ResponZDocs

Qualité des réponses

Chaque réponse reçoit un score. Ce module fait remonter les pires avec les raisons, pour que vous corrigiez des motifs plutôt que de courir après chaque conversation.

Ce qu'il montre

Une liste classée des réponses au plus faible score dans votre fenêtre, quel qu'en soit l'auteur (agent humain ou Fin Agent). Chaque ligne montre la conversation, la réponse, le score, le détail par critère et les flags de raison.

Aperçu du produitdonnées de démonstration
Les réponses au plus faible score en premier, chacune avec sa raison en clair.

Les quatre critères

  • Pertinence — la réponse traite-t-elle bien ce que le client a réellement demandé ? Détecte les réponses hors sujet et les templates mal déclenchés.
  • Exactitude— l'information est-elle correcte au regard de votre documentation et de votre produit ? Détecte les tarifs obsolètes, les étapes dépréciées, les mauvaises limites.
  • Ton— colle-t-il à votre voix de marque et à l'émotion du client ? Détecte les réponses robotiques sur les tickets émotionnels.
  • Complétude — résout-elle la question ou laisse-t-elle des trous ? Détecte les réponses partielles qui forcent une relance.

Le score global est une moyenne pondérée. Le Ton pèse moins que l'Exactitude et la Complétude par défaut. Vous pouvez ajuster les pondérations dans Settings → Scoring policy.

Flags de raison

Au-delà du détail chiffré, chaque faible score est accompagné d'un ou plusieurs flags lisibles :

  • stale-info — la réponse cite une valeur ou une étape qui ne correspond plus à votre documentation actuelle.
  • off-topic — la réponse traite une autre question que celle posée.
  • tone-mismatch— un ton d'excuse là où il fallait de l'assurance, ou l'inverse.
  • link-only— la réponse s'est contentée de coller un lien Help Center sans contexte.
  • unresolved — le client a dû redemander. Fort prédicteur de CSAT négatif.

CSAT & automatisation

Le même module place le score IA à côté des deux résultats qui comptent pour le business : le CSAT (la note réellement donnée par les clients) et le containment(la part des conversations que Fin résout sans humain). Lus ensemble, ils indiquent où l'automatisation est sûre et où elle dégrade la satisfaction.

Aperçu du produitdonnées de démonstration
Tendance du CSAT et détail par agent, Fin inclus.
Aperçu du produitdonnées de démonstration
La part du volume que Fin traite de bout en bout.

Calibrer l'IA

Sur chaque ligne à faible score, vous pouvez valider (oui, c'était mauvais) ou corriger (non, le score est faux) en un clic. Ces signaux de feedback ré-entraînent chaque nuit les pondérations du scoring pour votre workspace. Le score de fiabilité du module Insights reflète le résultat.

Astuce

Visez 30 à 50 validations les deux premières semaines. Ensuite, le score IA devient un proxy fiable du CSAT et vous pouvez vous fier au dashboard Insights sans relire les conversations.

Workflows

QA hebdomadaire

Filtrez sur les réponses de votre équipe des 7 derniers jours, triées du score le plus bas. Survolez le top 20. Validez les cas évidents, corrigez l'IA sur les cas limites. Identifiez un flag de raison récurrent et briefez l'équipe lors de votre réunion hebdo.

Onboarding des nouveaux agents

Filtrez sur les réponses d'un nouvel agent pendant ses 30 premiers jours. La liste des mauvaises réponses + raisons est le matériel de coaching le plus concret que vous puissiez lui donner.

Fin Agent vs. humains

Basculez le filtre Author entre Fin Agent, Team, ou les deux. Comparer les scores entre Fin et votre équipe sur des sujets similaires est le meilleur moyen de décider où étendre la couverture de Fin et où garder les humains dans la boucle.