Le rythme des affaires s'accélère, répondre aux attentes des clients tout en en temps voulu et précises précises peut être un défi. Le regroupement sémantique, une technologie brevetée d'apprentissage automatique proposée par Inbenta, permet aux de découvrir les lacunes en matière de contenu et d'enrichir l'expérience de leurs clients.
Voici quelque chose d'évident, mais qui mérite d'être répété : Les clients n'apprécient pas de ne pas pouvoir trouver quelque chose sur votre site web.
Comment savoir si votre recherche n'a pas abouti ? Ils peuvent choisir de ne pas cliquer sur les informations fournies, de quitter complètement la page ou de demander de l'aide. Ces réponses 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 un déficit de connaissances. Heureusement, nous savons comment le combler.
Regroupement sémantique
La technologie brevetée de regroupement sémantique d'Inbenta utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour cartographier ces signaux négatifs, en identifiant des groupes de demandes similaires adressées à votre site Web qui ne reçoivent pas de réponses satisfaisantes. Ces données constituent une ressource précieuse, car elles alertent votre entreprise sur le nouveau contenu crucial qu'elle doit créer si elle veut répondre aux questions les plus pressantes de ses clients.
Comment cela fonctionne-t-il ?
Identifier les lacunes en matière de contenu
Imaginez que vous trouviez une pièce de puzzle au milieu de la rue, sans savoir de quelle image elle fait partie. C'est le défi que doit relever une entreprise gérant un site web qui doit répondre aux différents 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 : "Quand les portes se ferment-elles ?"
Par exemple, supposons que vous soyez une compagnie aérienne qui reçoit un grand nombre de questions sans réponse sur l'heure de fermeture des portes d'embarquement. Les clients peuvent formuler leurs questions différemment : "À quelle heure dois-je arriver ?" ou "Quand les portes d'embarquement ferment-elles ?" La classification sémantique comprend l'intention de ces questions et reconnaît qu'elles appartiennent au même groupe ou cluster - essentiellement 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 la réponse de manière cohérente et précise.Si ce n'est pas le cas, cette analyse des lacunes en matière de connaissances vous montrera rapidement les domaines qui nécessitent des réponses et des informations supplémentaires.
En comblant ces lacunes de manière proactive, les entreprises peuvent s'assurer que leurs clients trouver rapidement et facilement les informations dont ils ont besoin, sans avoir recours à des tickets d'assistance.
En bref :
- Le fait que les clients ne cliquent pas sur les informations, quittent votre page ou demandent de l'aide indique un échec de la recherche et des lacunes en matière de connaissances.
- Le regroupement sémantique d'Inbenta utilise l'apprentissage automatique pour identifier les groupes de requêtes similaires et sans réponse.
- Le regroupement sémantique aide les entreprises à combler efficacement les lacunes en matière de contenu en comprenant l'intention de la requête du client.
- Cette approche proactive permet aux clients de trouver rapidement les informations dont ils ont besoin, ce qui réduit le nombre de tickets d'assistance.
