Automatisez les commandes, même avec du texte libre, des pièces jointes et des détails produit ambigus
automaited traite les commandes depuis des e-mails, PDF, fichiers Excel, scans et images, associe les détails ambigus aux bons articles dans leur contexte et ne remonte à votre équipe que les véritables exceptions.
L’effort ne consiste pas à capturer les données, mais à comprendre la commande
Les commandes arrivent rarement dans un format bien structuré. Les clients commandent par e-mail, en pièces jointes, avec d’anciens SKU, des libellés incohérents ou des références à des dossiers précédents. Le travail manuel consiste à faire les correspondances, vérifier et décider, pas à taper.
Numéros de produit anciens, incorrects ou manquants
Commandes en texte libre ou directement dans le corps de l’e-mail
Noms de clients et de produits incohérents
Allers-retours manuels, clarifications et nettoyage ERP
Comment automaited traite les commandes avec une précision métier
Comprendre l’entrée
L’agent lit les commandes depuis les e-mails, pièces jointes, PDF, fichiers Excel, scans et images, puis identifie quelles informations vont ensemble.
Rapprocher les clients et le contexte
Les noms, adresses e-mail, ID client, références, historiques et dossiers ouverts sont rapprochés, même avec des orthographes différentes ou des données incomplètes.
Associer les articles dans leur contexte
Les lignes anciennes, manquantes ou erronées sont résolues à l’aide des données de référence, descriptions, logiques de variantes et historiques de commande, afin de savoir non seulement ce que dit le document, mais quel produit était réellement visé.
Valider et transmettre
Les quantités, unités, prix, variantes et règles sont vérifiés. Les cas clairs avancent automatiquement ; les cas ambigus sont transmis proprement pour revue.
Avec automaited, les cas limites deviennent routiniers
automaited ne se contente pas de lire le texte des documents : il utilise aussi les données de base, l’historique des commandes, les règles, les tolérances et le contexte système. Il évalue ainsi non seulement ce qui a été reçu, mais aussi ce que cela signifie métier.
Commandes client avec un SKU obsolète
L’agent reconnaît les anciens numéros et les associe à l’article actuel grâce aux données de référence et à l’historique des changements.
La commande se trouve uniquement dans le corps de l’e-mail
Même sans pièce jointe ni formulaire, le contenu de commande présent dans le texte de l’e-mail est reconnu et traité de manière structurée.
« Comme la dernière fois »
L’historique des commandes connecté récupère les cas précédents et trouve la bonne référence.
Variantes décrites en mots
Des formulations comme « le grand modèle en bleu » sont résolues grâce à la logique de variantes et aux données de référence.
Interpréter les quantités et les unités
Les entrées comme « 2 palettes » ou « 500 unités en packs de 10 » sont converties en quantité de commande correcte.
Données client ou de référence incohérentes
Les orthographes différentes, abréviations ou numéros client obsolètes sont détectés et correctement mis en correspondance.
Combler les manques à partir du contexte
Lorsque des détails manquent, l’agent les complète à partir des données de référence, des commandes passées ou des règles client enregistrées.
Préparer ou envoyer des questions de suivi
Lorsqu’une clarification est nécessaire, l’agent rédige une demande de suivi et peut l’envoyer au client si vous le souhaitez.
Commandes client avec un SKU obsolète
L’agent reconnaît les anciens numéros et les associe à l’article actuel grâce aux données de référence et à l’historique des changements.
La commande se trouve uniquement dans le corps de l’e-mail
Même sans pièce jointe ni formulaire, le contenu de commande présent dans le texte de l’e-mail est reconnu et traité de manière structurée.
« Comme la dernière fois »
L’historique des commandes connecté récupère les cas précédents et trouve la bonne référence.
Variantes décrites en mots
Des formulations comme « le grand modèle en bleu » sont résolues grâce à la logique de variantes et aux données de référence.
Interpréter les quantités et les unités
Les entrées comme « 2 palettes » ou « 500 unités en packs de 10 » sont converties en quantité de commande correcte.
Données client ou de référence incohérentes
Les orthographes différentes, abréviations ou numéros client obsolètes sont détectés et correctement mis en correspondance.
Combler les manques à partir du contexte
Lorsque des détails manquent, l’agent les complète à partir des données de référence, des commandes passées ou des règles client enregistrées.
Préparer ou envoyer des questions de suivi
Lorsqu’une clarification est nécessaire, l’agent rédige une demande de suivi et peut l’envoyer au client si vous le souhaitez.
Commandes client avec un SKU obsolète
L’agent reconnaît les anciens numéros et les associe à l’article actuel grâce aux données de référence et à l’historique des changements.
La commande se trouve uniquement dans le corps de l’e-mail
Même sans pièce jointe ni formulaire, le contenu de commande présent dans le texte de l’e-mail est reconnu et traité de manière structurée.
« Comme la dernière fois »
L’historique des commandes connecté récupère les cas précédents et trouve la bonne référence.
Variantes décrites en mots
Des formulations comme « le grand modèle en bleu » sont résolues grâce à la logique de variantes et aux données de référence.
Interpréter les quantités et les unités
Les entrées comme « 2 palettes » ou « 500 unités en packs de 10 » sont converties en quantité de commande correcte.
Données client ou de référence incohérentes
Les orthographes différentes, abréviations ou numéros client obsolètes sont détectés et correctement mis en correspondance.
Combler les manques à partir du contexte
Lorsque des détails manquent, l’agent les complète à partir des données de référence, des commandes passées ou des règles client enregistrées.
Préparer ou envoyer des questions de suivi
Lorsqu’une clarification est nécessaire, l’agent rédige une demande de suivi et peut l’envoyer au client si vous le souhaitez.
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La commande se trouve uniquement dans le corps de l’e-mail
Même sans pièce jointe ni formulaire, le contenu de commande présent dans le texte de l’e-mail est reconnu et traité de manière structurée.
« Comme la dernière fois »
L’historique des commandes connecté récupère les cas précédents et trouve la bonne référence.
Variantes décrites en mots
Des formulations comme « le grand modèle en bleu » sont résolues grâce à la logique de variantes et aux données de référence.
Interpréter les quantités et les unités
Les entrées comme « 2 palettes » ou « 500 unités en packs de 10 » sont converties en quantité de commande correcte.
Données client ou de référence incohérentes
Les orthographes différentes, abréviations ou numéros client obsolètes sont détectés et correctement mis en correspondance.
Combler les manques à partir du contexte
Lorsque des détails manquent, l’agent les complète à partir des données de référence, des commandes passées ou des règles client enregistrées.
Préparer ou envoyer des questions de suivi
Lorsqu’une clarification est nécessaire, l’agent rédige une demande de suivi et peut l’envoyer au client si vous le souhaitez.
Votre équipe ne revoit que ce qui nécessite encore vraiment une clarification
Tous les cas ne doivent pas être décidés automatiquement. Lorsqu’une correspondance est ambiguë ou qu’une exigence ne peut pas être satisfaite, le cas est transmis à une personne avec tout le contexte pertinent.
Questions fréquentes
Plus de 300 entreprises font déjà confiance à automaited.
Pourquoi les entreprises nous choisissent
Nos agents IA de confiance permettent aux entreprises d’automatiser leurs flux de travail de la manière la plus efficace. Nos partenaires constatent des gains significatifs en efficacité, précision et satisfaction client. Et nous sommes aussi une excellente équipe avec laquelle travailler.
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Tao Tao
COO, GetYourGuide
La mise en œuvre efficace a non seulement accéléré nos opérations, mais aussi amélioré la précision et la montée en charge, augmentant nettement la satisfaction client sans solliciter davantage nos ressources.
Sascha Schneider
Projets stratégiques, Roland Assistance
Un excellent exemple montrant que l’intelligence hybride considère à la fois l’intelligence machine et l’intelligence humaine.
Prof.dr.ir. Wil van der Aalst
Directeur scientifique, Celonis
