Voici les études de cas correspondant à votre recherche :
Je suis responsable du service après-vente d'un site de vente en ligne et nous avons actuellement un système de prédiction automatique permettant de classer les avis de clients comme positifs, négatifs et neutres. Cependant, nous aimerions un système de détection qui, au lieu de donner une étiquette globale à un texte entier, fournisse des informations à un niveau plus fin. Existe-t-il des solutions de ce genre ?
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Je suis responsable commercial du service de ventes en ligne pour une entreprise de vente de produits sportifs, et dans le cadre du processus de gestion de nos leads, je souhaite disposer d'une solution pour aider les commerciaux de mon équipe à qualifier automatiquement les leads et à les classer en fonction de leur profil ou de leurs intentions d'achat.
Chef de produit d'un quotidien d'actualités en ligne, je fais attention à la qualité de la section des commentaires rédigés par nos abonnés. Une façon de modérer serait de bloquer des commentaires contenant de fausses informations ou présentant un raisonnement douteux. Cependant, je dois aussi veiller à ce qu'il y ait une bonne interactivité entre les abonnés. Le blocage de commentaires, bien que simple à mettre en place, impactera non seulement la liberté d'expression mais aussi l'échange d'opinions entre les abonnés. J'aimerais savoir s'il existe des solutions moins contraignantes.
Je suis responsable du service client de mon entreprise. Mon équipe et moi devons traiter quotidiennement un volume important de demandes clients dans un environnement multicanal, avec une réactivité optimale.
Je dispose de contenus précieux reflétant l’expérience, la satisfaction, les attentes de mes clients. Mais autant les contenus en texte libre sont riches, autant ils sont complexes à exploiter. L'analyse linguistique peut-elle m'apporter une aide ?