren van communicatie en het slim inzetten van AI met n8n. Vooral het finetunen van de AI en het belang van gestructureerde data en efficiënte datastromen waren grote leerpunten. Het laat zien hoe krachtig n8n is als platform om complexe, datagedreven taken te automatiseren.
