ROI de l'IA : Cas client chez une PME française du e-commerce
Cette PME de e-commerce spécialisée dans l'équipement maison traitait près de 35 000 commandes annuelles avec 60 collaborateurs. En 2023, la hausse des coûts logistiques et le volume de demandes clients ont incité la direction à structurer un programme IA pour sécuriser les marges. Retour sur un déploiement de six semaines qui a généré un ROI mesurable dès le premier trimestre.
Point de départ
- 48 h de délai moyen pour expédier une commande (objectif : 24 h).
- 25 % d'écart entre prévisions de stocks et ventes réelles (source : ERP interne).
- 1 050 tickets service client/mois avec 72 % de questions récurrentes (source : Zendesk 2023).
Trois chantiers IA coordonnés
Service client automatisé
Chatbot multicanal finement entraîné sur 4 ans d'historique, couvrant 68 % des réponses en autonomie (données Zendesk).
Prévisions dynamiques
Algorithme Prophet retravaillé avec nos data scientists pour intégrer saisonnalité, campagnes marketing et météo locale.
Logistique intelligente
Priorisation automatique des commandes par SLA et distance, pilotage transporteurs via API pour optimiser les tournées.
Impact à 12 semaines
de productivité logistique (WMS interne)
de charge sur le support (Zendesk)
de délai de traitement commandes
de précision stocks (tableau IBP)
Le coût projet (120 k€ incluant licences et accompagnement) a été absorbé en moins de trois mois grâce à la réduction des pénalités transport, à la baisse du coût de traitement des tickets et à +6,8 % de chiffre d'affaires incrémental.
Gains humains
Redistribution de 480 heures mensuelles vers la gestion des marketplaces, amélioration du NPS client de 36 à 52 et réduction de 22 % du stress perçu sur les pics (enquête interne anonymisée).
L'IA est intégrée au quotidien via des tableaux de bord unifiés et une gouvernance data associant direction, logistique et relation client.
Leçons à retenir
- Adossez le projet à un référentiel données propre : 25 % du temps a été consacré au nettoyage des historiques.
- Démarrez par des cas d'usage mesurables pour créer la confiance et financer les étapes suivantes.
- Formez les équipes au pilotage des modèles (lecture des métriques de précision, gestion des exceptions).
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