Une réceptionniste IA pour ta queue inbound
CommanderGPT trie, route et rédige des réponses à chaque requête entrante via slash commands. Elle gère l'inbox écrit, pas la ligne téléphonique.
Le travail de réception qui bouffe ta semaine ops
Une réceptionniste fait quatre jobs : accueillir, classer, router, suivre. Chacun correspond à une commande que ton équipe peut lancer maintenant.
Triage à l'arrivée
Lance /triage sur n'importe quel email, remplissage de formulaire ou demande Slack. Ça tague l'intent, l'urgence et le compte, zéro besoin de lire la queue au complet pour trouver la prio.
Règles de routage en français courant
Écris les règles comme tu brieferais une nouvelle embauche. Les questions prix vont aux ventes, la facturation à la finance, les pannes au CS. La commande les applique à chaque fois.
Première réponse pré-rédigée
/draft-email prépare une réponse première impression à la marque avec le contexte du compte déjà récupéré. Tu edites deux lignes au lieu d'écrire à partir de rien.
Mémoire contexte 30 jours
L'agent se souvient des threads antérieurs avec le même contact pendant 30 jours. Un contact qui revient est accueilli comme un retour, pas comme un étranger.
Team Playbooks
Sauvegarde la chaîne une fois et partage-la via /share. Tout le monde sur l'inbox partagée exécute la même séquence, versionnée, donc une edit atteint toute l'équipe.
Multi-modèles par étape
Envoie la classification sur un modèle rapide et la réponse client sur un plus puissant. Claude, GPT-4o ou Gemini, configuré par commande.
De la requête entrante à la réponse routée en quatre étapes
La chaîne est la même pour une demande de démo, une question support ou une pitche partenariat.
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1
Colle ou transfère la requête
Bascule l'email, le payload formulaire ou le thread Slack dans CommanderGPT, ou déclenche la commande depuis le channel où ça a atterri.
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2
Lance /triage
L'agent classe l'intent et l'urgence, récupère le contexte du compte des 30 derniers jours, et nomme le bon propriétaire selon tes règles de routage.
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3
Récupère le briefing et le brouillon
/summarize écrit le briefing deux lignes pour le propriétaire. /draft-email prépare la première réponse, avec les questions ouvertes flaggées.
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4
Relis et envoie
Tu lis l'output, tu fixes ce qui décale, tu envoies. L'agent n'envoie jamais solo. Le jugement final reste humain.
Triage de prospects inbound sans le chaos de l'inbox partagée
Un lead sales ops gère une inbox partagée qui reçoit des demandes de démo, des pitches partenariat et des questions support qui se sont perdues. Avant le playbook, trois personnes parcouraient chaque message et répondaient de mémoire. Avec une chaîne /triage sauvegardée, chaque message reçoit une catégorie, un propriétaire et un brouillon de réponse dans la même exécution. Les demandes de démo qualifiées remontent en haut, avec le contexte entreprise attaché. Mesure ta baseline avant/après : logue les minutes passées à trier une semaine, puis compare après deux semaines du playbook. L'agent ne décide pas qui est un bon prospect. Il applique les règles que tu as écrites et montre son raisonnement, donc tu peux corriger les règles quand il se trompe.
- Chaque message tagué avec intent, urgence et propriétaire
- Les demandes de démo remontent en priorité avec contexte
- Les règles sont du texte éditable, pas des settings cachés
Un seul playbook partagé pour toute la première ligne
Une équipe CS ops de plusieurs personnes alterne en première ligne chaque semaine. Le problème n'a jamais été l'outil, c'était la cohérence : chacun avait un prompt personnel et un ton différent. Un Team Playbook règle ça. Une personne construit la chaîne triage + réponse, la teste sur des tickets passés, puis la partage avec /share. Quand les règles d'escalade changent, le propriétaire édite le playbook une fois et la prochaine exécution utilise la nouvelle version pour tout le monde. Limitations utiles : l'agent ne voit que ce que tu lui donnes, donc les messages qui dépendent d'un appel ou d'un screen share ont besoin d'une note humaine avant que la chaîne tourne.
- Fork, teste sur des tickets passés, puis partage
- Versionné : une edit met à jour toute l'équipe
- Les règles d'escalade vivent dans le playbook, pas dans la tête de quelqu'un
Réceptionniste IA pour l'inbox écrit versus agent vocal
Deux jobs différents partagent le même nom. Choisis celui qui correspond à où ton inbound arrive vraiment.
| Critères | CommanderGPT | Services réceptionniste vocal IA | Front desk ou VA humain |
|---|---|---|---|
| Répond aux appels téléphoniques | Non | Oui, c'est le produit central | Oui, pendant les heures de bureau |
| Triage de l'email, formulaires et Slack | Oui, via /triage | Généralement limité aux résumés d'appels | Oui, mais manuel et plus lent à volume |
| Règles de routage partagées pour une équipe | Team Playbook, versionné | Configuré par dashboard vendeur | Vit dans la doc et les habitudes |
| Choix multi-modèles par étape | Claude, GPT-4o ou Gemini | Sélectionné par le vendor | Non applicable |
| Relecture humaine avant envoi | Toujours, par design | Varie selon le produit | Natif |
Ce que les leads ops demandent avant de la set up
CommanderGPT répond aux appels téléphoniques comme une réceptionniste IA ?
À quoi ressemble un workflow de réceptionniste IA pour une équipe ops ?
Est-ce qu'elle peut réserver des réunions ou mettre à jour mon CRM auto ?
Comment c'est différent d'utiliser ChatGPT pour les réponses entrantes ?
Quels modèles tournent derrière les commandes ?
C'est safe de passer des messages clients ?
Combien de temps la setup prend ?
Pour qui c'est une bonne fit, et qui devrait skip ?
Ta prochaine commande à set up
Commence par /triage sur dix vrais messages inbound de la semaine passée. Compare l'output avec comment ton équipe les a vraiment routés, puis fix les règles.