Analysez les revues les revues des clients sur Trustpilot et tirez en des enseignements actionnables
Inputs
Les revues écrites par vos clients sur la plateforme Trustpilot pour partager leur expérience client. On compte parfois plus de 10000 revues par enseigne.
Outputs
Une analyse actionnable des revues qui permet de dégager un sens et des tendances d'ensemble.
Objectifs
Les clients laissent sur les réseaux sociaux comme Instagram, Twitter et Trustpilot des quantités de revues. Il faut les suivre pour gérer les risques sur la réputation de l'enseigne. Ces revues constituent aussi une mine d'information très riche sur la perception des clients sur les offres. Mais comment tirer des leçons actionnables? C'est là qu'intervient le traitement automatique du langage naturel. Il permet de réaliser des analyses transverses sur une très grande quantité de revues et de fournir une synthèse directement actionnable.
Classez
Classez les revues en fonction de leur position dans le parcours client, par exemple :
* Achat * Livraison * Produit * Service Client
Pilotez
Obtenez le niveau de satisfaction moyen pour chacune des phases.
La note générale moyennée peut masquer les disparités, et une défaillance du processus de livraison peut être compensée par une qualité supérieure des produits et services.
Comparez
Mesurez-vous à la concurrence pour comprendre vos forces et faiblesses face à la concurrence.
Obtenir 4,2 sur 5 peut sembler être une bonne note... sauf si vos concurrents directs obtiennent en moyenne 4,8.
Identifier
Détectez les sujets sensibles pour chacune des phases du parcours client. Repérez les signaux faibles et prévenez les dérapages : par exemple, une promotion victime de son succès qui génère beaucoup de frustrations.
LIBRAIRIES UTILISéES
Transformers : FlauBERT (depuis Hugging Face) UI : Streamlit NN : PyTorch et autres librairies standards Python
Extrait les passages pertinents de documents à destination du client (mode d'emploi, garanties, règlement, etc.) en fonction de requêtes du client en langage naturel.
