Agent IA Support / Helpdesk — Score de Santé Support 0-100, SLA, motifs récurrents et coût du support sous contrôle (Léa)
8 sous-agents spécialisés analysent vos données Odoo 24/7 et recommandent des actions concrètes.
Sans UpBoard, vous perdez du temps et de l'argent
SLA en breach silencieux
Les dépassements de SLA sont découverts à la réunion mensuelle, quand le client VIP a déjà appelé deux fois. Le CA-à-risque n'est jamais chiffré.
Backlog qui pourrit
Des tickets de + 60 jours dorment dans la file. Personne ne sait combien, ni s'ils concernent des clients stratégiques.
Mêmes motifs en boucle
20% des tickets sont les mêmes 3 sujets répétés en boucle. Aucune FAQ, aucune correction produit, le coût se répète chaque mois.
Coût du support invisible
Impossible de chiffrer le coût réel d'un ticket. Certains clients consomment 5x plus de support qu'ils ne génèrent de CA.
Satisfaction en angle mort
Pas de CSAT, pas de proxy. Quand un client part, personne n'avait vu le signal faible (re-open, irritation).
Agent IA Support / Helpdesk — tout change
Score de Santé Support
Score composite 0-100 + grade A-F sur 6 axes (SLA, backlog, CSAT…)
Dépassements SLA
Tickets en breach triés par CA-à-risque, escalades dirigeantes
Backlog par ancienneté
Segmentation 0-7j / 7-14j / 14-30j / 30-60j / 60j+
Motifs récurrents
Top 10 motifs (clustering LLM sémantique) → FAQ / produit
Produits problématiques
Top 10 produits qui génèrent le plus de tickets
Clients coûteux à supporter
Top 10 clients déficitaires (coût support > CA)
Coût par ticket
Coût moyen par ticket, par catégorie, par agent, par mois
Satisfaction client
CSAT direct ou proxy (re-open + irritation)
Exemple d'insight en action
Léa — Agent Support
Insight temps réel
Score de Santé Support : 54/100 (grade D). 3 tickets en SLA breach pour 47k€ de CA-à-risque (client VIP TechPro inclus). Motif récurrent #1 = "facture en double" (18 % des tickets). Veux-tu que j'escalade les 3 breaches et que je prépare la FAQ ?
Cas d'usage concrets
Score de Santé Support en continu
Avant
Le responsable support ne sait dire si l'équipe va bien qu'au mois M+1, à la consolidation manuelle des KPIs.
Après
Léa calcule un score composite 0-100 + grade A-F (6 composantes : SLA, backlog, CSAT, re-open, motifs récurrents, coût/ticket) et alerte dès qu'il franchit un seuil.
Désamorçage des SLA breaches
Avant
Le client VIP TechPro (47k€/an) appelle 3 fois sur le même ticket en breach SLA. Personne ne l'avait priorisé.
Après
Léa liste les tickets en breach triés par CA-à-risque, escalade les comptes VIP, prépare une réponse type à valider.
Top 10 motifs récurrents
Avant
18% des tickets concernent "facture en double" mais personne ne le voit, et l'équipe le retraite manuellement chaque semaine.
Après
Léa fait un clustering LLM sémantique des tickets sur 90 jours, sort les top 10 motifs et leur volume, propose FAQ ou correction produit.
Clients coûteux à supporter
Avant
Le client "Small ABC" prend 12 tickets/mois pour 800€/an de CA. Le support lui coûte 4 200€/an. Invisible jusqu'au bilan.
Après
Léa calcule le ratio coût support / CA par client et liste les top 10 déficitaires, avec recommandation (revoir contrat, plan support payant, archiver).
Questions fréquentes — Agent Support / Helpdesk
C'est qui Léa ?▾
Léa est l'agent Support / Helpdesk d'UpBoard.ai. Elle exécute 8 outils analytiques en lecture seule sur le module Helpdesk d'Odoo : score de santé, SLA breaches, backlog par ancienneté, motifs récurrents (clustering LLM), produits problématiques, clients coûteux, coût par ticket, satisfaction.
Léa peut-elle fermer ou répondre aux tickets ?▾
Non. Léa fonctionne en lecture seule. Elle prépare réponses types, briefs d'escalade et recommandations, mais la fermeture / l'envoi de message client passe toujours par votre validation (human-in-the-loop).
Quels modules Odoo sont nécessaires ?▾
Le module Helpdesk d'Odoo est obligatoire. Les modules Rating (CSAT direct) et Sale (croisement coût support / CA client) sont optionnels — si absents, Léa passe en mode dégradé et le signale dans ses sorties.
Comment fonctionnent les motifs récurrents ?▾
Léa applique un clustering sémantique LLM sur les sujets, descriptions et threads de vos tickets sur la période choisie. Elle renvoie le top 10 des motifs, leur volume relatif et propose la FAQ correspondante ou une correction produit.
Faut-il du CSAT pour mesurer la satisfaction ?▾
Idéalement oui (module Rating d'Odoo). Sinon, Léa calcule un proxy basé sur le taux de ré-ouverture des tickets et les marqueurs d'irritation détectés dans les messages clients.
Voir aussi
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