Du SAV aux demandes post-achat, AQS22 relie les canaux, les preuves et vos règles. Conçu pour alléger le tri manuel et rendre du temps aux équipes sur les dossiers qui exigent leur jugement.
Voir comment ça fonctionnePérimètre actuel : environnement de présentation et actions externes simulées, sous contrôle humain.
Les demandes répétitives ne devraient pas absorber l’attention destinée aux cas sensibles. AQS22 structure le travail en amont, sans retirer le jugement aux équipes.
Messages, données commerce et preuves se retrouvent dans un même dossier plutôt que dans plusieurs outils à consulter séparément. L’équipe peut commencer par le contexte déjà rassemblé et consacrer sa recherche aux informations réellement manquantes.
Les faits connus, inconnus et contradictoires sont distingués avant de préparer une réponse. Chaque information conserve sa source : une affirmation du client ne devient pas automatiquement un statut transporteur, et une donnée absente reste visible.
Règles appliquées, motifs de décision et escalades restent lisibles dans le parcours du dossier. Les responsables peuvent examiner ce qui a été proposé et réserver l’attention humaine aux exceptions, sans confondre une simulation P0 avec une action exécutée.
Les informations utiles ne devraient pas rester dispersées entre conversations, commandes et politiques.
Une demande post-achat prend du temps quand il faut retrouver séparément le message, la commande et l’historique. AQS22 les rapproche dans un dossier lisible, met en évidence ce qui manque et prépare une lecture commune pour toute l’équipe.
AQS22 sépare les faits connus, inconnus et contradictoires avant qu’une suite soit proposée. Une preuve ne disparaît pas parce qu’elle contredit une autre source : sa provenance reste consultable pour une décision plus sûre.
Les politiques sont évaluées avec une trace, les décisions préparées avec leurs motifs et les cas incertains transmis à une personne. Les propositions d’action restent en dry-run en P0 : aucune automatisation financière autonome n’est sous-entendue.
Le transporteur indique une livraison. Le client affirme le contraire. Plutôt que de forcer une réponse, AQS22 conserve les deux sources, rend la contradiction explicite et prépare une investigation.
Voir les cas d’usage →Le statut du transporteur et la déclaration du client restent deux sources distinctes. Le dossier montre qui affirme quoi et quand.
La contradiction est signalée dans les faits du dossier. L’équipe sait quelles preuves consulter avant de choisir une suite.
Lorsque les sources ne permettent pas de conclure, le cas part en revue avec ses pièces et son motif d’escalade.
Une méthode commune pour le suivi, les exceptions de livraison et les retours — avec des limites visibles lorsque le contexte manque.
AQS22 rassemble le statut de commande, les événements de livraison disponibles et la date de leur dernière mise à jour. L’équipe peut préparer une réponse fondée sur ces éléments et voit immédiatement si un événement récent ou une preuve manque.
Le dossier met en regard la promesse de livraison et les événements réellement observés. Si la cause ou le nouveau délai sont inconnus, AQS22 les laisse ouverts et aide à préparer un suivi plutôt qu’une explication inventée.
La déclaration du client et le statut du transporteur restent visibles avec leur provenance et leur chronologie. Leur désaccord déclenche une vérification documentée ; une personne revoit le dossier avant toute suite sensible.
La date d’achat, l’article, l’état connu et la politique applicable sont examinés ensemble. Une condition manquante est présentée comme une question à résoudre, afin de ne pas annoncer au client un retour qui n’est pas encore confirmé.
Quand les prérequis sont réunis, AQS22 prépare une proposition avec les règles et les preuves qui la justifient. L’équipe voit aussi les blocages éventuels ; en P0, cette préparation reste simulée et ne crée aucun retour externe.
Une contradiction ne disparaît pas parce qu’une réponse serait plus simple. Les règles sont évaluées avec leur trace, les cas risqués sont escaladés et les actions P0 restent simulées.
Voir notre approche du contrôle humainLes déclarations du client, les données commerce et les événements transporteur restent identifiables dans le dossier. Même lorsqu’ils se contredisent, aucune source n’est effacée pour simplifier artificiellement la réponse.
Chaque condition de politique est évaluée sur les faits disponibles, avec sa version et son résultat. L’équipe peut voir ce qui autorise une proposition, ce qui la bloque et ce qui demande encore une vérification.
Une personne reprend la main lorsque le dossier présente une contradiction, une règle indéterminée ou un risque particulier. Elle reçoit les preuves et le motif d’escalade déjà rassemblés pour éviter de recommencer l’analyse.
Shopify alimente aujourd’hui les démonstrations historiques. Le modèle prépare l’arrivée d’autres plateformes et sources, sans les présenter comme des connecteurs live.
Les commandes et événements historiques importés alimentent un contexte commerce utilisable pour explorer les dossiers et le replay. Il s’agit d’une capacité de démonstration, pas d’une synchronisation continue avec une boutique.
Le modèle de données prévoit plusieurs fournisseurs pour ne pas dépendre d’une seule plateforme. L’intégration TikTok Shop en direct reste à construire et n’est pas présentée comme disponible aujourd’hui.
Le Core sait représenter les messages et les événements de livraison dans un format commun. Les flux entrants de helpdesk et de transporteurs en production devront encore être connectés, sécurisés et validés.
Voyez comment AQS22 relie les messages, les données commerce et vos règles dans un espace de décision contrôlé.