Introduction
Glossier est née en 2014 du blog beauté culte Into the Gloss, fondé par Emily Weiss. À une époque où les marques dictaient aux consommatrices quoi acheter et comment paraître, Glossier a voulu inverser cette dynamique en plaçant la cliente au centre. De ses quatre premiers produits à son rayonnement mondial actuel, Glossier s'est bâti une réputation d'accessibilité, de conversation et de fraîcheur.
Aujourd'hui, Glossier propose une gamme complète de soins, maquillage, soins corps et parfums. Au-delà du lancement de nouveautés, la philosophie de Glossier a toujours été, selon leurs propres mots, de créer « les produits que vous nous dites souhaiter ». Cette approche d'innovation portée par la communauté se retrouve dans tout ce qu'ils font, des expériences retail immersives à leur présence digitale accessible.
Le défi
Bien avant l'engouement récent pour l'IA, Glossier expérimentait déjà l'automatisation du support. Toujours en quête d'optimisation de l'expérience client, certaines interactions gagnent à recevoir une réponse quasi-immédiate. Prenons l'exemple des colis perdus. En réfléchissant à comment utiliser l'IA pour ces clients, Glossier a identifié une exigence critique.
En e-commerce, « Où est mon colis ? » n'est souvent pas une question simple. Comme le souligne Amy Kemp de Glossier, la plupart des clients ne contactent le support que quand quelque chose ne va pas : pas de mise à jour, un blocage en douane, ou autre chose.
Si on devait utiliser l'IA pour ce cas d'usage, il nous fallait une solution qui ne se contenterait pas de dire « Votre commande a été expédiée ». L'IA devait ouvrir les liens de suivi, analyser les détails et comprendre ce qui se passe réellement, exactement comme le ferait un agent humain. — Amy Kemp, Directrice de l'Expérience Client Omnicanale chez Glossier
L'ambition de Glossier dépassait l'automatisation « basique ». Ils avaient besoin d'une IA capable de comprendre la complexité des besoins clients tout en agissant vite et de manière autonome, libérant les agents humains pour des missions à plus forte valeur.
Pourquoi Yuma AI ?
L'une des préoccupations majeures de Glossier est la précision. Or, l'un des plus grands atouts de Yuma est de construire des automatisations IA dédiées à chaque cas d'usage spécifique.
Confier toute notre base de connaissances à un grand modèle IA, ce n'était pas la bonne approche pour nous. L'approche de Yuma — créer des automatisations IA dédiées par motif de contact — ça nous permettait de contrôler précisément ce qui était exposé, et de limiter le risque d'hallucinations. — Amy Kemp
Les fonctionnalités de Yuma comme les Guardrails et les Policies aident à maîtriser le « trop d'informations » qui peut faire halluciner l'IA ou produire des réponses hors sujet. En ciblant précisément les données nécessaires à chaque scénario de support, Yuma assure une précision élevée avec moins de risque d'erreur. Le premier grand test de Glossier avec Yuma : vérifier si l'IA pouvait réellement analyser les liens de suivi à l'international.
Accéder à l'URL de tracking > Déterminer si un colis est en transit, bloqué en douane ou perdu > Répondre au client avec des informations pertinentes ou une solution immédiate.
Dès le départ, Yuma a affiché un taux de précision de 91 % dans la résolution de ces tickets de suivi d'expédition, même pour des colis acheminés par des transporteurs de petite taille dans des zones reculées.
Un autre cas d'usage essentiel : les demandes d'annulation et de modification de commande. Glossier offre une fenêtre d'annulation d'une heure. Si un ticket reste sans réponse trop longtemps, le colis peut être expédié à la mauvaise adresse. Avec Yuma, ces demandes sont désormais traitées rapidement, permettant aux clients de corriger une adresse ou d'annuler une commande avant même qu'elle ne parte de l'entrepôt.
Avec Yuma, si un client nous contacte pendant notre fenêtre de modification/annulation, on peut effectuer les changements nécessaires pour envoyer la commande à la bonne adresse. Par le passé, il arrivait qu'on rate leur message avant qu'il ne soit trop tard pour faire des modifications. — Amy Kemp
Intégration fluide avec la stack CX de Glossier
Adopter un nouvel outil peut créer du travail supplémentaire pour les marques, sauf s'il est conçu pour s'intégrer facilement. Pour Glossier, les revues juridiques et les vérifications de sécurité ont pris plus de temps que la mise en place technique. Grâce aux intégrations natives avec les helpdesks et les plateformes e-commerce, le déploiement de Yuma s'est fait de manière quasi-instantanée.
On n'a quasiment pas eu à se soucier du côté technique. Yuma a marché direct, dès la mise en place. Un soulagement énorme — on a pu se concentrer sur l'expérience client plutôt que sur l'implémentation. — Amy Kemp
Résultats
Expérience client sublimée
L'identité communautaire de la marque fait de chaque point de contact une interaction personnelle. L'IA de Yuma est configurée pour détecter les tickets sensibles et les escalader vers des agents humains, garantissant empathie et réponses nuancées quand c'est le plus important. En parallèle, les demandes simples nécessitant une réponse rapide sont résolues instantanément.
Résolution de tickets complexes avec une haute précision
L'exigence première de Glossier était d'automatiser les tickets WISMO sans passer à côté de détails critiques comme les blocages en douane ou les colis perdus. Avec Yuma, ils ont obtenu un taux de précision de 91 % dès le départ, que ce soit pour l'analyse des liens de tracking, l'évaluation du statut ou les réponses autonomes aux clients.
87 % de réduction du temps de réponse global
En déployant des agents IA sur les demandes où la réactivité compte le plus, Glossier a drastiquement amélioré ses métriques de première réponse. La marque rapporte une baisse de 87 % du temps de réponse moyen, libérant les agents humains pour les interactions plus nuancées et orientées communauté.
Mise en place ciblée et intuitive
L'équipe Glossier a apprécié la possibilité de créer des « mini bases de connaissances » spécialisées pour chaque type de ticket. Cette approche « petite et spécifique » réduit les erreurs potentielles et la confusion.
Un accompagnement partenaire concret
Qu'il s'agisse de construire des solutions sur mesure pour analyser des données de tracking complexes ou d'ajuster l'affichage des objets d'email dans le helpdesk, l'équipe support de Yuma a traité les nouvelles demandes rapidement. Pour Glossier, c'était moins un outil générique qu'un partenaire adaptable qui évolue réellement avec leurs besoins.
On débarque avec une idée, et le lendemain, l'équipe Yuma a ajouté la fonctionnalité ou trouvé un contournement. C'est grisant de les voir avancer aussi vite — on a vraiment le sentiment de construire quelque chose ensemble. — Amy Kemp
Conclusion
Pour une marque connue pour placer l'humain au centre, Glossier avait besoin d'un partenaire IA capable de gérer la complexité du monde réel. En réduisant les temps de réponse et en analysant avec précision des requêtes de suivi internationales complexes, Glossier peut être au rendez-vous pour sa communauté.
Alors que Glossier continue de croître, Yuma aide à garantir que son support client reste fluide et centré sur la communauté — un témoignage de la vision fondatrice de la marque.
91 % de precision sur le suivi de colis internationaux, 87 % de temps de reponse en moins : si l'exigence de Glossier en matiere de CX vous parle, decouvrez Support AI pour comprendre comment ca fonctionne. Notre Top 11 des outils IA pour le service client en 2026 offre une vue d'ensemble du marche. Envie d'explorer ce que ca donnerait pour votre marque ? Parlons-en.
