Case-study: webshop bespaarde €2.400/mnd in maand 1
Een Nederlandse webshop (200 tickets/dag) zette een AI-agent in. Wat ze deden, wat ze bespaarden, en wat er fout ging in de eerste week.
Jesse-Joe · 2026-05-12
De situatie
Webshop in lifestyle-producten, ~200 inkomende support-tickets per dag. 3 medewerkers werken parttime. 70% van tickets is: 'Waar is mijn pakket?', 'Hoe retour ik?', 'Werkt dit met X?'. Klassiek MKB-probleem.
Wat ze deden
Installed Support Bot 24/7 + Live Chat Vertaler in week 1. Uploaded retour-beleid, verzend-tabel, en product-FAQ als RAG-bronnen. Koppelde aan WhatsApp Business + Shopify webhook. Totaal setup: 2 uur door eigenaar.
Wat er fout ging — eerst week
Eerste 2 dagen: AI gaf verkeerd retour-adres door (oud postbus-nummer in oude FAQ-doc). Klanten klaagden, eigenaar ontdekte fout, uploadde verbeterde FAQ. Lesson: RAG is alleen zo goed als je bronnen. Audit je documenten vóór upload.
Resultaat na 4 weken
82% van tickets autonoom afgehandeld (target was 60%). 14% escalatie naar mens, 4% direct hand-off. Customer-satisfaction-score steeg van 4.1 naar 4.5 (klanten waardeerden de 24/7 reactietijd). Bespaarde tijd: ~12u/dag van support-team.
Wat het kostte
Professional-tier €499/mnd voor 2.500 gesprekken (gebruikte er 1.800). Yearly korting toegepast = €4.990/jaar. Vergelijk: 0.8 FTE bruto = ~€2.400/mnd loon. ROI: 4.8× na maand 1.
Mijn advies
Begin niet groot. Eén agent, één gebruikssituatie. Audit je RAG-bronnen voor go-live. Plan een review na 2 weken. Schaal pas op als de basis solide is. Klanten merken het direct als de AI verkeerd antwoordt — herstel duurt 3× langer dan dat de fout zelf duurt.
Klaar om te starten?
14 dagen gratis testen · geen credit card · cancel anytime.