AI-Powered Support Ticket Triage

Un SaaS B2B avec 200 clients reçoit 40 à 60 emails de support par jour. Tout arrive dans une seule boîte. Le responsable support lit chaque email, décide s'il s'agit d'un bug, d'une feature request, d'une question de facturation ou de spam, puis le transmet à la bonne personne ou crée une tâche.

Les bugs critiques restent parfois des heures sans être détectés car ils sont noyés entre les questions du type "comment exporter ?". Un seul incident P0 (app down, perte de données) qui passe inaperçu pendant 30 minutes peut coûter des milliers d'euros en churn.

Chaque email entrant est instantanément classifié par GPT-4o-mini (intention, priorité, résumé), puis routé vers la bonne équipe et le bon channel. Les bugs deviennent des issues Linear. Les incidents P0 déclenchent une alerte @channel immédiate. Les clients reçoivent un accusé de réception en quelques secondes.

1. Le trigger email capture chaque nouveau message support
2. OpenAI classifie l'intention (bug/feature/facturation/général/spam) et extrait la priorité (P0-P3)
3. Un noeud Code parse la réponse AI en données structurées
4. Un noeud Switch route chaque catégorie vers la bonne destination
5. Les bugs créent une issue Linear et postent dans #engineering
6. La détection P0 déclenche une alerte Slack @channel dans #incidents
7. Les questions de facturation sont routées vers #billing
8. Les feature requests sont journalisées dans un tableur pour priorisation
9. Un email d'accusé de réception part immédiatement au client

Ceci est une réplique assainie du workflow de production. Les identifiants, clés API et données spécifiques au client ont été retirés pour protéger la confidentialité.

• Détection P0 : de plusieurs heures à moins de 2 minutes
• Tickets mal routés réduits de 70%
• Le lead support économise 2 heures/jour de triage manuel
• Satisfaction client améliorée de 25% (accusé de réception instantané)
• Analytics complètes des tickets gratuites (chaque ticket journalisé avec ses métadonnées)