La Salve
Chatbot IA de service client pour La Salve : il résout les demandes des clients 24/7 et dans n'importe quelle langue, et transforme le reste en tickets déjà classés et routés automatiquement.
Le defi
La Salve, la brasserie artisanale de Bilbao du groupe Mahou, gérait à la main la boîte info@ de sa boutique en ligne, avec plus de 20 types d'e-mails récurrents : suivi des envois et retards (le plus fréquent), coupons et promotions, disponibilité de produits épuisés, casses pendant le transport, changements d'adresse, commandes dupliquées, paiements et accès au compte. Chaque e-mail devait être lu, classé et transféré à la main à la bonne personne, et le client attendait que quelqu'un soit disponible pour répondre. La boîte était devenue un goulot d'étranglement qui consommait les heures de l'équipe et retardait chaque réponse.
La solution
Nous avons développé un plugin WordPress sur mesure avec un assistant IA connecté à la boutique (WooCommerce) et à un système de tickets complet. Le bot comprend la demande dans la langue de chaque personne, vérifie son identité si nécessaire, consulte les données réelles de la commande et résout sur-le-champ : suivi de l'envoi, changement d'adresse, renvoi de facture, validation de coupons ou inscription sur la liste d'attente d'un produit épuisé. Lorsqu'il ne peut pas résoudre, il escalade vers un ticket qui naît déjà classé et affecté à la bonne agence de transport ou à la bonne équipe. En dessous, une architecture en couches sur une API REST, sept tables dédiées, Claude Sonnet 5 d'Anthropic comme moteur de raisonnement et le prompt caching pour réduire le coût de chaque conversation.
Technologies.
Les outils qui ont rendu ce projet possible
Comment circule une requête.
- 01 Le client écrit dans le widget de la boutique, dans sa langue ; l'assistant la détecte et répond toujours dans cette même langue
- 02 Claude interprète la demande et décide de l'outil nécessaire : commande, envoi, facture, stock, panier ou réductions
- 03 La vérification d'identité est effectuée par le code, pas par le modèle : sans nom, e-mail et numéro de commande correspondant à WooCommerce, aucune donnée n'est affichée
- 04 Les outils consultent des données réelles : la commande et la facture dans WooCommerce, le suivi de l'envoi via l'API de l'agence de transport
- 05 Quand il le peut, il résout sur-le-champ : suivi de l'envoi, changement d'adresse, renvoi de facture ou inscription sur la liste d'attente d'un produit épuisé
- 06 Quand il ne peut pas ou ne doit pas, il escalade : il crée un ticket qui naît déjà classé dans l'une des 8 catégories et routé vers l'équipe ou l'agence de transport concernée
Ce qui est IA et ce qui est déterministe.
Composants IA
Le modèle (Claude, d'Anthropic) comprend la demande dans la langue du client, raisonne sur l'outil à invoquer, rédige la réponse et classe la conversation par catégorie. Il traduit également à la volée le contenu de la base de connaissances lorsque le client écrit dans une langue autre que l'espagnol.
Composants déterministes
Tout ce qui est sensible passe par du code conventionnel : la vérification que la commande appartient bien à la personne qui la demande (comparaison d'e-mail côté serveur), les champs d'adresse modifiables selon l'état de la commande, la liste des réductions pouvant être annoncées, le routage des tickets par catégorie et transporteur, et les clôtures automatiques. Le modèle ne peut pas contourner ces règles : elles s'appliquent côté serveur même si la conversation les demandait.
Ce que le système ne fait pas.
- Il ne révèle rien d'une commande sans vérifier l'identité : la comparaison d'e-mail avec WooCommerce est effectuée par le serveur, pas par le modèle
- Il ne modifie pas l'adresse si la commande est déjà chez le transporteur : le blocage se fait selon l'état de la commande, au niveau du code, et la demande escalade vers un ticket
- Il ne peut ni toucher aux montants ou aux lignes de commande, ni exécuter de remboursements : cette capacité n'existe pas dans le système ; ces cas finissent toujours en ticket pour l'équipe
- Il ne mentionne que des réductions issues d'une liste approuvée par le marketing ; les coupons privés ou de test ne sont jamais exposés
- Il lui est interdit d'inventer des prix, des promotions ou une disponibilité, de parler de données internes de l'entreprise et de donner un conseil juridique ; face à une demande ambiguë, il escalade au lieu d'improviser
Resultats.
Métriques en détail.
| Métrique | Résultat |
|---|---|
| Types d'e-mails récurrents cartographiés lors du discovery | 20+ |
| Catégories de ticket avec routage automatique | 8 |
| Outils de la boutique que l'assistant peut invoquer | 8 |
| Tables de base de données dédiées | 7 |
| Temps de réponse de l'assistant | 1-9 s |
| Disponibilité | 24/7 |
Méthodologie: Chiffres de conception et de configuration du système en production (juillet 2026), vérifiés par rapport au code du plugin. Les métriques opérationnelles (taux de résolution automatique, précision de classification, volumes mensuels) sont en cours d'instrumentation ; nous les publierons avec leur période et leur méthode de mesure.
Processus.
Discovery
Cartographie de la boîte info@ : plus de 20 types d'e-mails, volumes et destinataire de chaque transfert
Flux
Définition avec le client des flux d'incident et des 8 catégories de ticket avec leur routage
IA + WooCommerce
Assistant Claude Sonnet 5 connecté à WooCommerce, avec vérification d'identité et consultation de commandes réelles
Tickets et portails
Système de tickets avec statuts, pièces jointes et un portail par agence de transport, chacune ne voyant que ses envois
Production et amélioration
Mise en production et amélioration continue du bot à partir des conversations réelles
La plateforme.
Parlons resultats.
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