Secteur · Support IA pour appareils ménagers
Lave-linge, fours, lave-vaisselle — résolus à la maison
Isolation guidée des pannes avant l'envoi d'un technicien. Les clients identifient le problème, suivent un parcours de réparation clair et réservent le technicien avec un ticket pré-rempli uniquement si nécessaire.
Trois problèmes spécifiques au secteur
Codes erreur cryptiques par marque et modèle
Chaque marque et modèle a ses codes erreur cryptiques — les clients finaux n'y comprennent rien.
Les clients attendent des jours une visite de réparation
Les clients attendent des jours une simple visite de réparation, souvent inutile.
Les techniciens arrivent sans contexte sur site
Les techniciens terrain arrivent sans contexte — sans numéro de modèle, sans description, sans photo.
Résultats typiques — 90 premiers jours
Workflow typique
01 Chargement. Manuels, calendriers, documentation marque — indexés en quelques minutes avec un chunking calibré pour la verticale.
02 Tuning. Votre reviewer valide les questions les plus posées et l'équipe calibre l'hybrid retrieval sur les faux positifs du premier run.
03 Déploiement. Widget web, mobile ou voice — le canal que vos clients utilisent déjà. SSO vers votre CRM, export CSV des logs.
04 Itération. Le dashboard remonte les questions sans réponse. Ajoutez un manuel → indexé en 4-8 minutes → en production.
Questions fréquentes
À quelle vitesse pouvons-nous passer en production ?
Comment les données sont-elles isolées entre clients ?
Quelles langues sont prises en charge ?
Pouvons-nous intégrer avec CRM/ticketing ?
Concepts qui comptent ici
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