Trainen van je AI-agent
Leer hoe je je AI-agent traint in drie stappen: website scrapen, artikelen schrijven, en feedback geven op gesprekken.
Een Nousu AI-agent is out-of-the-box al intelligent — hij kan bestellingen opzoeken, retouren verwerken en klanten te woord staan. Maar hij weet nog niets over jouw specifieke bedrijfsprocessen, beleid en tone-of-voice. Door je agent te trainen wordt hij een volwaardige digitale collega.
Training bestaat uit drie stappen die je het beste in deze volgorde doorloopt:
Website scrapen — Automatisch informatie ophalen van je webshop
Artikelen schrijven — Handmatig beleid en procedures toevoegen
Feedback geven — De agent bijsturen door gesprekken te beoordelen
Stap 1: Website scrapen
De snelste manier om je agent kennis te geven is het scrapen van je bestaande website. Hierbij leest Nousu automatisch alle tekst uit van een webpagina en slaat deze op als kennisbankartikel.
Zo doe je het
Ga naar Agent → Kennisbank
Klik op het Scrape website icoon in de toolbar
Voer de URL in (bijv.
https://jouwshop.nl/veelgestelde-vragen)Klik op Scrapen
De tekst wordt automatisch geïmporteerd en geïndexeerd. Na een paar seconden is het artikel live en kan de agent het gebruiken.
Welke pagina's moet je scrapen?
Begin met de pagina's die het vaakst door klanten worden geraadpleegd:
Veelgestelde vragen
Dekt de meest voorkomende klantvragen direct af
Retourbeleid
Klanten vragen hier het meest over
Verzendbeleid
Levertijden, kosten, landen
Over ons / Contact
Openingstijden, telefoonnummer, locatie
Garantiebeleid
Voorwaarden en procedures
Tip: Na het scrapen kun je het artikel openen en de tekst bewerken. Verwijder overbodige navigatie-elementen of footer-tekst die mee is gescraped.
Stap 2: Artikelen schrijven
Scrapen haalt op wat er al op je website staat, maar vaak mist er informatie die je team wél weet maar nergens is gedocumenteerd. Denk aan:
Interne procedures die niet op de website staan
Specifieke beleidsregels (bijv. "retouren na 30 dagen mogen alleen met bonnetje")
Uitzonderingen op standaardbeleid
Productspecifieke informatie (maattabellen, wasvoorschriften)
Antwoorden op vragen die je team vaak krijgt
Zo voeg je een artikel toe
Ga naar Agent → Kennisbank
Klik op Nieuw artikel
Kies het type (Artikel, Snippet, Intern, etc.)
Geef het een duidelijke titel
Schrijf de inhoud
Optioneel: wijs een categorie toe
Klik op Opslaan
Schrijftips voor goede artikelen
Schrijf zoals je klant zoekt. De agent doorzoekt je kennisbank op basis van betekenisgelijkenis. Gebruik woorden die klanten daadwerkelijk gebruiken — niet interne jargon.
Eén onderwerp per artikel. Maak liever drie korte artikelen dan één lang verhaal. Korte, gefocuste artikelen geven betere zoekresultaten.
Wees concreet. "Retourneren kan binnen 30 dagen" is beter dan "Retourneren kan binnen de gestelde termijn." Geef aantallen, bedragen en termijnen.
Gebruik snippets voor korte feiten. Openingstijden, telefoonnummers en korte regels passen perfect in een snippet.
Meer gedetailleerde schrijftips vind je op de pagina Best practices voor je kennisbank.
Stap 3: Feedback geven op gesprekken
De krachtigste manier om je agent te trainen is door feedback te geven op echte gesprekken. Dit werkt op twee manieren:
Directe feedback in de Chat Inbox
In de Chats inbox kun je op elk AI-bericht een 👍 of 👎 geven:
👍 Goed antwoord — Wordt opgeslagen als positief voorbeeld
👎 Slecht antwoord — Je krijgt de mogelijkheid om een correctie aan te brengen
Correcties worden automatisch verwerkt: het systeem analyseert wat er fout ging, checkt of de kennisbank bijgewerkt moet worden, en leidt er gedragsrichtlijnen uit af die de agent bij toekomstige gesprekken meekrijgt.
Beoordelen via Leren & Evaluatie
In Agent → Leren & Evaluatie vind je gesprekken die automatisch zijn gemarkeerd voor review. Hier kun je systematisch gesprekken doorlopen en beoordelen.
Het systeem geeft elke geanalyseerde conversatie een kwaliteitsscore op vijf dimensies: correctheid, vriendelijkheid, toonconsistentie, volledigheid en veiligheid. Gesprekken met lage scores verschijnen bovenaan.
Meer hierover lees je op de pagina Leren & Evaluatie.
Hoeveel training is genoeg?
Dag 1
Scrape 3–5 websitepagina's
Agent beantwoordt basale FAQ's
Week 1
Voeg 10–15 artikelen toe over beleid en procedures
Agent handelt 50–60% van vragen zelfstandig af
Week 2–4
Geef dagelijks feedback op 3–5 gesprekken
Agent leert van fouten en verbetert continu
Doorlopend
Wekelijks 5–10 gesprekken beoordelen, KB updaten bij beleidswijzigingen
Agent bereikt 70–85% zelfstandige afhandeling
Belangrijk: De invloed van training is cumulatief. Kleine, regelmatige verbeteringen hebben op de lange termijn een veel groter effect dan één grote trainingssessie.
Volgende stappen
Artikelen beheren — Alle artikeltypen en hoe je ze beheert
Best practices voor je kennisbank — Diepgaande tips voor optimale KB-kwaliteit
Leren & Evaluatie — Het volledige kwaliteitsdashboard
Agent & Tools configureren — Wat je agent kan en mag doen
Laatst bijgewerkt