IA pour la relation client

Overview

Objectives

• Analyse et catégorisation des demandes
• Rédaction assistée et knowledge base
• Chatbots et assistants
• Sentiment, priorisation et escalade
• Mesure de qualité et automatisation

Syllabus

1. 01

   Module 1 — Analyse et catégorisation des demandes

   Catégoriser une demande sert la file et le bon interlocuteur. Une mauvaise catégorie retarde plus qu'elle n'aide · Classer vingt demandes réelles anonymisées et corriger les cas limites

   2.3 h
2. 02

   Module 2 — Rédaction assistée et knowledge base

   La réponse assistée s'appuie sur un article de la base. Si l'article n'existe pas, on ne fait pas semblant · Rédiger trois réponses en citant l'article, et une réponse qui dit « article manquant »

   2.3 h
3. 03

   Module 3 — Chatbots et assistants

   Un assistant traite le prévu. Il passe la main dès que le client est bloqué, en colère, ou hors script · Écrire le script de cinq intentions et les trois motifs de passage à un humain

   2.3 h
4. 04

   Module 4 — Sentiment, priorisation et escalade

   Le sentiment aide à prioriser. Il ne juge pas le client et il ne remplace pas la lecture du dossier · Prioriser dix tickets : urgence métier d'abord, ton ensuite

   2.3 h
5. 05

   Module 5 — Mesure de qualité et automatisation

   La qualité se mesure sur des critères lus dans la réponse : exact, complet, ton, prochaine étape. L'automatisation vient après · Noter dix réponses sur la grille, puis proposer une seule automatisation sûre

   2.3 h
6. 06

   Module 6 — Mise en situation et retour au poste

   retour au poste pour Service client, support, customer success · soutenir IA pour la relation client

   2.3 h