Hoe TripleTen Retell's bel-AI gebruikt om toelatingsoperaties te transformeren

TripleTen is een toonaangevende aanbieder van techonderwijs die codeerbootcamps aanbiedt om carrièreswitchers te helpen de overstap naar de techsector te maken. Met een focus op vaardigheidsgericht leren en arbeidsbemiddeling moest TripleTen efficiënt een hoog volume aan vragen van aspirant-studenten afhandelen, terwijl de kwaliteit van de betrokkenheid gedurende het hele toelatingsproces behouden bleef.

Toen hun marketinginspanningen vruchten begonnen af te werpen en het studentenvolume toenam, kreeg TripleTen te maken met aanzienlijke operationele uitdagingen op hun toelatingsafdeling die hun groeipotentieel dreigden te beperken. De oplossing die ze ontdekten, Retell AI, zou hun operatie transformeren en een nieuwe standaard zetten voor inschrijvingsprocessen in het onderwijs.

‍

De uitdaging: ondersteuning bieden aan aspirant-studenten zonder kwaliteit op te offeren

Toen het volume aan programmavragen in de zomer van 2024 toenam, stuitten ze al snel op een knelpunt in hun toelatingsproces. Hun bestaande toelatingsteam kon simpelweg de toestroom van nieuwe studentvragen niet aan, wat een cruciale bedrijfsuitdaging creëerde:

“We realiseerden ons dat we zoveel studenten uit verschillende bronnen kregen dat we ons toelatingsteam heel snel moesten opschalen. Maar we moesten ook wachten tot nieuwe medewerkers waren ingewerkt. Dit was een uitdaging voor ons marketingteam, want we waren klaar om het budget uit te geven, meer studenten aan te trekken en we hadden goede kosten in onze kanalen, maar ons huidige toelatingsteam kon het volume niet aan.”

• Volumebeperkingen: Het toelatingsteam kon niet snel genoeg opschalen om het toegenomen volume aan potentiële studentvragen aan te kunnen.
• Wervingsvertragingen: Het werven en inwerken van nieuwe toelatingsadviseurs duurde te lang om aan de directe behoeften van studenten te voldoen.
• Tijdgevoelige reacties: Onderwijsbeslissingen zijn vaak tijdgevoelig, en vertragingen in de opvolging zorgden ervoor dat potentiële studenten elders gingen kijken.
• Resourceverdeling: Toelatingsadviseurs hadden moeite om aspirant-studenten effectief te ondersteunen in de verschillende fasen van hun besluitvormingstraject. Adviseurs besteedden veel tijd aan eerste vragen, wat hun capaciteit beperkte om diepgaander in gesprek te gaan met prospects verderop in hun besluitvormingsproces die meer persoonlijke aandacht nodig hadden.

‍

De oplossing: Retell AI's stemagents

Na onderzoek naar meerdere aanbieders van AI-assistenten koos TripleTen voor Retell AI als hun conversationele AI-platform. Wat Retell deed opvallen, was hun bereidheid om de specifieke use case van TripleTen te leren kennen en aanpassingsopties te bieden die aansloten op hun toelatingsproces.

‍"Onder de verschillende aanbieders die we spraken, sprong Retell eruit. We waardeerden vooral dat Retell de enige was die oprecht geïnteresseerd was in het begrijpen van onze specifieke situatie en ons actief begeleidde."

TripleTen implementeerde een AI-stembelassistent genaamd "Charlotte" die kon:

1. Eerste programma-introductie afhandelen: Charlotte gaat in gesprek met aspirant-studenten die TripleTen's loopbaantest invullen, met name gericht op prospects die nog niet klaar zijn om zich in te schrijven.
2. Programmavragen beantwoorden: De AI-agent geeft accurate informatie over TripleTen's programma's, prijzen en onderwijsaanpak.
3. Afspraken inplannen: Charlotte kan herkennen welke prospects klaar zijn voor de volgende stap in het proces en hen inplannen voor een gesprek met een toelatingsadviseur.
4. Hoge gespreksvolumes beheren: Het systeem kan maandelijks duizenden belpogingen aan en werkt op momenten waarop menselijke medewerkers mogelijk niet beschikbaar zijn.
5. Opneem- & conversiepercentages verhogen: Charlotte's gesprekken werden ondersteund met Retell's eigen Branded Call-functie die de opneem- en conversiepercentages met 20% verhoogde.

‍

Implementatie & integratie

TripleTen pakte de implementatie van hun AI-stembeloplossing weloverwogen aan, beginnend klein en geleidelijk uitbreidend. Het implementatieproces begon met een klein prototype in augustus 2024, waarbij de AI-agent werd getest met een gedeeltelijke uitrol voordat werd uitgebreid naar bredere use cases en een bredere implementatie.

TripleTen's implementatie omvatte verschillende belangrijke componenten:

• Prompt engineering: Het TripleTen-team bouwde de agent-prompts en ontwikkelde specifieke onderdelen om Charlotte te helpen onderbrekingen natuurlijk af te handelen en de gespreksflow te behouden.
• Technische integratie: Het ontwikkelteam verbond Retell AI met hun HubSpot-CRM en creëerde triggers om Charlotte op het juiste moment in de klantreis te activeren.
• Testprotocol: Het team testte uitgebreid eerst met intern personeel en verzamelde feedback voordat het werd uitgerold naar kleine batches echte prospects.
• Continue optimalisatie: Ze analyseerden gesprekstranscripties om randgevallen te identificeren en Charlotte's reacties op ongebruikelijke vragen te verbeteren.

Het TripleTen-team richtte zich op het optimaliseren van Charlotte door zich te concentreren op het opstellen van instructies en het stap voor stap verbeteren van het script van de agent. Het volledige implementatieproces duurde ongeveer een maand, waarbij conversatiekwaliteit werd afgewogen tegen informatieve nauwkeurigheid.

‍

De klantreis met AI-stemgesprekken

TripleTen creëerde een eenvoudige maar effectieve reis voor aspirant-studenten die met hun AI-stemagent in contact komen:

1. Loopbaantest: Aspirant-studenten vullen een loopbaantest in op TripleTen's platform.
2. Slimme segmentatie: Op basis van de testantwoorden ontvangen aspirant-studenten op maat gemaakte outreach van Charlotte, de virtuele assistent.
3. Natuurlijk gesprek: Charlotte stelt zich voor als virtuele assistent en biedt directe ondersteuning, beantwoordt vragen en begeleidt studenten naar de volgende stap in hun besluitvormingsproces. 

“De AI klinkt ongelooflijk natuurlijk. Verschillende prospects pauzeerden midden in het gesprek en vroegen: 'Wacht, is dit echt een AI?'”

‍

Details van de technische integratie

TripleTen's AI-belimplementatie verbindt naadloos met hun bestaande systemen:

• HubSpot-integratie: Informatie uit AI-gesprekken stroomt rechtstreeks naar hun CRM.
• Aangepaste triggers: Het ontwikkelteam creëerde specifieke websitetriggers om AI-gesprekken op optimale momenten te initiëren.
• Branded Caller ID: Dit bleek cruciaal, met opneempercentages die met 20% daalden wanneer het tijdelijk niet beschikbaar was.
• Gespreksontwerp: TripleTen gebruikt Retell's conversation flow builder om verschillende delen van elk gesprek te optimaliseren.

‍

Resultaten & impact

Retell AI's stemagents hebben aanzienlijke resultaten opgeleverd voor TripleTen:

• ‍Bespaarde uren sinds de implementatie in augustus 2024: 3.000+

"Op dit moment heeft onze agent sinds de start meer dan 3.000 uur gesprekstijd afgehandeld — tijd die onze adviseurs nu kunnen gebruiken om studenten persoonlijker te ondersteunen"

• ‍Uitgaande gesprekken per maand: 17.000 ‍
• Bespaarde uren per maand: 200

"Dat is ruwweg 200 uur per maand die we terugkrijgen, waardoor ons team gefocust kan blijven op waardevollere gesprekken"

• Conversieprestaties behouden tijdens hoge gespreksvolumes: De conversiepercentages van de AI-agent evenaren die van menselijke adviseurs, wanneer menselijke adviseurs het hoge gespreksvolume niet aankunnen.

"Vergeleken met ons menselijke toelatingsteam biedt de agent een consistentere ervaring. De responstijd van het menselijke team kan fluctueren op basis van de werklast, maar Charlotte levert stabiele, directe ondersteuning, waardoor wachttijden voor studenten worden geëlimineerd"

• Workflow van het team gestroomlijnd: TripleTen's agent kan de respectieve teams cruciale tijd besparen die nu beter wordt benut voor waardevollere taken zoals personalisatie.

“We zetten AI in om ons team te versterken, zodat ze veel effectiever kunnen zijn met de AI-agents die zij aan zij met hen werken. En we proberen niet ons hele team te vervangen door AI-agents, omdat we weten dat juist in het onderwijs personalisatie heel belangrijk is.”

Deze oplossing stelde TripleTen in staat hun marketing te schalen terwijl hun toelatingsteam gefocust bleef op waardevolle gesprekken.

TripleTen's implementatie toont aan dat AI-stemgesprekken, mits doordacht ingezet, aanzienlijke operationele voordelen kunnen opleveren zonder de persoonlijke aandacht op te offeren die aspirant-studenten verwachten. Door routinematige kwalificatiegesprekken te automatiseren, hebben ze hun toelatingsteam vrijgemaakt om zich te richten op waardevollere interacties, terwijl ze nog steeds directe respons bieden aan alle aspirant-studenten.

Voor onderwijsinstellingen en andere organisaties die voor vergelijkbare schaaluitdagingen staan, laat de ervaring van TripleTen zien dat conversationele AI een krachtig hulpmiddel kan zijn voor groei, efficiëntie en een verbeterde klantervaring.