Analyse des sentiments

  • Rversion finale: Australia
  • Mis à jour 12 mars 2026
  • 3 minutes de lecture

    • L’analyse des sentiments peut vous aider à évaluer les émotions des clients, ce qui vous permet d’offrir des expériences client plus empathiques et compatissantes.

    Utilisez la fonctionnalité d’analyse des sentiments incluse dans Intelligence des tâches pour service clientèle pour :
    • Évaluez le texte des e-mails et des tickets.
    • Identifier le sentiment actuel des nouveaux tickets.
    • Identifier le sentiment continu des tickets mis à jour.
    • Afficher ces informations aux agents et aux gestionnaires.

    Les agents peuvent utiliser le sentiment du ticket actuel pour hiérarchiser leur travail et le sentiment en cours au fil du temps pour voir si les tickets évoluent dans la bonne direction.

    Les gestionnaires peuvent utiliser le sentiment pour acheminer les tickets aux agents disposant des compétences d’empathie appropriées, surveiller les tickets et les réaffecter si nécessaire, et éviter les escalades. Le responsable peut également identifier les opportunités de coaching en examinant les tickets qui se sont terminés sur un sentiment négatif.
    Remarque :
    Dans la Australie version, la fonctionnalité d’analyse des sentiments peut prédire le sentiment pour les tickets créés en anglais.

    Modèles de machine learning de l’analyse des sentiments

    L’analyse des sentiments utilise un modèle d’apprentissage machine préentraîné pour évaluer le texte des e-mails et des tickets et prédire les sentiments. Cette analyse a lieu lorsqu’un ticket est créé et lorsqu’il est mis à jour par le client.
    Tableau 1. Analyse des sentiments pour les tickets
    Scénario de tickets Description
    Lorsqu'un ticket est créé
    Le modèle d’analyse des sentiments évalue le texte suivant pour effectuer une prédiction :
    • Texte dans la ligne d’objet et le corps des e-mails.
    • Texte dans la description courte et la description des tickets.
    Si le modèle peut faire une prédiction, il renvoie les informations suivantes :
    • Une étiquette de sentiment et le niveau de sentiment correspondant.
      • Positif (1,0)
      • Neutre (0,5)
      • Négatif (0,0)
    • Niveau de fiabilité pour la prédiction.

    Si le modèle peut faire une prédiction, le sentiment est ajouté au champ de sentiment d’origine .

    Si le modèle ne peut pas faire de prédiction, le sentiment initial n’est pas défini.

    Ce système stocke les informations de prédiction de sentiment dans la table Résultats de Predictor pour la tâche.
    Lorsqu’un ticket est mis à jour
    Le modèle d’analyse des sentiments évalue le texte suivant pour effectuer une prédiction :
    • Texte du corps d’un e-mail de réponse.
    • Commentaires qu’un client ajoute au ticket.
    Si le modèle peut faire une prédiction, il renvoie les informations suivantes :
    • Une étiquette de sentiment mise à jour et le niveau de sentiment correspondant.
    • Niveau de fiabilité pour la prédiction.
    Le système :
    • Met à jour le champ Sentiment actuel avec le sentiment actuel.
    • Compare le sentiment actuel mis à jour au sentiment actuel d’origine, calcule le changement de sentiment et met à jour le champ Sentiment dans le temps .
      • En cas d’augmentation du score, le champ Sentiment au fil du temps indique Amélioration.
      • En cas de diminution du score, le champ Sentiment au fil du temps indique Diminuer.
      • Si le score ne change pas, le champ Sentiment dans le temps continue d’afficher la valeur précédente.
      Remarque :
      Si le sentiment initial est neutre et que le sentiment actuel est neutre, alors le sentiment dans le temps est neutre.

    Si le modèle ne peut pas faire de prédiction, aucune information n’est enregistrée et la valeur dans le champ Sentiment actuel reste la même.

    Pour plus d’informations sur le modèle d’apprentissage machine préentraîné, consultez Créer un modèle pour prédire le sentiment du ticket.

    Commentaire de prédiction

    Le système stocke les commentaires sur les résultats de prédiction dans la table Résultat de prédiction [ml_predictor_results]. Les utilisateurs disposant du rôle ml_admin peuvent accéder à la table et afficher les résultats. Pour l’analyse des sentiments :
    • La valeur par défaut du champ Prévu correctement pour chaque prédiction de sentiment est définie sur vrai.
    • Les champs Valeur d’entrée finale et Valeur de sortie finale restent vides, car les prédictions d’analyse des sentiments ne collectent pas de commentaires de la part des agents.

    La table Résultat de prédiction stocke également des informations sur les prédictions ignorées et échouées. Pour plus d’informations sur cette table, consultez Composants installés avec Intelligence des tâches pour Service clientèle.