Synthèse des opportunités d'IA

Description du problème

- Zendesk
L'entreprise LRDM (Le Roi Du Matelas) fait face à un volume important de demandes clients, recevant environ 70 à 80 tickets par jour via son service client. Actuellement, le traitement de ces demandes est entièrement manuel, nécessitant que chaque requête soit lue, analysée et qu'une réponse personnalisée soit rédigée par un membre de l'équipe. Ce processus est particulièrement chronophage et répétitif, d'autant plus que de nombreuses demandes concernent des questions récurrentes ou des situations standard.
Le processus actuel ne permet pas d'identifier rapidement les types de demandes ni de proposer automatiquement des réponses adaptées selon la catégorie de la requête. Les membres de l'équipe doivent constamment rédiger des réponses similaires à des questions fréquentes, ce qui représente une inefficacité significative dans la gestion du service client.
La société a précédemment tenté d'implémenter une solution d'intelligence artificielle pour optimiser ce processus, mais celle-ci s'est révélée inadéquate, notamment en raison de son incapacité à traiter correctement les variantes d'une même demande client. La solution n'arrivait pas à comprendre le contexte et fournissait souvent des réponses inappropriées ou hors sujet, rendant son utilisation contre-productive.
Actuellement, le tri des demandes entrantes se fait de façon rudimentaire via un système de code couleur dans Outlook, sans véritable analyse préalable du contenu ni catégorisation automatique des tickets. L'entreprise utilise ou envisage d'utiliser Zendesk comme outil de gestion des tickets, mais les fonctionnalités d'IA intégrées ne semblent pas pleinement exploitées.

Impacts actuels

Temps de traitement excessif : L'équipe consacre environ 5 heures par jour uniquement à répondre aux emails des clients, ce qui représente une part considérable de leur temps de travail.
Retards dans les réponses : Le volume important de tickets (70-80 par jour) combiné au traitement manuel entraîne des délais de réponse allongés, avec des tickets qui peuvent rester en attente de traitement pendant plusieurs heures.
Inconsistance des réponses : Sans base de réponses standardisée, les informations fournies aux clients peuvent varier selon le membre de l'équipe qui traite la demande, créant des incohérences dans la communication.
Inefficacité des ressources humaines : Des employés qualifiés passent leur temps à rédiger des réponses répétitives plutôt que de se concentrer sur des cas complexes nécessitant une véritable expertise ou une intervention personnalisée.
Satisfaction client compromise : Les délais de réponse allongés et le manque de réactivité peuvent affecter négativement l'expérience client et la perception de la marque.
Difficulté d'analyse des demandes : L'absence de catégorisation automatique des tickets limite la capacité de l'entreprise à analyser les types de demandes récurrentes et à identifier les problèmes systémiques nécessitant une attention particulière.
Surcharge de travail : Le traitement manuel de l'ensemble des tickets depuis le matin (9h) jusqu'en fin d'après-midi (16h) indique une charge de travail importante qui pourrait conduire à l'épuisement professionnel des équipes.
Manque d'évolutivité : Le système actuel ne permet pas de gérer efficacement une augmentation du volume de demandes clients sans augmenter proportionnellement les effectifs du service client.

Technologie IA applicable

🧰 Outils existants sur le marché

Gains potentiels

- Temps : 5 heures de réponses par jour aux client

Faisabilité technique

Temps d'implémentation

Court terme (< 3 mois)