Pour de nombreuses organisations, il est essentiel de suivre les tendances et les nouveaux thèmes. Les insights sur l'expérience client vous permettent de détecter et d'identifier les principaux facteurs de conversation à partir des appels ou des chats sans étiquetage préalable. Suivez ces bonnes pratiques pour utiliser la fonctionnalité de modélisation thématique CX Insights V2.1. Sa modélisation non supervisée simplifie la configuration tout en identifiant automatiquement les principaux facteurs de satisfaction ou d'insatisfaction qui ressortent des conversations analysées.
Entraîner le modèle thématique
Commencez par entraîner un modèle de thèmes non supervisé sans fournir de thèmes personnalisés. Bien que cela soit facultatif, définissez un filtre de langue pour identifier la langue utilisée dans les conversations.
Lorsque vous entraînez le modèle de thèmes, comprenez votre cas d'utilisation et décidez de la granularité des thèmes souhaités. Le cas d'utilisation peut inclure ce que vous recherchez dans le modèle thématique ou les valeurs commerciales qu'il apporte. La granularité détermine la taille du modèle lors de l'entraînement. Demandez : Quel est le nombre approximatif de groupes de thèmes dans la solution existante, le cas échéant ?
Si la qualité du modèle non supervisé est faible, essayez d'entraîner un autre modèle de thèmes avec une liste de thèmes personnalisés.
Évaluer le modèle de thèmes
L'évaluation d'un modèle de thèmes entraîné peut être effectuée en deux phases : la validation des thèmes et des descriptions générés, suivie de l'évaluation des conversations analysées pour les thèmes identifiés.
Étape 1 : Valider les thèmes et les descriptions générés
Nous vous recommandons de supprimer les thèmes qui ne correspondent pas à vos besoins. Par exemple, supprimez un thème "salutations" qui traite principalement des expressions de salutation dans les conversations. Pour savoir comment supprimer un thème, consultez Supprimer un thème.
Ajoutez un thème pour tout ensemble de thèmes non identifié par le modèle de thèmes. Ce scénario est plus susceptible de se produire avec un modèle entraîné sans thèmes personnalisés.
Étape 2 : Évaluer les conversations analysées
Une fois l'étape 1 terminée, les conversations analysées doivent être évaluées en fonction des thèmes identifiés.
Pourquoi moins de thèmes sont-ils appris que ceux sélectionnés pour la précision ?
S'il y a peu de thèmes à découvrir, le nombre final de thèmes peut être nettement inférieur à celui indiqué dans la précision sélectionnée.
- Plus général : jusqu'à 30 thèmes
- Général : jusqu'à 50 thèmes
- Standard : jusqu'à 150 thèmes
- Précis : jusqu'à 200 thèmes
- Plus précis : jusqu'à 350 thèmes
Le nombre de thèmes appris par le modèle de thèmes entraîné peut également être inférieur en raison de problèmes de qualité des données. Assurez-vous que les exigences en termes de données sont respectées en ce qui concerne le nombre de conversations d'entraînement, les tours de parole de l'agent ou du client dans les conversations, ainsi que la qualité de la transcription et de la rédaction.
Comment augmenter le nombre de thèmes ?
Vérifiez que les exigences de qualité des données d'entraînement sont respectées, comme indiqué précédemment. Assurez-vous également qu'elles sont respectées en termes de nombre de conversations d'entraînement, de tours d'agent ou de client dans les conversations, et de qualité de la transcription et de la rédaction. Si les conversations se poursuivent pendant trop de tours, vous pouvez essayer de supprimer la partie authentification.
Lors de la phase d'entraînement, vous pouvez expérimenter avec un filtre de nombre de tours minimum (par exemple, 5, 10, 15 ou 20) lorsque vous sélectionnez des conversations d'entraînement. Cela peut vous aider à augmenter le nombre de thèmes appris. Il peut également vous aider à ignorer les conversations trop courtes pour prédire des thèmes.
Pourquoi le nombre d'entraînements est-il inférieur au nombre de conversations ?
Le nombre de volumes d'entraînement correspond au nombre de conversations utilisées pour entraîner le modèle thématique après sous-échantillonnage des données de conversation fournies pendant la phase d'entraînement.
Pendant l'entraînement, les conversations dont les énoncés du client ne sont pas assez longs ou sont trop courts sont filtrées. Une fois le modèle entraîné, la somme du volume d'entraînement dans la console CX Insights représente l'ensemble de conversations d'entraînement/post-filtrées.
Pourquoi mon modèle comporte-t-il plus de thèmes que ceux personnalisés que j'ai fournis ?
Selon la taille du modèle, des thèmes supplémentaires peuvent être ajoutés aux résultats du modèle. La taille du modèle a un impact sur le nombre de thèmes dans le résultat, mais le nombre réel dépend des thèmes réels appris dans le modèle.
Si vous entraînez un modèle avec une taille de modèle "Plus précis" et que vous vous attendez à ce qu'il apprenne jusqu'à 350 thèmes, mais que vous n'intégrez que 30 thèmes personnalisés à l'entraînement, vous constaterez peut-être dans les sorties du modèle que seuls 32 thèmes sont entraînés. En effet, le modèle est entraîné sur des conversations portant sur environ 30 thèmes, et non 350.