Slimme assistent voor de productkeuze

Versie 1.0 · Laatst bijgewerkt 2026-08-10

Dit recept laat zien hoe je een gespreksassistent naast je product- en prijzenpagina’s zet, zodat bezoekers met vertrouwen kiezen.

Veel gereguleerde organisaties publiceren kloppende informatie over producten en prijzen, en zien bezoekers toch twijfelen of verkeerd kiezen. De pagina’s staan vol, de opties hangen af van toelatingsregels en bezoekers weten vaak niet waar ze moeten beginnen. Een keuzeassistent doet dan het werk van een goed gesprek: gerichte vragen stellen, jouw regels toepassen en daarna een handvol passende opties tonen.

Richt daarvoor een aparte Procedure in. Definieer binnen die Procedure variabelen voor wat je normaal in een kennismakingsgesprek zou vragen: segment, region, use_case, risk_profile, company_size en urgency. Laat de Procedure alleen vragen naar variabelen die nog leeg zijn, zodat een eenvoudige bezoeker in een paar stappen klaar is en een complex geval toch genoeg detail achterlaat.

Om verzinsels te voorkomen, beperk je de kennis van de assistent tot vertrouwde bronnen en een platte indeling in Topics. Denk aan Topics als Products, Pricing-basics, Eligibility, Risk-policies en Use-cases. Koppel de relevante content aan deze Topics zonder onderliggende lagen en geef de Procedure de instructie alleen daaruit te antwoorden. Zo ontstaan er geen plannen, functies of juridische uitspraken die niet bestaan.

Zodra de variabelen bekend zijn, past de Procedure je logica voor productfit toe. Dat richt je in binnen de Procedure zelf, met voorwaardelijke vertakkingen op de variabelen, of via een kleine routeringsfunctie die combinaties als segment=SME, region=NL en risk_profile=low aan een aanbevolen selectie producten koppelt. Daarna legt de Procedure elke suggestie in gewone taal uit en verwijst naar de juiste volgende stap: een offerte, een proefperiode of aanmelden in het portaal.

Blijkt uit het gesprek dat een geval complex of gevoelig is, bijvoorbeeld bij risk_profile=high of ongebruikelijke randvoorwaarden, dan schakelt de Procedure over naar escalatie. In die modus komen aanvullende aantekeningen in een variabele als case_summary, en gaat er een interne Message naar sales of customer success, met alle variabelen en de samenvatting van de AI erbij. Je kunt ook een interne Notificatie naar een Slack- of e-mailkanaal sturen, zodat het juiste team waardevolle of lastige leads snel ziet.

De vastgelegde variabelen zijn ook bruikbaar voor Doelgroepen. Bouw Doelgroepen als “mkb, EU, gericht op onboarding” of “enterprise, meerdere landen, hoog risico”, en gebruik die later om Notificaties te tonen op je website of in je portaal. Bezoekers die voor een gebruiksscenario rond compliance kozen, zien dan bijvoorbeeld een banner in de app die naar een uitleg over het beleid of een demovideo over dat onderwerp verwijst.

Conclusie
Een slimme assistent voor de productkeuze maakt een ingewikkelde keuze makkelijker voor bezoekers, zonder dat je je eigen regels en randvoorwaarden loslaat. Procedures met heldere variabelen, antwoorden die op platte Topics rusten en complexe gevallen die via Messages en Notificaties bij een mens landen: dat levert een betere match op, plus data waarmee je later kunt segmenteren en gericht berichten in de app kunt tonen.