Analyse des sentiments

  • Rversion finale: Yokohama
  • Mis à jour 30 janv. 2025
  • 3 minutes de lecture

    • L'analyse des sentiments peut vous aider à évaluer les émotions des clients afin d'être en mesure de fournir des expériences client plus empathiques et plus compatissantes.

    Utilisez la fonctionnalité d'analyse des sentiments incluse dans Task Intelligence for Customer Service pour :
    • évaluer le texte de l'e-mail et du ticket ;
    • identifier le sentiment actuel des nouveaux tickets ;
    • identifier le sentiment en cours des tickets mis à jour ;
    • afficher ces informations aux agents et aux gestionnaires.
    Figure 1. Liste de tickets avec champs de sentiment
    Vue de liste Mes tickets dans l’espace de travail configurable CSM affichant les champs de sentiment de ticket positifs, négatifs et neutres.

    Les agents peuvent utiliser les sentiments des tickets actuels pour classer leur travail et leur sentiment en cours par ordre de priorité afin d'identifier des tendances dans le temps et de déterminer si les tickets évoluent dans la bonne direction.

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

    Modèles d'apprentissage machine d'analyse des sentiments

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

    Si le modèle peut faire une prédiction, le sentiment est ajouté au champ Sentiment initial.

    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 faire 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 un niveau de sentiment correspondant.
    • Un niveau de confiance 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 initial, calcule le changement de sentiment et met à jour le champ Sentiment dans le temps.
      • En cas d'augmentation du score, le champ Sentiment dans le temps indique « Amélioration ».
      • En cas de diminution du score, le champ Sentiment dans le temps indique « Déclin ».
      • S'il n'y a aucun changement dans le score, 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 », le Sentiment dans le temps est « Neutre ».

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

    Pour plus d'informations sur le modèle d'apprentissage machine pré-entraîné, consultez Créer un modèle pour prédire le sentiment des tickets.

    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 dans le champ Correctement prédit pour chaque prédiction de sentiment est définie sur true.
    • 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 auprès des agents.

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