Duncan Anderson
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Agence de voyages en ligne

Dispute Defender

Une grande entreprise de voyages perdait de l'argent en contestations de paiement — chacune exigeait des heures de travail pour enquêter, rassembler les preuves et répondre. Des milliers s'accumulaient chaque mois.

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Le problème

Chaque fois qu'un client contestait un paiement, quelqu'un dans l'équipe devait fouiller manuellement les dossiers de réservation, rassembler les preuves, comprendre la raison de la contestation et rédiger une réponse. Avec des milliers de contestations chaque mois, l'équipe croulait sous la charge. La plupart recevaient une réponse générique — ou aucune réponse du tout — faute de temps. Les revenus filaient entre les doigts.

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Ce que j'ai construit

J'ai conçu un pipeline automatisé qui gère l'ensemble du processus de contestation du début à la fin. Le système récupère la rétro-facturation, rassemble toutes les données de réservation et de transaction pertinentes, identifie la cause et prépare un dossier de preuves sur mesurele tout sans intervention humaine. Ce qui était un processus lent et manuel est devenu un système qui fonctionne en arrière-plan et qui fait le travail correctement du premier coup.

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Le résultat

L'équipe a récupéré des heures chaque semaine qu'elle passait auparavant sur des tâches répétitives. Les taux de victoire se sont améliorés parce que chaque contestation reçoit maintenant une réponse bien documentée et spécifique, plutôt qu'une réponse bâclée. Les revenus autrefois considérés comme perdus ont commencé à être récupérés de façon constante.

Stack

Technologies utilisées

PythonMachine LearningREST APIsData Pipelines

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