Problèmes métier résolus avec l’analyse des sentiments AI Builder
L’analyse des sentiments AI Builder fournit des insights sur le sentiment du texte analysé. Étant pleinement intégré dans Microsoft Power Platform, vous pouvez automatiser de très nombreux scénarios que vous auriez sinon dû exécuter manuellement.
En matière d’analyse des sentiments pour votre entreprise, beaucoup d’applications sont possibles, notamment :
Analyser le sentiment de votre marque en utilisant les données sur les réseaux sociaux et déclencher une alerte pour les entrées négatives de clients.
Envoyer une réponse automatique aux commentaires négatifs des clients provenant des enquêtes.
Analyser les tendances sur le sentiment des utilisateurs pour chaque produit, zone géographique, représentant client, etc.
Vérifier le sentiment d’un e-mail avant de l’envoyer à un client important.
Analyser la perception sur les réseaux sociaux
Avec l’analyse des sentiments AI Builder, vous pouvez analyser la perception sur les réseaux sociaux de votre marque ou produit.
Vos clients utilisent les réseaux sociaux tels que Twitter, Facebook et autres, pour exprimer leurs avis sur votre marque, votre produit, des problèmes, etc. Étant donné que les nouveaux clients vérifient ces avis avant d’interagir avec votre entreprise, il est important que toutes les entreprises entretiennent une perception positive de leur marque.
Exemple :
Le client d’une banque envoie un tweet, avec un hashtag de la banque dont il est mécontent, sur le fait qu’il ne parvient pas à accéder à son compte et qu’il n’a pas été prévenu d’une éventuelle maintenance du site.
L’analyse des sentiments d’un tweet est effectuée au moyen du modèle d’analyse des sentiments AI Builder prédéfini, ce qui déclenche un flux qui envoie une notification à un conseiller du service client.
Ce dernier répond immédiatement au tweet négatif en expliquant que la maintenance hebdomadaire du site se déroule entre 00h00 et 2h00 et que les informations de compte seront bientôt disponibles. Le résultat voulu est que la réponse rapide sur les réseaux sociaux contribue à améliorer l’expérience du client avec la banque.
Analyser le sentiment des e-mails
Souvent, lorsque vous communiquez avec des clients, vous souhaitez que vos e-mails reflètent un style positif ou neutre. L’analyse des sentiments peut vous aider à confirmer que votre e-mail reflète bien le sentiment voulu.
Exemple :
Un chef de produit souhaite dialoguer par e-mail avec ses clients en dehors de l’entreprise, mais il ne sait pas si son texte est adapté.
Une fois le texte de l’e-mail passé à travers le modèle d’analyse des sentiments AI Builder prédéfini, les résultats indiquent que le texte exprime un sentiment négatif.
Le chef de produit modifie donc quelques phrases pour paraître plus neutre. En repassant l’e-mail à travers le modèle d’analyse des sentiments AI Builder prédéfini, les résultats indiquent que le sentiment est positif et que l’e-mail peut être envoyé.
Analyser le moral des collaborateurs et la santé au travail
Le moral des collaborateurs et la santé au travail sont des points importants pour connaître l’état de bonne santé d’une entreprise. L’analyse des sentiments peut être utilisée pour identifier la satisfaction des collaborateurs en analysant leurs commentaires.
Exemple :
Un responsable RH souhaite mieux comprendre le sentiment des collaborateurs face à la nouvelle stratégie médicale RH. Il analyse donc le sentiment des commentaires des collaborateurs saisis dans l’enquête. Remarquant un sentiment globalement neutre, le responsable extrait tous les commentaires négatifs.
En parcourant ces commentaires, il se rend compte que beaucoup de collaborateurs ne comprennent pas les avantages de la stratégie. En conséquence, il met en place des sessions de sensibilisation pour passer en revue les détails de la stratégie et résoudre le problème.
Vous comprenez dorénavant mieux comment de nombreux scénarios métier peuvent être améliorés à l’aide du modèle d’analyse des sentiments AI Builder prédéfini.