Le client est un service de livraison de repas préparés, par abonnement et à la commande : des dizaines de milliers de commandes par mois, avec un pic les soirs de semaine. Le support reposait sur un centre d’appels et des chats : jusqu’à 40 minutes d’attente aux heures de pointe, le recrutement d’agents réduisait la marge et 70 % des demandes relevaient des mêmes scénarios : « où est ma commande ? », « comment changer l’adresse ? », « que contient le plat ? », « comment décaler la livraison ? ». La clientèle du service vit presque entièrement sur Telegram ; transférer le support sur cette plateforme était donc logique.
Automatiser les demandes courantes sans dégrader la qualité du service :
un bot qui répond dans un langage naturel, consulte les données de la commande concernée, sait modifier la livraison et régler l’abonnement dans le chat, puis transfère avec soin les situations complexes à un agent. Le seuil de qualité était strict : si le bot se contente d’imiter le support sans résoudre le problème, le projet est considéré comme un échec.
Nous n’avons pas conçu un chatbot à menus, mais un véritable membre de l’équipe support : accès aux données de commande, autorisation d’effectuer les opérations courantes et limites d’escalade clairement définies.
- Nous avons analysé trois mois de demandes au support : 50 scénarios courants, leur part, les formulations réelles des clients et les erreurs récurrentes des agents.
- Nous avons constitué la base de connaissances du service : règles de livraison, composition des plats, tarifs d’abonnement et procédures de remboursement, sous forme de faits structurés utilisables par le modèle.
- Nous avons développé le cœur conversationnel : modèle de langue avec recherche dans la base de connaissances (RAG), interdiction de répondre au-delà des faits documentés du service et ton de marque homogène.
- Nous avons connecté le bot aux systèmes opérationnels par API : statut et historique de commande, changement d’adresse et d’horaire de livraison, suspension et paiement de l’abonnement.
- Nous avons conçu l’escalade : les demandes complexes ou émotionnelles sont transmises à un agent avec le contexte de la conversation, sans obliger le client à se répéter.
- Nous avons configuré l’analyse des conversations : motifs d’escalade, scénarios sans réponse et enrichissement de la base de connaissances. Le bot s’améliore à partir des échanges réels.
Le principe central du projet : l’automatisation ne doit pas se remarquer. Le bot répond en quelques secondes, résout le problème en un ou deux messages et ne tourne jamais en boucle. Si le scénario est atypique, un humain intervient immédiatement avec tout le contexte. La note du support est ainsi passée de 3,4 à 4,7 : les clients évaluent non pas « un robot ou un humain », mais la rapidité et le résultat. C’est cette discipline qui distingue un bot utile d’un bot irritant.
Bilan économique : le volume de demandes a triplé en un an, avec la croissance du service, mais l’équipe d’agents est restée inchangée ; le bot a absorbé toute l’augmentation. Les heures libérées ont été consacrées aux demandes complexes et à forte valeur, notamment à la fidélisation, qui ne tenait auparavant pas dans une journée de travail. Le bot est aussi devenu un canal de vente : les rappels d’abonnement et les ventes additionnelles dans les échanges représentent une part notable du chiffre d’affaires, transformant le support d’un centre de coûts en canal de croissance.
| Indicateur | Résultat |
|---|---|
| Part des demandes traitées sans agent | 0% → 78% |
| Délai de première réponse | Jusqu’à 40 minutes aux heures de pointe → 3–5 secondes |
| Coût de traitement d’une demande | ≈90 ₽ → ≈7 ₽ |
| Satisfaction du support (CSAT) | 3,4 → 4,7 |
Les indicateurs ont été repris des documents sources de l’étude de cas. La période est indiquée lorsqu’elle est précisée dans la source.
- des demandes traitées sans agent
- 78%
- première réponse (auparavant jusqu’à 40 minutes aux heures de pointe)
- 3–5 s
- coût par demande (auparavant ≈90 ₽)
- ≈7 ₽
- CSAT du support (auparavant 3,4)
- 4,7
Première réponse : 40 minutes = 2 400 s, contre une borne supérieure de 5 s. Le CSAT est noté sur 5.
ClientOù est ma commande ?
BotVotre commande est en route. Voulez-vous modifier l’heure de livraison ?
ClientOui, décalez-la à ce soir
BotC’est fait, l’heure de livraison a été modifiée.
- 01Demande sur Telegram
- 02IA + base de connaissanceset données de commande via API
- 03Cas courant — résolu dans le chat
- 04Cas complexe — agentavec le contexte de l’échange
Pistes de développement du bot :
- Une présence multicanale : mêmes scénarios dans WhatsApp et VK, avec une base de connaissances et un moteur communs.
- Des notifications proactives : prévenir d’un retard avant que le client ait besoin de le demander.
- Un assistant vocal : commande et gestion de l’abonnement par la voix dans l’application mobile du service.
Le bot répond plus vite que n’importe quel agent et ne prend jamais de congé. L’essentiel, c’est qu’il résout le problème au lieu de faire semblant d’assurer le support : les clients ne s’en rendent pas compte et nous mettent des cinq.
— Responsable du service de livraison de repas