Use case 28 IA & RAG E-commerce
Assistant e-commerce : conseil produit + FAQ + policies
Ils nous ont fait confiance
Contexte
- 01 Catalogue riche avec support saturé
- 02 Besoin d'automatiser le conseil produit et les FAQ
Problématique
- 01 Support client saturé par les demandes répétitives
- 02 Taux de self-service trop bas
Notre intervention
Ce que nous avons mis en place
- 01 RAG hybride catalogue + contenus (FAQ, policies)
- 02 Garde-fous anti-hallucination et handover humain
- 03 Métriques qualité et suivi de la conversion assistée
Résultats
Ce qui a changé concrètement
+40% de self-service
-35% de tickets support
+15% de conversion assistée
Stack technique
LLM Vector DB E-commerce API
Livrables
- Assistant IA + Pipeline catalogue + Métriques qualité
Questions fréquentes
Vos questions, nos réponses
01 Et les hallucinations ?
Garde-fous + réponse uniquement sur sources + métriques.
Parlons-en
Booster support & conversion.
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