Comment fonctionne la FAQ dynamique d’Inbenta ?

Pour cela, Inbenta s'inspire de la Théorie Sens-Texte, un formalisme qui permet de représenter les relations sémantiques entre les mots. Il s'agit d’un travail nécessitant une certaine expertise que nos linguistes effectuent depuis 2005 sur une dizaine de langues.

Qu’est-ce qu’une FAQ Dynamique ?

La FAQ Dynamique l’une des solutions de selfcare les plus simples et les plus efficaces. Appliquée bien avant la popularisation des leçons de CX (Customer Experience) et des chatbots, la FAQ Dynamique est un moyen d’informer un internaute, afin qu’il trouve facilement ce qu’il veut, sans intervention humaine. Dans le passé, les FAQ étaient générées même dans un simple document Word. Aujourd’hui, elles sont équipées d’une mutltitude d’outils comme la base de connaissances d’Inbenta, qui utilise l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel, pour faciliter l’ensemble du processus.

À quoi sert une FAQ Dynamique ?

La FAQ sert à répondre aux questions et à informer sur les sujets qui touchent le plus un certain public – les clients, la plupart du temps. On y trouve les questions qui posent le plus de problèmes aux utilisateurs et, par conséquent, qui exigent le plus grand effort de la part de l’équipe de service.

C’est pourquoi les missions d’une FAQ Dynamique sont divisées en deux parties principales :

  1. Informer sur les sujets les plus recherchés
  2. Soulager le travail des équipes de support client

Une page de Foire aux questions doit être élaborée en visant exclusivement un objectif d’accompagnement. Mais attention, il n’est pas recommandé de faire preuve de proactivité en renseignant les questions qui semblent pertinentes. Bien au contraire. Malgré la bonne intention de vouloir répondre à tout le monde, vous risquez de transformer votre FAQ Dynamique en un dépôt d’informations trivial, l’éloignant de sa fonction principale.

FAQ Dynamique et Théorie Sens-Texte : comment ça marche ?

 

ISSE : Théorie Sens-Texte

 

Chaque question utilisateur, ainsi que les FAQ, vont subir un traitement linguistique. Ce traitement va permettre de régler régler les problèmes courants de fautes d’orthographes, fréquents dans les questions des utilisateurs ! Il va également régler les problèmes d’ambiguïté, nombreuses dans la langue française. Dans l’exemple ci-dessus, le mot « commande » peut être à la fois un nom mais aussi un verbe (1ère personne du singulier au présent). Grâce à des règles syntaxiques, notre moteur est capable de déterminer que dans ce cas, « commande » est un nom.

Après ce traitement linguistique, le moteur va appliquer la lexicologie explicative et combinatoire. Pour faire simple, il va chercher tous les mots qui sont sémantiquement liés avec les mots de la question de l’internaute et des FAQ. Ainsi, notre système est capable de reconnaître que « acheter », « commander », « passer une commande » signifient la même chose.

Enfin, grâce à un ingénieux calcul de similarité basé sur différents calculs de poids, le moteur va déterminer quelles FAQ ont un sens proche par rapport à la question de l’utilisateur.

Avec une technologie entièrement basée sur du traitement automatique de la langue, le moteur d’Inbenta peut atteindre jusqu’à 85% de bonnes réponses !

 

Inbenta est un leader dans les technologies innovantes de recherche pour les entreprises. Nous mettons en oeuvre les dernières avancées en termes de traitement automatique du langage afin d’améliorer la qualité de service pour les entreprises et leurs clients.

Vous voulez en savoir plus sur le fonctionnement de la recherche sémantique d’Inbenta ?

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