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AccueilÉtudes de casPlateforme de service client alimentée par l'IA

Étude de cas

Plateforme de service client alimentée par l'IA

Transformation des opérations de support client avec un assistant IA intelligent qui a réduit les temps de réponse de 70 % et porté les scores de satisfaction à un niveau record.

Client

TechCorp Solutions

Secteur

Développement d'appareils intelligents compatibles IoT

Technologie

OpenAI, Python, Django

Calendrier

16 semaines

Aperçu du projet

ArrayMatic a construit un assistant de support basé sur GPT-4 pour TechCorp, automatisant 80 % des requêtes de niveau 1 et économisant 500 K$/an tout en améliorant le CSAT de 72 % à 95 %.

Le défi

L'équipe de support de TechCorp croulait sous les requêtes répétitives — réinitialisations de mots de passe, statuts de commandes, FAQ de facturation. Le temps d'attente moyen avait grimpé à 14 minutes, les agents étaient en situation d'épuisement professionnel, et le CSAT avait chuté à 72%. Recruter davantage d'agents n'était pas envisageable ; les coûts représentaient déjà 2× le budget.

Notre approche

Nous avons affiné GPT-4 sur la base de connaissances de TechCorp et l'avons intégré à leur instance Zendesk via une couche middleware personnalisée. L'assistant traite les requêtes de niveau 1 de bout en bout et les escalade vers un agent humain — avec le contexte complet — lorsque le niveau de confiance passe sous le seuil requis. Une boucle de rétroaction réentraîne le modèle chaque semaine à partir des transcriptions d'escalade.

Résultats et impact

Dans les 90 jours suivant la mise en production, 80% des requêtes entrantes étaient résolues sans intervention humaine. Le temps de réponse moyen est passé de 14 minutes à moins de 45 secondes. Le CSAT est passé de 72% à 95%, et les coûts de support annualisés ont diminué de $500K.

Ce que nous avons livré

Modèle GPT-4 Affiné

Entraîné sur 18 mois de transcriptions de support et la base de connaissances produit complète.

Couche d'Intégration Zendesk

Middleware qui route, escalade et injecte le contexte complet de la conversation dans l'espace de travail de l'agent.

Pipeline de Réentraînement Hebdomadaire

Pipeline MLOps automatisé qui ingère les données d'escalade et réentraîne le modèle chaque dimanche.

Tableau de Bord Analytique

CSAT en temps réel, taux de déviation et carte thermique des escalades pour la direction du support.

Captures d'écran

Seed image 1
1 / 4

Technologies utilisées

OpenAIPythonDjangoReactNode.jsPostgreSQL

“

ArrayMatic n'a pas simplement construit un chatbot — ils ont reconstruit le fonctionnement de notre organisation de support. La boucle de réentraînement hebdomadaire fait que le système continue de s'améliorer sans que nous ayons à lever le petit doigt.
SC

Sarah Chen

VP Expérience Client · TechCorp Solutions

Services utilisés

Solutions d'IA générativeChatbots à IA conversationnelleAutomatisation alimentée par l'IA

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