Un client veut savoir où se trouve sa commande. Un collaborateur recherche le statut dans l'ERP ou le système logistique et le communique en retour, par téléphone, e-mail ou chat. C'est une des tâches les plus récurrentes au sein du service client, et aussi une des plus prévisibles. C'est précisément cela qui la rend adaptée à une prise en charge en grande partie par l'IA.
Trois axes sont ici déterminants : la structuration, le volume et le contact client.
La structuration obtient un score élevé. Un statut de commande n'est pas une question ouverte : il y a un numéro de commande, un système avec un statut actuel, et un ensemble fixe de réponses possibles (expédié, en cours, retardé, livré). Il n'y a rien à inventer, seulement à rechercher et à transmettre.
Le volume est généralement élevé. Dans les entreprises qui traitent de nombreuses commandes, ce type de question représente une grande partie du volume de contacts entrants. Un volume élevé combiné à un schéma fixe est exactement le contexte où l'automatisation est rentable : la même action, répétée des centaines ou des milliers de fois, sans que le contenu ne change.
Le contact client obtient un score faible en faveur de l'automatisation (2 sur 5), mais c'est ici moins un obstacle qu'il ne le paraît. Le contact client ne devient un problème pour l'IA que lorsque l'échange est sensible ou nécessite du sur-mesure. Pour une question de statut, le contact est fonctionnel : le client veut une réponse, pas une conversation. Tant que le message est correct et arrive à temps, le "qui" est secondaire.
Trois axes maintiennent un score mitigé, et il est important de ne pas l'occulter.
La marge d'appréciation (2) et la créativité (5, noté de façon défavorable car aucune créativité n'est nécessaire ici et c'est justement le point) montrent que peu d'interprétation est requise — mais en cas d'écart, comme une commande indiquée "en cours" depuis trois jours sans point de scan, une évaluation est bel et bien nécessaire : s'agit-il d'une erreur système, d'un retard chez le transporteur, ou d'une commande perdue ? Cela requiert à ce moment-là une intervention humaine, ou à tout le moins une règle d'escalade.
La conformité (5) signifie que peu de complications légales entrent en jeu lors de la communication d'un statut. Le coût d'erreur (3) se situe dans une position intermédiaire : communiquer un statut erroné à un client est désagréable, mais rarement dommageable. Cela varie fortement selon le secteur. Pour les dispositifs médicaux ou les livraisons B2B sensibles au facteur temps, une notification de statut erronée peut bel et bien avoir des conséquences, et cet axe se déplace alors vers un risque plus élevé que celui retenu ici.
Ce que l'IA peut prendre en charge aujourd'hui, c'est un agent : un système qui recherche de façon autonome le statut dans le système logistique, le traduit en un texte compréhensible, et le communique au client, sans qu'un humain n'intervienne à chaque fois. Ce n'est pas une reprise totale du rôle, mais bien d'une grande partie des actions répétitives qui le composent.
Trois conditions déterminent si cela fonctionne en pratique :
Dans les entreprises sans liaison en temps réel entre le système de commandes et le système logistique — par exemple lorsque le statut est tenu manuellement dans un fichier Excel —, la structuration est en réalité plus faible que ce qui est supposé ici, et cette tâche n'est pas encore mûre pour un agent. Cela touche directement une tâche voisine : fournir des informations sur les stocks et délais de livraison repose sur les mêmes sources de données et se heurte au même problème lorsque cette liaison fait défaut.
Les entreprises avec de nombreuses commandes sur mesure ou des clients B2B soumis à des accords de livraison contractuels voient l'axe de la marge d'appréciation peser davantage : un retard peut y constituer une rupture de contrat, et une évaluation humaine s'impose alors plus rapidement que pour de simples colis destinés aux consommateurs.
Cette tâche est également liée à ce qui se passe plus loin dans le processus. Des données client incorrectes entraînent des notifications de statut erronées, ainsi maintenir les données client à jour dans le CRM constitue en fait une condition préalable, et non une tâche isolée. À l'autre bout du processus interviennent la génération de documents d'expédition et de retour ainsi que l'origine même de la commande, via la saisie des commandes dans le système : plus ces étapes sont configurées de façon rigoureuse, plus fiables seront les informations de statut qui en découlent par la suite.
Ceci n'est pas un conseil en matière de personnel ni un argument en faveur de la réduction d'une équipe de service client. La question de savoir si et comment une organisation prend des décisions relatives au personnel relève de ses propres obligations légales et de sa propre appréciation ; cette page décrit uniquement quelle part du travail se prête à l'automatisation, non les conséquences que cela devrait avoir sur le plan des effectifs.
Le fait que cette tâche soit automatisable en grande ou en faible partie dans votre entreprise dépend de vos systèmes, de votre volume de commandes et de la fréquence des écarts. Le quickscan gratuit de FTE TO AI comporte douze questions, sans création de compte, et donne une indication de la part des heures de ce type de profil de travail qui peut être reprise aujourd'hui par l'IA. Le werkscan complet, qui calcule cela au niveau de la tâche pour votre propre organisation, est encore en construction.
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