Le tableau de bord avancé AI Review Insights vous permet de transformer les avis clients en insights exploitables pour votre activité.
Vous recevez chaque jour un très grand nombre d'avis. Derrière ce volume se trouve une richesse d’informations souvent sous-exploitée. Comprendre ce que pensent les consommateurs représente un enjeu majeur pour améliorer l’expérience client, prioriser les évolutions produit ou ajuster votre stratégie marketing.
AI Review Insights automatise l’analyse de masse de tous vos avis consommateurs en identifiant les thèmes clés abordés (accueil, livraison, qualité, prix, etc.) et en détectant les sentiments associés avec un haut niveau de précision.
Vous accédez ainsi à une lecture immédiate des attentes, mais aussi des irritants et signaux faibles, pour passer plus rapidement à l’action !
Pour bénéficier de ce tableau de bord, vous devez disposer de notre plan tarifaire avancé. Nous vous invitons à nous contacter pour en savoir plus.
Accéder au tableau
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Statistiques, puis
AI Review Insights
Depuis ce tableau vous accédez à :
- La détection automatique des thématiques par l’IA : l'algorithme inspecte tous les avis et détecte les mots-clés relatifs à l’expérience d’achat en ligne / en magasin (accueil, amabilité, etc) et aux caractéristiques produit (qualité, prix, etc).
- L'analyse de sentiment avancée : chaque thématique est enrichie d’un score de sentiment (positif, négatif, neutre), avec une précision de plus de 95 %.
- La granularité et finesse d’analyse : analysez vos insights par zones, produit, point de vente ou période pour affiner vos décisions localement ou globalement.
Comment ça marche ?
- Identification et structuration des thématiques : le système repère les sujets les plus fréquemment mentionnés dans chaque secteur, puis on les regroupe et normalise pour créer un plan de classement cohérent et transversal.
- Entraînement des modèles : un modèle NLP supervisé est formé pour attribuer automatiquement les thématiques aux verbatims, et un autre pour analyser le sentiment, avec validation croisée.
- Contrôle qualité avancé : les modèles sont calibrés et évalués, puis un mécanisme de double vérification via LLM garantit la fiabilité des résultats.
Il est possible que vous constatiez quelques différences de données entre ce tableau de bord et le tableau Publication des avis pour les avis Produit. En voici les raisons :
- Mises à jour : AI Review Insights est actualisé une fois par semaine, le lundi. Pour comparer les données, nous vous invitons à utiliser la dernière date de mise à jour complète.
- Statut des avis : AI Review Insights contient tous les avis collectés, y compris les avis refusés. Pour comparer la donnée avec les avis publiés, filtrez le tableau de bord par statut des avis (publié et publié après modération).
-
Catégorie des produits : l’information des catégories de vos produits nous est communiquée au moment de la commande/expérience d'achat du consommateur. Si certaines commandes ne renseignent pas la catégorie des produits, AI Review Insights l’associera automatiquement en se basant sur les autres commandes contenant le même produit.
Contrairement au tableau Publication des avis, qui affiche les données brutes, AI Review Insights reconstitue intelligemment les catégories produit, ce qui peut parfois créer de légères différences.
Expérience d'achat
Comment l'analyser ?
Cette section repose sur l’analyse des avis marque laissés par vos consommateurs. Elle vous permet d’explorer les retours liés à l'expérience d'achat, selon plusieurs dimensions.
Affinez votre analyse grâce aux filtres suivants : période (dates), canal d'achat, site web, pays et établissements (si ces éléments sont paramétrés sur votre compte).
Vous pouvez également comparer les résultats avec une période précédente.
Données affichées
- Nombre d’avis marque publiés sur la période sélectionnée, avec une tendance (en hausse ou en baisse par rapport à la période précédente).
- Analyse du sentiment par thématiques détectées. Par exemple : satisfaction générale, expérience digitale, réactivité, expertise des équipes, accueil et amabilité, choix, etc.
Pour chaque thématique détectée, les éléments suivants seront disponibles :
- Le nombre d’avis concernés
- Le pourcentage de mentions (ex. : amabilité mentionnée dans 20 % des avis)
- Le sentiment associé (positif, neutre ou négatif) ainsi que sa tendance (en amélioration ou en baisse)
Exemple : Une marque de lessive en ligne constate que ses clients mentionnent fréquemment la facilité de commande et la gestion de l’abonnement, mais avec des retours plutôt négatifs : parcours jugé trop complexe, manque de clarté ou flexibilité limitée dans la gestion des abonnements.
En réponse, la marque simplifie son tunnel d’achat et met en place un abonnement à renouvellement automatique, plus souple et pratique, pour éviter que les clients ne se retrouvent à court de lessive. Les retours clients sur ces sujets deviennent alors plus positifs et constants.
Produits
Cette section repose sur l’analyse des produit laissés par vos consommateurs. Elle vous permet d’explorer les retours liés à la satisfaction produit, selon plusieurs dimensions.
Affinez votre analyse grâce aux filtres suivants : période (dates), canal d'achat, site web, pays et établissements (si ces éléments sont paramétrés sur votre compte). Vous pouvez également comparer les résultats avec une période précédente.
Données affichées
- Nombre d’avis produits publiés sur la période sélectionnée, avec une tendance (en hausse ou en baisse par rapport à la période précédente).
- Analyse du sentiment par thématiques détectées. Par exemple : qualité, praticité, prix, esthétique, couleur, etc.
Pour chaque thématique détectée, les éléments suivants seront disponibles :
- Le nombre d’avis concernés
- Le pourcentage de mentions (ex. : qualité mentionnée dans 20 % des avis)
- Le sentiment associé (positif, neutre ou négatif) ainsi que sa tendance (en amélioration ou en baisse)
Exemple : Une marque de canapés constate que la qualité du tissu est régulièrement mentionnée dans les avis, avec un sentiment négatif en hausse, notamment en raison du tissu qui bouloche rapidement. Elle décide alors de revoir le choix des matériaux en sélectionnant un tissu plus résistant à l'usure. Elle met également en place des tests qualité plus poussés pour s'assurer de la durabilité des revêtements avant mise en production.
Thematiques
Cette section vous permet de sélectionner une thématique spécifique afin d’approfondir l’analyse des retours consommateurs.
Exemple de thématique : Choix (catégorie Expérience d’achat)
Cette thématique regroupe les avis liés à la diversité, la pertinence et la disponibilité des offres proposées.
Données affichées
- Taux de sentiment positif (%), comparé à la période précédente, avec indication de tendance (en hausse ou en baisse).
- Évolution du sentiment positif sur les 12 derniers mois, en vue hebdomadaire ou mensuelle, comparée à l’année précédente.
- Nombre d’avis mentionnant la thématique.
- Ou proportion d’avis (ex. : 20 % des avis mentionnent la thématique) :
Sentiment par site web/pays
- Nombre d’avis concernés par site
- Pourcentage de mentions
- Sentiment associé (positif, neutre ou négatif) et sa tendance
Liste détaillée des avis associés
Pour chaque avis mentionnant la thématique sélectionnée est affiché :
- La note
- La date de publication
- Le commentaire lié à la note
- Le pays
- Le site web concerné
- Le sentiment associé
Exemple : Une marque de cosmétique constate que le choix des teintes est fréquemment mentionné dans les avis, avec un sentiment négatif particulièrement marqué en Espagne. Elle décide d’élargir sa gamme pour mieux couvrir les différents types de peau et adapte son offre en fonction des pays.
Elle lance également une campagne mettant en avant la diversité de ses produits pour répondre aux attentes exprimées.