🔍AnalyseDébutant4 étapes

Analyse de sentiment sur avis clients

Cet agent analyse automatiquement les avis et commentaires de vos clients pour en extraire le sentiment général (positif, négatif, neutre), les thèmes récurrents et les points d'attention prioritaires. Idéal pour transformer des centaines d'avis en insights actionnables.

analysesentimentavis clientsNPSsatisfactione-commerce

Pour qui

Responsables e-commerce, product managers, équipes support client et marketing souhaitant comprendre la perception client à grande échelle.

Entrée

Type: text

Format: csv_or_text

Liste d'avis clients (texte brut, CSV ou JSON)

étapes (4)

Collecte des avis

input

Import et nettoyage des avis clients bruts

Classification du sentiment

analysis

Analyse du sentiment de chaque avis avec scoring

Extraction des thèmes

process

Regroupement par thèmes et identification des tendances

Rapport de synthèse

generation

Génération du rapport final avec recommandations

Sortie

Type: text

Format: markdown

Rapport d'analyse de sentiment avec métriques et recommandations

Exemple

Entrée

Avis 1: Super produit, livraison rapide ! 5/5
Avis 2: Déçu par la qualité, ne correspond pas à la photo. 2/5
Avis 3: Correct pour le prix, rien d'exceptionnel. 3/5

Sortie

## Rapport de Sentiment
- Score global: 3.3/5 (Mixte)
- 33% positif, 33% négatif, 33% neutre
- Points forts: Livraison, rapport qualité-prix
- Axes d'amélioration: Conformité produit/photo

Personnalisation

Paramètre	Description	Valeur par défaut

Notes techniques

Fonctionne mieux avec au moins 20 avis pour des résultats statistiquement significatifs. Supporte le français et l'anglais nativement.

Termes du glossaire

Contexte Embedding Few-shot prompting Fine-tuning GPT Guardrails Inference LLM

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