Résoudre des problèmes métier avec la classification par catégorie AI Builder
La classification par catégorie AI Builder fournit aux organisations un outil qui analyse du texte et permet de déterminer les différents sujets auxquels il se rapporte et qui peut prendre en charge les processus d’automatisation. Plusieurs scénarios peuvent bénéficier de cette classification.
Premier scénario : avis client
Un propriétaire de gîte publie des photos et des services à la disposition des locataires à court terme sur plusieurs canaux de réseaux sociaux. Lors du départ des vacanciers après leur séjour, le propriétaire les invite à publier également des photos et des commentaires sur le site web du bien locatif.
Le propriétaire remarque que même avec le lien fourni, de nombreux clients laissent des avis sur d’autres canaux que le site web. Souhaitant se bâtir une réputation positive basée sur le plus grand nombre possible d’avis client, le propriétaire crée un processus automatisé qui surveille les sites de réseaux sociaux et les forums d’avis sur les vacances les plus visibles, puis capture tous les messages liés au bien locatif.
Ensuite, le propriétaire catégorise les messages. Les catégories permettent au propriétaire de filtrer les messages considérés comme des compliments. Une fois les messages examinés, le propriétaire ajoute les références sur son site web, où les nouveaux visiteurs potentiels bénéficient d’une visibilité sur les références positives.
Deuxième scénario : modération d’un forum
Le modérateur d’un forum communautaire a reçu des plaintes pour des messages destinés à une audience avertie. Les messages doivent être classés clairement, afin que les visiteurs reçoivent des notifications d’avertissement lorsqu’ils accèdent à ces fils de discussion.
Lorsque les messages sont initialement publiés, ils sont placés dans une file d’attente de vérification. La catégorisation du texte permet de déterminer quand un avertissement supplémentaire doit être intégré au message après sa publication sur le forum.
Troisième scénario : commentaires des collaborateurs à 360 °
Dans le marché concurrentiel actuel, la satisfaction des collaborateurs est un facteur clé pour maintenir un niveau de rétention élevé. Une société de télécommunication prévoit de promouvoir une station de louanges où les collaborateurs, les responsables et les clients peuvent soumettre anonymement un feedback sur leur expérience avec différents membres du personnel avec lesquels ils interagissent.
Le département RH (ressources humaines) chargé de cette initiative a testé la station de louanges uniquement dans quelques points de vente et bureaux locaux. Il a conclu que le niveau élevé de participation nécessiterait un traitement automatisé des messages avant de lancer cette initiative à l’échelle nationale.
Le département RH classe les avis dans des catégories telles que problèmes, plaintes et mauvais service, afin de pouvoir s’assurer que les avis négatifs ou préjudiciables ne sont pas transmis directement aux collaborateurs ciblés et sont analysés par un superviseur.
Maintenant que vous avez découvert comment différents scénarios peuvent être résolus à l’aide de la classification par catégorie AI Builder, vous allez découvrir comment créer un modèle personnalisé, puis à l’utiliser dans Microsoft Power Automate.