Resultaten die voor
zich spreken.

Pacific Commerce — E-commerce klantenservice-automatisering

De uitdaging

Pacific Commerce, een middelgrote online retailer met een jaarlijkse omzet van $18M, verdronk in de klantenservicevolume. Hun 12-koppige ondersteuningsteam verwerkte meer dan 4.000 tickets per week — orderstatuscontroles, retourverzoeken, verzendvragen en accountupdates. De gemiddelde responstijd was opgelopen tot 14 uur tijdens piekseizoenen en klanttevredenheidsscores daalden. Het team was uitgeput, het verloop was hoog en het management stond voor een moeilijke keuze: 6-8 extra medewerkers aannemen of een slimmere manier vinden.

Onze oplossing

We ontwierpen en implementeerden een multi-agent AI-klantenservicesysteem dat direct integreerde met de Shopify-backend van Pacific Commerce, bestaande CRM (HubSpot) en verzendprovider-API's. De architectuur bestond uit drie gespecialiseerde agents die samenwerkten:

• Tier-1 Response Agent: Behandelde orderstatus, verzend-ETA's, retourbeleidvragen en accountopzoekingen — met realtime gegevens uit Shopify en verzend-API's om klanten directe, accurate antwoorden te geven.
• Retour & Refund Agent: Verwerkte retourverzoeken end-to-end — controleerde geschiktheid, genereerde retouretiketten, werkte voorraad bij en initieerde terugbetalingen via de betalingsgateway — zonder menselijke tussenkomst.
• Escalatie Router: Identificeerde complexe of gevoelige zaken (geschillen, beschadigde artikelen, VIP-accountkwesties) en leidde ze door naar het menselijke team met volledige gespreksgeschiedenis en voorgestelde acties.

Het systeem werd binnen vier weken geïmplementeerd op webchat, e-mail en WhatsApp. Menselijke agents behielden de mogelijkheid om elke geautomatiseerde beslissing te overschrijven en gesprekken op elk moment over te nemen.

De resultaten

Luminant Studio — Documentverwerking & workflowautomatisering

De uitdaging

Luminant Studio is een 45-koppig architectonisch ontwerp- en projectmanagementadviesbureau. Hun projectcoördinatoren besteedden naar schatting 35 uur per week — per persoon — aan handmatige documentverwerking: gegevens extraheren uit klantintakeformulieren, specificaties vergelijken met bouwvoorschriften, projectbeheerspreadsheets invullen, statusrapporten genereren en klantportalen bijwerken. Het werk was eentonig, foutgevoelig en een grote bottleneck in de projectsnelheid. Met 12 actieve projecten op elk moment verbruikte documentoverhead bijna 420 persoonsuren per week — gelijk aan 10 voltijdmedewerkers die papierwerk deden.

Onze oplossing

We bouwden een maatwerk AI-documentverwerkingspijplijn die integreerde met de bestaande projectmanagementstack van Luminant (Monday.com, Google Workspace en hun eigen specificatiedatabase). De pijplijn bestond uit vier onderling verbonden AI-agents:

• Intake Agent: Extraheerde gestructureerde gegevens uit klantintakeformulieren, PDF-specificaties en e-mailbijlagen — verwerkte 17 verschillende documenttypen met >99% veldnauwkeurigheid.
• Validatie Agent: Vergeleek geëxtraheerde gegevens met bouwvoorschriftendatabases en interne specificatiebibliotheken en markeerde automatisch afwijkingen en nalevingsrisico's.
• Orchestratie Agent: Vulde Monday.com-projectborden, maakte taken aan, wees middelen toe en werkte tijdlijnen bij op basis van intakedata — elimineerde handmatige gegevensinvoer volledig.
• Rapportage Agent: Genereerde wekelijkse klantstatusrapporten, interne voortgangsdashboards en factuursamenvattingen — geleverd aan belanghebbenden op schema zonder menselijke tussenkomst.

De resultaten

Metro Logistics — Beheerde AI-operaties & realtime tracking

De uitdaging

Metro Logistics beheert een vloot van 85 bestelwagens verspreid over vijf distributiehubs en verwerkt gemiddeld 3.200 zendingen per dag. Hun operaties waren afhankelijk van een lappendeken van verouderde systemen — een 15 jaar oud magazijnbeheersysteem, spreadsheets voor routeplanning en een aangepast trackingportaal dat in acht jaar niet was bijgewerkt. Kritieke gegevens waren verspreid over 11 niet-verbonden bronnen. Operations managers besteedden 25-30 uur per week aan het handmatig reconciliëren van gegevens tussen systemen om dagelijkse rapporten te produceren. Zendingstracking was onbetrouwbaar, klantvragen over leveringsstatus verbruikten 40% van de tijd van het dispatcheam en het bedrijf verloor klanten aan concurrenten met realtime zichtbaarheid.

Onze oplossing

We implementeerden een uitgebreid beheerd AI-operatieplatform — geen eenmalige bouw, maar een doorlopend partnerschap. De oplossing had drie pijlers:

• Uniforme datapijplijn: Bouwde ETL-connectors die gegevens uit alle 11 verouderde systemen in een realtime operationeel datameer haalden. AI-agents normaliseerden, dedupliceerden en valideerden elk record — creëerden voor het eerst in de geschiedenis van het bedrijf een enkele bron van waarheid.
• Intelligente dispatch-assistent: AI-agent die zendingsvolume, beschikbaarheid van chauffeurs, verkeersomstandigheden en leveringsvensters bewaakt — met realtime routeringsoptimalisatie-aanbevelingen voor dispatchers. Handelt 85% van de routinematige herrouteringen autonoom af.
• Klanttrackingportaal + AI-chat: Moderniseerde de trackingervaring met realtime GPS-integratie, voorspellende ETA (leert van verkeers- en chauffeursgedragspatronen) en een AI-chatbot die "Waar is mijn bestelling?"-vragen beantwoordt zonder menselijke tussenkomst — waardoor het telefoonvolume van de dispatch met 72% daalde.

Belangrijk: het beheerde operationele team van AskUncleJifu bewaakt de systeemgezondheid, werkt connectors bij wanneer bron-API's veranderen, traint modellen op nieuwe gegevens en optimaliseert continu routeringsalgoritmen — allemaal inbegrepen in een vast maandelijks retainer.

De resultaten