Service Client250+ (PME)Cross-industrie

Analyse de sentiment et catégorisation des tickets

Classifier automatiquement les tickets support par sujet, urgence et sentiment pour meilleur routage.

ROI ★★★☆☆Complexité ●○○○○1-3 mois250+ (PME)

Le problème

Pas de pilotage fiable sur analyse de sentiment et catégorisation des tickets.

Le processus actuel est manuel ou hétérogène.

Les décisions arrivent trop tard faute de signaux clairs.

La satisfaction client est inégale et coûteuse.

Prérequis : les données et outils nécessaires

Données requises

  • Tickets support
  • avis clients
  • emails

Outils compatibles

  • MonkeyLearn
  • AWS Comprehend
  • custom NLP

Pas sûr d’avoir ces données ? Notre Maturity Auditor peut diagnostiquer votre situation en 2 semaines.

Découvrir le Maturity Auditor →

Ce qu’on met en place en 1-3 mois

En 1-3 mois : Classifier automatiquement les tickets support par sujet, urgence et sentiment pour meilleur routage. avec un impact mesuré sur temps de réponse.

Semaine 1-2

Diagnostic

Semaine 3-6

Construction

Semaine 7+

Livraison

Livrables concrets

Cadrage métier et règles de décision pour analyse de sentiment et catégorisation des tickets

Moteur opérationnel pour analyse de sentiment et catégorisation des tickets

Tableau de bord de pilotage et alertes

Playbook d’actions et gouvernance

L’insight expert

Quick win. Améliore le temps de réponse et le routage. Facile à mettre en place.

— Datasive, expertise terrain

Maturité technologique

Élevée

Solutions matures, déploiement rapide

Moyenne

Techno en maturation, nécessite du sur-mesure

Émergente

Innovation de pointe, approche R&D

Propulsé par nos agents spécialisés

Value Architect

Hiérarchiser et chiffrer les use cases data/AI pour le board.

Découvrir l’agent →

Cas similaires

Service Client

Chatbot / agent conversationnel client

Assistant IA pour traiter les demandes client de niveau 1 (FAQ, suivi commande, SAV basique) 24/7.

Voir le cas →

Service Client

Résumé et suggestion de réponse pour les agents

Résumer le contexte client et suggérer des réponses pertinentes aux agents du service client.

Voir le cas →

Service Client

Voice of Customer (VoC) analytics

Analyser systématiquement les retours clients (NPS, avis, tickets, réseaux sociaux) pour en extraire des insights actionnables.

Voir le cas →

Prêt à résoudre ce problème ?

Première étape : un échange de 30 minutes pour comprendre votre contexte.