À mesure que le rythme des affaires s'accélère, il peut être difficile de répondre aux attentes des clients tout en fournissant des informations précises et en temps opportun. Le regroupement sémantique, une technologie brevetée d'apprentissage automatique proposée par Inbenta, permet aux entreprises de détecter les lacunes en matière de contenu et d'enrichir l'expérience client.
Voici une évidence qui mérite d'être répétée : les clients n'aiment pas ne pas trouver ce qu'ils cherchent sur votre site web.
Comment savoir si votre recherche les a déçus ? Ils peuvent choisir de ne pas cliquer sur les informations fournies, quitter complètement la page ou demander une aide supplémentaire. Ces réactions vous indiquent que votre site manque d'informations cruciales ou que les informations dont vous disposez ne parviennent pas aux personnes qui en ont besoin. Vous avez une lacune dans vos connaissances. Heureusement, nous savons comment la combler.
Regroupement sémantique
La technologie brevetée de regroupement sémantique d'Inbenta utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour cartographier ces signaux négatifs, identifiant ainsi les groupes de requêtes similaires sur votre site web qui ne reçoivent pas de réponses satisfaisantes. Ces données constituent une ressource précieuse, alertant votre entreprise sur les nouveaux contenus essentiels que vous devez créer si vous souhaitez répondre aux questions les plus pressantes de vos clients.
Alors, comment ça marche ?
Identifier les lacunes dans le contenu
Imaginez que vous trouviez une pièce de puzzle au milieu de la rue, sans savoir à quelle image elle appartient. C'est le défi auquel peut être confrontée une entreprise qui gère un site web et doit répondre aux divers besoins de ses clients.
Le regroupement sémantique aide votre site à localiser et à rassembler les requêtes similaires restées sans réponse, créant ainsi une image complète qui vous permet de combler efficacement les lacunes en matière de connaissances.
Cas d'utilisation : « À quelle heure ferment les portes ? »
Imaginons, par exemple, que vous soyez une compagnie aérienne qui reçoit une série de questions sans réponse concernant l'heure de fermeture des portes d'embarquement. Les clients peuvent formuler leurs questions de différentes manières : « À quelle heure dois-je arriver ? » ou « Quand les portes ferment-elles ? ». Le regroupement sémantique comprend l'intention de ces questions et reconnaît qu'elles appartiennent au même groupe ou cluster, à savoir l'heure à laquelle les passagers doivent arriver à l'aéroport pour leur vol.
Si la réponse se trouve déjà sur votre site, cela élimine toute confusion et vous permet de fournir une réponse cohérente et précise. Si ce n'est pas le cas, cette analyse des lacunes vous permettra d'identifier rapidement les domaines qui nécessitent des réponses et des informations supplémentaires.
En comblant ces lacunes de manière proactive, les entreprises peuvent garantir à leurs clients de trouver rapidement et facilement les informations dont ils ont besoin, sans avoir à recourir à des tickets d'assistance.
En bref :
- Les clients qui ne cliquent pas sur les informations, quittent votre page ou recherchent de l'aide indiquent un échec de la recherche et des lacunes dans les connaissances.
- Le regroupement sémantique d'Inbenta utilise l'apprentissage automatique pour identifier des groupes de requêtes similaires restées sans réponse.
- Le regroupement sémantique aide les entreprises à combler efficacement les lacunes en matière de contenu en comprenant l'intention des requêtes des clients.
- Cette approche proactive permet aux clients de trouver rapidement les informations dont ils ont besoin, ce qui réduit le nombre de demandes d'assistance.
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