Quel était le besoin ?
Les services support sont dépassés par le nombre de demandes, ce qui impacte la qualité de l’expérience client. De plus, le support consacre beaucoup de temps à répondre à des questions basiques et similaires, laissant ainsi moins de temps pour les sujets nécessitant une réelle attention humaine.
Solutions apportées
Mise en place d’un agent RAG et d’un golden data set permettant à l’agent de répondre avec précision à 50 % des problématiques liées au support client. L’agent créé est déployable en bubble chat, en iframe, en API, sur mobile et via WhatsApp.
Comment
Vectorisation et segmentation des données.
Mise en place du RAG et tests des réponses.
Création d’un golden dataset.
Création d’une solution multi-agentique pour répondre aux besoins du client et étoffer l’interface de l’IA.
Ce projet inclut une phase de cadrage, une phase de conception de l’agent, la création des data stores, puis une phase de test afin d’en garantir la pertinence.
Apport de l'IA
Réducation de 50 % des demandes adressées au support client.
Amélioration de l’expérience client : le délai de réponse est réduit, aussi bien pour les questions simples que pour les demandes complexes nécessitant une assistance humaine.
Possibilité d’offrir une assistance 24/7, ce qui améliore également l’expérience client tout en réduisant la charge des collaborateurs. D
ans certains cas, un ROI notable est observé sur la taille des effectifs humains dédiés au support client.
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