Qualité des réponses

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.

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.

Activer le CSAT

Les notes sont collectées par Intercom, pas par ResponZ : cet interrupteur est donc chez eux. Tant qu'il est éteint, personne ne sait comment vos conversations se sont réellement terminées pour le client. Le taux d'insatisfaction du dashboard Analytics reste vide, et notre propre lecture des fils reste non publiée, faute de vraies notes pour la vérifier.

1. Dans Intercom, ouvrez Settings → Channels → Messenger et repérez Conversation ratings.
2. Activez la demande de note et gardez le moment par défaut : à la fermeture de la conversation. C'est la réponse qui nous sert, celle que le client donne une fois qu'il sait s'il a été aidé.
3. Enregistrez. Rien à configurer dans ResponZ : les notes arrivent à la prochaine synchronisation, avec le commentaire laissé par le client.

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.

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.