Synthèse des opportunités d'IA

Description du problème

Explorer l'option Zendesk
Le service après-vente de LRDM est confronté à un volume considérable de demandes clients, recevant environ 70 à 80 tickets par jour. La gestion actuelle de ces sollicitations présente plusieurs problématiques majeures :

L'équipe SAV consacre une part très importante de sa journée (environ 5 heures quotidiennes) au traitement manuel des emails clients, ce qui les mobilise de 9h à 16h en moyenne.
Le processus de traitement est largement artisanal : chaque demande nécessite une analyse individuelle, la rédaction d'une réponse personnalisée, et parfois plusieurs échanges pour obtenir les informations complètes.
Le système de tri des demandes est rudimentaire, basé auparavant sur un simple code couleur dans Outlook. L'entreprise a récemment adopté Zendesk, mais l'utilisation de cet outil reste basique et n'exploite pas pleinement ses capacités d'automatisation.
Une première tentative d'implémentation d'un système de réponses automatiques environ un an auparavant s'est soldée par un échec, le système donnant des réponses "complètement à côté" sur certaines variantes de demandes clients.
L'entreprise a conscience qu'une nouvelle version de sa solution d'automatisation pourrait offrir de meilleures performances, mais semble ne pas disposer des accès ou licences nécessaires pour la tester.
Le parcours client actuel est complexe et source de frustration : un client contacte d'abord le magasin, qui lui transmet un dossier à compléter, lequel est souvent retourné incomplet, nécessitant des échanges supplémentaires qui peuvent générer des tensions, avant que le service SAV ne puisse véritablement traiter la demande.
Le système actuel ne permet pas une priorisation efficace des demandes en fonction de leur urgence, leur complexité ou leur impact potentiel sur la satisfaction client.

Impacts actuels

Productivité réduite : Plus de 60% de la journée de travail du service client est consacrée à la simple gestion des emails, limitant le temps disponible pour d'autres tâches à plus forte valeur ajoutée ou pour le traitement des cas complexes.
Délais de réponse allongés : Le traitement séquentiel et manuel des demandes entraîne des temps d'attente significatifs pour les clients, avec des réponses qui ne sont finalisées qu'en fin de journée pour les requêtes arrivées le matin.
Expérience client dégradée : Le processus actuel, décrit comme "pas dingue, pas fou du tout" par les participants, crée une expérience client fragmentée avec de multiples points de contact et des allers-retours fastidieux.
Escalade des mécontentements : Le cycle des dossiers incomplets → relances → frustration client → intervention du magasin génère une spirale négative qui complique la résolution des problèmes et détériore la relation client.
Charge émotionnelle pour les équipes : La gestion de clients mécontents ou frustrés par les délais et la complexité du processus crée une pression psychologique sur les équipes SAV et magasins.
Inefficacité des ressources : L'absence d'un système intelligent de tri fait que toutes les demandes, qu'elles soient simples ou complexes, suivent le même processus et mobilisent un niveau similaire de ressources.
Manque d'uniformité des réponses : Sans automatisation efficace, la qualité et la cohérence des réponses dépendent fortement de l'agent qui traite la demande, pouvant créer des incohérences dans l'information transmise aux clients.
Perte d'opportunités d'apprentissage : En l'absence d'analyse systématique des tickets, l'entreprise perd l'opportunité d'identifier des tendances ou problèmes récurrents qui pourraient être adressés de façon proactive.
Sous-exploitation des outils : Malgré l'investissement dans Zendesk, l'entreprise n'utilise pas pleinement les capacités d'automatisation de cette plateforme, représentant un retour sur investissement sous-optimal.

Technologie IA applicable

🧰 Outils existants sur le marché

Gains potentiels

-

Faisabilité technique

Temps d'implémentation

Court terme (< 3 mois)