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Comment un grossiste e-commerce a unifié son SAV, ses ventes et ses données clients
silos de données clients réunis dans une architecture
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Pour ce grossiste en ameublement, la relation client se construisait à travers les demandes au SAV, les conversations téléphoniques et le suivi commercial. Zendesk, Aircall et HubSpot prenaient chacun en charge une partie de cette relation.
L’enjeu était de connecter ces sources existantes pour que le contexte client éclaire à la fois le service et la vente. Un échange avec le SAV devait contribuer à la connaissance du compte, tout comme l’historique commercial devait aider à comprendre une demande de support.
Challenge
Les informations clients étaient réparties entre Zendesk pour le support, Aircall pour les appels et HubSpot pour le CRM. Chaque outil détenait une partie utile de la relation, mais les trois systèmes ne fournissaient pas de vision commune du cycle de vie client.
Le SAV répondait aux tickets sans disposer de tout le contexte des échanges précédents. Les commerciaux peinaient à repérer les opportunités de vente additionnelle pertinentes, tandis que les données marketing et commerciales étaient difficiles à analyser ensemble. Les équipes prenaient leurs décisions à partir d’une vision incomplète d’un même client.
Solution
Le projet a réuni les trois flux de données clients dans une architecture commune. Ce socle connecté a permis de développer deux usages complémentaires de l’IA : accompagner le traitement des demandes au SAV et aider les équipes commerciales à détecter des opportunités pertinentes.
Unification des données de support Zendesk, des appels Aircall et du CRM HubSpot dans une architecture partagée.
Mise en place d’un agent IA SAV pour automatiser les réponses simples et prioriser les tickets critiques.
Ajout d’une IA d’avant-vente pour croiser les données commerciales et marketing et détecter des opportunités de vente additionnelle ciblées.
Accès des équipes à une vision client partagée à 360°.
Results
Le grossiste dispose désormais d’une vision commune de ses relations clients, réunissant le support, les appels et le CRM. Le service après-vente a été délesté d’une partie de son travail courant et a pu consacrer davantage d’attention aux cas complexes.
Le cas source rapporte également une augmentation du panier moyen grâce aux recommandations prédictives. Aucun pourcentage ni délai de mesure n’étant précisé, ce résultat reste présenté qualitativement. Le bénéfice documenté est une organisation client mieux connectée, dans laquelle le SAV et les équipes commerciales s’appuient sur le même socle de données.
