Automatiser le service client avec Klaviyo Customer Agent
Généré par Klaviyo AI
L’article présente sept usages de Klaviyo Customer Agent déployés par des agences, du suivi des commandes aux réservations et aux relances après un chat. Il explique comment les données en temps réel, les règles de marque et l’analyse des conversations permettent d’automatiser les demandes tout en encadrant les interventions humaines.
- Besoins des clients: L’analyse hebdomadaire des conversations permet de prioriser les améliorations selon les questions réelles plutôt que le catalogue.
- Données en direct: Les connexions aux systèmes de commandes, d’abonnements et de réservation permettent à l’agent de consulter les informations et d’effectuer des modifications dans le chat.
- Règles et limites: Des consignes écrites précisent les réponses autorisées, les confirmations nécessaires et les situations à transmettre à une personne.
- Réclamations et marketing: Les signaux du profil orientent le traitement des réclamations, tandis que les promotions sont suspendues tant qu’une réclamation reste ouverte.
- Suivi après conversation: Les événements du chat déclenchent des flux de suivi avec les produits recommandés ou une aide adaptée, prolongeant l’accompagnement après la conversation.
La plupart des équipes planifient un Customer Agent d’IA de la même façon qu’elles planifient un catalogue de produits. Elles listent ce qu’elles vendent, puis essaient de le couvrir.
J’ai constaté qu’il est plus efficace de partir de ce que les clients disent réellement dans leurs chats.
En tant que gestionnaire des opérations e-commerce de ECD Digital Strategy, je dirige l’automatisation par IA pour nos marques Direct-to-Consumer. Klaviyo Customer Agent est l’agent client IA qui fonctionne à partir du même profil client que votre e-mail, votre messagerie texte, votre chat web et WhatsApp.
Ce profil partagé est ce qui rend possibles les puissants cas d’utilisation ci-dessous.
Les versions les plus performantes de Customer Agent présentent quelques caractéristiques communes :
- Volume: Zac Fromson, cofondateur de Lilo Social, décrit une marque d’échantillons de parfum avec des milliers de conversations mensuelles où « la plupart sont des questions répétées avec des réponses connues ». Des questions comme celles-là sont les plus faciles à confier à un agent d’IA.
- Une horloge : Fromson souligne que, pour une marque par abonnement, "la plupart des questions liées aux abonnements sont routinières et s’accompagnent d’une échéance." Si personne ne répond avant le prochain prélèvement, la commande est expédiée quand même. Un agent IA qui répond en quelques secondes comble cette lacune, en évitant l’expédition de l’envoi s’il y a des problèmes.
- Accès aux systèmes où se trouve la réponse : Roddy Smith, directeur général Amérique du Nord de Andzen, une agence primée spécialisée dans le CRM lifecycle pour les marques Direct-to-Consumer et e-commerce, a créé une connexion avec la plateforme de réservation d’un studio afin que l’agent IA et l’équipe marketing « partagent la même vue en direct de chaque membre ». Une fois qu’un agent IA peut voir des données en direct et agir dessus, une part bien plus importante du volume de vos conversations devient résoluble.
- Règles écrites : Chaque configuration ci-dessous précise ce que l’agent IA peut dire, ce qu’il peut faire, et quand il confie la conversation à une personne. C’est ce qui permet à l’équipe de lui faire confiance avec de vrais clients.
Voici 7 implémentations d’agences sur le terrain, qui couvrent des cas d’usage allant du tracking des commandes à la réservation de cours, en passant par les e-mails de suivi envoyés après la fin d’un chat.
1. Commencez par les questions que les clients posent déjà
L’équipe de Fromson travaille avec une marque Direct-to-Consumer d’échantillons de parfums qui reçoit des milliers de conversations d’assistance par mois. Environ 36 % d’entre elles nécessitent des données de commande en direct pour répondre, comme :
- "Où est ma commande ?"
- "Il n’est pas arrivé."
- "Comment annuler ?"
Fonctionnement : données de commande en direct et alertes de commande en retard
Fromson et son équipe chez Lilo Social utilisent les compétences prêtes à l’emploi de Customer Agent pour rechercher et modifier des commandes, en s’appuyant sur les données Klaviyo et Shopify de la marque. En outre, ils ont créé une compétence Claude personnalisée qui connectera le système d’entrepôt de la marque et ajoutera deux éléments :
- Une date de livraison prévue avant l’existence d’un numéro de tracking
- Drapeaux pour les commandes en retard
Les commandes en retard déclenchent également un message de flux Klaviyo avant que le client ne contacte le support. Fromson explique que cette approche « réduit le nombre de tickets au lieu de seulement automatiser les réponses ». Quand Customer Agent annule une commande, il « confirme l’annulation dans chaque système en aval avant de dire au client que c’est fait ».
Lorsque Customer Agent annule la commande, il confirme l’annulation dans chaque système en aval avant de dire au client que c’est fait.
2. Mettre par écrit les règles de la marque
Pour cette même marque de parfums, Fromson indique qu’environ 37 % des demandes sont des questions de connaissances. Les clients posent des questions sur l’authenticité des échantillons, les tailles, et les frais d’expédition par marché.
11 % supplémentaires concernent des questions de fidélité sur les soldes de points, l’expiration et l’utilisation. Auparavant, les représentants de Lilo Social ouvraient Klaviyo chaque jour pour rechercher manuellement les points et les codes promotionnels.
Fonctionnement : des règles de marque chargées dans les consignes de l’agent IA
Fromson et son équipe ont chargé les règles de la marque concernant les points suivants dans les consignes de Customer Agent :
- Noms exacts des tailles de produit
- Conditions de vente ferme sur les échantillons
- Aucune garantie sur les délais d’expédition
- Des seuils distincts de livraison gratuite pour les commandes aux États-Unis et à l’international
- Une liste de mots interdits
De cette façon, « Customer Agent ne promet jamais quelque chose que la marque ne peut pas tenir », explique Fromson. Une compétence personnalisée (qui permet aux marques d’automatiser leurs cas d’usage uniques) lui permet de vérifier les soldes, de traiter les échanges, et d’expliquer pourquoi un code promo ne s’applique pas, le tout au sein de la conversation.
3. Laisser les conversations décider de ce que vous construisez
Pour une marque d’équipements de sécurité pour le soudage et les pipelines, mon équipe chez ECD a cessé de planifier Customer Agent autour du catalogue, et a commencé à le planifier autour des chats.
Fonctionnement : un examen hebdomadaire de chaque conversation
Chaque lundi, une routine IA que nous avons créée à partir des API Customer Agent lit chaque conversation de la semaine précédente. Elle attribue un tag à chacune par sujet, résultat, et intention d’achat. Elle signale les endroits où l’agent IA s’est retrouvé bloqué, a donné une mauvaise réponse, ou a laissé partir un acheteur prêt à acheter sans lien produit.
De petites corrections, comme des extraits de connaissances et des instructions de compétences, sont mises en ligne la même semaine. Avant qu’ils ne le fassent, nous rejouons de vraies questions d’acheteurs via l’agent d’IA en mode aperçu, à la fois avant et après le changement. Customer Agent rédige des développements plus importants, comme de nouvelles compétences et des flux de suivi, pour que notre équipe les approuve avec une réponse à un e-mail d’une seule ligne.
Les conversations racontent une histoire différente de celle du catalogue. Les questions sur les parapluies et les protections solaires constituaient le besoin non satisfait le plus important, avec plus de 40 % transmises à l’équipe. Une boucle cadeau que nous avons créée à partir du catalogue n’a reçu aucune mention. La boucle hebdomadaire détecte aussi rapidement de petites lacunes, comme lorsque l’agent IA disait qu’un pack n’existait pas alors qu’il y en avait 5.
Les résultats : de meilleurs scores sur les conversations de test et une conversion multipliée par près de 3
Lors des 3 premiers cycles hebdomadaires, 9 améliorations ont été mises en production, chacune testée d’abord sur de vraies questions d’acheteurs. Voici ce que nous avons découvert :
- Jusqu’à 26 points de mieux : le score de Customer Agent sur les questions d’acheteurs rejouées est passé de 63 % à 89 % en un seul cycle.
- Près de 3x plus de conversion là où les conversations nous ont menés : Les chats traités par la compétence "umbrella" se sont transformés en commandes à 19 %, contre 7 % pour l’ensemble des chats.
- 67–78 % résolus : c’est la part des chats terminés que l’agent d’IA résout seul, sans que l’équipe humaine intervienne.
4. Réserver et annuler des cours dans le chat
Un studio de fitness boutique gère chaque cours, pack de crédits et abonnement sur sa plateforme de réservation, Mariana Tek. Customer Agent ne pouvait pas y accéder nativement, et Klaviyo ne pouvait pas non plus le voir. L’équipe d’Andzen a créé un intergiciel personnalisé qui connecte la plateforme de réservation à Klaviyo, en fournissant 3 ans de données, ainsi que des mises à jour continues en temps réel sur chaque membre.
Fonctionnement : réservation, annulation et données membres en direct
Les membres connectés peuvent voir le planning en temps réel, consulter leurs crédits, passer en revue les réservations à venir, et réserver ou annuler un cours sans quitter le chat. En coulisses, Andzen a rétroalimenté 3 ans d’historique dans Klaviyo.
Désormais, 12 types d’événements arrivent en quelques secondes : réservations, enregistrements, annulations, absences, commandes, et modifications d’abonnement. Les crédits, le statut d’abonnement, et la présence figurent sur chaque profil.
Les règles du studio figurent dans les consignes de Customer Agent, afin que chaque action les respecte. Par exemple :
- Customer Agent répète le cours, la date, l’heure et l’instructeur, puis « attend un oui clair avant d’agir », explique Smith.
- Dans la fenêtre de 12 heures, Customer Agent explique les frais d’annulation tardive et redemande.
- Les annulations et suspensions d’abonnement sont envoyées dans la boîte de réception des abonnements.
- Customer Agent « agit uniquement sur les réservations du membre connecté », explique Smith.
Cette vue partagée débloque des flux que le studio ne pouvait pas exécuter auparavant, comme premier cours suivi, suivi après absence, et crédits sur le point d’expirer.
Customer Agent n’agit que sur les réservations propres aux membres connectés.
Les résultats : 679 réservations en deux semaines et un taux de réussite de 100 % sur les scénarios de test
- 679 réservations de cours ont été attribuées à Klaviyo au cours des deux premières semaines de la connexion de données, contre zéro auparavant.
- Environ 200 000 événements ont été réintégrés sur 3 ans, et environ 2 000 membres du studio ont été ajoutés en tant que profils.
- 15 scénarios de test sur 15 pour Customer Agent ont été validés dans le compte en production. Ils ont couvert la réservation, les annulations tardives, les réservations d’autres membres, les abonnements, la confidentialité et la voix de la marque, sans qu’aucune réservation de membre ne soit modifiée.
679 réservations de cours ont été attribuées à Klaviyo au cours des deux premières semaines de la connexion de données, contre zéro auparavant.
5. Gérer les changements d’abonnement avant le prochain prélèvement
Une marque d’alimentation pour animaux Direct-to-Consumer vend de la nourriture lyophilisée et des croquettes pour chiens. Une grande part de son chiffre d’affaires provient des commandes de son programme Subscribe & Save, expédiées toutes les deux à 12 semaines.
Les clients peuvent vouloir :
- Ignorer ou retarder une expédition parce que le sac n’est pas encore vide.
- Avancer leur prochaine commande.
- Changer leur saveur ou la taille du sachet.
- Mettre à jour leur adresse.
- Demandez pourquoi une réduction ne s’est pas appliquée.
"Si personne ne répond avant le prochain prélèvement, la commande est expédiée quand même", explique Fromson. Cela peut entraîner une demande de remboursement ou une annulation.
Fonctionnement : modifications d’expédition et conversations enregistrées
Lilo Social associe Customer Agent à une compétence Claude personnalisée connectée à la plateforme d’abonnement de la marque. Dans la conversation, l’agent d’IA vérifie le statut de l’abonnement, la date du prochain prélèvement, et l’historique des commandes. Il peut ensuite gérer plusieurs modifications :
- Sauter, retarder, avancer ou modifier la fréquence de la prochaine livraison
- Échanger des produits ou des tailles de sac
- Informer le client de la nouvelle date d’expédition et du prix avant de confirmer quoi que ce soit
Lorsqu’un client demande à annuler, Customer Agent demande d’abord pourquoi. Ensuite, il modifie sa réponse en fonction de la raison :
- Surstocké: Il propose un intervalle plus long ou une livraison sautée.
- Le chien n’aime pas la nourriture : Il suggère une autre protéine.
- Problème de santé ou plainte : il transfère à une personne.
Customer Agent suit les règles de la marque. Il ne fait aucune allégation nutritionnelle ou de santé au-delà de ce qui figure sur la page produit. Il maintient les noms de gammes de produits séparés. Et il décrit les offres d’abonnement comme utilisées dans le portail d’abonnement, jamais "au moment du paiement".
Comme les données d’abonnement et de service se trouvent dans le même compte Klaviyo que le marketing, chaque résultat peut mettre à jour le profil du client. Une sauvegarde "trop de nourriture" peut déclencher un rappel avant le prochain envoi. Un abonné fidélisé qui change de saveur peut recevoir une prise de nouvelles quelques semaines plus tard. Les clients ayant un ticket d’assistance ouvert ne reçoivent pas d’envois promotionnels tant qu’il n’est pas résolu.
Comme les données d’abonnement et de service se trouvent dans le même compte Klaviyo que le marketing, chaque résultat peut mettre à jour le profil du client. Un enregistrement "trop de nourriture" peut déclencher un rappel avant la prochaine expédition.
6. Évaluer les réclamations pour dommages, puis renvoyer les résultats au marketing
Environ 15 % des demandes de la marque de parfums concernent des réclamations pour dommages, article incorrect, ou garantie. Fromson explique que ces demandes sont celles qui coûtent le plus à traiter à l’équipe, et que les clients soumettent parfois des photos générées par l’IA pour obtenir des remboursements.
Fonctionnement : contrôles du risque de profil avant tout remboursement
Customer Agent collecte le numéro de commande et des photos, puis vérifie les signaux du profil :
- Réclamations antérieures et taux de réclamation
- 108,41 €
- Ancienneté du compte
- Si le client a acheté une expédition assurée
- Le scan de livraison du transporteur
Customer Agent résout automatiquement les réclamations de primo-demande, à faible risque, conformément à la politique publiée. Il transfère les demandes répétées ou suspectes à une personne, en résumant les signaux d’alerte. Si une demande n’est pas éligible à un remboursement, Customer Agent explique les options de garantie. Les VIP à haut niveau de confiance passent en priorité.
Les données du service client se trouvent dans le même compte Klaviyo que le marketing, donc Lilo Social suspend les envois promotionnels lorsqu’un client a une réclamation en cours. Une fois celle-ci résolue, le client passe dans un flux de récupération. Une note CSAT positive déclenche une demande d’avis.
7. Assurer le suivi après la fin du chat
Customer Agent crée des évènements dans Klaviyo : une conversation démarrée, un produit recommandé, un chat transmis à l’équipe. Pour la marque d’équipements de sécurité pour le soudage et les pipelines, nous les utilisons comme déclencheurs de flux.
Fonctionnement : les événements de chat comme déclencheurs de flux
- « A discuté, n’a pas acheté » : Le flux envoie un récapitulatif avec un lien vers ce sur quoi l’acheteur a posé des questions, puis vers les questions que les autres soudeurs posent le plus souvent. Il s’arrête dès qu’il passe commande.
- "Vous avez reçu une recommandation, vous n’avez pas acheté" : le flux envoie les produits exacts suggérés par Customer Agent.
- "Transmis à l’équipe, puis silence" : Le flux envoie une prise de contact axée sur le service 3 jours plus tard avec de l’aide sur le tracking, les retours, et la garantie.
Chaque e-mail dispose d’une variante A/B prête. De nombreux acheteurs achètent un produit recommandé quelques jours plus tard, et un suivi au bon moment les rejoint précisément à ce moment-là.
Les résultats : davantage d’acheteurs dans les flux et 32 % de chiffre d’affaires en plus
Mesuré sur 30 jours glissants, dans les deux semaines suivant la mise en ligne des flux, voici ce que nous avons constaté :
- 75 % d’acheteurs en plus dans les flux de suivi : le nombre est passé de 28 à 49, et chaque personne identifiée dans un chat est désormais éligible, contre moins de 10 % auparavant.
- 32 % de revenus en plus grâce aux flux de suivi : les flux de suivi Customer Agent ont aussi généré 3 fois plus de commandes.
- Augmentation de 19 % du taux d’achat depuis le chat : la part des personnes qui discutent et achètent sous 7 jours est passée de 5,9 % à 7,0 %.
- Conversion de la première semaine : le flux « a discuté, n’a pas acheté » a généré des conversions lors de sa première semaine en ligne.
- Environ 9 achats sur 10 après la fin du chat : Cela concerne les produits recommandés par Customer Agent, ce qui montre jusqu’où va l’influence de l’agent au-delà de la conversation.
ECD Digital a enregistré 32 % de revenus en plus grâce au flux de suivi : les flux de suivi de Customer Agent ont également généré 3 fois plus de commandes.
Commencez avec vos propres chats
Choisissez le type de conversation auquel votre équipe répond le plus souvent, mettez les règles par écrit, et testez Customer Agent sur de vraies questions d’acheteurs avant sa mise en ligne. Ensuite, lisez ce que les clients disent réellement et laissez cela guider votre prochaine création.
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