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Entreprise industrielle · Machinery & Manufacturing · Customer portal

Un portail client qui répond avant que le client n’appelle

Pour une entreprise industrielle aux clients répartis dans le monde entier, nous avons vérifié les besoins des clients et de l’équipe d’assistance, conçu un portail doté d’un assistant IA et livré le code en production.

Défi
Des clients dans le monde entier et une équipe d’assistance submergée de questions répétitives.
Ce que nous avons fait
Des besoins vérifiés avec les clients et l’équipe d’assistance, un portail doté d’un assistant IA sur la documentation, un code remis à l’équipe interne.
Résultat
Un point d’accès unique pour les commandes, les pièces détachées et la documentation, et une équipe d’assistance libre de se concentrer sur les cas qui comptent.

Le contexte

Une entreprise industrielle avec un parc installé international et une assistance client sous pression : demandes répétitives, documentation dispersée, délais de réponse longs.

Les clients cherchaient des informations sur les commandes, les pièces détachées et les manuels par e-mail et par téléphone, sans point d’accès unique.

Le problème

L’équipe d’assistance passait l’essentiel de son temps sur des questions auxquelles la documentation répondait déjà.

Un précédent portail avait été abandonné : il avait été conçu autour des fonctions, et non des besoins des clients.

La méthode NiEW

Avant d’écrire une seule ligne de code

01. Besoins réels

Entretiens avec les clients et l’équipe d’assistance, analyse des demandes réelles, cartographie des questions les plus fréquentes et de leur coût.

02. Exigences définies

Les questions qui comptent, organisées en exigences claires : ce que le portail doit résoudre seul et ce qui revient à l’équipe d’assistance.

03. Itérations AI-enabled

Un portail organisé autour des questions des clients, avec un assistant IA entraîné sur les manuels et la documentation technique, testé avec de vrais utilisateurs.

04. Prêt pour le marché

Intégration à l’ERP et au CRM, mise en service progressive et code documenté remis à l’équipe interne.

La solution

Un point d’accès unique pour les commandes, les pièces détachées et la documentation, avec un assistant IA qui répond aux questions techniques à partir des manuels de l’entreprise.

  • Recherche avec les clients et l’équipe d’assistance, et cartographie des besoins vérifiés.
  • Concept et prototype du portail validés avec de vrais utilisateurs.
  • Portail en production avec un assistant IA sur la documentation technique.
  • Code documenté et transfert à l’équipe interne.

Les résultats

Des réponses en libre-service

Les questions récurrentes sur les commandes, les pièces détachées et les manuels trouvent leur réponse dans le portail, à toute heure et dans tous les pays.

Une assistance plus efficace

L’équipe d’assistance consacre son temps aux cas complexes plutôt qu’aux questions auxquelles la documentation répond déjà.

Conçu pour être utilisé

Construit autour des questions réelles des clients et testé avec eux avant la mise en ligne, contrairement au portail précédent.

L’autonomie du client

Un code documenté remis à l’équipe interne, qui peut faire évoluer le portail de façon autonome.

Autres études de cas

  • Événements et énergie

    Les bonnes actualités, au milieu du bruit d’un salon

    Défi
    Des centaines d’actualités par jour pendant ADIPEC et des invités qui n’ont que quelques minutes pour les suivre.
    Ce que nous avons fait
    Une application web et un back-office éditorial : trois bulletins par jour sur les thèmes de chacun, des actualités vérifiées, des analyses approuvées par la rédaction.
    Résultat
    Application et back-office en ligne avant l’ouverture du salon, avec le flux testé sur des données réelles de l’édition 2025.
  • Machinery & Manufacturing

    Une plateforme IoT AI-enabled pour des milliers d’installations

    Défi
    Des installations connectées en hausse de 30 % par an et une salle de contrôle qui ne pouvait pas grandir au même rythme.
    Ce que nous avons fait
    Observation des opérateurs, priorisation des alarmes par machine learning et un assistant IA pour résoudre les cas.
    Résultat
    Une croissance sans hausse proportionnelle des effectifs, un onboarding ramené de 3–6 mois à 4–6 semaines.
  • Machinery & Manufacturing

    Une plateforme après-vente pour un groupe de 50 entreprises

    Défi
    Cinquante entreprises au sein d’un groupe industriel, chacune avec ses propres outils après-vente.
    Ce que nous avons fait
    Recensement de 50 outils, 840 insights issus des entretiens, 68 user stories et une RFI structurée pour les éditeurs.
    Résultat
    Un choix de plateforme sans vendor bias et des exigences communes pour un portail client mondial.

Votre projet pourrait être la prochaine étude de cas

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