LMi-MAG21 avril - Flipbook - Page 24
RETOUR D’EXPÉRIENCE
Intelligence arti昀椀cielle
Wine Enthusiast
instille de l’IA générative
dans la relation client
Le distributeur new-yorkais de produits de l’univers du vin, Wine Enthusiast,
a opté pour une IA générative. Destinée à évaluer sa relation client,
elle accompagne désormais ce service dans les échanges avec les acheteurs et identifie
des problèmes indétectables par une simple analyse humaine.
Lucas Mearian, IDG NS (adapté par Emmanuelle Delsol)
ine Enthusiast, basé à New
York, ne vend pas de vin,
mais propose à ses clients
depuis 45 ans de s’équiper pour « vivre le style de
vie du vin ». Cela va des
tire-bouchons aux verres,
en passant par les caves à
vin et les meubles, et même deux magazines. Et chaque
année, l’entreprise reçoit 100 000 demandes auprès de
son service client. Or, durant la pandémie de Covid-19,
sa présence en ligne a explosé. Les consommateurs sont
en effet restés à la maison, ont cocooné, soigneusement
organisé leur espace de bureau idéal et... bu davantage.
W
Depuis plus d’un an, Wine Enthusiast utilise la plateforme SaaS de la start-up Pathlight, basée à San
Francisco, pour mesurer la performance de ses équipes
clients. Or, ce jeune éditeur lui a présenté récemment
une solution d’IA générative appelée Conversation
Intelligence pour retranscrire toutes les conversations
avec les consommateurs, noter les conseillers suivant
le barème de l’entreprise et signaler d’éventuels problèmes. La start-up a entraîné le LLM avec des données
propres à Wine Enthusiast pour se familiariser avec ses
politiques et ses produits. Le modèle détermine si un
conseiller a suivi ou non les procédures et le degré de
satisfaction du client.
24 / mars / avril / mai 2024
Jusque-là, la société devait passer au peigne fin manuellement chaque échange avec un client pour identifier
des problèmes ou des tendances. Une tâche impossible
à mener à grande échelle. Wine Enthusiast ne pouvait
qu’effleurer la surface de l’analyse des échanges avec
le service client. Et les plaintes identifiées restaient
anecdotiques. Il était presque impossible de relever
des problèmes persistants. « Aujourd’hui, les outils d’IA
générative agissent pour nous comme des analystes
autonomes, estime John Burke, responsable du service
client et des systèmes. Les LLM passent au crible la
majeure partie des conversations avec les clients, analysent leur contenu et synthétisent les retranscriptions
dans des rapports qui mettent en évidence les tendances
de consommation et les problèmes liés aux produits. Le
tout en un temps record. »
Quel problème avez-vous essayé de résoudre
avec l’IA générative ?
John Burke : Notre service client n’était pas vraiment
en mesure de gérer le volume d’appels entrants. On
imagine souvent le service clientèle comme un simple
prolongement du point de vente, mais en réalité on y
parle de garanties ou de support des produits vendus,
par exemple. Nos caves à vin sont construites pour durer,
parfois jusqu’à 10 ou 15 ans. Elles auront donc besoin de
pièces et d’entretien. Mon rôle a consisté à trouver un