Voici les études de cas correspondant à votre recherche :
Je suis responsable réseaux sociaux pour une marque de cosmétiques et je souhaite pouvoir mesurer la satisfaction de nos clients sur les réseaux sociaux afin de prendre en compte ces retours pour mieux communiquer autour de mon entreprise, ainsi que réagir au plus vite lors de potentiels cas de crise.
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Je suis responsable commercial d'un site de vente en ligne de produits techniques et je souhaite intégrer à mon site un chatbot pour guider mes clients vers leurs achats en les accompagnant dans leur choix. Je ne sais pas par où commencer pour fournir les connaissances nécessaires à notre futur chatbot.
Je suis responsable des ventes d'une entreprise de vente en ligne. Nous avons une section de commentaires où les clients publient leurs expériences d'utilisation ainsi qu'une section de questions où les prospects se renseignent sur des produits. La section de commentaires constituant une source d'informations précieuse contenant souvent des éléments non contenus dans les fichiers descriptifs envoyés par des fournisseurs, je voudrais savoir comment les avis clients peuvent être exploités afin de proposer des réponses automatiques aux questions des prospects.
Responsable du service après-vente (SAV) dans une entreprise de fabrication et d’installation de volets roulants, j'envoie quotidiennement des techniciens de maintenance intervenir chez nos clients. Après chaque intervention, ils doivent rédiger un compte rendu (CR) dont une grande partie est pré-remplie à l’aide de notre logiciel de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO). Il reste cependant une zone de texte libre à renseigner, quel que soit le type d’intervention (corrective, préventive ou curative). Le clavier des tablettes et téléphones qu’utilisent nos techniciens ne permet pas de le faire rapidement. La reconnaissance vocale peut-elle faciliter la tâche de nos techniciens lors de rédaction de leurs CR, tout en s'intégrant aisément à notre application de GMAO ?
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 ?