Motifs répétitifs
Rendez-vous standards, réservations, reports et demandes simples.
Planning
IA pour prise de rendez-vous
Une IA de prise de rendez-vous est utile lorsqu'elle connaît les règles du métier, les contraintes du planning et les informations à vérifier avant confirmation.
Planning
Quand l'IA est vraiment adaptée
Règles claires
Durées, horaires, ressources, exceptions et documents à préparer.
Volume suffisant
Assez d'appels pour justifier l'automatisation et mesurer l'impact.
Escalade prévue
Cas urgents, sensibles, conflictuels ou hors périmètre.
Données disponibles
Agenda, CRM ou procédure de validation interne.
Suivi des erreurs
Corrections régulières pour améliorer les réponses.
Planning
Exemples par métier
| Métier | Rendez-vous typique | Information clé |
|---|---|---|
| Garage | Révision, diagnostic, pneus. | Immatriculation, modèle, kilométrage. |
| Restaurant | Réservation table ou groupe. | Couverts, horaire, allergies. |
| Kiné | Consultation ou report. | Nouveau patient, disponibilité. |
| Immobilier | Visite ou estimation. | Type de projet, secteur, budget. |
Planning
Checklist avant lancement
Règles de disponibilité
Durées, horaires, ressources, pauses, jours fermés et marges entre deux rendez-vous.
Messages de confirmation
Canal utilisé, informations récapitulées et consignes envoyées au client.
Cas non automatisés
Urgences, demandes sensibles, conflits de planning et motifs qui exigent un rappel humain.
FAQ
Questions fréquentes
L'IA peut-elle confirmer directement un rendez-vous ?
Oui si l'agenda et les règles sont suffisamment fiables. Sinon elle prépare une demande à valider.
Comment gérer les annulations ?
Prévoir un scénario dédié avec identité, rendez-vous concerné, motif éventuel et nouvelle disponibilité.
Quels KPI suivre ?
Rendez-vous confirmés, reports, erreurs de planning, taux de transfert et appels récupérés hors horaires.
Prochaine étape
Construire un scénario d'appel utile pour votre métier
OSTIA part de vos vrais appels entrants, de votre planning et de vos règles métier pour préparer une démonstration concrète, sans promesse artificielle.