Synthèse intelligente d'avis clients
Contexte : les avis clients (reviews)
Dans l’ère du commerce numérique, le feedback des consommateurs est devenu un pilier essentiel pour mesurer la satisfaction et identifier les pistes d’amélioration d’un produit. Les commentaires laissés en ligne par les clients sont de véritables mines d’or d’informations, reflétant les expériences réelles et les opinions sincères. Cependant, le volume considérable d’avis dispersés sur plusieurs plateformes de e-commerce peut représenter un défi non négligeable : le temps et l’effort consacrés à les éplucher et à en tirer des enseignements pertinents peuvent être décourageants pour les équipes produit.
Conscients de cette problématique, nous avons développé une solution innovante pour l’un de nos clients : un outil avancé de synthèse de commentaires. En utilisant des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) de dernière génération, notre outil parvient à filtrer avec précision le contenu pertinent des retours clients.
Mais comment fonctionne-t-il exactement ? Notre système s’appuie sur des Large Language Models (LLM), pré-entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles. Ce sont des réseaux de neurones qui possèdent une incroyable capacité à comprendre la nuance et le contexte, identifiant les termes clés et les sentiments pour fournir un résumé conséquent et fiable des retours sur un produit spécifique.
La puissance de ces modèles pré-entraînés réside dans leur habilité à produire des insights de haute qualité même à partir d’un nombre restreint de données étiquetées.
Notre outil est donc une solution de choix pour les entreprises désireuses d’accélérer et d’optimiser leur processus d’analyse de feedback. En distillant des résumés concis et significatifs à partir d’une mer de commentaires, il offre aux entreprises la capacité de réagir rapidement et d’améliorer continuellement leurs produits, garantissant ainsi une meilleure adéquation aux attentes des clients et un avantage compétitif durable.
Solution d'Intelligence Artificielle de synthèse intelligente
AVIS CLIENT
« J’ai été très déçu par l’expérience client de ce commerçant. Mon colis est arrivé endommagé et personne n’a répondu à ma réclamation. J’adore ce parfum, je le prends tout le temps, L’odeur boisée est envoûtante et chaleureuse sans pour autant faire vieillot. La bouteille est élégante et je trouve que ça fait un élément de décoration sympathique dans ma salle de bain.
La prochaine fois, j’irai en magasin, même si le pot-pourri des parfumeries me donne la nausée ».
LLM
Ne garder que ce qui concerne le parfum : J’adore ce parfum, je le prends tout le temps, L’odeur boisée est envoûtante et chaleureuse sans pour autant faire vieillot.
RÉSULTAT
Sentiment général- J’adore
Perception de l’odeur- Boisée
Émotion perçue- Envoûtant
- Chaleureux
- Pas vieillot
Pour répondre aux besoins spécifiques de l’analyse d’avis concernant l’odeur d’un parfum, l’algorithme que nous avons conçu doit accomplir les tâches suivantes :
Focalisation sur les commentaires pertinents :
Reconnaître et isoler les segments de texte dans les avis qui mentionnent spécifiquement l’odeur du parfum. L’algorithme doit être capable de distinguer ces segments des commentaires qui abordent d’autres aspects tels que l’emballage ou la qualité du service client.Gestion des négations :
Idenfitier correctement l’usage des structures négatives dans le langage. Les expressions comme « ne sent pas bon » ou « ne dure pas » renversent le sens des phrases et sont cruciales pour interpréter avec justesse le sentiment de l’avis.
3. Classification des émotions :
Évaluer le ton émotionnel associé aux commentaires sur l’odeur – qu’il soit positif, négatif, neutre, ou autre, parmi un éventail d’émotions possibles comme la joie, la déception, l’émerveillement, etc.
4. Catégorisation des types d’odeurs :
Identifier et classer les descripteurs d’odeurs utilisés dans les avis. Que l’avis mentionne une senteur florale, boisée, musquée, sucrée, ou toute autre typologie olfactive, l’algorithme doit pouvoir reconnaître et regrouper ces termes pour fournir une analyse cohérente des préférences olfactives des clients
5. Synthèse du sentiment général :
Compiler les informations collectées pour former un résumé global du sentiment des clients envers l’odeur du parfum. Ce résumé doit refléter non seulement la distribution des sentiments exprimés mais aussi fournir une vue d’ensemble qui met en évidence les tendances, les motifs récurrents, ou les exceptions notables.
