Uw gesprekken bevatten al de antwoorden op de meeste van uw bedrijfsvragen. Wie staat op het punt af te haken, waar mensen steeds over klagen, welke leads klaar zijn om te kopen, wat uw beste agenten anders doen. Het probleem is dat dit alles meestal verdampt op het moment dat het gesprek eindigt — begraven in opnames waar niemand tijd voor heeft om naar te luisteren.

Mihu verandert dat. Elk gesprek dat zijn agenten afhandelen wordt geanalyseerd terwijl het gebeurt — sentiment, emotie, onderwerpen, uitkomst — omgezet in gestructureerde data, gescoord en teruggeschreven naar uw CRM. Vervolgens laat de Mihu Assistant u die data alles vragen, in gewone taal. "Laat me klanten zien die vorige maand gefrustreerd waren en wat ik zou moeten verbeteren" is geen onderzoeksproject meer maar wordt een zin.

De data die verdwijnt

Traditionele callcenters nemen alles op en leren bijna niets. Het inzicht is er technisch gezien wel, opgesloten in uren audio, maar het eruit halen betekent dat iemand handmatig moet luisteren, taggen en samenvatten — wat op schaal nooit gebeurt. Dus de patronen die er het meest toe doen blijven onzichtbaar tot ze opduiken als afhakende klanten of verloren verkopen.

Omdat Mihu's agenten de AI zijn die het gesprek afhandelt, is de analyse geen aparte stap die er achteraf op wordt geplakt. Het begrijpen van de klant gebeurt al om te kunnen reageren, dus het vastleggen van wat er gezegd is, hoe het aanvoelde en wat het betekent komt er gratis bij — bij elke interactie, automatisch.

Wat Mihu's analyse leest

"Sentimentanalyse" is meer dan een duim omhoog of omlaag. Voor elk gesprek leest Mihu een volledig beeld:

Sentiment & emotie

Positief, neutraal of negatief in het algemeen — plus de specifieke emotie: gefrustreerd, boos, verward, angstig, tevreden, verrukt.

Emotioneel verloop

Hoe de stemming van de klant zich door het gesprek heen bewoog — begon boos, eindigde gerustgesteld, of andersom. Het verloop, niet alleen het gemiddelde.

Onderwerpen & intentie

Waar het gesprek werkelijk over ging — het verzoek, het product, de klacht — zodat thema's over duizenden gesprekken heen geteld kunnen worden.

Oplossing & escalatie

Werd het probleem opgelost, open gelaten of overgedragen aan een mens — en waarom. Het verschil tussen een tevreden klant en een tikkende.

Klacht- & afhaaksignalen

Markeert de momenten die ertoe doen — een klacht, een dreiging om op te zeggen, een gefrustreerde herhaalbeller — zodat niets ongemerkt voorbijgaat.

Tevredenheids- & koopsignalen

Pikt ook de positieve signalen op — lof, koopbereidheid, sterke interesse — zodat er ook naar goede momenten wordt gehandeld, niet alleen naar slechte.

Vraag uw gesprekken alles

Hier wordt het echt nuttig. Al die analyse zit achter de Mihu Assistant, dus u graaft niet door dashboards — u vraagt het gewoon, zoals u het een scherpe analist in uw team zou vragen.

Mihu Assistant · conversation intelligence
Laat me klanten zien die in de afgelopen maand gefrustreerd waren, en vertel me wat ik moet verbeteren.
23 klanten registreerden frustratie in de afgelopen 30 dagen. De drie grootste oorzaken:
  • Terugbelfouten (9) — beloofde terugbelacties die nooit plaatsvonden
  • Lange wachttijden (7) — wachttijden van meer dan vier minuten voordat een agent werd bereikt
  • Herhaalde problemen (5) — hetzelfde probleem dat in meerdere gesprekken werd aangekaart
Wat ik als eerste zou verbeteren: scherp de terugbelopvolging aan — het is uw grootste klacht en het makkelijkst op te lossen. Wilt u dat ik de 9 betrokken klanten op een rij zet en herstelgesprekken inplan?
Ja, en markeer degenen met een hoge lead score.
Klaar — 9 herstelgesprekken ingepland voor morgenochtend. 2 hiervan zijn leads met hoge intentie (score 80+): ik heb ze gemarkeerd als "priority" en uw salesteam op de hoogte gesteld zodat ze niet verloren gaan in de herstelbatch.

Andere vragen die teams op dezelfde manier stellen: "Wat zijn de grootste klachten deze week?", "Welke agent heeft de laagste sentimentscores en waarom?", "Maak een lijst van ontevreden klanten die we niet hebben opgevolgd", "Hoe veranderde het sentiment nadat we het script hadden bijgewerkt?" Dezelfde data, oneindig veel invalshoeken.

CRM & aangepaste velden, automatisch bijgewerkt

Analyse loont alleen als die terechtkomt waar uw team werkt. Na elk gesprek haalt Mihu eruit wat ertoe doet en schrijft het direct terug naar uw CRM — standaardvelden, aangepaste velden, tags, status, uitkomst en een sentimentscore — zodat records actueel blijven zonder handmatige data-invoer.

Contactrecord · bijgewerkt na het gesprek
Voertuig van interesseTucson Hybrid, 2024✨ automatisch ingevuld
Budget€28.000–32.000✨ automatisch ingevuld
FinancieringGeïnteresseerd✨ automatisch ingevuld
VoorkeurscontactDoordeweeks 's ochtends✨ automatisch ingevuld
SentimentPositief · klaar om te kopen✨ automatisch ingevuld
Lead score84 — hot✨ automatisch ingevuld
StatusProefrit geboekt✨ automatisch ingevuld

Het werkt met de CRM's waarmee Mihu al verbinding maakt, zodat de juiste mensen een actueel record zien op het moment dat een gesprek eindigt — niet wanneer iemand er toevallig aan toekomt om het vast te leggen.

Informatie verzamelen van klanten

U bepaalt wat elke agent moet achterhalen, en hij verzamelt die informatie op natuurlijke wijze in de loop van het gesprek — nooit een robotachtig formulier dat wordt voorgelezen. Voertuig van interesse, budget, tijdlijn, postcode, voorkeurstijd voor contact, toestemming: wat u ook definieert, de agent vraagt erom op het juiste moment en slaat het op bij het contact.

Omdat het bij elke interactie gebeurt, worden profielen na verloop van tijd rijker. Een lead die vorige week zijn budget deelde en deze week zijn tijdlijn heeft nu een compleet beeld opgebouwd — zonder dat iemand in uw team iets hoeft te typen. Dit is progressive profiling die zichzelf daadwerkelijk uitvoert.

Geen "we vullen het CRM later wel in" meer

De data wordt vastgelegd, gestructureerd en opgeslagen terwijl het gesprek plaatsvindt. Het CRM houdt op een klus te zijn die uw team vermijdt en wordt een record dat simpelweg altijd klopt.

Lead scoring die zichzelf uitvoert

Elke lead krijgt een score die is opgebouwd uit wat er werkelijk in het gesprek naar voren kwam — intentiekracht, budget, urgentie, betrokkenheid en sentiment — zodat uw team altijd weet wie als eerste te bellen. Geen handmatige kwalificatie, geen onderbuik-triage.

Marco R.
Budget bevestigd · proefrit geboekt
88 HOT
Elena T.
Geïnteresseerd · nog geen tijdlijn
54 WARM
Davide L.
Alleen aan het rondkijken · lage betrokkenheid
23 COLD

Hot leads kunnen naar een verkoper worden gerouteerd op het moment dat ze kwalificeren; warme leads gaan naar nurture; koude leads verspillen niemands tijd. En omdat de score in het CRM leeft en bij elk nieuw gesprek wordt bijgewerkt, weerspiegelt deze waar de lead vandaag staat, niet waar hij was toen een rep voor het laatst gokte.

En nog veel meer

Zodra elk gesprek geanalyseerde, gestructureerde, doorzoekbare data wordt, houdt de lijst van wat u kunt doen op vast te liggen. Een paar van de dingen die teams erop bouwen:

Afhaakrisico signaleren voordat klanten vertrekken
Agenten coachen op basis van echte gesprekspatronen
Rangschik uw grootste klachten en handel ernaar
Klanten segmenteren op sentiment of intentie
Meet of een scriptwijziging daadwerkelijk hielp
Opvolging prioriteren op wie het meest klaar is

Van "wat is er gebeurd?" naar "wat nu?"

Mihu neemt uw gesprekken niet alleen op — het begrijpt ze, archiveert ze en geeft ze als antwoorden aan u terug. U besteedt minder tijd aan graven en meer tijd aan handelen naar wat uw klanten u al vertellen.

Veelgestelde vragen

Hoe doet Mihu sentimentanalyse?

Het analyseert elk gesprek en elke chat die zijn agenten afhandelen — leest het sentiment en de emotie van de klant, hoe hun stemming verschoof, de aangekaarte onderwerpen, of het probleem werd opgelost en eventuele klacht- of afhaakrisicosignalen — en slaat de resultaten vervolgens op bij elk contact en gesprek zodat u ze kunt bekijken en doorzoeken.

Kan ik in gewone taal naar klantsentiment vragen?

Ja. Met de Mihu Assistant kunt u dingen vragen als "laat me klanten zien die vorige maand gefrustreerd waren", "wat zijn de grootste klachten deze week" of "welke leads zijn hot", en een antwoord krijgen — meestal met een suggestie over wat te verbeteren.

Werkt Mihu mijn CRM automatisch bij?

Ja. Na elk gesprek kan het de details die ertoe doen eruit halen en ze terugschrijven naar uw CRM — inclusief aangepaste velden, tags, status, uitkomst en een sentimentscore — zodat records actueel blijven zonder handmatige data-invoer.

Kan Mihu leads scoren?

Ja. Het scoort elke lead op basis van de signalen die in het gesprek zijn vastgelegd — intentie, budget, urgentie, betrokkenheid en sentiment — zodat u de hotste leads kunt prioriteren en ze direct naar een mens kunt routeren.

Kunnen agenten specifieke informatie van klanten verzamelen?

Ja. U definieert wat een agent moet verzamelen — voertuig van interesse, budget, tijdlijn, voorkeurstijd voor contact, enzovoort — en hij verzamelt dat op natuurlijke wijze in het gesprek en slaat het op in het contactrecord.

Stop met gokken. Vraag het uw gesprekken.

Laat Mihu elk gesprek en elke chat analyseren, uw CRM actueel houden, uw leads scoren en de vragen beantwoorden die het bedrijf echt laten groeien.

Bekijk het op uw eigen data Sentiment- & emotieanalyse · Automatisch bijgewerkte CRM · Lead scoring · €30 gratis tegoed