Meer dan 1.400 e-mails per dag. Dat is wat er binnenkomt bij K. Overdevest Transport (KOV), elke werkdag opnieuw. Orderbevestigingen, vragen van chauffeurs, berichten van verladers, planningswijzigingen, klachten: alles door elkaar, in dezelfde inbox. Iemand moet al die mails bekijken, bepalen waar ze naartoe moeten en de juiste actie ondernemen.
Het is alweer twee weken geleden dat het nieuwe systeem van KOV live ging. In deze blog zullen we je meenemen in hoe we het hebben opgepakt, welke kansen er nog meer liggen en FAQ!
E-mailautomatisering in de logistiek is het automatisch classificeren, sorteren en afhandelen van die mailstroom met behulp van AI, zodat medewerkers alleen nog reageren op mails die echte aandacht vragen. Wij mochten dit systeem inrichten bij KOV.
Eerst de infrastructuur, dan de sessie
Voordat je e-mails kunt automatiseren, moet je de basis op orde hebben. Wij hebben de technische infrastructuur ingericht: de koppeling met de mailomgeving, de classificatiemodellen en de routeringslogica. Wat er achter de schermen nodig is om een AI-systeem verantwoord te laten beslissen wat er met een mail moet gebeuren.
Daarna zijn we samen met KOV om de tafel gaan zitten. Letterlijk door de mailbox heen gelopen. Welke mails komen er eigenlijk binnen? Wat gebeurt er nu mee? Wie pakt wat op en waarom? Een waardevolle sessie om beter te begrijpen waar nog meer kansen liggen om waar we collega's vrij kunnen spelen zodat ze meer tijd hebben voor andere zaken binnen de organisatie.
Hoe werkt AI-classificatie van e-mails?
Het classificatiemodel leest elke inkomende e-mail en kent er een label aan toe op basis van inhoud, afzender en context. Denk aan aangeboden werk, gezocht werk, order, tarief aanvraag en meer. Op basis van dat label bepaalt de routeringslogica wat er vervolgens gebeurt: verplaatsen naar de juiste map, doorsturen naar de juiste collega, of verdwijnen uit het zicht. Geen handmatige tussenstap.
Fijnafstelling vraagt om aanwezigheid
Een AI-classificatiemodel is niet klaar na de eerste oplevering. Het leert van correcties en wordt nauwkeuriger naarmate het meer van de organisatie begrijpt.
Dat is ook waarom wij bij dit soort trajecten graag fysiek langskomen. Hoe werkt de afdeling in de ochtendspits? Welke mails zorgen voor discussie aan de balie? Wat doet een ervaren medewerker met een mail die niet in een vakje past? Een systeem dat op afstand is geconfigureerd mist die context.
We waren bij KOV langs geweest op de dag van de live gang van hun nieuwe AI automatiseringssysteem. Uiteraard blijven wij op achtergrond betrokken om de finetuning te faciliteren. "Gelukkig" hadden wij de oplevering op een vrijdag afgesproken, want dan worden de collega's voorzien van kroketten en frikandellen. Althans, "gelukkig", misschien hebben we dit wel zo ingepland hà!
Wat levert e-mailautomatisering op?
E-mailverwerking is zelden het werk waar mensen 's ochtends voor komen. Het is vaak overhead. Bij een volume van meer dan 1.400 mails per dag gaat daar aanzienlijk veel tijd in zitten.
Als een AI-systeem die verwerking overneemt, komt er ruimte vrij voor het telefoontje dat wél aandacht vraagt, de planningswijziging die iemand echt moet doorzetten, de klant die teruggebeld wil worden. Niet meer werk — maar werk dat meer oplevert.
Wat zijn de vervolgstappen?
E-mails classificeren en doorsturen is stap één en een bewuste keuze. Je begint waar het volume het grootst is en de logica het meest voorspelbaar. Dat geeft het systeem de ruimte om te leren en de organisatie de ruimte om te wennen aan het idee dat een AI-model meekijkt in de inbox.
Maar het is niet het eindpunt.
De casussen die daarna komen liggen voor de hand. Orders die nu per mail binnenkomen en handmatig worden overgetypt in het TMS kunnen automatisch worden herkend, uitgelezen en ingevoerd. Geen kopieerwerk meer, minder typefouten, geen vertraging omdat de mail pas 's middags is opgepakt. De order staat er zodra de mail binnenkomt.
Een stap verder: het klaarzetten van antwoorden bij binnenkomende prijsvragen. Een klant vraagt een tarief op voor een bepaalde route of lading. Dat tarief is in veel gevallen al bekend: het zit in een prijslijst, een raamcontract of de historische data. Een systeem dat die informatie kent, kan een conceptantwoord klaarzetten of in standaardsituaties direct terugkoppelen. De medewerker hoeft alleen nog te accorderen, of helemaal niet meer als de situatie dat toelaat.
Wat deze casussen gemeen hebben: ze zijn pas goed te automatiseren als de data en processen eromheen op orde zijn. Welke velden zijn verplicht voor een TMS-invoer? Welke uitzonderingen mag het systeem niet zelfstandig afhandelen? Dat zijn de vragen die we samen met KOV beantwoorden — in de sessies, maar ook door fysiek mee te kijken hoe het er op de werkvloer aan toe gaat.
De infrastructuur die we nu bouwen voor e-mailverwerking vormt de basis voor wat daarna komt.
Veelgestelde vragen over e-mailautomatisering in de logistiek
Wat is e-mailautomatisering voor logistieke bedrijven?
E-mailautomatisering in de logistiek is het automatisch classificeren, sorteren en doorsturen van inkomende e-mails met behulp van AI. Het systeem herkent het type mail en handelt daar zelfstandig op. Medewerkers hoeven alleen nog te reageren op mails die echte aandacht vragen.
Hoeveel tijd bespaart e-mailautomatisering?
Bij organisaties met meer dan 1.400 inkomende e-mails per dag kan e-mailautomatisering meerdere uren, dagen of zelfs FTE's vrij spelen. Hoeveel precies hangt af van het aandeel mails dat geen menselijke actie vereist. Bij KOV is dat een aanzienlijk deel van de dagelijkse mailstroom.
Hoe werkt AI-classificatie van e-mails?
Een AI-classificatiemodel leest elke inkomende e-mail en kent er een label aan toe op basis van inhoud, afzender en context. Op basis van dat label bepaalt de routeringslogica wat er vervolgens gebeurt: verplaatsen naar een map, doorsturen naar een collega, of markeren als geen actie vereist.
Wat zijn de eerste stappen bij het automatiseren van e-mailverwerking?
De eerste stap is het inrichten van de technische infrastructuur: de koppeling met de mailomgeving en de AI1 classificatiemodellen. Daarna volgt een inventarisatiesessie waarbij je samen door de bestaande mailstroom loopt. Die kennis vormt de basis voor de routeringslogica.
Kan e-mailautomatisering worden aangepast aan onze organisatie?
Ja. De classificatieregels en routeringslogica worden fijngesteld op basis van hoe de organisatie in de praktijk werkt. Wij komen daarvoor fysiek langs — niet voor een presentatie, maar om mee te kijken hoe de werkprocessen er in de dagelijkse praktijk uitzien.
Wat zijn vervolgstappen na het classificeren van de emails?
Classificeren en doorsturen is stap één. De logische vervolgstappen zijn het automatisch herkennen en invoeren van orders in het TMS — zodat mails niet meer handmatig worden overgetypt — en het automatisch klaarzetten van antwoorden op prijsvragen op basis van bestaande tarieven en contracten. Hoe ver je daarin gaat, hangt af van hoe de data en processen eromheen zijn ingericht. Die basis bouw je op tijdens en na de eerste fase.
Benieuwd wat e-mailautomatisering voor jouw organisatie kan betekenen? Neem contact op, we duiken graag in jullie specifieke proces om mee te denken.
