Klark
Analyse qualitative du support client impossible à maintenir manuellement : 8-12h/semaine par client pour croiser données multi-sources, identifier tendances et rédiger recommandations personnalisées.
- Données sensibles nécessitant une anonymisation systématique avant tout traitement
- Besoin d'insights contextualisés avec exemples concrets, pas juste des chiffres
- Support multilingue requis (FR/EN) selon le client
- Agrégation complexe de 3 sources de données distinctes dans Metabase
Workflow n8n + IA (Claude Sonnet) : agrégation de 3 sources Metabase, anonymisation RGPD automatique, génération d'insights qualitatifs contextualisés avec exemples de tickets.
Architecture data Metabase
3 cartes pré-agrégées avec paramétrage dynamique (client_id, dates), réduisant ~20 appels API à 3 appels optimisés.
Collecte et agrégation
Détection automatique des sources par structure, filtrage S-1 vs S-2, calcul des variations (Δ tickets, Δ NES, tendances).
Anonymisation RGPD
Triple couche : anonymisation dans l'agrégation JS (emails, noms, IDs), consignes strictes dans le prompt IA, validation post-génération.
Analyse IA (Claude Sonnet)
Prompt engineering avancé avec interdictions explicites, format imposé par insight avec ticket exemple, calibration du ton advisory.
Email d'insights
Rapport qualitatif avec recommandations personnalisées par agent et catégorie, exemples de tickets anonymisés, livraison automatique chaque lundi.
12h/semaine
Temps gagné
-85%
Appels API
+40%
Engagement clients
5 en <60s
Outputs IA
FR/EN
Multilingue
5/5
Satisfaction
“La newsletter Care Insights apporte une valeur réelle à nos clients. L'IA génère des insights que nous n'aurions jamais eu le temps d'extraire manuellement. C'est devenu notre principal outil de stickiness.”Nicolas, Co-founder & C3PO @ Klark
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