Introduction
FINN est passé de 0 à 45 % d'automatisation IA sur ses tickets de support client B2B. Retour sur les coulisses de cette réussite éclair. Quand FINN s'est lancé il y a six ans à Munich, ses fondateurs se sont posé une question radicale : pourquoi obtenir une voiture ne pourrait-il pas être aussi simple que commander une paire de chaussures en ligne ? La réponse : un service d'abonnement automobile 100 % digital, qui livre des véhicules neufs directement chez le conducteur en quelques clics.
Depuis le premier jour, FINN fait de l'efficacité sa priorité absolue. Les équipes internes construisent leurs outils, connectent les API et fluidifient en continu chaque passage de relais. Alfonso Comino, VP Revenue Operations, résume la mission de son équipe : « on ne fait que deux choses : gagner en efficacité, et générer plus de revenus. »
À mesure que le volume d'abonnements accélérait, FINN a vu l'opportunité d'appliquer cette même logique d'amélioration continue au service client. Les questions récurrentes (changement d'adresse, demande de facture, vérification de documents, etc.) mobilisaient un temps agent précieux, qui aurait pu être investi dans des échanges à plus forte valeur. La solution devait répondre aux exigences techniques de FINN et s'intégrer naturellement à sa stack. Cette recherche a mené FINN à Yuma.
Le problème
Pour une entreprise obsédée par l'efficacité et par ses clients, fluidifier les tâches à fort volume et à délai serré devenait une priorité. L'enjeu : libérer du temps humain pour l'expansion commerciale, les demandes complexes et les moments qui comptent vraiment pour le client.
Pour que FINN valide le projet, la solution devait offrir une précision de niveau humain, un déploiement rapide et s'intégrer à sa stack avancée. L'IA s'imposait comme la réponse évidente. L'équipe a piloté plusieurs outils en tests comparatifs qualitatifs.
Il nous fallait un système à la hauteur de la réputation de notre service client. — Alfonso Comino, VP RevOps chez FINN.
La solution
Nous avons testé plusieurs fournisseurs, se souvient Alfonso. Yuma est celui qui traitait le mieux les tickets et qui s'intégrait à notre outillage interne avec le moins d'effort.
Deux éléments ont convaincu FINN de franchir le pas. D'abord, l'architecture use-case-first de la plateforme permet de créer des automatisations ciblées et autonomes. Les Guardrails empêchent le modèle de dériver hors sujet ou de fournir une information erronée. Ensuite, les agents IA et les automatisations se construisent en langage naturel. Un responsable CX peut ouvrir un flux d'automatisation, en lire la logique comme un storyboard, puis y apporter des modifications à la volée.
Les intégrations natives ont permis à l'équipe de connecter la plateforme à son helpdesk et à ses outils internes en une après-midi, pour concentrer tous les efforts sur la construction des agents IA. En quelques semaines, FINN a déployé un agent de suivi d'expédition capable d'ouvrir les liens de tracking, d'interpréter les transitions multi-transporteurs et d'envoyer une mise à jour immédiate, avec un niveau de détail équivalent à celui d'un agent humain.
L'équipe support de Yuma a suivi le rythme de FINN, déployant les ajustements demandés et les correctifs techniques quasi instantanément. Résultat : les automatisations restent précises et fidèles au ton de la marque, sans jamais freiner la dynamique de FINN. En trois mois, l'entreprise est passée de 0 à 45 % d'automatisation de l'ensemble des tickets CX B2B (résolus de bout en bout par l'IA), avec 20 % supplémentaires pré-rédigés pour validation par un agent humain, le tout sans concession sur le niveau d'exigence de FINN.
Nous sommes passés de zéro à 45 % d'automatisation complète en trois mois. — Alfonso Comino, VP RevOps chez FINN.
Résultats
45 % de tickets entièrement automatisés (et ça continue)
Trois mois après le déploiement, Yuma résout seul plus de deux cinquièmes des tickets entrants. 20 % supplémentaires arrivent aux agents avec une réponse déjà rédigée par Yuma, transformant le traitement en une simple relecture-envoi.
85 heures d'agent récupérées chaque mois
Avec les vérifications de statut, les questions de facturation et les corrections d'adresse traitées automatiquement, FINN récupère l'équivalent d'un mi-temps d'agent par mois. Ce temps est désormais réinvesti dans les relances commerciales et les demandes clients plus complexes.
Résolutions 90 % plus rapides
L'IA clôt maintenant les tickets standards en moins de 20 minutes, contre les 24 heures et plus habituellement nécessaires à une file d'attente humaine.
Précision solide, ton parfaitement aligné
Yuma restitue fidèlement le ton de l'équipe et prend la bonne décision sur la quasi-totalité des tickets. FINN peut aller plus vite sans rien céder sur la qualité.
Conclusion
L'équipe RevOps de FINN traite l'efficacité comme un avantage compétitif, pas comme un à-côté. En intégrant les automatisations Yuma à sa stack existante, FINN a libéré des dizaines d'heures d'agent chaque mois, raccourci les temps de réponse et maintenu un niveau de qualité élevé, même avec un volume de tickets qui continue de croître.
Pour FINN, ces gains se traduisent par plus de temps consacré aux missions commerciales stratégiques, et une expérience plus fluide pour chaque abonné.
Chez FINN, nous jouons pour gagner, et nous le faisons généralement avec la stack SaaS la plus lean possible, parce que les gagnants construisent leurs outils pour coller aux besoins de leurs clients. Ajouter un nouveau fournisseur à notre stack, c'est une rareté, et Yuma a gagné sa place. — Alfonso Comino, VP RevOps chez FINN.
FINN ajoute rarement un nouvel outil à sa stack, et quand il le fait, il doit gagner sa place. Découvrez comment Support AI s'intègre à votre outillage existant, ou comparez les options dans notre Top 11 des outils IA pour le service client en 2026. Envie de voir ce que 85 heures d'agent récupérées représenteraient pour votre équipe ? Réservez votre démo.
