Softwarebedrijven groeien vaak sneller dan hun supportstructuur. Dat gold ook voor BAKA Glass Software. Het platform wordt dagelijks gebruikt door glasbedrijven voor calculatie, productie, logistiek, planning en administratie. Naarmate het aantal klanten groeide, nam ook het aantal supportvragen sterk toe.
Om deze stroom te beheren werkte BAKA Glass jarenlang met Intercom, een wereldwijd bekend en modern supportplatform. Op papier een logische keuze. In de praktijk bleek het echter niet voldoende. De complexiteit van gespecialiseerde ERP-software zoals BAKA Glass vraagt namelijk om een fundamenteel ander type supportomgeving dan standaard supporttools kunnen bieden.
Daarom ontwikkelde Flowix een volledig nieuw AI-gedreven supportsysteem, speciaal ontworpen voor complexe softwareplatforms. Deze case laat zien:
- Waarom het bestaande systeem tekortschoot
- Welke structurele problemen ontstonden
- Hoe Flowix het supportmodel opnieuw heeft ontworpen
- En waarom het resultaat aanzienlijk beter werkt voor zowel klanten als supportteams
Het probleem: waarom het bestaande supportsysteem niet meer werkte
1. Supportvragen raakten versnipperd
Ondanks het gebruik van Intercom kwamen vragen via meerdere kanalen binnen: chat, e-mail, telefoon, losse berichten en directe contacten met medewerkers. Hierdoor ontstond een structureel probleem. Tickets waren vaak incompleet, zonder context en moeilijk te prioriteren. Supportmedewerkers moesten regelmatig eerst uitzoeken wat er precies gebeurd was, voordat ze een probleem konden oplossen. Dat kostte onnodig veel tijd.
2. Het supportsysteem had geen kennis van de software
Standaard supportplatforms zijn ontworpen voor algemene communicatie. Maar BAKA Glass is gespecialiseerde ERP-software met complexe processen zoals:
- Glascalculaties
- Productieflows
- Snijoptimalisatie
- Orderlogica
- Machine-integraties
Wanneer een klant een vraag stelde, had het systeem geen begrip van deze softwarecontext. Medewerkers moesten handmatig analyseren, klanten moesten extra uitleg geven en tickets gingen meerdere keren heen en weer. Dit maakte support trager dan nodig.
3. Herhalende vragen bleven terugkomen
Veel vragen gingen over hetzelfde: hoe een functie werkt, waar instellingen staan, hoe workflows uitgevoerd worden. Dezelfde vragen kwamen telkens opnieuw terug. Het bestaande systeem had geen manier om deze kennis automatisch te hergebruiken en direct aan klanten te tonen. Support bleef daardoor grotendeels handmatig werk.
4. Bugs werden te laat herkend
Wanneer meerdere klanten dezelfde bug meldden, kwamen tickets los van elkaar binnen. Support moest handmatig analyseren en ontwikkelaars ontdekten pas later dat het om een structureel probleem ging. Dit vertraagde analyse, prioritering en oplossing.
5. De gebruikerservaring was verouderd
Zowel klanten als medewerkers liepen tegen dezelfde frustraties aan: informatie was moeilijk terug te vinden, tickets stonden verspreid en antwoorden waren niet centraal opgeslagen. BAKA Glass had een systeem nodig dat slimmer, sneller, overzichtelijker en schaalbaar zou zijn.
De keuze: een compleet nieuw supportmodel
In plaats van het bestaande systeem verder te optimaliseren werd een strategische beslissing genomen: het supportmodel moest opnieuw worden ontworpen. Samen met Flowix werd een systeem ontwikkeld dat drie belangrijke principes combineert:
- AI-gedreven support
- Volledige softwarecontext
- Maximale gebruiksvriendelijkheid
Het resultaat is een intelligent supportplatform dat speciaal is ontwikkeld voor complexe softwareomgevingen.
De oplossing: het Flowix AI-supportplatform
Het systeem bestaat uit vier belangrijke onderdelen.
1. Een AI-supportagent die direct antwoorden geeft
De eerste laag van het systeem is een intelligente AI-supportagent. Wanneer een gebruiker een vraag stelt, analyseert de AI de vraag, begrijpt de softwarecontext en raadpleegt kennisbank, tickets en documentatie. Binnen enkele seconden krijgt de gebruiker een antwoord. Hierdoor wordt een groot deel van de vragen direct opgelost zonder menselijke tussenkomst.
2. Slim ticketsysteem dat problemen automatisch groepeert
Wanneer een vraag niet automatisch opgelost kan worden, wordt deze een ticket. Het Flowix-systeem analyseert automatisch type vraag, urgentie, herhaling en impact. Tickets met dezelfde oorzaak worden automatisch samengevoegd. Bijvoorbeeld: 10 klanten melden dezelfde bug. Het systeem herkent dat dit één probleem is en groepeert deze meldingen. Dit geeft direct inzicht in prioriteit, impact en omvang van het probleem.
3. AI helpt supportmedewerkers bij probleemdiagnose
Wanneer een ticket door een medewerker wordt opgepakt, helpt AI bij de analyse. Het systeem onderzoekt gebruikersacties, softwarelogica, eerdere incidenten en configuraties. De AI doet vervolgens voorstellen voor mogelijke oorzaken, zoals configuratiefouten, verkeerde productinstellingen, synchronisatieproblemen of softwarebugs. Hierdoor kan de medewerker sneller tot de kern van het probleem komen.
4. Video-support direct in de software
Een uniek onderdeel van het systeem is de integratie van supportvideo's in de software zelf. Elke pagina binnen BAKA Glass bevat een korte uitlegvideo die laat zien wat de functie doet, hoe deze gebruikt moet worden en welke stappen nodig zijn. De video wordt automatisch aangepast aan de taal van de gebruiker. Dit zorgt voor sneller leren van de software, minder supportvragen en hogere gebruiksvriendelijkheid.
Volledig inzicht voor klanten
Het Flowix-platform geeft klanten volledige transparantie. In hun eigen omgeving kunnen klanten zien:
- Openstaande tickets
- Bekende bugs
- Geplande oplossingen
- Feature requests
Hierdoor weten klanten precies wat de status is, wanneer iets opgelost wordt en of andere klanten hetzelfde probleem ervaren. Dit voorkomt veel follow-up vragen.
Resultaten van het nieuwe systeem
Sinds de implementatie van Flowix zijn duidelijke verbeteringen zichtbaar.
- Minder supportdruk: Een groot deel van de vragen wordt direct opgelost door de AI-agent. Supportteams kunnen zich focussen op complexere vraagstukken.
- Snellere bugoplossing: Door automatische clustering van tickets worden bugs sneller herkend en opgelost.
- Betere gebruikerservaring: Door de combinatie van AI, duidelijke tickets en video-uitleg begrijpen klanten de software sneller.
- Waardevolle productinzichten: Het systeem levert data over meest gestelde vragen, terugkerende bugs en productverbeteringen. Deze inzichten helpen BAKA Glass om het platform continu te verbeteren.
Waarom dit model beter werkt dan traditionele supporttools
Traditionele supporttools zoals Intercom zijn ontworpen voor communicatie. Complexe softwareplatforms hebben echter meer nodig: softwarecontext, intelligente analyse, geïntegreerde documentatie en schaalbare AI-support.
Het systeem dat Flowix voor BAKA Glass ontwikkelde combineert al deze elementen in één omgeving. Het resultaat is een supportmodel dat sneller werkt, beter schaalbaar is, minder supportdruk veroorzaakt en een aanzienlijk betere gebruikerservaring biedt.
Voor moderne softwarebedrijven is dit geen experiment meer. Het is de nieuwe standaard voor support.