Keatext, la solution

Une solution qui automatise l'analyse des commentaires. Par analyse de sentiment avec une IA, Keatext trie les commentaires et l'opinion de ses clients depuis différentes sources : chatbots, tickets de support à la clientèle, réseaux sociaux, etc. Le tout est synthétisé dans un tableau de bord.
Le problème
à résoudre

Analyser les commentaires des clients est une tâche chronophage sans valeur ajoutée : un employé doit rassembler les informations de différentes sources (commentaires, sondages, etc

.), les analyser puis centraliser les plaintes. Cela laisse moins de temps pour améliorer l'expérience client.

Apprenez des choses que vous ne saviez pas

Classification

Catégorisation des réactions clients (problèmes, questions, etc.)

Plurilingue

Traitement des réactions dans plus de 100 langues différentes

Alertes

Soyez avertis automatiquement en cas de réactions inhabituelles

Une solution adaptéeEt tellement plus
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Leur équipe
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Leur plateforme
Leurs derniers succès :
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Le traitement automatique du langage pour maximiser le rendement d'affaires - Infopresse
Infopresse
Questions de sondage ouvertes, évaluations en ligne, registre de clavardage ou publications dans les réseaux sociaux: 65% de la rétroaction client se passe textuellement. Devant l'ampleur des données langagières, l'analyse de texte enrichie par l'intelligence artificielle pourrait révéler les angles morts de l'expérience client.
En savoir plus sur Keatext
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2015
Modifié il y a moins de deux semaines