Découvrez comment construire un système de support client entièrement automatisé avec des réponses aux tickets générées par l’IA et une détection intelligente du spam, grâce à l’intégration de FlowHunt et LiveAgent.
Les équipes de support client font face à un défi croissant : gérer un volume toujours plus important d’emails et de tickets tout en maintenant la qualité des réponses et en maîtrisant les coûts. Chaque email traité par un système IA consomme des jetons, et lorsque des messages indésirables ou non pertinents sont inclus dans ce traitement, cela représente une perte de ressources et une hausse des dépenses opérationnelles. C’est là que l’automatisation intelligente devient essentielle. En combinant des systèmes automatisés de réponse aux tickets avec une détection sophistiquée du spam, les entreprises peuvent réduire drastiquement leurs coûts de support tout en améliorant les délais de réponse et la satisfaction client. Dans ce guide complet, nous verrons comment construire un système de support entièrement automatisé qui répond non seulement aux demandes légitimes, mais filtre aussi intelligemment le spam et les messages non pertinents avant qu’ils ne consomment des ressources IA précieuses. Nous détaillerons l’architecture, la mise en œuvre et les meilleures pratiques pour créer un système qui s’intègre parfaitement à LiveAgent et exploite la puissance des agents IA via FlowHunt.
Le support client automatisé représente un changement fondamental dans la gestion des demandes clients. Plutôt que de nécessiter l’intervention humaine pour lire, analyser et répondre à chaque email entrant, les systèmes modernes alimentés par l’IA peuvent traiter ce processus automatiquement, 24h/24, sans fatigue ni incohérence. L’approche traditionnelle implique un workflow linéaire : le client envoie un email, l’agent le lit, formule une réponse et l’envoie. Ce processus est long, coûteux et peu évolutif à mesure que le volume augmente. Les systèmes automatisés réduisent ce workflow à quelques secondes, permettant aux entreprises de répondre presque instantanément tout en libérant les agents humains pour traiter les problèmes complexes nécessitant jugement et empathie.
L’impact économique de l’automatisation du support client est considérable. Selon des études sectorielles, le support client est l’un des plus gros postes de dépense opérationnelle pour la plupart des entreprises. En automatisant les demandes courantes – qui représentent souvent 60 à 70 % de tous les tickets – les sociétés peuvent réduire la taille de leur équipe de support, réallouer des ressources vers des activités à plus forte valeur ou simplement améliorer leurs marges. Au-delà des économies, l’automatisation améliore aussi l’expérience client : réponses plus rapides, disponibilité permanente, cohérence et qualité grâce à des informations précises issues de la base de connaissances. Le défi réside cependant dans l’intelligence du système : il doit savoir traiter les nuances réelles de la communication client tout en évitant de répondre à du spam, des emails marketing ou des messages hors périmètre.
Si les systèmes de support automatisés offrent de grands avantages, ils introduisent un défi souvent sous-estimé : le coût du traitement du spam et des messages non pertinents. Lorsqu’un système IA est configuré pour répondre à tous les emails entrants, il traite chaque message via son modèle de langage, consommant des jetons qu’il s’agisse d’une demande client légitime ou d’un email marketing, d’une notification, ou de spam. Ce coût caché peut vite s’accumuler. Imaginons une adresse de support recevant des centaines d’emails par jour. Si 20 à 30 % de ces emails sont du spam ou des notifications non pertinentes (alertes LinkedIn, emails marketing, notifications système, etc.), le système IA gaspille 20 à 30 % de son budget de jetons sur des messages qui ne devraient jamais recevoir de réponse automatisée.
Le problème est encore plus critique sur la qualité : un système IA qui répond à du spam ou à des messages non pertinents peut générer des réponses qui embrouillent les clients, nuisent à la réputation de la marque ou créent des tickets réclamant une intervention humaine. Par exemple, si une notification LinkedIn est prise pour une demande client, le système peut générer une réponse absurde qui sera affichée sur le compte client, créant une mauvaise expérience. C’est là que la détection de spam devient bien plus qu’une source d’économie : c’est un garde-fou qualitatif. En filtrant le spam et les messages non pertinents avant qu’ils n’atteignent le système de génération de réponses IA, les entreprises s’assurent que leur support automatique ne traite que les vraies demandes, maintient la qualité des réponses et optimise l’utilisation des jetons pour une efficacité maximale.
Les agents IA modernes représentent une évolution majeure par rapport aux chatbots classiques et aux systèmes à règles. Un agent IA est un système autonome capable de percevoir son environnement, prendre des décisions en conséquence et agir pour atteindre des objectifs précis. Pour le support client, un agent IA reçoit une demande, comprend le contexte et l’intention, accède aux informations pertinentes de la base de connaissances et génère une réponse appropriée. La différence clé avec un simple chatbot, c’est le niveau de raisonnement et de compréhension contextuelle : un chatbot fait du matching de mots-clés et renvoie des réponses pré-écrites, l’agent IA comprend réellement le sens de la demande et génère des réponses adaptées via des modèles de langage (LLM).
La force des agents IA dans le support réside dans leur capacité à exploiter efficacement la base de connaissances. Au lieu de se limiter à des réponses pré-écrites, un agent IA peut accéder à toute la documentation de l’entreprise – FAQ, informations produits, procédures, politiques – et synthétiser ces informations en réponses cohérentes, fiables et personnalisées. Ainsi, à mesure que la base de connaissances évolue, le système de support devient plus performant sans mise à jour manuelle des templates. De plus, les agents IA gèrent les questions de suivi, comprennent le contexte des interactions précédentes et fournissent des réponses personnalisées, naturelles et utiles. L’intégration avec un système de tickets comme LiveAgent crée une combinaison puissante : le ticketing gère le flux et la communication client, l’agent IA apporte l’intelligence et la génération de réponses.
FlowHunt est une plateforme d’automatisation des workflows conçue pour connecter l’IA aux processus métiers. Dans l’automatisation du support, FlowHunt agit comme une couche d’orchestration reliant LiveAgent (gestion des tickets), les agents IA (intelligence) et diverses API (intégrations). FlowHunt vous permet de créer des workflows complexes qui se déclenchent automatiquement selon des événements – par exemple, l’arrivée d’un nouveau ticket dans LiveAgent – et exécutent une série d’étapes pour traiter ce ticket, générer une réponse et la poster dans le système. La plateforme propose un éditeur visuel pour concevoir ces séquences sans avoir besoin de connaissances avancées en code.
Ce qui rend FlowHunt particulièrement puissant pour l’automatisation du support, c’est sa capacité à intégrer plusieurs fonctions IA dans un même workflow. Vous pouvez, avec FlowHunt, créer un processus qui génère des réponses, mais aussi qui classe les emails, extrait les informations clés, oriente les tickets vers les bonnes équipes et journalise les interactions pour référence future. La plateforme s’intègre à LiveAgent via des connexions API, permettant le déclenchement des workflows depuis LiveAgent et la mise à jour des tickets avec les résultats. FlowHunt donne aussi accès à de nombreux modèles IA et outils : LLM pour la génération de texte, modèles de classification pour la détection de spam, outils d’extraction de données pour parser les emails. Cet ensemble complet fait de FlowHunt une plateforme idéale pour bâtir des systèmes d’automatisation du support sophistiqués, allant au-delà de la simple génération de réponse pour inclure filtrage intelligent, classement et routage.
L’architecture d’un système de répondeur automatique efficace repose sur plusieurs composants clés qui collaborent au sein d’un workflow coordonné. Le premier composant est le mécanisme de déclenchement – ici, des règles LiveAgent qui détectent l’arrivée d’un nouveau ticket et déclenchent un workflow FlowHunt. LiveAgent permet de configurer des règles selon divers critères : tickets arrivant dans certaines boîtes, ayant certaines propriétés, etc. Quand une règle est déclenchée, elle transmet l’ID du ticket au workflow FlowHunt, démarrant l’automatisation. Ce déclencheur est crucial : il garantit que l’automatisation ne s’exécute qu’au moment opportun et que le système dispose de toutes les informations nécessaires.
Le second composant consiste à extraire le contenu du ticket. Lorsque le workflow reçoit l’ID du ticket de LiveAgent, il doit récupérer tout le contenu du ticket : corps de l’email, informations sur l’expéditeur, objet, et autres métadonnées pertinentes. Cela s’effectue via une requête API à LiveAgent qui retourne les détails du ticket. Le contenu extrait est ensuite transmis à l’étape suivante. Cette étape est essentielle : l’ID seul ne suffit pas, il faut le contenu réel de l’email pour l’analyser et y répondre. La requête API retourne des données structurées contenant tout ce qui sera utilisé pour les étapes suivantes.
Le troisième composant est le système de détection du spam, qui constitue l’innovation clé pour éviter le gaspillage de jetons et garantir la qualité des réponses. L’étape de détection de spam prend le contenu extrait – corps de l’email, adresse expéditeur, objet – et l’envoie à un modèle de classification IA avec un prompt conçu pour classer le message comme spam ou légitime. Ce prompt demande à l’IA d’évaluer le message selon des critères métiers : s’agit-il d’un problème de compte, de facturation, de support technique, ou d’autres catégories légitimes ? Le prompt précise aussi ce qui constitue du spam dans le contexte de l’entreprise (emails marketing, notifications, messages non liés à l’activité). Le modèle IA retourne un résultat de classification, généralement un booléen indiquant s’il s’agit de spam.
Le quatrième composant consiste à router le ticket en fonction de la classification. Si le message est classé comme spam, le workflow suit un chemin distinct : il tague le ticket avec le label “spam” dans LiveAgent et arrête le traitement. Ainsi, aucun traitement ultérieur n’est effectué, et les spams ne consomment ni ressources ni réponses inappropriées. Si le message est légitime, le workflow poursuit. Cette logique conditionnelle est essentielle à l’efficacité du système : seules les vraies demandes passent à l’étape coûteuse de génération de réponse.
Le cinquième composant est la génération de réponse IA via un agent “outil”. Pour les demandes légitimes, le workflow transmet le contenu du ticket à un agent IA ayant accès à votre base de connaissances. Cet agent est configuré avec des instructions spécifiques sur les sujets à traiter et les informations à utiliser. Il reçoit la demande client, accède à la base et formule une réponse appropriée. Si la demande entre dans le périmètre de la base de connaissances, l’agent génère une réponse détaillée et fiable. Si la demande sort du périmètre, l’agent indique que la question dépasse sa base de connaissances et qu’un humain va la traiter. Ainsi, le système ne répond que lorsqu’il dispose d’informations fiables.
Le sixième et dernier composant est la publication de la réponse. Une fois la réponse IA générée, le workflow utilise une requête API pour la poster dans LiveAgent. Selon la configuration, la réponse peut être ajoutée en note dans le ticket (visible pour l’équipe support mais pas pour le client) ou envoyée directement au client. Poster en note permet de relire la réponse IA avant envoi, ajoutant un contrôle qualité. En mode full auto, la réponse est envoyée immédiatement au client pour une résolution instantanée.
L’efficacité du système de détection de spam dépend entièrement de la définition des critères de spam dans votre contexte métier. Contrairement aux systèmes génériques (qui cherchent liens suspects ou tentatives de phishing), la détection de spam métier se concentre sur la pertinence par rapport à votre support. Les critères de classification doivent être adaptés à votre modèle économique, produits et services. Par exemple, une société de facturation gérera des demandes légitimes sur la gestion de compte, la facturation, les pannes, la connexion… tandis que le spam pourra inclure emails marketing, offres promotionnelles, notifications externes.
Lors de la mise en œuvre, vous définissez ces critères dans le prompt IA qui guide la classification. Le prompt doit clairement spécifier quels types de messages sont considérés comme des demandes légitimes et lesquels sont du spam. Par exemple : « Classez cet email comme spam s’il s’agit d’un email marketing, d’une offre promotionnelle, d’une notification d’un service tiers, ou de tout message sans rapport avec la gestion de compte, la facturation ou le service. Classez-le comme légitime s’il s’agit d’une question client sur son compte, la facturation, le service ou la connexion. » Ces critères assurent une classification cohérente et adaptée à vos besoins, et évitent de filtrer à tort des demandes ou de laisser passer du spam.
L’avantage de cette approche est sa grande personnalisation et sa capacité d’affinage dans le temps. Si certains messages sont mal classés, vous pouvez ajuster les critères dans le prompt pour améliorer la précision. Vous pouvez également mettre en place des boucles de retour où l’équipe support revoit les tickets mal classés et fournit un feedback pour améliorer la détection. Avec le temps, le système devient de plus en plus précis et sur-mesure pour votre activité. C’est bien plus efficace que de s’appuyer sur des algorithmes génériques de spam, qui ne comprennent pas votre contexte et risquent de filtrer à tort ou de laisser passer du spam métier.
L’efficacité du système de génération de réponses dépend directement de la qualité et de l’exhaustivité de votre base de connaissances. Celle-ci sert de référence à l’agent IA : elle contient toutes les informations qu’il est autorisé à utiliser pour répondre. Cela inclut la documentation produit, les FAQ, les guides de dépannage, les politiques, la facturation, ou toute information utile au support. La base doit être organisée, à jour et suffisamment complète pour couvrir la majorité des questions reçues.
Au moment de configurer l’agent IA, vous indiquez quelle base utiliser et lui donnez des instructions d’utilisation : répondre seulement sur certains sujets, hiérarchiser certains types d’infos, ou transférer à un humain selon certains cas. Par exemple, si votre base porte sur les vaisseaux sanguins (cf. exemple de la vidéo), vous instruisez l’agent de ne répondre qu’aux questions sur ce sujet, en ignorant les autres. Cela garantit que l’agent reste dans son périmètre et ne tente pas de répondre à des questions hors de son champ.
L’intégration de la base de connaissances à l’agent IA s’effectue généralement via la génération augmentée par la recherche (RAG) : le système IA recherche les informations pertinentes dans la base, extrait les documents ou sections les plus adaptés, puis utilise ces infos pour générer la réponse. Ainsi, les réponses sont fondées sur le contenu réel de la base et cohérentes avec les informations de l’entreprise. De plus, RAG permet de citer les sources utilisées, assurant transparence et possibilité pour le client d’accéder à la documentation originale s’il le souhaite.
Comprendre comment tous ces composants coopèrent dans un workflow complet est essentiel pour implémenter un répondeur automatique efficace. Le processus débute lorsqu’un client envoie un email à votre adresse support. LiveAgent le reçoit et crée un ticket. Si une règle a été configurée pour se déclencher à chaque nouveau ticket, elle s’exécute et transmet l’ID du ticket au workflow FlowHunt. Le workflow reçoit l’ID et lance immédiatement une requête API pour récupérer tout le contenu : corps, expéditeur, objet… Ce contenu est extrait et structuré pour la suite.
Ensuite, le workflow transmet le contenu à l’étape de détection de spam. L’IA de détection reçoit le corps, l’adresse expéditeur et l’objet, avec un prompt définissant le spam dans votre contexte. L’IA analyse le message selon ces critères et retourne une classification : spam ou légitime. Si c’est du spam, le workflow tague immédiatement le ticket comme “spam” dans LiveAgent et arrête le traitement. Le ticket reste disponible pour un éventuel contrôle humain, mais aucune réponse automatique n’est générée. Cela évite les gaspillages de ressources et garantit que le spam ne reçoit pas de réponse inappropriée.
Si le message est légitime, le workflow passe à la génération de réponse. Le contenu est transmis à un agent IA ayant accès à la base de connaissances. L’agent cherche les informations pertinentes ; si trouvé, il génère une réponse complète et précise. Si rien de pertinent, il répond que la question dépasse sa base et qu’un humain va la traiter. La réponse générée passe à l’étape finale.
En dernier, le workflow utilise une requête API pour poster la réponse dans LiveAgent. Selon la configuration, cela peut être ajouté en note (pour relecture humaine) ou envoyé directement au client. Si c’est une note, un membre du support peut relire/modifier avant envoi. En mode full auto, la réponse part immédiatement, offrant une résolution instantanée. Tout ce processus, qui ne prend que quelques secondes, permet ainsi de classifier le message, déterminer s’il s’agit de spam, générer une réponse si besoin, et la poster dans le système de tickets. Par rapport au traitement manuel qui prend des minutes ou heures par ticket, c’est une avancée majeure.
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L’une des raisons les plus convaincantes de mettre en place la détection de spam dans votre support automatisé est l’économie substantielle réalisée. Les grands modèles de langage facturent à l’usage des jetons, et chaque email traité consomme des jetons. Si votre adresse support reçoit 1 000 emails/jour et que 25 % sont du spam ou non pertinents, vous gaspillez des jetons pour 250 emails qui n’auraient jamais dû recevoir de réponse. Sur un mois, cela représente des milliers de jetons et une dépense non négligeable. Grâce à la détection de spam, vous filtrez ces messages avant qu’ils n’atteignent le LLM, réduisant votre consommation de jetons de 25 % ou plus.
L’économie ne concerne pas que les jetons. En réduisant le nombre de tickets nécessitant une relecture ou correction humaine, vous diminuez la charge de l’équipe support. Les agents n’ont plus à perdre du temps à vérifier/corriger les réponses inadaptées au spam ; ils peuvent se concentrer sur les cas complexes. Cela se traduit par une productivité accrue et potentiellement des besoins en effectif moindres. De plus, en fournissant des réponses plus rapides et précises aux vraies demandes, vous augmentez la satisfaction client et limitez les relances qui consommeraient d’autres ressources.
Le retour sur investissement d’un répondeur automatique avec détection de spam est généralement excellent. Même une petite équipe de support verra des économies notables dès les premiers mois. Pour les grandes équipes, les gains sont majeurs. Outre les économies directes, il y a des bénéfices indirects : meilleure satisfaction client, délais de réponse raccourcis, possibilité de scaler le support sans augmenter les effectifs. Autant de raisons qui rendent l’investissement dans l’automatisation du support très rentable pour la plupart des organisations.
Si l’automatisation gère la majorité des demandes courantes, il y aura toujours des situations nécessitant l’intervention humaine : cas complexes, sujets sensibles ou hors périmètre de la base de connaissances. Un système automatisé efficace doit inclure des mécanismes pour détecter ces situations et les escalader. C’est là que la capacité de l’agent IA à reconnaître ses limites est cruciale : lorsqu’une question sort de son champ, il doit générer une réponse le signalant et taguer le ticket pour un traitement humain.
Vous pouvez également instaurer des seuils de confiance : si l’IA doute de sa réponse ou si la demande est ambiguë, le système peut flaguer le ticket pour révision humaine plutôt que d’envoyer une réponse incertaine. Cela ajoute un contrôle qualité supplémentaire et garantit la fiabilité. Des règles d’escalade peuvent aussi être configurées selon des mots-clés ou schémas particuliers (plainte, langage émotionnel…), afin qu’un agent humain prenne le relais pour offrir un support plus empathique.
La clé d’une bonne escalade est d’assurer que l’agent ait tout le contexte nécessaire : la demande initiale, la réponse IA (si générée), la raison de l’escalade, et tout autre élément utile. Cela permet à l’agent humain de comprendre rapidement la situation et d’apporter une réponse appropriée sans devoir relire tout l’historique. En combinant gestion automatisée des demandes courantes et escalade intelligente des cas complexes, vous obtenez un support hybride qui conjugue efficacité et réactivité de l’IA et qualité humaine pour les situations spécifiques.
Mettre en place un système automatisé de support n’est pas un projet ponctuel ; c’est un processus continu de suivi, d’analyse et d’optimisation. Il faut suivre des indicateurs clés : % de tickets traités automatiquement, précision de la détection de spam, qualité des réponses IA, satisfaction client… Ces métriques donnent un aperçu de la performance et des axes d’amélioration. Par exemple, une faible précision du spam peut nécessiter d’affiner les critères du prompt ; une satisfaction moindre peut indiquer que la base de connaissances doit être étoffée.
Les analyses doivent aussi suivre les économies réalisées. En comparant le coût du support manuel (temps agent, charges…) avec le support automatisé (jetons LLM, frais plateforme, maintenance), vous pouvez quantifier le ROI et justifier la poursuite de l’investissement. Il faut aussi observer les tendances dans le temps : avec une base de connaissances qui s’enrichit et un système qui gagne en maturité, le taux d’automatisation et les économies doivent progresser. À l’inverse, un déclin de performance peut révéler une base obsolète ou un changement dans les demandes clients.
L’amélioration continue doit être au cœur du système. Mettez en place des boucles de feedback : l’équipe support peut signaler les mauvais classements, les réponses incorrectes, etc. Utilisez ces retours pour affiner les critères de spam, étoffer la base de connaissances ou ajuster les instructions de l’agent IA. Révisez régulièrement la performance et cherchez des axes d’amélioration : mise à jour de la base, affinement des critères de spam, ajout de fonctionnalités comme l’analyse de sentiment ou la classification de l’intention. En considérant votre support automatisé comme un actif évolutif et non figé, vous garantissez qu’il continue à délivrer de la valeur et à s’améliorer dans le temps.
Pour réussir la mise en œuvre d’un répondeur automatique avec détection de spam, plusieurs conseils pratiques sont essentiels. D’abord, commencez petit et élargissez progressivement : n’essayez pas d’automatiser toute votre activité d’un coup. Lancez sur un type de tickets ou une adresse spécifique, testez, identifiez les problèmes, ajustez, puis élargissez à d’autres cas. À mesure que le système gagne en robustesse, vous pouvez automatiser plus de catégories.
Ensuite, investissez dans une base de connaissances de qualité. La pertinence de vos réponses en dépend directement. Votre base doit être complète, structurée et actualisée. Intégrez non seulement des informations factuelles mais aussi des conseils sur la gestion des cas clients courants. Classez la base par thèmes ou parcours client pour faciliter l’accès à l’IA. Prévoyez aussi un process régulier de mise à jour au fil de l’évolution de vos offres et politiques.
Troisième point : définissez précisément vos critères de spam. Réfléchissez à ce qui constitue du spam dans votre contexte, à ce à quoi le système doit répondre ou pas, rédigez ces critères et utilisez-les dans le prompt de détection. Testez votre système sur des exemples réels de spam et de demandes légitimes pour valider son bon fonctionnement, et ajustez-les au fil du temps en fonction des nouveaux types de messages reçus ou de l’évolution de vos besoins.
Quatrième conseil : mettez en place des mécanismes de contrôle qualité. Même avec un système bien conçu, des erreurs peuvent survenir. Prévoyez des processus pour détecter et corriger avant l’envoi client : relecture humaine, seuils de confiance, ou feedback direct des clients pour signaler une réponse inadaptée. Ce contrôle ajoute un peu de charge, mais améliore fortement la fiabilité globale.
Cinquième conseil : communiquez avec transparence avec les clients sur l’automatisation. Certains peuvent être réticents à dialoguer avec un robot. Soyez clair sur le fait que leur demande a été traitée par un système IA, et proposez un recours vers un agent humain si besoin. Cela instaure la confiance et rassure. Veillez aussi à ce que vos réponses automatisées soient claires, utiles et bienveillantes pour que le client ait le sentiment d’avoir été réellement aidé.
Construire un système de répondeur automatique avec détection de spam intégrée constitue une véritable opportunité pour améliorer le support client tout en maîtrisant les coûts. En combinant l’efficacité de l’IA avec un filtrage intelligent, vous obtenez un système qui traite rapidement et avec précision les demandes courantes tout en préservant vos ressources du traitement de messages non pertinents. L’architecture ici décrite – LiveAgent pour la gestion des tickets, FlowHunt pour l’orchestration, agents IA pour la génération intelligente – offre une base robuste et scalable pour l’automatisation du support. La clé du succès est dans la mise en œuvre : commencer petit et élargir progressivement, investir dans une base de connaissances de qualité, et assurer un suivi et une amélioration continue fondés sur la réalité du terrain. Bien déployé, un tel système peut réduire les coûts de support de 30 à 50 %, accélérer les délais de réponse de plusieurs heures à quelques secondes, et libérer votre équipe pour traiter les dossiers complexes nécessitant expertise et empathie humaines. La technologie est mature, les outils existent, et le ROI est évident. La vraie question n’est plus de savoir s’il faut automatiser le support, mais à quelle vitesse le faire pour devancer la concurrence sur votre marché.
Un répondeur automatique aux tickets est un système alimenté par l’IA qui reçoit les emails ou tickets de support client entrants, les analyse et génère des réponses appropriées à partir d’une base de connaissances ou de règles prédéfinies. Il élimine le temps de réponse manuel et permet aux équipes de support de se concentrer sur les problèmes complexes.
La détection de spam utilise la classification par IA afin d’identifier si les emails entrants sont de véritables demandes de support ou des messages indésirables. Le système analyse le contenu de l’email, les informations de l’expéditeur et les objets en fonction de critères propres à l’entreprise pour classer les messages comme spam ou légitimes, évitant ainsi de gaspiller des jetons LLM sur des messages non pertinents.
L’intégration de la détection de spam permet d’économiser de manière significative en empêchant les modèles d’IA de traiter des emails indésirables, améliore la qualité des réponses en se concentrant sur les véritables demandes clients, réduit la charge de travail de l’équipe de support et garantit que seules les demandes légitimes reçoivent des réponses automatisées.
Oui, le système vous permet de définir des bases de connaissances personnalisées pour votre activité. Vous pouvez importer de la documentation propre à votre société, des FAQ, des informations produits ou tout contenu pertinent que l’agent IA doit utiliser pour répondre aux demandes clients. L’IA ne répondra qu’aux questions relevant de votre base de connaissances.
FlowHunt se connecte à LiveAgent via des intégrations API et des règles d’automatisation. Lorsqu’un ticket est créé dans LiveAgent, une règle déclenche un workflow FlowHunt qui extrait le contenu du ticket, le traite via la détection de spam et la génération de réponse par IA, puis poste la réponse dans LiveAgent en tant que note ou réponse directe.
Si une question sort du périmètre de la base de connaissances, l’agent IA répond par un message indiquant que la question dépasse sa base de connaissances et qu’un agent humain va l’examiner. Cela garantit que le client reçoit une réponse appropriée et que les problèmes complexes sont signalés à un humain.
Arshia est ingénieure en workflows d'IA chez FlowHunt. Avec une formation en informatique et une passion pour l’IA, elle se spécialise dans la création de workflows efficaces intégrant des outils d'IA aux tâches quotidiennes, afin d’accroître la productivité et la créativité.
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