Een B2B-orderdesk telefonisch automatiseren betekent dat een stemagent de gesprekken beantwoordt die je orderteam elke dag afhandelt (nieuwe orders, statusvragen als "waar is mijn vrachtwagen", claims voor beschadigde goederen en geplande nabestellingen), het resultaat via je API in je ERP- of ordersysteem vastlegt en alles waarvoor een afweging nodig is doorgeeft aan een medewerker, met de gegevens al verzameld.
Bij fabrikanten en distributeurs bestaat de orderdesk vaak uit een groot team dat telefonische orders handmatig invoert, met het hoogste volume in de eerste uren van de ochtend. De gesprekken herhalen zich, de gegevens zijn gestructureerd, en een verkeerde eenheid of een vergeten extra artikel leidt tot een verkeerde levering en een creditnota. Daardoor past de orderdesk goed bij een stemagent, zolang je elk type gesprek afzonderlijk ontwerpt.
Welke orderdeskgesprekken kan een stemagent afhandelen?
Vier soorten gesprekken dekken het grootste deel van een B2B-orderdesk, en elk daarvan raakt een ander systeem en heeft een ander moment waarop een medewerker het overneemt.
| Type gesprek | Wat de agent verzamelt | Systeem dat wordt gebruikt | Wanneer een medewerker het overneemt |
|---|
| Nieuwe order | Account, product, aantal en eenheid, extra artikelen, leverdatum en tijdvak | ERP- of ordersysteem (opzoeken, daarna vastleggen) | Prijsafwijkingen, kredietblokkades, artikelen die niet in de catalogus staan |
| Waar is mijn vrachtwagen | Account, ordernummer of PO-nummer | Order- of leveringssysteem (alleen lezen) | Een late levering die het systeem niet kan verklaren |
| Beschadigde goederen of creditaanvraag | Order- of PO-nummer, artikelen, aantallen, wat er is gebeurd | Ticket- of claimsysteem (vastleggen) | Elke creditbeslissing en elke complexe claim |
| Geplande nabestelling (uitgaand) | Wie er spreekt, voorraadtellingen, bevestigde aantallen | Ordersysteem (vastleggen) | Tellingen die na een hercontrole nog steeds niet kloppen |
Begin met het type gesprek met het meeste volume en de schoonste data erachter. Voor veel orderdesks zijn dat statusgesprekken, omdat die alleen gegevens uit je systeem lezen.
Hoe neemt de agent een order op zonder invoerfouten?
Hij identificeert eerst het account, bevestigt elke regel met de eenheid hardop uitgesproken en leest de volledige order terug voordat er iets wordt vastgelegd. In Retell wordt een inbound webhook geactiveerd voordat het gesprek wordt verbonden, met daarin het nummer van de beller, zodat je systeem het account kan vinden en de gegevens als dynamische variabelen aan het gesprek kan meegeven. Tijdens het gesprek roepen custom functions je API aan om producten, prijzen en voorraad te controleren, en de agent kan velden uit elk antwoord bewaren voor de rest van het gesprek.
Eenheden veroorzaken veel fouten aan de orderdesk. "Tien van de vijftigers" kan tien zakken, tien pallets of tien kubieke meter betekenen. Schrijf de instructies van de agent zo dat hij:
- naar de eenheid vraagt wanneer de beller die weglaat, met de eenheden waarin je catalogus verkoopt
- elke regel herhaalt als aantal, eenheid en product
- vraagt of er nog iets bij de order moet voordat hij doorgaat naar de levering, omdat extra artikelen makkelijk vergeten worden
- alleen de leverdatums en tijdvakken (ochtend of middag) aanbiedt die je systeem teruggeeft
- de volledige order terugleest en wacht op een duidelijk ja voordat hij de order vastlegt
Zet Talk While Waiting aan voor opzoekacties, zodat de beller een korte zin hoort zoals "even kijken" in plaats van stilte. Namen van producten, fabrieken en bouwplaatsen kun je toevoegen als boosted keywords, zodat de transcriptie ze herkent.
Retell levert geen kant-en-klare ERP-connector. Orders komen in je ERP terecht via een custom function, een MCP-server die je al gebruikt of een webhook na het gesprek. Houd actuele voorraad en prijzen buiten de kennisbank: automatisch verversen gebeurt elke 24 uur en spreadsheetbestanden zijn beperkt tot 1.000 rijen, dus alles wat gedurende de dag verandert, moet uit een API-opzoekactie komen.
Hoe moeten gesprekken over "waar is mijn vrachtwagen" werken?
De agent zoekt de order op in je systeem en leest alleen terug wat het systeem teruggeeft. De meeste statusgesprekken komen van bekende accounts, dus hij kan openstaande orders vinden aan de hand van het nummer van de beller en vragen welke order de beller bedoelt als er meerdere zijn. Een custom function geeft de velden terug die je wilt delen, zoals orderstatus, verzenddatum en levertijdvak.
Geef de agent de instructie om nooit zelf een aankomsttijd te schatten. Als het systeem geen status toont, of de levering zonder verklaring buiten het tijdvak valt, moet de agent een ticket aanmaken of het gesprek doorverbinden. Waarom mensen nog steeds bellen over orders die ze al kunnen volgen, lees je in WISMO: waarom "waar is mijn order" nog steeds een telefoonprobleem is.
Hoe handel je claims voor beschadigde goederen en creditaanvragen af?
Laat de agent de claim opnemen, niet beoordelen. Een volledig claimdossier bevat:
- het order- of PO-nummer en de leverdatum
- elk betrokken artikel en aantal
- wat er is gebeurd, en of de levering bij aflevering is geweigerd of de schade later is ontdekt
- of de schade op de leveringsdocumenten is vermeld
- het beste contact voor de opvolging
De agent maakt vervolgens een ticket aan via een custom function, of via de Zendesk-integratie als je claims daar al staan. Met toestemming van de beller kan hij tijdens het gesprek een link naar je uploadformulier voor foto's sms'en, zodra je nummer is geregistreerd voor sms. De creditbeslissing blijft bij je team. Claims boven een bedrag dat je zelf instelt, of elk geschil, gaan via een warme doorverbinding naar een medewerker, en de agent kan die medewerker privé briefen voordat de beller wordt doorverbonden. Bekijk hoe gespreksoverdracht werkt tussen AI-stemagenten en menselijke teams.
Hoe vang je de ochtendpiek op?
Plan je capaciteit op het piekuur, niet op het daggemiddelde. Workspaces met betalen naar gebruik bevatten 20 gelijktijdige gesprekken, en bij Enterprise-abonnementen wordt de gelijktijdigheid afgestemd op je volume. Met concurrency burst ingeschakeld worden gesprekken boven je limiet toch verbonden, tot het laagste van drie keer je limiet of je limiet plus 300, tegen een meerprijs van $0,10 per minuut voor die gesprekken. Als alle plekken bezet zijn, wacht een inkomend gesprek ongeveer 40 seconden tot er een vrijkomt en gaat het daarna naar het fallbacknummer dat je hebt ingesteld.
Voer je ook uitgaande nabestelgesprekken uit, reserveer dan inkomende gelijktijdigheid zodat een batch de ochtendorderlijn nooit kan verdringen, en plan batches buiten de ochtendpiek. Test het volledige gesprekspad op piekvolume vóór de lancering, zoals beschreven in loadtests voor voice-AI op het echte gesprekspad.
Wat moet er buiten kantooruren veranderen?
Buiten kantooruren moet de agent stoppen met doorverbinden en in plaats daarvan een ticket aanmaken. Doorverbinden naar een lege wachtrij levert alleen extra wachttijd op. Omdat de inbound webhook per gesprek kan bepalen welke agent opneemt, kan je systeem gesprekken buiten kantooruren naar een versie zonder doorverbindstap sturen die een ticket aanmaakt en een terugbelverzoek tijdens kantooruren toezegt. Je kunt de agent ook de huidige tijd geven met de variabele {{current_time}} en de regel in zijn prompt opnemen.
Kan de agent tijdens het gesprek voorraad controleren of een laadslot boeken?
Ja, als die systemen een API hebben. Een custom function kan de voorraad in een fabriek of magazijn controleren, en een tweede kan vrije laaddocks tonen en een slot voor een ophaling boeken. Is de API nog niet klaar, begin dan handmatig: de agent verzamelt het verzoek, een webhook stuurt het na het gesprek naar de inbox of spreadsheet van je team en medewerkers bevestigen het. Vervang dit later door de live opzoekactie zonder dat bellers iets anders horen.
Werkt het in het Spaans en Engels?
Ja. Spaans wordt ondersteund voor spraakherkenning en stem, zowel in de variant voor Spanje (es-ES) als voor Latijns-Amerika (es-419), en een meertalige agent kan een beller volgen die midden in het gesprek wisselt tussen Engels en Spaans. Elke order wordt in hetzelfde formaat in je systeem vastgelegd, ongeacht de taal van het gesprek. Test regionale producttermen in je gesimuleerde gesprekken voordat je live gaat. Meer over Spaanstalige stemagenten.
Hoe werken geplande nabestelgesprekken naar winkellocaties?
De agent belt elke locatie volgens een schema, neemt tellingen op, vergelijkt ze met de vorige order en legt de bevestigde nabestelling vast. Batchgesprekken gebruiken een CSV met één rij per locatie, en elke extra kolom, zoals winkelnaam of aantallen van de vorige order, wordt een dynamische variabele in het gesprek. Een goed nabestelgesprek:
- Bevestigt wie er spreekt en of die persoon tellingen kan doorgeven. Als je retailaccounts een toegangscode vereisen voor gesprekken van leveranciers, verwerk die dan in de opening.
- Vraagt de tellingen artikel voor artikel op.
- Wacht wanneer de persoon zegt "momentje, ik kijk even." Instrueer de agent om op dat moment stil te blijven en verhoog de stilte-instellingen: standaard herinnert de agent een stille beller na 10 seconden en beëindigt hij het gesprek na 10 minuten stilte.
- Vergelijkt elke telling met de vorige order en vraagt om een hercontrole wanneer een getal sterk afwijkt.
- Legt de order vast via een custom function en leest de leverdatum terug.
Telefoonmenu's van winkels kun je afhandelen met de Press Digit-tool. Controleer met je juridisch adviseur welke belregels gelden voor je uitgaande programma, ook voor zakelijke lijnen. De variant van dit gesprek voor brandstof en gasflessen lees je op propaanleveringen bestellen.
Hoe rol je het uit en hoe meet je het?
Begin met één type gesprek op één lijn, bewijs het met testgesprekken en breid daarna uit. Een praktische volgorde:
- Schrijf testcases op basis van echte gesprekken, inclusief verkeerde eenheden, onbekende producten en bellers met twee accounts. Simulatietests kunnen je custom functions nabootsen, zodat er tijdens het testen niets in het ERP wordt vastgelegd.
- Voer na elke wijziging in de prompt de volledige set uit als batchtest en vergelijk de slagingspercentages.
- Definieer extractievelden voor de analyse na het gesprek: type gesprek, order vastgelegd (ja of nee), aantal regels, claim geopend en reden van doorverbinden.
- Stel meldingen per e-mail of webhook in voor wanneer het succespercentage van gesprekken daalt.
- Voeg het volgende type gesprek pas toe als het eerste stabiel draait.
Op de pagina telefonisch bestellen met AI van Retell zie je hoe teams catalogi en order-API's koppelen en starten op één orderlijn. Met betalen naar gebruik kost het $0,07 tot $0,31 per minuut, met $10 aan gratis tegoed, zodat je je eigen orderdeskgesprekken kunt testen voordat je contact opneemt met sales.
