Cet agent lit l’ensemble de vos avis publics, en extrait les motifs de satisfaction et de mécontentement, mesure leur évolution et signale ce qui appelle une décision.
Une enseigne de cent points de vente reçoit plusieurs milliers d’avis par mois. Personne ne les lit tous. Les équipes consultent la note moyenne, parcourent les plus récents, répondent aux plus virulents, et passent à côté de l’essentiel : ce qui revient.
L’agent traite le volume complet. Il classe chaque avis par thème et par intensité, repère les motifs qui montent, distingue ce qui relève d’un incident isolé de ce qui signale un problème de processus, et remonte le tout par établissement, par produit ou par période.
Une note de 4,2 sur 5 ne se pilote pas. Elle peut recouvrir une base largement satisfaite avec quelques mécontents chroniques, ou une clientèle divisée entre enthousiastes et exaspérés. Les deux situations appellent des décisions opposées et produisent la même moyenne.
Ce qui se pilote, ce sont les motifs : le délai de livraison cité dans un avis négatif sur trois, l’accueil en magasin qui remonte depuis le changement d’équipe de mars, la fonctionnalité dont l’absence revient chaque semaine dans les magasins d’applications.
L’agent produit cette lecture, avec le poids de chaque motif et sa trajectoire. Une note descend ou monte, un motif s’explique et se traite.
Le rapprochement entre ces sources est ce qui donne la vue d’ensemble. Un même irritant s’exprime différemment selon l’endroit où le client s’en plaint, et le compter une seule fois demande une normalisation que les outils de veille font rarement.
Pour atteindre la majorité silencieuse, les avis publics ne suffisent pas. Nos analyses de verbatims portent sur vos enquêtes et vos échanges internes, qui touchent une population plus représentative.
Nous reparamétrons l’agent sur vos sources, votre référentiel et votre nomenclature de motifs. Comptez deux à quatre semaines entre le premier relevé et une cartographie exploitable, selon le nombre de sources et leur accessibilité.
La collecte s’appuie sur les interfaces officielles quand elles existent. Quand elle passe par une extraction, nous documentons au cadrage les conditions d’utilisation des sources, le rythme de collecte et l’absence de données personnelles dans ce qui est conservé.
À la livraison, vous détenez le code source, la documentation et le protocole d’évaluation. Le détail de notre méthode figure sur la page agents IA sur mesure.
Un outil de gestion collecte les avis, les affiche et vous aide à y répondre un par un. L’agent traite le corpus entier pour en extraire ce qui revient, mesurer les trajectoires et distinguer l’incident du problème de fond. Les deux se complètent.
Une note de 4,2 peut recouvrir une base satisfaite avec quelques mécontents chroniques ou une clientèle divisée entre enthousiastes et exaspérés. Les deux cas donnent la même moyenne et appellent des décisions opposées.
Il les signale plutôt que de les intégrer aux statistiques, en repérant les régularités anormales : rédaction stéréotypée, concentration sur une courte période, comptes sans historique.
Celle-ci porte sur les avis publics, déposés spontanément par une population qui se limite aux extrêmes. L’analyse des verbatims porte sur vos enquêtes et vos échanges internes, qui touchent la majorité silencieuse. Les deux corpus ne disent pas la même chose et se lisent ensemble.
Fiches d’établissement, plateformes d’avis, magasins d’applications, places de marché, et les réseaux que vos équipes suivent déjà. La collecte passe par les interfaces officielles quand elles existent.
Dites-nous combien d’avis vous recevez par mois et ce que vous en faites aujourd’hui. Nous vous dirons ce qu’une lecture complète ferait apparaître.